CN112488854A - 服务经理个性化推荐方法和相关设备 - Google Patents

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Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种服务经理个性化推荐方法和相关设备。所述方法包括：首先获取用户的标识和位置信息，该标识和位置信息用于反映用户的不同属性。然后，通过标识和位置信息筛选出与目标用户相近的其他用户并计算他们之间的相似度。根据计算得出的相似度选择适合目标用户的服务经理并进行推荐。该方法综合考虑用户相关信息，根据相似度得到适合客户的服务经理，解决了服务经理匹配规则过于简单，为用户分配服务经理不均衡的问题，从而让服务经理充分发挥自己的经验，为合适的客户服务，实现了对用户的有效引导，为用户个性化推荐服务经理的功能。

Description

服务经理个性化推荐方法和相关设备
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种服务经理个性化推荐方法和相关设备。
背景技术
目前保险领域手机端线上产品的研发，其功能大多关注于保险和理财类产品的销售、生活服务功能的拓展以及新活动的推广。在解决客户的咨询和服务需求方面，往往依赖于“智能助理机器人”等功能，但在目前的保险行业，这类功能只能理解简单的问题语义，对于复杂的问题，无法给客户提供满意的解答。服务经理本质上是保险产品的真人服务经理、代理人，用户可以通过手机端的APP，绑定自己的服务经理，在线上向服务经理提出各种疑问和咨询。
目前保险行业的服务经理推荐方式，大多只依赖于地理位置和一些简单的推荐规则，例如通过地理位置确认用户所在的市级行政区域，在该大区域内挑选销售情况较好的几位服务经理进行推荐，或通过一些简单的规则做推荐，例如服务经理使用软件的活跃度等。这类推荐方法会造成***总是推荐固定的几位活跃度最高的服务经理，这样不但会增加服务经理的压力，也会降低客户的私人服务体验。同时，对于其他销售情况同样比较优秀的营销员，没有成为服务经理，也是一种资源浪费。而如果使用随机推荐服务经理的方式，虽然服务经理被绑定的机会更公平，但这就失去了个性化服务的意义。
基于此，需要一种能够实现有效的引导并提高客户与服务经理匹配效率的个性化推荐方案。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种服务经理个性化推荐方法和相关设备，以解决上述的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种服务经理个性化推荐方法，包括：
通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息；
根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签；
根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签；
根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度；
按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户；
根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息；
根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种服务经理个性化推荐装置，包括：
获取模块，被配置为通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息；
第一检索模块，被配置为根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签；
第二检索模块，被配置为根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签；
计算模块，被配置为根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度；
排名模块，被配置为按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户；
第三检索模块，被配置为根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息；
推送模块，被配置为根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一项所述的方法。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一所述方法。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的一种服务经理个性化推荐方法和相关设备，综合考虑用户的地理位置、性别、年龄和业务标签，通过相似度计算得到适合客户的服务经理的排名信息，从而让服务经理充分发挥自己的经验，为合适的客户服务，让更多的服务经理获得服务客户的机会，从而实现对用户的有效引导，提高业务的转化率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例服务经理个性化推荐方法流程图；
图2为本说明书一个或多个实施例服务经理个性化推荐装置结构示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
本说明书一个或多个实施例提供了一种服务经理个性化推荐方案，具体的，首先获取用户的标识和位置信息，该标识和位置信息用于反映用户的不同属性。然后，通过标识和位置信息筛选出与目标用户相近的其他用户并计算他们之间的相似度。根据计算得出的相似度选择适合目标用户的服务经理并进行推荐。
可见本说明书一个或多个实施例提供的一种服务经理个性化推荐方案，综合考虑用户相关信息，通过相似度计算得到适合客户的服务经理，从而让服务经理充分发挥自己的经验，为合适的客户服务，从而实现对用户的有效引导，提高业务的转化率。
以下，通过具体的实施例来详细说明本说明书一个或多个实施例的技术方案。
参考图1，本说明书一个实施例的服务经理个性化推荐方法，包括以下步骤：
步骤S101、通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息。
步骤S102、根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签。
该位置信息和个人信息可用于通过若干要素来刻画一个用户。具体的，可以指示用户的自然或社会属性，如性别、年龄、职业、地理位置等；根据实际业务情况，可划分年龄段；这里的实际业务情况，例如28至32周岁的用户具有更强的购买某类产品的可能性，即可以将28至32岁划分为一个年龄段，具体如何划分需结合实际的保险公司业务情况。
业务标签可以是根据用户浏览行为和购买行为产生的用户标签；根据保险公司的实际保险产品销售情况，可划分为多种标签，如养老、意外伤害、少儿、分红等等，在没有用户的对应行为时，则用户的对应标签均设为默认值0；例如某用户曾浏览过少儿类的保险产品，购买过分红保险，则将他的业务标签“少儿”和“分红”赋值为1，其他的业务标签为默认值0。
步骤S103、根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签。
本实施例中，根据地理位置、性别、年龄段和业务标签，从数据库中筛选出类比用户。具体的，例如，共有A、B、C、D、E、F、G、H、I、J共10种标签(比如A代替分红、E代替少儿)，该用户只有A、C、H标签值为1，则在数据库中筛选类比用户时，找出地理位置、性别、年龄段与该用户均相同的所有用户，缩小了搜索范围，接下来在这个小范围中，筛选满足判断条件“标签A值为1或标签C值为1或标签H值为1”的所有用户，逻辑关系需使用“或”，以便找到所有具有相似性的用户；筛选出的类比用户信息需要包括着每位用户的标签情况。
步骤S104、根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度。
本实施例中，具体的，首先根据目标用户的业务标签和在数据库中筛选出的类比用户的业务标签，构建相似度计算所需的业务标签矩阵；该矩阵的每一行都包括用户名、业务标签1、业务标签2至业务标签n。矩阵中的每行记录，分别为目标用户信息和在数据库中筛选出的所有类比用户信息。然后，目标用户的业务标签(标签属性1，标签属性2至标签属性n)构成向量X，即矩阵除去第一列的第一行数据构成向量X，其他类比用户的业务标签(标签属性1，标签属性2至标签属性n)构成向量Y1、Y2至Yk，即矩阵除去第一列和第一行的其他行数据构成向量Y1、Y2至Yk。将向量X和向量Y1、Y2至Yk分别计算得到目标用户与所有类比用户各自的相似度。本实施例中使用的统计学公式以皮尔森相关系数公式为例：
Figure BDA0002791149180000051
其中，ρX，Y表示X和Y的相关系数，即相似度；cov(X，Y)表示X和Y的协方差；σX表示X的标准差；σY表示Y的标准差。
作为一个可选的实施例也可以使用其他的统计学公式，或使用协同过滤时的其他优化方法，其目的都是为了结合当前的业务场景和数据情况，计算出合理的用户相似度。
步骤S105、按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户。
本步骤中，预定数量可以根据公司业务情况和人员配置具体的做出调整。
步骤S106、根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息。
本实施例中，相似度排名靠前说明这些服务经理服务过与目标用户相似度极高的其他用户，有一定的经验。服务信息具体的可以是服务经理业务活跃度，服务经理已被绑定用户的活跃数等数据，可根据保险公司实际业务情况和统计数据来选择合适的相关评判指标。
步骤S107、根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
本实施例中，服务信息没有数量限制，可由单一指标作为依据，也可由两个或多个指标进行加权计算后(例如对“活跃度”、“工作年限”、“上季度业务情况”等数值指标进行加权计算，权重可根据实际情况自行调整)，再进行排序并择优推荐。所述排序方法可以选择任何常见的排序算法(例如使用冒泡排序、***排序等算法)，由高到低进行排序。
可见在本实施例中，综合考虑用户相关信息，根据相似度得到适合客户的服务经理，解决了服务经理匹配规则过于简单，为用户分配服务经理不均衡的问题，从而让服务经理充分发挥自己的经验，为合适的客户服务，实现了对用户的有效引导，提高业务的转化率，为用户个性化推荐服务经理的功能。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种服务经理个性化推荐装置。
参考图2，所述服务经理个性化推荐装置，包括：
获取模块201，被配置为通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息；
第一检索模块202，被配置为根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签；
第二检索模块203，被配置为根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签；
计算模块204，被配置为根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度；
排名模块205，被配置为按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户；
第三检索模块206，被配置为根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息；
推送模块207，被配置为根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
作为一个可选的实施例，所述标识和位置信息，具体被配置为用户的地理位置，用户的性别，用户的年龄和用户的业务标签；其中所述用户的业务标签被配置为根据用户浏览行为和购买行为产生。
作为一个可选的实施例，所述相似度计算模块，具体被配置为根据目标用户的业务标签和在数据库中筛选出的类比用户的业务标签，构建业务标签矩阵；根据所述业务标签矩阵计算相似度。
作为一个可选的实施例，所述计算模块，具体被配置为为根据目标用户的业务标签和在数据库中筛选出的类比用户的业务标签，构建业务标签矩阵；根据所述业务标签矩阵计算相似度。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的服务经理个性化推荐方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的服务经理个性化推荐方法。
图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作***和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的服务经理个性化推荐方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本说明书一个或多个实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的服务经理个性化推荐方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的服务经理个性化推荐方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种服务经理个性化推荐方法，其特征在于，包括：
通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息；
根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签；
根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签；
根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度；
按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户；
根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息；
根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务标签是根据相应用户的业务网页浏览行为和/或业务购买行为而生成的。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定的筛选条件包括：所述类比用户与所述目标用户的地理位置、性别、年龄段和至少一项业务标签相同。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度，包括：
根据所述目标用户的业务标签和所述类比用户的业务标签，构建业务标签矩阵；
根据所述业务标签矩阵，使用预定的统计学公式或使用协同过滤方法计算所述相似度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预定的统计学公式为皮尔森相关系数公式。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息，包括：
按所述服务信息中的至少一种服务指标，对所述服务经理进行排名；
根据所述排名的结果，向所述终端设备推送所述服务经理中一部分服务经理的信息。
7.一种服务经理个性化推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为通过终端设备获取目标用户的标识和位置信息；
第一检索模块，被配置为根据所述标识从业务数据库中检索出目标用户的个人信息和业务标签；
第二检索模块，被配置为根据目标用户的所述位置信息、所述个人信息和所述业务标签，按预定的筛选条件从所述业务数据库中检索出与目标用户相似的类比用户的标识和业务标签；
计算模块，被配置为根据检索出的目标用户的业务标签和类比用户的业务标签，按预定的相似度算法计算每个所述类比用户与所述目标用户的相似度；
排名模块，被配置为按所述相似度的降序对各个所述类比用户进行排名，确定排名靠前的预定数量个类比用户；
第三检索模块，被配置为根据所述预定数量个类比用户的各自标识，从所述业务数据库中检索出所述预定数量个类比用户各自的服务经理的员工标识及服务信息；
推送模块，被配置为根据检索出的服务经理的员工标识及服务信息，向所述终端设备推送为目标用户推荐的服务经理的信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述业务标签是根据相应用户的业务网页浏览行为和/或业务购买行为而生成的。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求1至6中任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被计算机执行时，使所述计算机实现根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114048373A (zh) * 2021-10-21 2022-02-15 盐城金堤科技有限公司 服务机构的推荐方法、装置、介质和电子设备
TWI829241B (zh) * 2022-07-11 2024-01-11 新光人壽保險股份有限公司 媒合系統

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109242514A (zh) * 2018-08-28 2019-01-18 腾讯科技（深圳）有限公司 客户标签推荐方法、装置和***
CN109242612A (zh) * 2018-08-22 2019-01-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种产品推荐的方法及设备
CN109410064A (zh) * 2018-09-04 2019-03-01 深圳壹账通智能科技有限公司 金融产品的销售控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110148032A (zh) * 2019-04-15 2019-08-20 平安普惠企业管理有限公司 基于地理位置的产品推荐方法、装置、存储介质和服务器
CN111538910A (zh) * 2020-06-23 2020-08-14 上海摩莱信息科技有限公司 一种智能推荐方法、装置及计算机存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109242612A (zh) * 2018-08-22 2019-01-18 中国平安人寿保险股份有限公司 一种产品推荐的方法及设备
CN109242514A (zh) * 2018-08-28 2019-01-18 腾讯科技（深圳）有限公司 客户标签推荐方法、装置和***
CN109410064A (zh) * 2018-09-04 2019-03-01 深圳壹账通智能科技有限公司 金融产品的销售控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110148032A (zh) * 2019-04-15 2019-08-20 平安普惠企业管理有限公司 基于地理位置的产品推荐方法、装置、存储介质和服务器
CN111538910A (zh) * 2020-06-23 2020-08-14 上海摩莱信息科技有限公司 一种智能推荐方法、装置及计算机存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114048373A (zh) * 2021-10-21 2022-02-15 盐城金堤科技有限公司 服务机构的推荐方法、装置、介质和电子设备
TWI829241B (zh) * 2022-07-11 2024-01-11 新光人壽保險股份有限公司 媒合系統

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