本技術(shù)涉及金融科技，尤其涉及一種維修網(wǎng)點的推薦方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在車險理賠流程中，向受損車輛推薦合適的維修廠是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是確保車輛能夠獲得及時且適當(dāng)?shù)木S修服務(wù)。目前，許多推薦系統(tǒng)主要基于地理位置和汽車品牌來推薦維修廠，通過識別靠近事故地點或提供特定品牌專業(yè)服務(wù)的維修廠以便提供方便的維修服務(wù)。

2、然而，相關(guān)技術(shù)中的推薦機制僅從客戶的角度考慮，并未結(jié)合保險公司的具體業(yè)務(wù)需求，因此存在明顯的局限性和不便性。通常得到推薦的維修廠后，部分維修廠還需要人工根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況進(jìn)行判斷和調(diào)節(jié)。這樣的推薦方法準(zhǔn)確率不高，導(dǎo)致整體的維修效率較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例的主要目的在于提出一種維修網(wǎng)點的推薦方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在提高推薦的準(zhǔn)確性。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第一方面提出了一種維修網(wǎng)點的推薦方法，所述方法包括：

3、從車輛出險數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)對象、車輛受損數(shù)據(jù)及出險地點，基于所述出險地點確定多個候選維修網(wǎng)點，并生成所述候選維修網(wǎng)點對應(yīng)的網(wǎng)點特征因子；

4、獲取所述目標(biāo)對象對應(yīng)的對象偏好數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述對象偏好數(shù)據(jù)和所述車輛受損數(shù)據(jù)生成對象特征因子；

5、將所述對象特征因子和所述網(wǎng)點特征因子輸入預(yù)先訓(xùn)練的對象網(wǎng)點偏好預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個所述候選維修網(wǎng)點的對象偏好分；

6、獲取所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)產(chǎn)值，基于所述目標(biāo)產(chǎn)值和預(yù)設(shè)時間節(jié)點生成所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)，將所述目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)控制模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點產(chǎn)值分；

7、根據(jù)所述對象偏好分和所述網(wǎng)點產(chǎn)值分進(jìn)行加權(quán)計算，得到所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點推薦分，基于所述網(wǎng)點推薦分從所述候選維修網(wǎng)點中確定推薦維修網(wǎng)點。

8、在一些實施例，所述獲取所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)產(chǎn)值，包括：

9、獲取在預(yù)設(shè)時間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的保費數(shù)據(jù)、節(jié)假日數(shù)據(jù)和預(yù)測天氣數(shù)據(jù)；

10、將所述保費數(shù)據(jù)、所述節(jié)假日數(shù)據(jù)和所述預(yù)測天氣數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的產(chǎn)值測算模型進(jìn)行產(chǎn)值預(yù)測，得到所述目標(biāo)區(qū)域在所述預(yù)設(shè)時間內(nèi)對應(yīng)的整體產(chǎn)值；

11、獲取所述目標(biāo)區(qū)域中所述預(yù)設(shè)時間內(nèi)合作維修網(wǎng)點的網(wǎng)點保費，所述候選維修網(wǎng)點屬于所述合作維修網(wǎng)點；

12、基于所述網(wǎng)點保費對所述整體產(chǎn)值進(jìn)行分配，得到每個所述合作維修網(wǎng)點的所述目標(biāo)產(chǎn)值。

13、在一些實施例，所述基于所述網(wǎng)點保費對所述整體產(chǎn)值進(jìn)行分配，得到每個所述合作維修網(wǎng)點的所述目標(biāo)產(chǎn)值，包括：

14、獲取所述合作維修網(wǎng)點的預(yù)設(shè)產(chǎn)保比；

15、對所述整體產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)分配，得到所述合作維修網(wǎng)點的預(yù)分配產(chǎn)值，計算所述預(yù)分配產(chǎn)值和對應(yīng)的所述網(wǎng)點保費的分配產(chǎn)保比；

16、調(diào)節(jié)所述預(yù)分配產(chǎn)值，直至每個所述分配產(chǎn)保比均不大于所述預(yù)設(shè)產(chǎn)保比，將所述預(yù)分配產(chǎn)值作為所述目標(biāo)產(chǎn)值。

17、在一些實施例，所述基于所述目標(biāo)產(chǎn)值和預(yù)設(shè)時間節(jié)點生成所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)，包括：

18、根據(jù)當(dāng)前時間獲取預(yù)設(shè)時間節(jié)點，并獲取所述預(yù)設(shè)時間節(jié)點之前所述候選維修網(wǎng)點的結(jié)案產(chǎn)值和定損產(chǎn)值；

19、將所述目標(biāo)產(chǎn)值減去所述結(jié)案產(chǎn)值和所述定損產(chǎn)值到所述目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)。

20、在一些實施例，所述將所述目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)控制模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點產(chǎn)值分，包括：

21、獲取所述候選維修網(wǎng)點的維修體量數(shù)據(jù)和網(wǎng)點類型數(shù)據(jù)；

22、根據(jù)所述預(yù)設(shè)時間節(jié)點、所述網(wǎng)點類型數(shù)據(jù)、所述維修體量數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)得到網(wǎng)點業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將所述網(wǎng)點業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入所述目標(biāo)控制模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到所述網(wǎng)點預(yù)估缺口，并根據(jù)所述網(wǎng)點預(yù)估缺口得到所述網(wǎng)點產(chǎn)值分。

23、在一些實施例，所述獲取所述目標(biāo)對象對應(yīng)的對象偏好數(shù)據(jù)，根據(jù)所述對象偏好數(shù)據(jù)和所述車輛受損數(shù)據(jù)生成對象特征因子，包括：

24、獲取所述目標(biāo)對象的網(wǎng)點類型偏好、網(wǎng)點服務(wù)偏好、維修時效偏好、網(wǎng)點距離偏好以及所述目標(biāo)對象與每個所述候選維修網(wǎng)點的歷史維修關(guān)系數(shù)據(jù)；

25、基于所述車輛受損數(shù)據(jù)至少得到目標(biāo)車輛類型和車損位置；

26、根據(jù)所述網(wǎng)點類型偏好、所述網(wǎng)點服務(wù)偏好、所述維修時效偏好、所述網(wǎng)點距離偏好、所述歷史維修關(guān)系數(shù)據(jù)、所述目標(biāo)車輛類型和所述車損位置得到所述對象特征因子。

27、在一些實施例，所述生成所述候選維修網(wǎng)點對應(yīng)的網(wǎng)點特征因子，包括：

28、根據(jù)所述出險地點和所述目標(biāo)對象的對象地址數(shù)據(jù)得到網(wǎng)點距離數(shù)據(jù)，并獲取所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點類型數(shù)據(jù)、網(wǎng)點服務(wù)數(shù)據(jù)和維修時效數(shù)據(jù)；

29、根據(jù)所述網(wǎng)點距離數(shù)據(jù)、所述網(wǎng)點類型數(shù)據(jù)、所述網(wǎng)點服務(wù)數(shù)據(jù)和所述維修時效數(shù)據(jù)得到所述網(wǎng)點特征因子。

30、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第二方面提出了一種維修網(wǎng)點的推薦裝置，所述裝置包括：

31、網(wǎng)點特征因子獲取模塊：用于從車輛出險數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)對象、車輛受損數(shù)據(jù)及出險地點，基于所述出險地點確定多個候選維修網(wǎng)點，并生成所述候選維修網(wǎng)點對應(yīng)的網(wǎng)點特征因子；

32、對象特征因子獲取模塊：用于獲取所述目標(biāo)對象對應(yīng)的對象偏好數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述對象偏好數(shù)據(jù)和所述車輛受損數(shù)據(jù)生成對象特征因子；

33、對象偏好分預(yù)測模塊：用于將所述對象特征因子和所述網(wǎng)點特征因子輸入預(yù)先訓(xùn)練的對象網(wǎng)點偏好預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個所述候選維修網(wǎng)點的對象偏好分；

34、網(wǎng)點產(chǎn)值分預(yù)測模塊：用于獲取所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)產(chǎn)值，基于所述目標(biāo)產(chǎn)值和預(yù)設(shè)時間節(jié)點生成所述候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)，將所述目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)控制模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點產(chǎn)值分；

35、推薦結(jié)果生成模塊：用于根據(jù)所述對象偏好分和所述網(wǎng)點產(chǎn)值分進(jìn)行加權(quán)計算，得到所述候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點推薦分，基于所述網(wǎng)點推薦分從所述候選維修網(wǎng)點中確定推薦維修網(wǎng)點。

36、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

37、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的第四方面提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

38、本技術(shù)提出的維修網(wǎng)點的推薦方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其通過從車輛出險數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)對象、車輛受損數(shù)據(jù)及出險地點，基于出險地點確定多個候選維修網(wǎng)點，并生成候選維修網(wǎng)點對應(yīng)的網(wǎng)點特征因子，獲取目標(biāo)對象對應(yīng)的對象偏好數(shù)據(jù)，根據(jù)對象偏好數(shù)據(jù)和車輛受損數(shù)據(jù)生成對象特征因子，將對象特征因子和網(wǎng)點特征因子輸入預(yù)先訓(xùn)練的對象網(wǎng)點偏好預(yù)測模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個候選維修網(wǎng)點的對象偏好分，獲取候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)產(chǎn)值，基于目標(biāo)產(chǎn)值和預(yù)設(shè)時間節(jié)點生成候選維修網(wǎng)點的目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)，將目標(biāo)缺口數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)控制模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，得到每個候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點產(chǎn)值分，最后根據(jù)對象偏好分和網(wǎng)點產(chǎn)值分進(jìn)行加權(quán)計算，得到候選維修網(wǎng)點的網(wǎng)點推薦分，基于網(wǎng)點推薦分從候選維修網(wǎng)點中確定推薦維修網(wǎng)點。本技術(shù)實施例中首先進(jìn)行初篩得到候選維修網(wǎng)點，接下來生成與目標(biāo)對象相關(guān)的對象特征因子以及與候選維修網(wǎng)點相關(guān)的網(wǎng)點特征因子，利用對象特征因子和網(wǎng)點特征因子進(jìn)行客戶層面的推薦，得到每個候選維修網(wǎng)點的對象偏好分。同時基于實際業(yè)務(wù)的產(chǎn)值相關(guān)數(shù)據(jù)對每個候選維修網(wǎng)點進(jìn)行業(yè)務(wù)層面的推薦，得到對應(yīng)的網(wǎng)點產(chǎn)值分。再基于加權(quán)的方式平衡客戶層面和業(yè)務(wù)層面，生成既能夠滿足客戶需求也能滿足實際業(yè)務(wù)產(chǎn)值分配的推薦維修網(wǎng)點，提升推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性，提升維修過程的效率。