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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本发明涉及险种推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险成交的成交概率列表；建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书占比列表；建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与主险相关联的各个副险的业务员成交列表；将所述成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序。本案通过大数据识别出更适合客户的险种推荐给客户，针对不同客户提供差异化排序，减少客户的操作，提升客户体验。

主权项：1.一种险种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将主险与各个副险进行关联，并建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重，所述对所述成交概率列表中的每一副险设定权重包括：所述成交概率列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的成交概率与第一基础权重进行相乘运算得到，其中所述第一基础权重表示用户已购买所述主险时选购所述副险的成交概率占险种推荐列表的比重；建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重，所述对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重包括：所述建议书占比列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书制作概率与第二基础权重进行相乘运算得到，其中所述第二基础权重表示所述副险的建议书制作概率占所述险种推荐列表的比重；建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与所述主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重，所述对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重包括：所述业务员成交列表中每个副险的权重根据业务员销售的副险的成交概率与第三基础权重相乘运算得到，其中所述第三基础权重表示业务员在所述主险已经成交的情况下销售的与所述主险相关联的副险的成交概率占所述险种推荐列表的比重；将所述成交概率列表、所述建议书占比列表及所述业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序；将排序后的险种推荐列表进行显示。

全文数据：险种推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质技术领域本发明涉及金融销售服务领域，具体涉及一种险种推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。背景技术随着经济与社会的发展，人们的保险意识越来越强，越来越多的用户开始购买保险服务。然而，随着保险产品的种类越来越多，用户在众多保险产品中挑选适合自身的保险变得越来越困难。发明内容鉴于以上内容，有必要提出一种险种推荐方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，以提升用户投保体验。本申请的第一方面提供一种险种推荐方法，所述方法包括：一种险种推荐方法，所述方法包括：将主险与各个副险进行关联，并建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重；建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重；建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与所述主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重；将所述成交概率列表、所述建议书占比列表及所述业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序；将排序后的险种推荐列表进行显示。优选地，所述对所述成交概率列表中的每一副险设定权重包括：所述成交概率列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的成交概率与第一基础权重进行相乘运算得到，其中所述第一基础权重表示用户已购买所述主险时选购所述副险的成交概率占所述险种推荐列表所占比重。优选地，所述对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重包括：所述建议书占比列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书制作概率与第二基础权重进行相乘运算得到，其中所述第二基础权重表示所述副险的建议书制作概率占所述险种推荐列表所占比重。优选地，所述对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重包括：所述业务员成交列表中每个副险的权重根据业务员销售的副险的成交概率与第三基础权重相乘运算得到，其中所述第三基础权重表示业务员在所述主险已经成交的情况下销售的与所述主险相关联的副险的成交概率占所述险种推荐列表所占比重。优选地，检测所述用户信息中的年龄、职业和疾病信息是否与所述险种的保险的投保条件相冲突，并从所述险种推荐列表中筛选出无冲突的保险险种作为用户可选择的第一险种。优选地，所述将排序后的险种推荐列表进行显示包括：获取用户信息；根据所述用户信息从所述险种推荐列表中筛选出用户可选择的第一副险，其中所述第一副险包括多个第二副险；根据用户信息按照预设计算模型生成用户在未来的收支信息，其中所述收支信息包括用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息；及根据用户的收支信息从所述第一副险中向用户推荐与用户的收支信息相匹配的第二副险。优选地，所述方法还包括：显示第一筛选框及第二筛选框；接收用户勾选所述第一筛选框及所述第二筛选框的操作，对所述险种推荐列表中的险种进行分类。本申请的第二方面提供一种险种推荐装置，所述装置包括：成交概率列表建立模块，用于将主险与各个副险进行关联，并建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重；建议书占比列表建立模块，用于建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重；业务员成交列表建立模块，用于建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与所述主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重；推荐列表生成模块，用于将所述成交概率列表、所述建议书占比列表及所述业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；排序模块，用于按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序；显示模块，用于将排序后的险种推荐列表进行显示。本申请的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述险种推荐方法。本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述险种销售方法。本发明将建立的成交概率列表、建议书占比列表、业务员成交列表的副险整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；并将副险按权重由大到小的方式对险种推荐列表中的副险进行排序，从而实现通过大数据识别出更适合客户的险种优先推荐给客户，针对不同客户提供差异化排序，减少客户的操作，提升客户体验。附图说明图1是本发明险种推荐方法的应用环境示意图。图2是本发明险种推荐方法一实施方式的流程图。图3是本发明一实施方式中险种推荐装置的示意图。图4为本发明电子设备较佳实施例的示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。优选地，本发明险种推荐方法应用在一个或者多个电子设备中。所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC、可编程门阵列Field－ProgrammableGateArray，FPGA、数字处理器DigitalSignalProcessor，DSP、嵌入式设备等。所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本电脑、平板电脑及云端服务器等计算设备。所述设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。实施例1图1是本发明险种推荐方法的应用环境示意图。参阅图1所示，所述险种推荐方法应用在用户终端1。所述用户终端1通过网络2与服务器3连接。其中，所述网络2可以是有线网络，也可以是无线网络，例如无线电、无线保真WirelessFidelity,WIFI、蜂窝、卫星、广播等。在一实施方式中，所述用户终端1可以是笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、移动手机等装置。所述服务器3可以是一服务器群或云服务器。图2是本发明险种推荐方法一实施方式的流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。参阅图2所示，所述险种推荐方法具体包括以下步骤：步骤S201，将主险与各个副险进行关联，并建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的成交概率列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述成交概率列表包括主险名称、副险名称、用户购买主险时选购副险的成交概率及针对每个副险设定的权重信息。所述成交概率列表定义主险名称、副险名称、成交概率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述用户终端1或服务器3可以从后台数据库中获取用户购买的主险险种信息并分析出用户购买某一主险险种时购买与所述主险险种相关联的副险的成交概率信息。本实施方式中，所述成交概率列表中每个副险的权重信息可以根据每个副险的成交概率与第一基础权重计算得到。所述第一基础权重表示用户已购买主险时选购副险的成交概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第一基础权重为50％。所述成交概率列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的成交概率与第一基础权重进行相乘运算得到。例如，副险A的成交概率为15％，副险B的成交概率为10％，副险C的成交概率为8％。则与副险A对应的权重可以根据15％×50％计算且计算得到的对应权重为7.5％。类似的，副险B、C根据上述的计算方式得到的权重分别为5％，4％。在其他实施方式中，表示用户已购买主险情况下选购副险的成交概率占险种排序所占比重的第一基础权重也可根据用户的需求进行调整。步骤S202，建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的建议书占比列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述建议书占比列表包括主险名称、副险名称、主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作概率及针对每个副险设定的权重信息。所述建议书占比列表定义主险名称、副险名称、各个副险的建议书制作概率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述用户终端或服务器3可以从后台数据库中获取主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作信息并分析出每个副险的建议书制作概率。本实施方式中，所述建议书占比列表中每个副险的权重信息可根据主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作概率与第二基础权重计算得到。所述第二基础权重表示副险的建议书制作概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第二基础权重为30％。所述建议书占比列表中每个副险的权重信息可根据主险已经成交的情况下的每个副险的建议书制作概率与第二基础权重进行相乘运算得到。例如，副险D的建议书制作概率为25％，副险E的成交概率为20％，副险F的成交概率为15％。则与副险D对应的权重可以根据25％×30％计算且计算得到的对应权重为7.5％。类似的，副险E、F根据上述类似的计算方式得到的权重分别为6％，4.5％。在其他实施方式中，表示用户已购买主险情况下选购一副险后的建议书制作概率占险种排序所占比重的第二基础权重也可根据用户的需求进行调整。步骤S203，建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的业务员成交列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述业务员成交列表包括业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的各个副险的成交率信息及针对每个副险设定的权重信息。所述业务员成交列表定义主险名称、副险名称、业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的各个副险的成交率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述用户终端1或服务器3可以从后台数据库中获取业务员销售的副险信息并分析出业务员销售在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的某一副险的成交概率信息。本实施方式中，所述业务员成交列表中每个副险的权重信息可以根据业务员销售的副险的成交概率与第三基础权重计算得到。所述第三基础权重表示业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的副险的成交概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第三基础权重为20％。所述业务员成交列表中每个副险的权重信息可以根据每个副险的成交概率与第三基础权重进行相乘运算得到。例如，业务员销售的险种G的成交概率为15％，销售的险种H的成交概率为10％。则与险种G对应的权重可以根据15％×20％计算且计算后得到的对应权重为3％。类似的，险种H根据上述的计算方式得到的权重为2％。在其他实施方式中，表示业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的副险的成交概率占险种推荐排序所占比重的第三权重也可根据用户的需求进行调整。本实施方式中，所述第一基础权重、第二基础权重及第三基础权重之和为1。步骤S204，将所述成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种。例如，副险Y分别出现在成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表中，且副险Y在成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表中的权重分别为a1、a2及a3，则在险种推荐列表中将重名的副险Y删除且将副险种Y的权重设定为a1+a2+a3。步骤S205，按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序。步骤S206，将排序后的险种推荐列表进行显示。本实施方式中，所述步骤S206“将排序后的险种推荐列表进行显示”还包括：S2061获取用户信息。本实施方式中，用户信息包括用户基本信息、用户健康信息及或保险经历信息。用户基本信息包括用户姓名、性别、证件号码、年龄、联系方式、及收入等信息。用户健康信息可包括用户的生活习惯和疾病等信息。所述保险经历可为用户在保险公司所投保过的保单号。用户终端1可根据保单号在服务器3上查询到用户对应的历史投保信息。本实施方式中，当用户通过用户终端1访问服务器3时，若服务器3检测到用户终端1当前的用户为新用户时，创建新用户的健康信息，在创建用户的健康信息时，可根据用户基本信息在用户终端1上显示与之对应的电子健康调查表。所述电子健康调查表中包含了对于用户的具体生活习惯以及疾病历史等的询问事项，用户终端1获取用户在所述电子健康调查表中输入的健康信息。在一实施方式中，用户终端1可预先设置多个电子健康调查表，每个电子健康调查表可与不同基本信息的用户对应，例如，若检测到用户的性别为女性时，则显示与女性对应的电子健康调查表，若检测到用户的性别为男性，则显示与男性对应的电子健康调查表。在创建完新的用信息后，用户终端1可将用户信息上传到服务器3。服务器3可为所述用户分配对应的用户标识，并将所述用户标识返回给用户终端1。对于已存在的用户信息，用户终端1可根据已存在的用户信息所对应的用户标识直接在服务器3上查询获取到对应的用户信息，或者根据用户的姓名等信息来查询对应的用户信息。S2062根据所述用户信息从所述险种推荐列表中筛选出用户可选择的第一副险。本实施方式中，在获取到用户信息后，可根据用户信息以及每个副险的投保条件从所述险种推荐列表中对应筛选出用户可选择的第一副险。所述第一副险可具有多个。具体的，可检测用户信息中的年龄、职业和疾病等信息是否与每类险种的保险的投保条件相冲突，并依据上述筛选条件从险种推荐列表中筛选出无冲突的保险险种。所筛选出的无冲突的险种即为用户可选择的第一险种。S2063根据用户信息按照预设计算模型生成用户在未来的收支信息。本实施方式中，所述收支信息包括用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息。用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息中包括了用户在未来每年预计的收入信息和支出信息。本实施方式中，用户终端中还可预先存储多个计算模型，不同计算模型对应不同的职业、年龄和收入的用户，计算模型包括收入计算模型和支出计算模型，收入计算模型和支出计算模型可根据用户的年龄、职业、家庭情况以及当前的收入和支出来确定。具体的，用户终端1或服务器3还可从其后台数据库所存储的海量的保险用户的信息的样本中查询和归纳每类职业在不同年龄下的平均收入和平均支出，并设置多个收入计算模型和支出计算模型。其中，不同的收入计算模型分别对应不同类型的职业和或年龄等信息。这些收入计算模型可根据预先设置的收入基础训练模型并结合后台数据库中所存储的海量的对应类型的职业和或年龄的保险用户的收入信息来确定。类似的，不同的支出计算模型分别对应不同类型的职业和或年龄和或家庭等信息。这些支出计算模型可根据预先设置的支出基础训练模型并结合后台数据库中所存储的海量的对应类型的职业和或年龄和或家庭的保险用户的支出信息来确定。本实施方式中，用户终端1可预先计算出用户在健康一生情况下的收入信息和支出信息。再根据用户的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的疾病以及产生所述疾病的时间以及对之后所需要的支出和对收入影响。具体的，还可结合与被保人具有相同或相似的其它被保人的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的疾病。并在所述被保人在健康一生情况下的收入信息和支出信息的基础上计算出用户在产生疾病的情况下的收入信息和支出信息。类似的，用户终端1可继续根据用户的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的突发意外的时间以及对之后所需要的支出和对收入影响。具体的，还可结合与被保人具有相同或相似的其它被保人的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的突发意外，并在所述被保人在健康一生情况下的收入信息和支出信息的基础上计算出用户在突发意外的情况下的收入信息和支出信息。S2064根据用户的收支信息从所述第一副险中向用户推荐与用户的收支信息相匹配的第二副险。本实施方式中，所述第二险种可以有多个。用户终端1可在第一副险的多个第二副险中选择与收支信息中所包含的用户在产生疾病或突发意外下所需花费的费用或具体疾病类型等信息相匹配的第二险种。本实施方式中，所述方法在步骤S206之后还包括：用户终端1上至少显示第一筛选框及第二筛选框；接收用户勾选第一筛选框及第二筛选框的操作，对所述险种推荐列表中的险种进行分类。本实施方式中，所述用终端1接收用户勾选第一筛选框的操作将所述险种推荐列表中的险种按照医疗险、意外险、豁免险进行分类显示。所述用户终端1接收用户勾选第二筛选框的操作将所述险种推荐列表中的险种按照公司险种系列如平安福系列、平安鑫系列进行分类，从而供用户快速筛选目标险种。本发明中的险种推荐方法将建立的成交概率列表、建议书占比列表、业务员成交列表的副险整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；并将副险按权重由大到小的方式对险种推荐列表中的副险进行排序，从而实现通过大数据识别出更适合客户的险种优先推荐给客户，针对不同客户提供差异化排序，减少客户的操作，提升客户体验。实施例2图3为本发明一实施方式中险种推荐装置40的示意图。在一些实施例中，所述险种推荐装置40运行于电子设备中。所述险种推荐装置40可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述险种推荐装置40中的各个程序段的程序代码可以存储于存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行险种推荐的功能。本实施例中，所述险种推荐装置40根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。参阅图3所示，所述险种推荐装置40可以包括成交概率列表建立模块401、建议书占比列表建立模块402、业务员成交列表建立模块403、推荐列表生成模块404、排序模块405、显示模块406。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在一些实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。所述成交概率列表建立模块401用于将主险与各个副险进行关联，并建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的成交概率列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述成交概率列表包括主险名称、副险名称、用户购买主险时选购副险的成交概率及针对每个副险设定的权重信息。所述成交概率列表定义主险名称、副险名称、成交概率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述成交概率列表建立模块401可以从后台数据库中获取用户购买的主险险种信息并分析出用户购买某一主险险种时购买与所述主险险种相关联的副险的成交概率信息。本实施方式中，所述成交概率列表中每个副险的权重信息可以根据每个副险的成交概率与第一基础权重计算得到。所述第一基础权重表示用户已购买主险时选购副险的成交概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第一基础权重为50％。所述成交概率列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的成交概率与第一基础权重进行相乘运算得到。例如，副险A的成交概率为15％，副险B的成交概率为10％，副险C的成交概率为8％。则与副险A对应的权重可以根据15％×50％计算且计算得到的对应权重为7.5％。类似的，副险B、C根据上述的计算方式得到的权重分别为5％，4％。在其他实施方式中，表示用户已购买主险情况下选购副险的成交概率占险种排序所占比重的第一基础权重也可根据用户的需求进行调整。所述建议书占比列表建立模块402用于建立主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的建议书占比列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述建议书占比列表包括主险名称、副险名称、主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作概率及针对每个副险设定的权重信息。所述建议书占比列表定义主险名称、副险名称、各个副险的建议书制作概率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述所述建议书占比列表建立模块402可以从后台数据库中获取主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作信息并分析出每个副险的建议书制作概率。本实施方式中，所述建议书占比列表中每个副险的权重信息可根据主险已经成交的情况下与主险相关联的各个副险的建议书制作概率与第二基础权重计算得到。所述第二基础权重表示副险的建议书制作概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第二基础权重为30％。所述建议书占比列表中每个副险的权重信息可根据主险已经成交的情况下的每个副险的建议书制作概率与第二基础权重进行相乘运算得到。例如，副险D的建议书制作概率为25％，副险E的成交概率为20％，副险F的成交概率为15％。则与副险D对应的权重可以根据25％×30％计算且计算得到的对应权重为7.5％。类似的，副险E、F根据上述类似的计算方式得到的权重分别为6％，4.5％。在其他实施方式中，表示用户已购买主险情况下选购一副险后的建议书制作概率占险种排序所占比重的第二基础权重也可根据用户的需求进行调整。所述业务员成交列表建立模块403用于建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重。本实施方式中，建立的业务员成交列表可以存储在用户终端1或所述服务器3中。所述业务员成交列表包括业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的各个副险的成交率信息及针对每个副险设定的权重信息。所述业务员成交列表定义主险名称、副险名称、业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的各个副险的成交率及权重信息的对应关系。本实施方式中，所述业务员成交列表建立模块403可以从后台数据库中获取业务员销售的副险信息并分析出业务员销售在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的某一副险的成交概率信息。本实施方式中，所述业务员成交列表中每个副险的权重信息可以根据业务员销售的副险的成交概率与第三基础权重计算得到。所述第三基础权重表示业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的副险的成交概率占险种推荐排序所占比重。本实施方式中，所述第三基础权重为20％。所述业务员成交列表中每个副险的权重信息可以根据每个副险的成交概率与第三基础权重进行相乘运算得到。例如，业务员销售的险种G的成交概率为15％，销售的险种H的成交概率为10％。则与险种G对应的权重可以根据15％×20％计算且计算后得到的对应权重为3％。类似的，险种H根据上述的计算方式得到的权重为2％。在其他实施方式中，表示业务员在主险已经成交的情况下销售的与主险相关联的副险的成交概率占险种推荐排序所占比重的第三权重也可根据用户的需求进行调整。本实施方式中，所述第一基础权重、第二基础权重及第三基础权重之和为1。所述推荐列表生成模块404用于将所述成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种。例如，副险Y分别出现在成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表中，且副险Y在成交概率列表、建议书占比列表及业务员成交列表中的权重分别为a1、a2及a3，则在险种推荐列表中将重名的副险Y删除且将副险种Y的权重设定为a1+a2+a3。所述排序模块405用于按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序。所述显示模块406用于将排序后的险种推荐列表进行显示。本实施方式中，所述显示模块406还用于获取用户信息，根据所述用户信息从所述险种推荐列表中筛选出用户可选择的第一副险，根据用户信息按照预设计算模型生成用户在未来的收支信息，及根据用户的收支信息从所述第一副险中向用户推荐与用户的收支信息相匹配的第二副险。本实施方式中，用户信息包括用户基本信息、用户健康信息及或保险经历信息。用户基本信息包括用户姓名、性别、证件号码、年龄、联系方式、及收入等信息。用户健康信息可包括用户的生活习惯和疾病等信息。所述保险经历可为用户在保险公司所投保过的保单号。用户终端1可根据保单号在服务器3上查询到用户对应的历史投保信息。本实施方式中，当用户通过用户终端1访问服务器3时，若所述显示模块406检测到用户终端1当前的用户为新用户时，创建新用户的健康信息，在创建用户的健康信息时，可根据用户基本信息在用户终端1上显示与之对应的电子健康调查表。所述电子健康调查表中包含了对于用户的具体生活习惯以及疾病历史等的询问事项，所述显示模块406获取用户在所述电子健康调查表中输入的健康信息。在一实施方式中，所述显示模块406可预先设置多个电子健康调查表，每个电子健康调查表可与不同基本信息的用户对应，例如，若检测到用户的性别为女性时，则显示与女性对应的电子健康调查表，若检测到用户的性别为男性，则显示与男性对应的电子健康调查表。在创建完新的用信息后，所述显示模块406可将用户信息上传到服务器3。服务器3可为所述用户分配对应的用户标识，并将所述用户标识返回给用户终端1。对于已存在的用户信息，所述显示模块406可根据已存在的用户信息所对应的用户标识直接在服务器3上查询获取到对应的用户信息，或者根据用户的姓名等信息来查询对应的用户信息。本实施方式中，在获取到用户信息后，可根据用户信息以及每个副险的投保条件从所述险种推荐列表中对应筛选出用户可选择的第一副险。所述第一副险可具有多个。具体的，可检测用户信息中的年龄、职业和疾病等信息是否与每类险种的保险的投保条件相冲突，并依据上述筛选条件从险种推荐列表中筛选出无冲突的保险险种。所筛选出的无冲突的险种即为用户可选择的第一险种。本实施方式中，所述收支信息包括用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息。用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息中包括了用户在未来每年预计的收入信息和支出信息。本实施方式中，用户终端中还可预先存储多个计算模型，不同计算模型对应不同的职业、年龄和收入的用户，计算模型包括收入计算模型和支出计算模型，收入计算模型和支出计算模型可根据用户的年龄、职业、家庭情况以及当前的收入和支出来确定。具体的，所述显示模块406还可从其后台数据库所存储的海量的保险用户的信息的样本中查询和归纳每类职业在不同年龄下的平均收入和平均支出，并设置多个收入计算模型和支出计算模型。其中，不同的收入计算模型分别对应不同类型的职业和或年龄等信息。这些收入计算模型可根据预先设置的收入基础训练模型并结合后台数据库中所存储的海量的对应类型的职业和或年龄的保险用户的收入信息来确定。类似的，不同的支出计算模型分别对应不同类型的职业和或年龄和或家庭等信息。这些支出计算模型可根据预先设置的支出基础训练模型并结合后台数据库中所存储的海量的对应类型的职业和或年龄和或家庭的保险用户的支出信息来确定。本实施方式中，所述显示模块406可预先计算出用户在健康一生情况下的收入信息和支出信息。再根据用户的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的疾病以及产生所述疾病的时间以及对之后所需要的支出和对收入影响。具体的，还可结合与被保人具有相同或相似的其它被保人的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的疾病。并在所述被保人在健康一生情况下的收入信息和支出信息的基础上计算出用户在产生疾病的情况下的收入信息和支出信息。类似的，所述显示模块406可继续根据用户的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的突发意外的时间以及对之后所需要的支出和对收入影响。具体的，还可结合与被保人具有相同或相似的其它被保人的健康信息来确定被保人在未来可能会产生的突发意外，并在所述被保人在健康一生情况下的收入信息和支出信息的基础上计算出用户在突发意外的情况下的收入信息和支出信息。本实施方式中，所述第二险种可以有多个。所述显示模块406可在第一副险的多个第二副险中选择与收支信息中所包含的用户在产生疾病或突发意外下所需花费的费用或具体疾病类型等信息相匹配的第二险种。本实施方式中，所述显示模块406还用于在用户终端1上至少显示第一筛选框及第二筛选框；接收用户勾选第一筛选框及第二筛选框的操作，对所述险种推荐列表中的险种进行分类。本实施方式中，所述所述显示模块406接收用户勾选第一筛选框的操作将所述险种推荐列表中的险种按照医疗险、意外险、豁免险进行分类显示。所述所述显示模块406接收用户勾选第二筛选框的操作将所述险种推荐列表中的险种按照公司险种系列如平安福系列、平安鑫系列进行分类，从而供用户快速筛选目标险种。本发明中的险种推荐装置将建立的成交概率列表、建议书占比列表、业务员成交列表的副险整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；并将副险按权重由大到小的方式对险种推荐列表中的副险进行排序，从而实现通过大数据识别出更适合客户的险种优先推荐给客户，针对不同客户提供差异化排序，减少客户的操作，提升客户体验。实施例三图4为本发明电子设备7较佳实施例的示意图。所述电子设备7包括存储器71、处理器72以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器72上运行的计算机程序73。所述处理器72执行所述计算机程序73时实现上述险种推荐方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201～S206。或者，所述处理器72执行所述计算机程序73时实现上述险种推荐装置实施例中各模块单元的功能，例如图4中的模块401～406。示例性的，所述计算机程序73可以被分割成一个或多个模块单元，所述一个或者多个模块单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器72执行，以完成本发明。所述一个或多个模块单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序73在所述电子设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序73可以被分割成图4中的成交概率列表建立模块401、建议书占比列表建立模块402、业务员成交列表建立模块403、推荐列表生成模块404、排序模块405、显示模块406，各模块具体功能参见实施例二。所述电子设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备7的示例，并不构成对电子设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备7还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所称处理器72可以是中央处理模块CentralProcessingUnit，CPU，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DigitalSignalProcessor，DSP、专用集成电路ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC、现成可编程门阵列Field-ProgrammableGateArray，FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器72也可以是任何常规的处理器等，所述处理器72是所述电子设备7的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备7的各个部分。所述存储器71可用于存储所述计算机程序73和或模块单元，所述处理器72通过运行或执行存储在所述存储器71内的计算机程序和或模块单元，以及调用存储在存储器71内的数据，实现所述计电子设备7的各种功能。所述存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序比如声音播放功能、图像播放功能等等；存储数据区可存储根据电子设备7的使用所创建的数据比如音频数据、电话本等等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡SmartMediaCard,SMC，安全数字SecureDigital,SD卡，闪存卡FlashCard、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。所述电子设备7集成的模块单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器ROM，Read-OnlyMemory、随机存取存储器RAM，RandomAccessMemory、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在相同处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在相同模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他模块或步骤，单数不排除复数。电子设备权利要求中陈述的多个模块或电子设备也可以由同一个模块或电子设备通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

权利要求：1.一种险种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将主险与各个副险进行关联，并建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重；建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重；建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与所述主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重；将所述成交概率列表、所述建议书占比列表及所述业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序；将排序后的险种推荐列表进行显示。2.如权利要求1所述的险种推荐方法，其特征在于，所述对所述成交概率列表中的每一副险设定权重包括：所述成交概率列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的成交概率与第一基础权重进行相乘运算得到，其中所述第一基础权重表示用户已购买所述主险时选购所述副险的成交概率占所述险种推荐列表所占比重。3.如权利要求2所述的险种推荐方法，其特征在于，所述对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重包括：所述建议书占比列表中每个副险的权重根据所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书制作概率与第二基础权重进行相乘运算得到，其中所述第二基础权重表示所述副险的建议书制作概率占所述险种推荐列表所占比重。4.如权利要求3所述的险种推荐方法，其特征在于，所述对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重包括：所述业务员成交列表中每个副险的权重根据业务员销售的副险的成交概率与第三基础权重相乘运算得到，其中所述第三基础权重表示业务员在所述主险已经成交的情况下销售的与所述主险相关联的副险的成交概率占所述险种推荐列表所占比重。5.如权利要求1所述的险种推荐方法，其特征在于，所述将排序后的险种推荐列表进行显示包括：获取用户信息；根据所述用户信息从所述险种推荐列表中筛选出用户可选择的第一副险，其中所述第一副险包括多个第二副险；根据用户信息按照预设计算模型生成用户在未来的收支信息，其中所述收支信息包括用户在产生疾病、突发意外及健康一生情况下的收入信息和支出信息；及根据用户的收支信息从所述第一副险中向用户推荐与用户的收支信息相匹配的第二副险。6.如权利要求5所述的险种推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户信息从所述险种推荐列表中筛选出用户可选择的第一副险包括：检测所述用户信息中的年龄、职业和疾病信息是否与所述险种的保险的投保条件相冲突，并从所述险种推荐列表中筛选出无冲突的保险险种作为用户可选择的第一险种。7.如权利要求1所述的险种推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：显示第一筛选框及第二筛选框；接收用户勾选所述第一筛选框及所述第二筛选框的操作，对所述险种推荐列表中的险种进行分类。8.一种险种推荐装置，其特征在于，所述装置包括：成交概率列表建立模块，用于将主险与各个副险进行关联，并建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险成交的成交概率列表，并对所述成交概率列表中的每一副险设定权重；建议书占比列表建立模块，用于建立所述主险已经成交的情况下与所述主险相关联的各个副险的建议书占比列表，并对所述建议书占比列表中的每一副险设定权重；业务员成交列表建立模块，用于建立在主险已经成交的情况下业务员销售的与所述主险相关联的各个副险的业务员成交列表，并对所述业务员成交列表中的每一副险设定权重；推荐列表生成模块，用于将所述成交概率列表、所述建议书占比列表及所述业务员成交列表的主险及各个副险种整合在险种推荐列表中，对相同名称的副险采取权重相加的方式删除重复的险种；排序模块，用于按权重由大到小的方式对所述险种推荐列表中的副险进行排序；显示模块，用于将排序后的险种推荐列表进行显示。9.一种电子设备，其特征在于：所述电子设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述险种推荐方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述险种推荐方法。

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