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龙图腾网获悉平安健康保险股份有限公司申请的专利保险行业潜在客户挖掘方法、装置、及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211161818.2，技术领域涉及：G06Q40/08；该发明授权保险行业潜在客户挖掘方法、装置、及存储介质是由张景莲设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本保险行业潜在客户挖掘方法、装置、及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种保险行业潜在客户挖掘方法，应用于数据挖掘技术领域。本申请提供的方法包括：从预设客户获取渠道获取待分析的目标客户的客户信息集合；根据所述客户信息进行分析得到目标客户的用户画像标签；根据第一筛选规则处理所述目标客户的用户画像标签得到待训练目标客户数据；通过Spark计算平台使用所述待训练目标客户数据进行机器学习训练得到潜在客户预测模型，将所述待训练目标客户数据输入所述客户预测模型，得到第一潜在客户数据；根据第二筛选规则处理所述目标客户的用户画像标签得到第二潜在客户数据；推送所述第一潜在客户数据和所述第二潜在客户数据至运营平台，追踪所述第一潜在客户数据和所述第二潜在客户数据的变化。

本发明授权保险行业潜在客户挖掘方法、装置、及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种保险行业潜在客户挖掘方法，其特征在于，包括： 获取待分析的目标客户的客户信息集合，其中，所述客户信息是根据预设客户筛选规则从预设客户获取渠道得到的； 获取所述目标客户的用户画像标签，其中，所述用户画像标签是根据所述客户信息进行分析得到的，所述用户画像标签包括：历史保单数据、历史参保信息、个人信息、历史理赔信息、行为活跃信息、个人资产信息、个人兴趣偏好信息、家庭信息、持有保险产品类型、客服进线次数、客服通话时长、历史投诉；先对获取的不同维度的客户信息进行加工整理，再使用特征衍生工程方式对客户进行全方位画像，得到所述目标客户的所述用户画像标签； 获取待训练目标客户数据，其中，所述待训练目标客户数据是根据第一筛选规则处理所述目标客户的用户画像标签得到的； 将所述待训练目标客户数据输入Spark计算平台，得到第一潜在客户数据，其中，所述第一潜在客户数据是潜在客户预测模型输出的，所述潜在客户预测模型是所述Spark计算平台使用所述待训练目标客户数据进行机器学习训练得到的； 获取第二潜在客户数据，其中，所述第二潜在客户数据是根据第二筛选规则处理所述目标客户的用户画像标签得到的； 推送所述第一潜在客户数据和所述第二潜在客户数据至对应的运营平台，使用预设报表系统追踪以及展示所述第一潜在客户数据和所述第二潜在客户数据的变化； 其中，所述根据第一筛选规则处理所述目标客户的用户画像标签包括：计算所述用户画像标签的标签饱和度，移除所述标签饱和度不在预设标签饱和度范围内的所述用户画像标签；计算所述用户画像标签的信息量值，移除所述信息量值不在预设信息量值范围内的所述用户画像标签；输入所述用户画像标签至预设的特征重要性筛选模型，输出特征重要性评分在预设重要性评分范围内的所述用户画像标签；计算所述用户画像标签的相似度值和相关性值，保留相关性值在预设相关性值范围的所述用户画像标签和与目标用户画像标签相似度最高的所述用户画像标签； 其中，所述将所述待训练目标客户数据输入Spark计算平台，得到第一潜在客户数据包括：合并LightBGM集成树模型至所述Spark计算平台的SparkML管道中；使用所述待训练目标客户数据训练所述LightBGM集成树模型，得到训练完成的所述潜在客户预测模型；将所述目标客户的用户画像标签输入所述潜在客户预测模型，输出所述第一潜在客户数据。

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