保险产品推荐方法、装置、存储介质及计算机设备

本申请涉及产品推荐技术领域，公开了一种保险产品推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：分别将各客户的客户特征输入至训练完成的梯度提升决策树模型，得到客户的满意度预测值，分析各客户特征类型对每个客户的满意度预测值的贡献值和贡献方向，生成特征贡献度向量；根据各客户的满意度预测值将各客户划分为多个层级，并针对各层级，将客户的特征贡献度向量进行聚合处理，计算各客户特征类型在层级内的平均贡献值和平均贡献方向，从而确定层级的客户群体的关键制约瓶颈特征类型，匹配对应的保险产品标签，筛选与保险产品标签匹配的候选保险产品集合结合客户的历史投保记录确定保险产品推荐结果。可应用于金融科技场景中。