理财产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种理财产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法在将待推荐客户的客户信息输入至关联客户预测模型，得到待推荐客户的关联客户集合之后，根据集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组，最后基于待推荐客户的可用资金，对第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到待推荐客户的目标理财产品推荐组，由于最终得到的目标理财产品推荐组是基于待推荐客户的可用资金，对第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算得到的，而第一理财产品推荐组是根据关联客户预测模型得到的关联客户集合得到的，考虑到了与待推荐客户关联度较高客户之间会存在信息共享的情况，推荐准确性更高。推荐准确性更高。推荐准确性更高。

【技术实现步骤摘要】
理财产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及理财推荐
，特别涉及一种理财产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会经济的发展，人们的理财意识、观念越来越强，理财方式也不仅限于传统的储蓄，而是更偏向于越灵活多样的权益性理财。
[0003]目前的理财产品推荐通常根据客户在理财APP上的搜索记录、浏览记录、资产情况以及理财风险评估书等内容简单分类，向客户推荐与其搜索、浏览内容相关的理财产品，或者与客户资产情况和理财风险评估书相匹配的理财产品，推荐效果差。

技术实现思路

[0004]基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种理财产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有根据客户在理财APP上的搜索记录、浏览记录、资产情况以及理财风险评估书等内容简单分类，向客户推荐理财产品方式，推荐效果差的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0006]本申请第一方面提供了一种理财产品的推荐方法，包括：
[0007]将待推荐客户的客户信息输入至关联客户预测模型，得到所述待推荐客户的关联客户集合；所述关联客户预测模型是基于目标银行的客户数据构建复杂网络进行训练得到的；所述客户数据包括：客户的工作单位信息、收入信息、地址信息及行业信息；
[0008]根据所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组；
[0009]基于所述待推荐客户的当前可用资金，对所述第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到所述待推荐客户的目标理财产品推荐组；所述第一理财产品推荐组、所述第二理财产品推荐组及所述目标理财产品推荐组均包括至少一种理财产品。
[0010]可选地，上述的理财产品的推荐方法中，在基于所述待推荐客户的当前可用资金，对所述第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到所述待推荐客户的目标理财产品推荐组之后，还包括：
[0011]通过预设渠道向所述待推荐客户推荐所述目标理财产品推荐组中的理财产品。
[0012]可选地，上述的理财产品的推荐方法中，根据所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组，包括：
[0013]确定出所述关联客户集合中每个关联客户在预设时间段内的理财产品购买记录；
[0014]根据所述预设时间段内所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录进行计算，得到所述第一理财产品推荐组。
[0015]可选地，上述的理财产品的推荐方法中，所述预设时间段为半年。
[0016]可选地，上述的理财产品的推荐方法中，所述第二理财产品推荐组的生成过程包
括：
[0017]获取所述待推荐客户的浏览记录数据、资产数据以及理财风险评估数据；
[0018]依据所述浏览记录数据、所述资产数据以及所述理财风险评估数据进行计算，得到所述第二理财产品推荐组。
[0019]本申请第二方面提供了一种理财产品的推荐装置，包括：
[0020]预测单元，用于将待推荐客户的客户信息输入至关联客户预测模型，得到所述待推荐客户的关联客户集合；所述关联客户预测模型是基于目标银行的客户数据构建复杂网络进行训练得到的；所述客户数据包括：客户的工作单位信息、收入信息、地址信息及行业信息；
[0021]生成单元，用于根据所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组；
[0022]计算单元，基于所述待推荐客户的当前可用资金，对所述第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到所述待推荐客户的目标理财产品推荐组；所述第一理财产品推荐组、所述第二理财产品推荐组及所述目标理财产品推荐组均包括至少一种理财产品。
[0023]可选地，上述的理财产品的推荐装置中，还包括：
[0024]推荐单元，用于通过预设渠道向所述待推荐客户推荐所述目标理财产品推荐组中的理财产品。
[0025]可选地，上述的理财产品的推荐装置中，所述生成单元具体用于：
[0026]确定出所述关联客户集合中每个关联客户在预设时间段内的理财产品购买记录；
[0027]根据所述预设时间段内所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录进行计算，得到所述第一理财产品推荐组。
[0028]本申请第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如第一方面公开的任一所述的理财产品的推荐方法。
[0029]本申请第四方面提供了一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如第一方面公开的任一所述的理财产品的推荐方法。
[0030]本申请提供了一种理财产品的推荐方法，该方法首先将待推荐客户的客户信息输入至关联客户预测模型，得到待推荐客户的关联客户集合，然后根据关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组，最后基于待推荐客户的可用资金，对第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到待推荐客户的目标理财产品推荐组，由于最终得到的目标理财产品推荐组是基于待推荐客户的可用资金，对第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算得到的，而第一理财产品推荐组则是根据关联客户预测模型得到的关联客户集合得到的，考虑到了与待推荐客户关联度较高客户之间会存在信息共享的情况，理财产品的推荐准确性更高，解决了现有根据客户在理财APP上的搜索记录、浏览记录、资产情况以及理财风险评估书等内容简单分类，向客户推荐理财产品方式，推荐效果差的问题。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0032]图1为本申请实施例提供的一种理财产品的推荐方法的流程图；
[0033]图2为本申请实施例提供的一种第一理财产品推荐组的生成流程图；
[0034]图3为本申请实施例提供的一种第二理财产品推荐组的生成流程图；
[0035]图4为本申请实施例提供的另一种理财产品的推荐方法的流程图；
[0036]图5为本申请实施例提供的一种理财产品的推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
[0037]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0038]在本申请中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种理财产品的推荐方法，其特征在于，包括：将待推荐客户的客户信息输入至关联客户预测模型，得到所述待推荐客户的关联客户集合；所述关联客户预测模型是基于目标银行的客户数据构建复杂网络进行训练得到的；所述客户数据包括：客户的工作单位信息、收入信息、地址信息及行业信息；根据所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组；基于所述待推荐客户的当前可用资金，对所述第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到所述待推荐客户的目标理财产品推荐组；所述第一理财产品推荐组、所述第二理财产品推荐组及所述目标理财产品推荐组均包括至少一种理财产品。2.根据权利要求1所述的理财产品的推荐方法，其特征在于，在基于所述待推荐客户的当前可用资金，对所述第一理财产品推荐组和第二理财产品推荐组进行加权计算，得到所述待推荐客户的目标理财产品推荐组之后，还包括：通过预设渠道向所述待推荐客户推荐所述目标理财产品推荐组中的理财产品。3.根据权利要求1所述的理财产品的推荐方法，其特征在于，根据所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录，生成第一理财产品推荐组，包括：确定出所述关联客户集合中每个关联客户在预设时间段内的理财产品购买记录；根据所述预设时间段内所述关联客户集合中每个关联客户的理财产品购买记录进行计算，得到所述第一理财产品推荐组。4.根据权利要求3所述的理财产品的推荐方法，其特征在于，所述预设时间段为半年。5.根据权利要求1所述的理财产品的推荐方法，其特征在于，所述第二理财产品推荐组的生成过程包括：获取所述待推荐客户的浏览记录数据、资产数据以及理财风险评估数据；依据所述浏览记录数据、所述资产数据以及所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈骜，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：