[發明專利]理財產品的推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201610352201.7
• 申請日: 2016-05-25
• 公開（公告）號: CN107436866A
• 公開（公告）日: 2017-12-05
• 發明（設計）人: 梁麗;王森;胡強;張超
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q40/04;G06Q40/06
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司11127
• 代理人: 李輝

技術領域

本申請涉及數據處理領域，特別涉及一種理財產品的推薦方法及裝置。

背景技術

隨著經濟的發展和科技的進步，人們的理財意識逐漸增強，越來越多的人將閑置資金投入到購買金融理財產品中，而不局限于傳統的定期或活期儲蓄。

在用戶購買金融理財產品進行投資時，其最關心的是產品風險和收益情況。一般的，在用戶購買前，無論是銀行還是網上理財平臺會通過風險測試問卷調查的方式確定用戶的風險偏好，從而為用戶推薦相應的風險等級的理財產品。

當用戶在進行風險測試問卷調查時，為了達到自己的購買目的可以調整風險問卷的問題答案，從而導致風測結果不準確，進而導致向用戶推薦的理財產品也不符合用戶實際的風險承受能力，推薦準確性較低。例如，當用戶期望購買到高風險的理財產品時，其可以通過人為提高自己的收入，使得最終的風測結果達到高風險檔次，進而風測結果偏離用戶實際的風險承受能力。再者，目前當用戶經過風險測試問卷后，其對應的風險偏好相對來說是固定不變的，這與用戶實際的風險偏好情況也常常不相符合。因為隨著用戶理財能力的豐富增長，以及財產的累積，用戶的風險承受力也在變化，相應的風險偏好也在變化。若基于固定的風險偏好，向用戶推薦相應的理財產品，顯然不能很好地滿足用戶的需求。

綜上所述，針對現有技術存在的上述問題，需要一種能夠實時準確定位用戶的風險偏好，進而提高推薦的準確率，提升用戶的粘性的推薦方法。

發明內容

本申請實施方式的目的是提供一種理財產品的推薦方法及裝置，能夠提高推薦的準確率，提升用戶的粘性。

本申請提供一種理財產品的推薦方法，所述方法包括：

獲取用戶的風測問卷信息和至少一個參考信息；其中，所述參考信息包括下述中的至少一個：理財行為信息、歷史消費行為信息、身份信息；

將所述參考信息代入預設機器學習模型確定所述參考信息對應的權重和風險值；

基于所述參考信息的權重和風險值對所述風測問卷信息確定的用戶的初始風險偏好進行校正，獲得用戶的最終風險偏好；

根據所述用戶的最終風險偏好選擇具有與所述風險偏好對應風險值的指定產品推送給用戶。

本申請還提供一種理財產品的推薦裝置，所述裝置包括：

信息獲取模塊，用于獲取用戶的風測問卷信息和至少一個參考信息；其中，所述參考信息包括下述中的至少一個：理財行為信息、歷史消費行為信息、身份信息；

權重學習模塊，用于將所述參考信息代入預設機器學習模型確定所述參考信息對應的權重和風險值；

風險偏好確定模塊，用于基于所述參考信息的權重和風險值對所述風測問卷信息確定的用戶的初始風險偏好進行校正，獲得用戶的最終風險偏好；

推送模塊，用于根據所述用戶的最終風險偏好選擇具有與所述風險偏好對應風險值的指定產品推送給用戶。

由以上描述的本實施方式所提供的技術方案可見，通過獲取用戶的至少一個參考信息，然后將所述參考信息代入預設機器學習模型確定所述參考信息對應的權重和風險值；基于所述參考信息的權重和風險值對所述風測問卷信息確定的用戶的初始風險偏好進行校正，能夠準確實時地獲得用戶的最終風險偏好；進而根據所述用戶的最終風險偏好選擇具有與所述風險偏好對應風險值的指定產品推送給用戶。相對于現有的單純依靠用戶的風測問卷信息確定用戶的風險偏好而言，能夠提高推薦的準確率，提升用戶的粘性。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請一個實施方式提供的理財產品的推薦方法的原理示意圖；

圖2為本申請一個實施方式提供的理財產品的推薦方法的流程圖；

圖3為本申請一個實施方式提供的理財產品的推薦方法的流程圖；

圖4為本申請一個實施方式提供的預設風險值基準模型工作原理圖；

圖5為本申請一個實施方式提供的推薦方法中確定風險等級的流程圖；

圖6為本申請一個實施方式提供的理財產品的推薦裝置的示意圖；

圖7為本申請一個實施方式提供的理財產品的推薦裝置的示意圖。

具體實施方式