[發(fā)明專利]一種面向范圍廣的智能投顧的判斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810225568.1
• 申請(qǐng)日: 2018-03-19
• 公開（公告）號(hào): CN110288112A
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱將中
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 朱將中
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q40/06;G06N20/00
• 代理公司: 寧波高新區(qū)永創(chuàng)智誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33264
• 代理人: 胡小永

本發(fā)明公開了一種面向范圍廣的智能投顧的判斷方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：首先建立用戶的用戶畫像，用戶畫像包括：用戶基本信息、用戶財(cái)務(wù)信息、用戶投資信息、用戶偏好信息和用戶行業(yè)信息，提取出評(píng)估數(shù)據(jù)集；根據(jù)評(píng)估數(shù)據(jù)集，并基于協(xié)同過濾推薦算法，向用戶提供推薦產(chǎn)品；然后通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式，獲取文本信息、圖片信息和視頻信息，最后根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘的金融信息，整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，判斷資產(chǎn)在未來一段時(shí)間的走勢(shì)并進(jìn)行估算，結(jié)合用戶畫像，從而得出個(gè)性化的投資方案；本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性服務(wù)，同時(shí)具有低門檻、低費(fèi)用、投資廣、易操作、透明度高和個(gè)性化定制的特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向范圍廣的智能投顧的判斷方法。

背景技術(shù)

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，以及互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，智能投顧系統(tǒng)也隨之得到快速發(fā)展，智能投顧也叫機(jī)器人投顧、智能理財(cái)、自動(dòng)化理財(cái)?shù)龋鋵?shí)質(zhì)是利用大數(shù)據(jù)分析、金融量化模型以及智能化算法，根據(jù)投資者的風(fēng)險(xiǎn)承受水平、預(yù)期收益目標(biāo)、投資風(fēng)格偏好等不同需求，運(yùn)用一系列智能算法，投資組合優(yōu)化等理論模型，為用戶提供投資建議，并動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)變化，對(duì)資產(chǎn)配置提供定期或不定期的調(diào)整，同時(shí)按照一定規(guī)則進(jìn)行自動(dòng)再平衡操作，提高資產(chǎn)組合的回報(bào)率；然而智能投顧缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，很多僅僅是為了迎合客戶的需求推薦產(chǎn)品，對(duì)市場(chǎng)本身缺乏判斷，不能幫投資者回避風(fēng)險(xiǎn)。因缺乏監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)控制，產(chǎn)品內(nèi)容及操作手段不透明，在發(fā)生虧損時(shí)，客戶權(quán)益得不到保障。

如中國(guó)發(fā)明CN107358530A所公開的一種理財(cái)產(chǎn)品推薦方法，包括以下步驟：設(shè)置用戶群體類別，并初始各類的類中心；獲取用戶的歷史交易行為記錄，并根據(jù)獲取的歷史交易行為記錄測(cè)算用戶的流動(dòng)性訴求；獲取用戶的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)結(jié)果，并結(jié)合用戶的歷史交易行為記錄測(cè)算用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力；根據(jù)用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和流動(dòng)性訴求到類中心的歐氏距離來確定用戶所屬的類別；篩選用戶所屬類別中的收益率最高或流動(dòng)性最高的產(chǎn)品組合方式為當(dāng)前用戶配置方案，生成對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品組合。本發(fā)明以研究用戶為重點(diǎn)，結(jié)合用戶行為特征分析、問卷調(diào)查等更為精準(zhǔn)地刻畫用戶屬性，從而幫助用戶結(jié)合自身投資特征去改進(jìn)資產(chǎn)配置，在控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，獲得最大化投資收益；該發(fā)明僅僅只能面對(duì)特定的用戶群體，覆蓋范圍小，分析數(shù)據(jù)能力較差。

發(fā)明內(nèi)容

一、要解決的技術(shù)問題

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺陷，解決現(xiàn)有技術(shù)僅僅只能面向特定用戶的智能投顧，并且不能有效的進(jìn)行信息獲取與分析。

二、技術(shù)方案

為解決上述問題，特提供一種面向范圍廣的智能投顧的判斷方法，面向范圍廣的智能投顧的判斷方法包括如下步驟：

首先建立用戶的用戶畫像，用戶畫像包括：用戶基本信息、用戶財(cái)務(wù)信息、用戶投資信息、用戶偏好信息和用戶行業(yè)信息，通過對(duì)用戶基本信息、用戶財(cái)務(wù)信息、用戶投資信息、用戶偏好信息和用戶行業(yè)信息的樣本數(shù)據(jù)提取出評(píng)估數(shù)據(jù)集；

根據(jù)評(píng)估數(shù)據(jù)集，并基于協(xié)同過濾推薦算法，向用戶提供推薦產(chǎn)品；

然后通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式，獲取文本信息、圖片信息和視頻信息，基于自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別技術(shù)，從文本信息、圖片信息和視頻信息中采取文本挖掘的方式提取金融信息進(jìn)行挖掘；

最后根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘的金融信息，整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，判斷資產(chǎn)在未來一段時(shí)間的走勢(shì)并進(jìn)行估算，結(jié)合用戶畫像，從而得出個(gè)性化的投資方案。

其中，文本挖掘通過分析互聯(lián)網(wǎng)，并從大量文本數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律，文本挖掘包括內(nèi)容采集、內(nèi)容挖掘和行為分析三個(gè)步驟。

其中，協(xié)同過濾推薦算法是通過用戶建立產(chǎn)品與產(chǎn)品之間的聯(lián)系。