[發明專利]基于知識圖譜的理財產品推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202010909492.1
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112070615A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 丁平;李帥
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06F16/36;G06Q30/06;G06N20/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 谷敬麗;薛平

1.一種基于知識圖譜的理財產品推薦方法，其特征在于，包括：

獲取各個存量客戶的客戶信息；

將每個存量客戶的客戶信息，輸入到預先通過機器學習訓練好的理財產品推薦模型中，輸出每個存量客戶意圖購買目標理財產品的概率值；

獲取概率值超過預設閾值的一個或多個存量客戶，作為種子客戶；

將種子客戶的客戶信息輸入到預先構建的客戶關系知識圖譜中，輸出種子客戶關聯的一個或多個潛在客戶；

向各個潛在客戶推送所述目標理財產品的產品信息。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在將種子客戶的客戶信息輸入到預先構建的客戶關系知識圖譜中，輸出種子客戶關聯的一個或多個潛在客戶之后，所述方法還包括：

獲取每個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息；

將每個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息，推送至每個潛在客戶。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，在獲取每個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息之后，所述方法還包括：

根據各個潛在客戶的客戶信息構建潛在客戶集合；

根據各個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息，構建待推薦理財產品集合；

根據所述潛在客戶集合和待推薦理財產品集合，計算每個潛在客戶意圖購買所述待推薦理財產品集合中各個待推薦理財產品的概率值；

將概率值超過預設閾值的待推薦理財產品的產品信息，推送至每個潛在客戶。

4.如權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

構建客戶關系知識圖譜，所述客戶關系知識圖譜中的客戶實體包括：產品信息、資產情況、行業職業、家庭信息、年齡、性別、教育情況；所述客戶關系知識圖譜中的關系包括：客戶與產品之間的關系、客戶與客戶之間的交易關系。

5.如權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

對基于迭代決策樹GBDT模型進行機器學習訓練，得到所述理財產品推薦模型。

6.一種基于知識圖譜的理財產品推薦裝置，其特征在于，包括：

客戶信息獲取模塊，用于獲取各個存量客戶的客戶信息；

理財產品預測模塊，用于將每個存量客戶的客戶信息，輸入到預先通過機器學習訓練好的理財產品推薦模型中，輸出每個存量客戶意圖購買目標理財產品的概率值；

種子客戶篩選模塊，用于獲取概率值超過預設閾值的一個或多個存量客戶，作為種子客戶；

潛在客戶挖掘模塊，用于將種子客戶的客戶信息輸入到預先構建的客戶關系知識圖譜中，輸出種子客戶關聯的一個或多個潛在客戶；

理財產品推薦模塊，用于向各個潛在客戶推送所述目標理財產品的產品信息。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：理財產品信息獲取模塊，用于獲取每個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息；

其中，所述理財產品推薦模塊還用于將每個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息，推送至每個潛在客戶。

8.如權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

潛在客戶集合構建模塊，用于根據各個潛在客戶的客戶信息構建潛在客戶集合；

待推薦產品列表構建模塊，用于根據各個潛在客戶關聯的一個或多個理財產品的產品信息，構建待推薦理財產品集合；

客戶產品關聯概率確定模塊，用于根據所述潛在客戶集合和待推薦理財產品集合，計算每個潛在客戶意圖購買所述待推薦理財產品集合中各個待推薦理財產品的概率值；

其中，所述理財產品推薦模塊還用于將概率值超過預設閾值的待推薦理財產品的產品信息，推送至每個潛在客戶。