[發明專利]一種定制信息推送方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202011027642.2
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112347343A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 陳博;鄭盛麟;黎文杰;張嘉偉
• 申請（專利權）人: 北京淇瑀信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q40/00;G06Q50/30;H04W4/14
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喬東峰

1.一種定制信息推送方法，用于向用戶推送定制信息，其特征在于，包括：

在接收到當前用戶的訪問請求時，獲取所述用戶的用戶特征數據；

根據所述用戶特征數據，進行目標用戶篩選；

構建實時分類模型，使用訓練數據對該實時分類模型進行訓練，所述訓練數據包括用戶屬性數據和金融表現數據，該金融表現數據包括授信數據和動支數據；

使用訓練好的實時分類模型計算所篩選的目標用戶的金融評估值，并對所述目標用戶進行實時分類；

根據所述目標用戶的金融預測值對該用戶推送定制信息。

2.根據權利要求1所述的定制信息推送方法，其特征在于，所述進行目標用戶篩選包括：

根據所獲取的用戶特征數據，將當前用戶分為導流用戶和目標用戶；

對篩選出的目標用戶進行實時分類，并且將篩選出的導流用戶導流至其他業務。

3.根據權利要求1或2所述的定制信息推送方法，其特征在于，

使用所述實時分類模型，計算目標用戶的授信評估值和金融評估值，并判斷所述目標用戶的授信和動支情況。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的定制信息推送方法，其特征在于，

設定分類策略規則，所述分類策略規則包括使用維度參數對目標用戶進行實時分類，該維度參數包括時間參數、資源配額量及當前使用狀態。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的定制信息推送方法，其特征在于，所述分類策略規則包括：

設定與時間參數、當前使用狀態相對應的資源配額；

所述時間參數包括授信后未動支的第一時間閾值、資源結清時間參數，該第一時間閾值用于表示用戶在授信后未發生動支行為的設定天數，資源結清時間參數包括已結清時間小于特定天數、距最后一次結清時間小于特定天數；

所述當前使用狀態包括：已授信且未使用資源配額狀態，已授信、已使用資源配額且資源未結清狀態，已授信、已使用資源配額且資源已結清狀態。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的定制信息推送方法，其特征在于，所述分類策略規則還包括：

按照目標用戶所處的當前使用狀態對用戶進行分類，并按照所計算的授信評估值、用戶金融評估值、時間參數和當前資源配額對用戶進行進一步分類；或者

按照時間參數、資源配額增量、資源配額增量幅度對用戶進行進一步分類。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的定制信息推送方法，其特征在于，還包括：

設定第一授信閾值和第二授信閾值；

將所計算的授信評估值與第一授信閾值和第二授信閾值進行比較，以區分授信類型，其中，

在所計算的授信評估值大于第一授信閾值的情況下，表示該用戶為第一授信類型；

在所計算的授信評估值小于第一授信閾值且大于第二授信閾值的情況下，表示該用戶為第二授信類型；

在所計算的授信評估值小于第二授信閾值的情況下，表示該用戶為第三授信類型。

8.一種定制信息推送裝置，用于向用戶推送定制信息，其特征在于，包括：

獲取模塊，其用于在接收到當前用戶的訪問請求時，獲取所述用戶的用戶特征數據；

篩選模塊，其根據所述用戶特征數據，進行目標用戶篩選；

構建模塊，其用于構建實時分類模型，使用訓練數據對該實時分類模型進行訓練，所述訓練數據包括用戶屬性數據和金融表現數據，該金融表現數據包括授信數據和動支數據；

分類模塊，其用于使用訓練好的實時分類模型計算所篩選的目標用戶的金融評估值，并對所述目標用戶進行實時分類；

推送模塊，其根據所述目標用戶的金融預測值對該用戶推送定制信息。

9.一種電子設備，其中，該電子設備包括：

處理器；以及，

存儲計算機可執行指令的存儲器，所述可執行指令在被執行時使所述處理器執行根據權利要求1至7中任一項所述的定制信息推送方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機可讀存儲介質存儲一個或多個程序，所述一個或多個程序當被處理器執行時，實現權利要求1至7中任一項所述的定制信息推送方法。