[發明專利]一種產品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011288851.2
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112330412A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 童陽;伍勇
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q40/06
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

本申請涉及人工智能，具體應用于機器學習中，揭露了一種產品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質，包括接收推薦指令及客戶需求數據；解析推薦指令，得到客戶名稱，根據客戶名稱獲取客戶數據；根據客戶數據，生成事實標簽畫像；將事實標簽畫像輸入至評估模型，得到客戶參與金融產品損失承受能力值，評估模型為根據歷史事實標簽畫像來構建的；根據客戶需求數據，生成客戶需求特征畫像；將事實標簽畫像、客戶需求特征畫像和客戶參與金融產品損失承受能力值輸入至推薦模型，得到至少1個待推薦金融產品；輸出所述待推薦金融產品。本申請還涉及區塊鏈技術，所述客戶數據存儲于區塊鏈中。本申請能給客戶準確推薦符合其實際需求和承受能力的金融產品。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種產品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著社會的不斷發展，越來越多的企業為使其自身的利益不受損害，其夠買金融產品的需求越來越旺盛，而對于出售金融產品的機構，例如銀行等。對于數以千計的金融產品，如何對客戶進行針對性推薦產品，在現有技術中，僅通過客戶歷史數據與客戶需求就進行推薦，其給客戶推薦的產品不能很好的貼近客戶的實際需求和其承受能力，推薦的產品準確性低；此外，對于客戶提出的服務需求，現有技術需要業務人員需要通過多個系統、多種渠道獲取客戶的相關評價信息，在客戶信息收集和分析數據中的工作量大，進而導致推薦效率低。因此，如何準確而高效的推薦產品成為了亟待解決的問題。

發明內容

本申請提供了一種產品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以解決現有技術中針對客戶需求和其承受能力不能準確推薦產品給客戶且推薦效率不高的問題。

為解決上述問題，本申請提供了一種產品推薦方法，包括：

接收推薦指令及客戶需求數據；

解析所述推薦指令，得到客戶名稱，根據所述客戶名稱獲取客戶數據；

根據所述客戶數據，生成事實標簽畫像；

將所述事實標簽畫像輸入至評估模型，得到客戶參與金融產品損失承受能力值，所述評估模型為根據歷史事實標簽畫像構建；

根據所述客戶需求數據，生成客戶需求特征畫像；

將所述事實標簽畫像、客戶需求特征畫像和客戶參與金融產品損失承受能力值輸入至推薦模型，得到至少1個待推薦金融產品，所述推薦模型為根據歷史事實標簽畫像、歷史客戶需求特征畫像和歷史產品推薦構建；

輸出所述待推薦金融產品。

進一步的，所述根據所述客戶名稱獲取客戶數據包括：

通過網絡爬蟲從網頁上采集所述客戶數據。

進一步的，所述根據所述客戶名稱獲取客戶數據包括：

基于所述客戶名稱，向預設數據庫發送調用請求，所述調用請求攜帶驗簽令牌；

接收所述數據庫返回的驗簽結果，并在驗簽結果為通過時，調用所述數據庫中與所述客戶名稱匹配的信息數據，作為客戶數據；

所述驗簽的方式為RSA非對稱加密方式。

進一步的，在所述生成事實標簽畫像之前，還包括：

利用隨機森林算法對客戶數據進行清洗，以去除冗余和錯誤的所述客戶數據；

將清洗后的所述客戶數據根據屬性來進行內部關聯；

根據所述關聯結果將所述客戶數據分為客戶基本信息數據、第一歷史數據和第二歷史數據。

進一步的，在所述將清洗后的所述客戶數據根據屬性來進行內部關聯之后，還包括：

將所述關聯后的所述客戶數據利用數據表結構進行記錄。