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[發明專利]沖動投資消費提醒方法及裝置在審

專利信息
申請號: 202110480923.1 申請日: 2021-04-30
公開(公告)號: CN113159965A 公開(公告)日: 2021-07-23
發明(設計)人: 劉小彤;劉洋;黨娜 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;G06Q10/06;G06N3/08;G06N3/12
代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127 代理人: 王天堯;谷敬麗
地址: 100818 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 沖動 投資 消費 提醒 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種沖動投資消費提醒方法,其特征在于,包括:

獲取用戶的投資消費信息和用戶在進行投資消費時的音頻數據;

將用戶的投資消費信息和用戶在進行投資消費時的音頻數據,輸入預先建立的沖動投資消費判定模型中,確定用戶是否為沖動投資消費;所述沖動投資消費判定模型是用于判斷用戶的投資消費是否為沖動投資消費的神經網絡模型;

若用戶是沖動投資消費,根據用戶的投資消費信息,得到用戶的親屬信息,向用戶和用戶的親屬,發出沖動投資消費提醒。

2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述沖動投資消費判定模型的預先建立過程,包括:

獲取負樣本用戶的歷史投資消費信息和負樣本用戶在進行投資消費時的歷史音頻數據,構建負樣本數據集;所述負樣本用戶是指存在多次沖動投資消費歷史的用戶;

獲取正樣本用戶的歷史投資消費信息和正樣本用戶在進行投資消費時的歷史音頻數據,構建正樣本數據集;所述正樣本用戶是指不存在沖動投資消費歷史的用戶;

以沖動投資消費的判斷結果為輸出,以負樣本數據集和正樣本數據集為輸入,構建GA-BP神經網絡模型;

根據所述負樣本數據集和正樣本數據集,對構建好的GA-BP神經網絡模型進行訓練,得到沖動投資消費判定模型。

3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述用戶的投資消費信息,包括:

用戶的個人信息、收入信息、賬戶信息、親屬信息和預設時段內的投資消費數據。

4.如權利要求1-3任一項所述的方法,其特征在于,還包括:

發出沖動投資消費提醒后,凍結沖動投資消費對應的交易;

若接收到用戶和用戶的親屬發出的購買確認信息,解凍所述交易;

若收到用戶或用戶的親屬發出的放棄購買信息,撤銷所述交易。

5.一種沖動投資消費提醒裝置,其特征在于,包括:

投資信息獲取模塊,用于獲取用戶的投資消費信息和用戶在進行投資消費時的音頻數據;

沖動投資消費判斷模塊,用于將用戶的投資消費信息和用戶在進行投資消費時的音頻數據,輸入預先建立的沖動投資消費判定模型中,確定用戶是否為沖動投資消費;所述沖動投資消費判定模型是用于判斷用戶的投資消費是否為沖動投資消費的神經網絡模型;

沖動投資消費提醒模塊,用于若用戶是沖動投資消費,根據用戶的投資消費信息,得到用戶的親屬信息,向用戶和用戶的親屬,發出沖動投資消費提醒。

6.如權利要求5所述的裝置,其特征在于,還包括:模型預建立模塊,用于:

獲取負樣本用戶的歷史投資消費信息和負樣本用戶在進行投資消費時的歷史音頻數據,構建負樣本數據集;所述負樣本用戶是指存在多次沖動投資消費歷史的用戶;

獲取正樣本用戶的歷史投資消費信息和正樣本用戶在進行投資消費時的歷史音頻數據,構建正樣本數據集;所述正樣本用戶是指不存在沖動投資消費歷史的用戶;

以沖動投資消費的判斷結果為輸出,以負樣本數據集和正樣本數據集為輸入,構建GA-BP神經網絡模型;

根據所述負樣本數據集和正樣本數據集,對構建好的GA-BP神經網絡模型進行訓練,得到沖動投資消費判定模型。

7.如權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述用戶的投資消費信息,包括:

用戶的個人信息、收入信息、賬戶信息、親屬信息和預設時段內的投資消費數據。

8.如權利要求5-7任一項所述的裝置,其特征在于,還包括:交易處理模塊,用于:

發出沖動投資消費提醒后,凍結沖動投資消費對應的交易;

若接收到用戶和用戶的親屬發出的購買確認信息,解凍所述交易;

若收到用戶或用戶的親屬發出的放棄購買信息,撤銷所述交易。

9.一種計算機設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至4任一所述方法。

10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲有執行權利要求1至4任一所述方法的計算機程序。

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