[發明專利]基于人工智能的金融產品推薦方法、及其相關設備

在審

• 申請號: 202210204029.6
• 申請日: 2022-03-03
• 公開（公告）號: CN114565470A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 劉鍇靖
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業管理有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q40/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 劉暢

本申請實施例屬于人工智能領域，涉及一種基于人工智能的金融產品推薦方法，包括獲取至少一個用戶信息，每個用戶信息至少包括用戶的個人信息、財產狀況、銀行流水、消費情況中的至少一種；從至少一個用戶信息中獲取訓練集；采用訓練集對待訓練的原始深度學習模型進行訓練，獲得資金管理分析模型；獲取目標用戶的用戶信息，輸入資金管理分析模型獲得目標推薦結果。本申請還提供一種基于人工智能的金融產品推薦裝置、計算機設備及存儲介質。本申請在歷史存量的數據中找出其中規律，預判用戶未來風險，進而評估用戶的消費需求，為用戶推薦適合的金融產品。相對于現有技術中傳統的人為數據分析，本申請大幅度降低了人工成本，分析效率較高。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及基于人工智能的金融產品推薦方法、及其相關設備。

背景技術

互聯網金融是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。互聯網金融不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網絡技術水平上，被用戶熟悉接受后(尤其是對電子商務的接受)，自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務。是傳統金融行業與互聯網技術相結合的新興領域。

目前，隨著金融機構業務的不斷發展和用戶需求的不斷迭代，大量的業務數據被塞進前臺系統，而從這些海量的業務數據中提取出有價值的信息是至關重要的。由于各大商家提供的理財產品在消費者的日常消費中占據越來越重要的比例，因此準確的分析用戶消費記錄和用戶行為，以此獲得用戶消費傾向就極其重要。但是，目前對用戶消費記錄和用戶行為的分析主要還是停留在傳統的人為數據分析層面，存在分析效率較低、人工成本較大的問題。

發明內容

本申請實施例的目的在于提出一種基于人工智能的金融產品推薦方法、、及其相關設備，以解決現有技術中人工分析用戶消費記錄和用戶行為而存在的分析效率較低、人工成本較大的問題。

為了解決上述技術問題，本申請實施例提供一種基于人工智能的金融產品推薦方法，采用了如下所述的技術方案：

獲取至少一個用戶信息，每個所述用戶信息至少包括用戶的個人信息、財產狀況、銀行流水、消費情況中的至少一種；

從所述至少一個用戶信息中獲取訓練集；

采用所述訓練集對待訓練的原始深度學習模型進行訓練，獲得資金管理分析模型；及

獲取目標用戶的用戶信息，輸入所述資金管理分析模型獲得目標推薦結果。

進一步的，在所述獲取至少一個用戶信息的步驟之后還包括：

識別所述用戶信息中的缺失值；

判斷所述缺失值的類型，根據所述缺失值的類型對所述缺失值進行處理。

進一步的，所述識別所述用戶信息中的缺失值的步驟具體包括：

判斷所述用戶信息中是否有空值；

在判斷有所述空值時，計算所述空值在所有用戶信息中的占比，且在所述占比小于預設閾值時，確定所述空值為所述缺失值。

進一步的，所述根據所述缺失值的類型對所述缺失值進行處理的步驟具體包括：

在所述缺失值為財產狀況、銀行流水、消費情況時，剔除含有缺失值的數據；

在所述缺失值為用戶的個人信息時，補全所述缺失值的數據。

進一步的，在所述采用所述訓練集對待訓練的原始深度學習模型進行訓練，獲得資金管理分析模型的步驟之前還包括：

將所述至少一個用戶信息的各類信息應用數據特征選擇模型進行計算，獲取所述各類信息的重要性值；

根據預設規則確定重要性值最高的至少一類信息為訓練特征；