CN109670960A - 产品数据的推送方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种产品数据的推送方法、装置、设备及存储介质,获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。本发明基于多种参数信息确定用户的理财偏好信息，实时定位用户的预期理财产品，从而将适合用户的理财产品推送给用户，提高了推荐的准确率，提升用户的粘性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机通信领域，尤其涉及一种产品数据的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，人们的理财意识逐渐增强，越来越多的人将闲置资金来购买金融理财产品，而不局限于传统的定期或活期储蓄。在用户购买金融理财产品进行投资时，其最关心的是产品风险和收益情况。
现有技术中，在用户购买前，银行会通过风险测试问卷调查的方式确定用户的风险偏好，从而为用户推荐相应风险等级的理财产品。但是，当用户在进行风险测试问卷调查时，为了达到自己的购买目的可以调整风险问卷的问题答案，从而导致风测结果不准确，进而导致向用户推荐的理财产品也不符合用户实际的风险承受能力，推荐准确性较低。例如，当用户期望购买到高风险的理财产品时，其可以通过人为提高自己的收入，使得最终的风测结果达到高风险档次，进而风测结果偏离用户实际的风险承受能力。再者，当用户经过风险测试问卷后，其对应的风险偏好相对来说是固定不变的，这与用户实际的风险偏好情况也常常不相符合。因为随着用户理财能力的丰富增长，以及财产的累积，用户的风险承受力也在变化，相应的风险偏好也在变化。若基于固定的风险偏好，向用户推荐相应的理财产品，显然不能很好地满足用户的需求。
因此，如何解决现有技术中理财推荐产品推荐准确率低，无法满足用户需求，成为了目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种产品数据的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中理财推荐产品推荐准确率低，无法满足用户需求的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种产品数据的推送方法，所述产品数据的推送方法包括以下步骤：
获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
可选地，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品的步骤包括：
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断所述理财偏好信息中的理财偏好风险是否超过预设风险值；
若所述理财偏好风险超过所述预设风险值，则判断所述理财偏好信息中的理财偏好金额是否超过预设金额值；
若所述理财偏好金额超过所述预设金额值，则生成是否了解高收益产品的提醒消息，并在接收到所述目标用户操作触发的确认指令时，获取所述高收益产品，作为目标产品。
可选地，所述根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户的步骤包括：
根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，其中，所述推荐消息包括购买所述高收益产品的相关信息；
根据所述用户信息确定与所述目标用户匹配的目标推荐方式，并根据所述目标推荐方式将所述推荐消息推送至所述目标用户。
可选地，所述根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户的步骤包括：
根据所述目标产品的购买金额、购买周期、购买风险和购买链接生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
可选地，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品的步骤包括：
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品；
若存在所述目标产品，则获取所述目标产品的产品相关信息。
可选地，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品的步骤之后，还包括：
若不存在所述目标产品，则获取所述理财偏好信息中的理财偏好金额、理财偏好周期或理财偏好风险，作为产品关键字；
获取所述产品关键字对应的关联产品信息，并将所述关联产品信息推送至所述目标用户。
可选地，所述获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息的步骤之前，还包括：
获取所述目标用户的理财产品信息，判断所述理财产品信息中是否存在已到期或即将到期的理财产品；
若所述理财产品信息中存在已到期或即将到期的理财产品，则执行步骤：获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息，其中，所述即将到期的理财产品为到期时间小于预设时间阈值的理财产品。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种产品数据的推送装置，所述产品数据的推送装置包括：
参考信息生成模块，用于获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
理财信息生成模块，用于根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
理财信息推送模块，用于根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种产品数据的推送设备，所述产品数据的推送设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的产品数据的推送程序，其中所述产品数据的推送程序被所述处理器执行时，实现如上述的产品数据的推送方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有产品数据的推送程序，其中所述产品数据的推送程序被处理器执行时，实现如上述的产品数据的推送方法的步骤。
本发明提供一种产品数据的推送方法，即获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。通过上述方式，本发明基于用户的多种参数信息生成理财参考信息，基于所述理财参考信息确定用户的理财偏好信息，根据所述理财偏好信息可以实时定位用户的预期理财产品，从而将适合用户的理财产品推送给用户，提高了推荐的准确率，提升用户的粘性，很好地满足了用户的需求。
附图说明
图1为本发明实施例方案中涉及的产品数据的推送设备的硬件结构示意图；
图2为本发明产品数据的推送方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明产品数据的推送方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明产品数据的推送方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明产品数据的推送装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例涉及的产品数据的推送方法主要应用于产品数据的推送设备，该产品数据的推送设备可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。
参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的产品数据的推送设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，产品数据的推送设备可以包括处理器1001(例如CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004 可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005 可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对产品数据的推送设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及产品数据的推送程序。
在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的产品数据的推送程序，并执行本发明实施例提供的产品数据的推送方法。
本发明实施例提供了一种产品数据的推送方法。
参照图2，图2为本发明产品数据的推送方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述产品数据的推送方法包括以下步骤：
步骤S10,获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
目前，在用户购买前，银行会通过风险测试问卷调查的方式确定用户的风险偏好，从而为用户推荐相应风险等级的理财产品。但是，当用户在进行风险测试问卷调查时，为了达到自己的购买目的可以调整风险问卷的问题答案，从而导致风测结果不准确，进而导致向用户推荐的理财产品也不符合用户实际的风险承受能力，推荐准确性较低。例如，当用户期望购买到高风险的理财产品时，其可以通过人为提高自己的收入，使得最终的风测结果达到高风险档次，进而风测结果偏离用户实际的风险承受能力。再者，目前当用户经过风险测试问卷后，其对应的风险偏好相对来说是固定不变的，这与用户实际的风险偏好情况也常常不相符合。因为随着用户理财能力的丰富增长，以及财产的累积，用户的风险承受力也在变化，相应的风险偏好也在变化。若基于固定的风险偏好，向用户推荐相应的理财产品，显然不能很好地满足用户的需求。另外，目前市场上理财产品推荐比较单一，比如用户购买的理财到期，只是进行简单的短信和app推送通知给用户，没有深入的结合用户的理财偏好对用户进行相关理财产品推荐。
本实施例中，为了解决上述问题，提供一种产品数据的推送方法，根据所述目标用户的账号信息获取所述目标用户的理财参考信息。获取所述目标用户的用户信息，如年龄、职业、是否婚配、月收入、当前账号余额、是否具有房贷等基本属性信息，风测问卷信息，即用户在初次购买理财产品时需要填写风险测试问卷信息，所述风测问卷信息可以为用户实时填写的信息，也可以为用户在理财平台上预先填写后保存的。具体的，所述风测问卷信息可以为传统金融行业中用于评定用户风险等级、确定用户风险偏好的风险测试问卷表示的信息。所述风险测试问卷能够帮助投资者相对准确地对自我风险承受能力、投资理念、投资性格等进行专业性的自我认知测试，为投资者推荐适合自身的投资产品提供基础的依据。历史数据信息包括历史购买信息和历史浏览信息。其中，历史购买信息可以是用户已购买的理财产品信息，购买风险大小、购买金额范围以及购买周期时长等，以及历史浏览信息，如用户所查询或者查看过的理财产品信息，还可以进一步获取用户的消费记录，如统计用户的月消费等。所述参考信息可以包括上述信息的一种或多种组合，当然也还可以包括其他信息，例如与用户相关联的其他信息。所述参考信息能够随着时间的变化而不断变化。具体的，所述历史购买信息具体的可以为用户在金融理财平台的历史行为对应的信息。预先将所述用户信息、风测问卷信息、历史购买信息、历史浏览信息对应设置固定权重。其中，可根据用户不同身份设置权重具体数值，如职业稳定且收入固定的用户将用户信息对应的权重设置较大，经商且收入不固定的用户将历史浏览信息对应的权重设置较大，公职用户将历史购买信息对应的权重设置较大等。
进一步地，所述步骤S10之前，还包括：
获取所述目标用户的理财产品信息，判断所述理财产品信息中是否存在已到期或即将到期的理财产品；
若所述理财产品信息中存在已到期或即将到期的理财产品，则执行步骤：获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息，其中，所述即将到期的理财产品为到期时间小于预设时间阈值的理财产品。
本实施例中，为了避免频繁向用户推荐理财信息造成用户困扰，降低用户体验的问题，可以在用户检测到推荐指令时，进行理财产品的推荐。推荐指令可以是检测到用户存在已到期或者即将到期的理财产品，可以是接收到用户通过客户端中的推荐按钮而触发，还可以是检测到用户持有可理财金额等情况。具体地，获取所述目标用户的理财产品信息，所述理财产品信息包括可理财金额、理财产品订单或收藏理财产品信息等，判断所述理财产品订单的赎回日期是否为到期或者即将到期。若为到期或者即将到期，即判定目标用户为需要推荐用户。其中，所述即将到期的理财产品为到期时间小于预设时间阈值的理财产品。基于用户的参数信息生成理财参考信息，基于所述理财参考信息确定用户的理财偏好信息，根据所述理财偏好信息为所述目标用户推送理财产品信息。
步骤S20，根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
本实施例中，为了避免理财偏好风险不准确，可以进一步通过权重来确定理财偏好风险。具体为通过预设机器学习模型学习出用户的每个理财参考信息对用户偏好风险的权重和风险值后，基于所述参考信息的权重和风险值可以对所述风测问卷信息确定的用户的初始偏好风险进行校正，以获得准确的用户的理财偏好信息。所述理财偏好信息可以表示与用户风险承受能力相适应的风险大小的导向。具体的，所述理财风险可以为预先划分好的等级中的一个。例如高等风险、中高等风险、中等风险、中低等风险、低等风险中的一个。此外，所述理财风险的形式也可为按照预定的划分规则划分的风险值，或风险范围值，例如0-2为低等风险；2-4为中低等风险；4-6为中等风险；6-8为中高等风险；8-10为高等风险等。当然所述理财风险的形式还可以为其他形式，例如字母等。通过所述用户的风测问卷信息可以初步确定出用户的理财风险偏好。其中，理财风险通过所述预设机器学习模型学习出的每个参考信息对应的权重和风险值，通过加权求和可以确定所述用户的最终可接受的理财风险范围，即理财偏好风险。以风险值为0-10为例，数值越高，风险越高。根据风测问卷信息确定的用户的初始风险偏好对应的风险值为5，初步判断为中等风险。通过预设机器学习模型确定的所述历史购买信息对应的权重为0.4，其对应的风险值为8，所述历史浏览信息对应的权重为0.4，其对应的风险值为7，所述风测问卷信息对应的权重为0.2，对应的风险值可以为5。则加权求和获得的校正后的可接受的理财风险＝0.4×8+0.4×7+0.2×5＝7，其对应的风险偏好为中高风险。可以看出，通过理财参考信息对根据风测问卷信息确定的用户的风险偏好进行校正后，获得的最终理财风险偏好可能与初始风险偏好会有等级变化，更能反应出用户当前的风险偏好需求。然后进一步根据所述最终的理财风险偏好理财金额和理财周期确定所述目标用户的理财偏好信息。然后判断理财产品库中是否存在与所述风险偏好、理财金额、理财周期等信息均符合的目标产品。通过获取用户的至少一个参考信息，然后将所述参考信息代入预设机器学习模型确定所述参考信息对应的权重和风险值；基于所述参考信息的权重和风险值对所述风测问卷信息确定的用户的初始风险偏好进行校正，能够准确实时地获得用户的最终风险偏好；进而根据所述用户的最终风险偏好选择具有与所述风险偏好对应风险值的指定产品推送给用户。相对于现有的单纯依靠用户的风测问卷信息确定用户的风险偏好而言，能够提高推荐的准确率，提升用户的粘性。
步骤S30，根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
当确定适合用户的理财偏好信息后，可以根据所述用户的风险偏好、理财金额、理财周期选择与其相对于的风险值的指定产品推送给用户。所述用户的风险偏好与所述风险值之间可以预先建立有对应关系。例如，可以根据风险值的大小对用户的风险偏好划分等级。每个风险偏好等级下可以对应有至少一个风险值大小相匹配的产品。所述理财金额和理财周期也可以分别对应有至少一个金额或者周期相匹配的产品。当确定出用户的最终风险偏好即理财偏好信息后，可以将与所述理财偏好信息中各个信息对应的至少一个指定产品推送给用户。为了便于用户快速了解推荐理财产品信息，可根据所述目标产品的购买金额，如最低起购金额和/或购买上限金额等，购买周期，即购买的最低时间，如7天、29天、3个月或者6个月等，购买风险，如中高风险以下，购买链接，如购买网址等。根据上述信息生成短信提醒消息、客户端推送消息、客户端首页推荐等。从而根据所述目标产品的购买金额、购买周期、购买风险和购买链接生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
本实施例提供一种产品数据的推送方法，即获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。通过上述方式，本发明基于用户的多种参数信息生成理财参考信息，基于所述理财参考信息确定用户的理财偏好信息，根据所述理财偏好信息可以实时定位用户的预期理财产品，从而将适合用户的理财产品推送给用户，提高了推荐的准确率，提升用户的粘性。
参照图3，图3为本发明产品数据的推送方法第二实施例的流程示意图。
基于上述图2所示实施例，本实施例中，所述理财偏好信息包括理财偏好金额和理财偏好风险，所述步骤S20具体包括：
步骤S21，根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断所述理财偏好信息中的理财偏好风险是否超过预设风险值；
步骤S22，若所述理财偏好风险超过所述预设风险值，则判断所述理财偏好信息中的理财偏好金额是否超过预设金额值；
步骤S23，若所述理财偏好金额超过所述预设金额值，则生成是否了解高收益产品的提醒消息，并在接收到所述目标用户操作触发的确认指令时，获取所述高收益产品，作为目标产品。
本实施例中，可以为可接受高风险理财产品的用户推送股票、货币基金、债券基金等产品，具体为将股票、货币基金、债券基金的购买流程推送给用户，或者通过人工客服引导所述用户进行购买。具体实施例中，还可以进一步根据理财金额、理财周期以及理财风险具体为用户推荐基金或者股票等。在本实施方式中，所述产品可以为开放式基金。具体的，开放式基金是指基金发起人在设立基金时，基金单位或者股份总规模不固定，可视投资者的需求，随时向投资者出售基金单位或者股份，并可以应投资者的要求赎回发行在外的基金单位或者股份的一种基金运作方式。开放式基金产品的风险，通常基于产品成立时的资产组成，由管理者设定相应的风险等级类型。而随着市场行情的变化，基金的风险大小也会随之改变。其中，所述指定基金可以为根据用户的风测问卷信息结合用户的其他参考信息综合确定的用户风险等级下的开放式基金。所述资产组合评价参数可以用于表示基金的资产组合对应的加权风险的大小。具体的，所述资产组合可以包括股票、债券、现金中的一种或多种的组合。此外，所述资产组合还可以包括其他金融产品的类型及其组合方式。所述资产组合对应的资产组合评价参数可以用于表示基金的各种资产组合的加权风险大小。所述资产组合可以以预定的周期进行调整。例如，可以以一个季度为周期进行调整。具体的，可以根据基金的季度业绩报告中持有的股票、债券、现金等的资产配置信息调整基金的资产组合，从而对应更新所述资产组合对应的加权风险大小。在本实施中，当获取了每个基金的资产组合后，可以按照所述资产组合加权风险的由小到大的顺序进行排序，以获得所有基金的资产组合评价参数的排序结果。
进一步地，所述步骤S30具体包括：
根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，其中，所述推荐消息包括购买所述高收益产品的相关信息；
根据所述用户信息确定与所述目标用户匹配的目标推荐方式，并根据所述目标推荐方式将所述推荐消息推送至所述目标用户。
本实施例中，在需要向所述目标用户推荐高收益产品时，可根据用户的具体情况采用对应的推荐方式进行推荐。如对年龄偏大的目标用户采用图文结合的推荐方式，对年轻用户可直接推送包含购买链接的短信或者客户端消息，对金融小白的用户通过视频介绍或者人工客服的推荐方式进行理财推荐。
参照图4，图4为本发明产品数据的推送方法第三实施例的流程示意图。
基于上述图2所示实施例，本实施例中，所述步骤S20包括：
步骤S24，根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品；
步骤S25，若存在所述目标产品，则获取所述目标产品的产品相关信息。
本实施例中，在确定所述目标用户的理财偏好信息时，即确定目标用户的预期理财金额、预期理财周期和预期理财风险，根据上述信息在理财数据库或服务器中查找对应的目标产品。若查找到所述目标产品，则根据其购买金额、购买周期以及购买链接等基本信息，生成提醒消息、客户端推送消息、客户端首页推荐等。
步骤S26，若不存在所述目标产品，则获取所述理财偏好信息中的理财偏好金额、理财偏好周期或理财偏好风险，作为产品关键字；
步骤S27，获取所述产品关键字对应的关联产品信息，并将所述关联产品信息推送至所述目标用户。
本实施例中，若在所述数据库或服务器中查找不到对应的目标产品，则根据理财偏好金额、理财偏好周期或理财偏好风险中的一种或者两种，作为搜索关键字，即产品关键字，查找对应的关联产品信息。并根据匹配度，生成对应的关联产品信息列表，推送至所述目标用户。
此外，本发明实施例还提供一种产品数据的推送装置。
参照图5，图5为本发明产品数据的推送装置第一实施例的功能模块示意图。
本实施例中，所述产品数据的推送装置包括：
参考信息生成模块10，用于获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
理财信息生成模块20，用于根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
理财信息推送模块30，用于根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
进一步地，所述产品数据的推送装置还包括：
推送判断模块，用于获取所述目标用户的理财产品信息，判断所述理财产品信息中是否存在已到期或即将到期的理财产品；
信息获取模块，用于若所述理财产品信息中存在已到期或即将到期的理财产品，则转入所述参考信息生成模块10，其中，所述即将到期的理财产品为到期时间小于预设时间阈值的理财产品。
进一步地，所述理财信息推送模块20具体包括：
风险判断单元，用于根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断所述理财偏好信息中的理财偏好风险是否超过预设风险值；
金额判断单元，用于若所述理财偏好风险超过所述预设风险值，则判断所述理财偏好信息中的理财偏好金额是否超过预设金额值；
产品推荐单元，用于若所述理财偏好金额超过所述预设金额值，则生成是否了解高收益产品的提醒消息，并在接收到所述目标用户操作触发的确认指令时，获取所述高收益产品，作为目标产品。
进一步地，所述理财信息推送模块30包括：
方式确定单元，用于根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，其中，所述推荐消息包括购买所述高收益产品的相关信息；
信息推送单元，用于根据所述用户信息确定与所述目标用户匹配的目标推荐方式，并根据所述目标推荐方式将所述推荐消息推送至所述目标用户。
进一步地，所述理财信息推送模块20具体包括：
产品判断单元，用于根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品；
产品推送单元，用于若存在所述目标产品，则获取所述目标产品的产品相关信息。
关键字获取单元，用于若不存在所述目标产品，则获取所述理偏好信息中的理财偏好金额、理财偏好周期或理财偏好风险，作为产品关键字；
关联产品推荐单元，用于获取所述产品关键字对应的关联产品信息，并将所述关联产品。
其中，上述产品数据的推送装置中各个模块与上述产品数据的推送方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有产品数据的推送程序，其中所述产品数据的推送程序被处理器执行时，实现如上述的产品数据的推送方法的步骤。
其中，产品数据的推送程序被执行时所实现的方法可参照本发明产品数据的推送方法的各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种产品数据的推送方法，其特征在于，所述产品数据的推送方法包括以下步骤：
获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
2.如权利要求1所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品的步骤包括：
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断所述理财偏好信息中的理财偏好风险是否超过预设风险值；
若所述理财偏好风险超过所述预设风险值，则判断所述理财偏好信息中的理财偏好金额是否超过预设金额值；
若所述理财偏好金额超过所述预设金额值，则生成是否了解高收益产品的提醒消息，并在接收到所述目标用户操作触发的确认指令时，获取所述高收益产品，作为目标产品。
3.如权利要求2所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户的步骤包括：
根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，其中，所述推荐消息包括购买所述高收益产品的相关信息；
根据所述用户信息确定与所述目标用户匹配的目标推荐方式，并根据所述目标推荐方式将所述推荐消息推送至所述目标用户。
4.如权利要求1所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户的步骤包括：
根据所述目标产品的购买金额、购买周期、购买风险和购买链接生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
5.如权利要求1所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品的步骤包括：
根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品；
若存在所述目标产品，则获取所述目标产品的产品相关信息。
6.如权利要求5所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，并判断是否存在与所述理财偏好信息匹配的目标产品的步骤之后，还包括：
若不存在所述目标产品，则获取所述理财偏好信息中的理财偏好金额、理财偏好周期或理财偏好风险，作为产品关键字；
获取所述产品关键字对应的关联产品信息，并将所述关联产品信息推送至所述目标用户。
7.如权利要求1至6中任一项所述的产品数据的推送方法，其特征在于，所述获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息的步骤之前，还包括：
获取所述目标用户的理财产品信息，判断所述理财产品信息中是否存在已到期或即将到期的理财产品；
若所述理财产品信息中存在已到期或即将到期的理财产品，则执行步骤：获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息，其中，所述即将到期的理财产品为到期时间小于预设时间阈值的理财产品。
8.一种产品数据的推送装置，其特征在于，所述产品数据的推送装置包括：
参考信息生成模块，用于获取目标用户的用户信息、风测问卷信息和历史数据信息，并根据所述用户信息、风测问卷信息、历史数据信息及所述用户信息、风测问卷信息和历史数据信息的预设权重参数，生成所述目标用户对应的理财参考信息；
理财信息生成模块，用于根据所述理财参考信息确定所述目标用户的理财偏好信息，获取所述理财偏好信息对应的目标产品；
理财信息推送模块，用于根据所述目标产品的产品相关信息生成推荐消息，并将所述推荐消息推送至所述目标用户。
9.一种产品数据的推送设备，其特征在于，所述产品数据的推送设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的产品数据的推送程序，其中所述产品数据的推送程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的产品数据的推送方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有产品数据的推送程序，其中所述产品数据的推送程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的产品数据的推送方法的步骤。
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