CN109697668A - 一种信贷产品的定价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种信贷产品的定价方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN109697668A CN201811645553.7A CN201811645553A CN109697668A CN 109697668 A CN109697668 A CN 109697668A CN 201811645553 A CN201811645553 A CN 201811645553A CN 109697668 A CN109697668 A CN 109697668A
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Abstract

本发明公开了一种信贷产品的定价方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级；根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。本发明实施例能够准确定价贷款利率，并同时兼顾贷款平台和贷款用户的利益。

Description

一种信贷产品的定价方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种信贷产品的定价方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网不断发展，互联网小额信贷作为一种无抵押、无担保的信用借款产品，得到了小微企业和个人消费者的青睐。
也正是由于互联网小额信贷的无抵押、无担保的性质，导致其坏账风险要高于传统贷款机构的借贷产品，如银行的借贷产品。因此，现有的互联网小贷平台的贷款利率往往处于一个较高的水平，且业界并没有一种合理的确定互联网小额信贷的贷款利率的方案，来最大化贷款平台和贷款用户的利益。
发明内容
本发明实施例提供一种定价方法、装置、设备及存储介质，以实现准确定价贷款利率，并同时兼顾贷款平台和贷款用户的利益。
第一方面，本发明实施例提供了一种信贷产品的定价方法，包括：
基于目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的至少一项经济特征的等级；
根据至少一项所述经济特征的等级，确定向所述目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
根据所述目标用户对所述本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及所述初始定价，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
第二方面，本发明实施例还提供了一种信贷产品的定价装置，包括：
特征等级确定模块，用于基于目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的至少一项经济特征的等级；
初始定价确定模块，用于根据至少一项所述经济特征的等级，确定向所述目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
最终定价确定模块，用于根据所述目标用户对所述本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及所述初始定价，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例提供的信贷产品的定价方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的信贷产品的定价方法。
本发明通过基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的多个经济特征的等级，根据多个经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价，并根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价，即根据目标用户的历史行为数据和历史购买情况，为目标用户定制个性化的信贷产品价格，解决了现有技术中没有合理的确定互联网小额信贷产品的贷款利率的方法的问题，实现了准确定价贷款利率，并同时兼顾贷款平台和贷款用户的利益的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种信贷产品的定价方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种信贷产品的定价方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种信贷产品的定价方法的流程图；
图4是本发明实施例四提供的一种信贷产品的定价装置的结构示意图；
图5是本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种信贷产品的定价方法的流程图，本实施例可适用于对信贷产品的贷款利率进行定价的情况，该方法可以由信贷产品的定价装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件构成，并一般可以集成在各种通用计算机设备中，具体包括如下步骤：
步骤110、基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级。
其中，历史行为数据是与目标用户的消费行为以及操作相关消费应用的操作行为相关的历史数据。经济特征是根据目标用户的历史行为数据确定的，用于从各个方面对目标用户的消费属性进行衡量的特征值，经济特征可以有多项，每项经济特征对应不同的等级，每一项经济特征的每一等级反映了目标用户的与经济特征对应的消费属性的强弱具体程度。
在本实施例中，通过获取目标用户的历史行为数据，根据预设的经济特征等级确定规则，确定出目标用户的多个经济特征的等级，例如，根据目标用户在电商平台上的相关消费行为数据，可以确定目标用户在电商消费能力方面的等级，又例如，根据目标用户操作信贷应用软件的相关操作行为数据，可以确定目标用户对信贷产品的贷款利率的敏感度等级。
步骤120、根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价。
其中，本次购买的信贷产品的初始定价是针对目标用户在本次购买行为中要购买的信贷产品，由后台根据目标用户的经济特征的等级，为目标用户计算出的初始价格。
在本实施例中，根据目标用户的多个经济特征的等级，以及预设的初始定价计算规则，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价，典型的，该预设的初始定价计算规则是包含多个经济特征的等级的计算公式。
这样设置的好处是：利用目标用户的历史行为数据，即目标用户的个性化数据，确定针对目标用户的与本次购买的信贷产品对应的初始定价，使初始定价具有针对性，从而辅助信贷平台获取优质的目标用户人群，扩大了信贷平台的利益范围，而且，也有助于目标用户不断规范自己的消费行为和操作行为，从而获取较优的初始定价，保证自己在购买信贷产品时的利益。
步骤130、根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
其中，对本次购买的信贷产品的历史购买情况是指查看目标用户对本次购买的信贷产品是否存在已购买行为或者已购买行为的具体次数等。与本次购买的信贷产品对应的最终定价是根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，在初始定价的基础上浮动产生的价格。
在本实施例中，进一步的，根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，对初始定价进行调整，获取目标用户的与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
这样设置的好处是：除了根据目标用户的历史行为，考量目标用户的资质确定初始定价外，还根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，确定目标用户对本次购买的信贷产品的兴趣度，从而确定最终定价，可以为信贷平台筛选出优质且具有购买本次信贷产品潜力的目标用户，扩大信贷平台的利益范围。
本实施例的技术方案，通过基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的多个经济特征的等级，根据多个经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价，并根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价，即根据目标用户的历史行为数据和历史购买情况，为目标用户定制个性化的信贷产品价格，解决了现有技术中没有合理的确定互联网小额信贷产品的贷款利率的方法的问题，实现了准确定价贷款利率，并同时兼顾贷款平台和贷款用户的利益的效果。
可选的，经济特征包括下述至少一项：电商消费能力、现金消费能力、利率敏感度、风险度以及刚性需求。
其中，电商消费能力是根据目标用户在电商平台上的相关消费行为数据确定的能力，具体的，电商消费能力是通过查看目标用户在电商业务中的下单金额确定的，电商消费能力具有3个等级，将在电商业务中有成功下单记录的用户的历史下单累计金额从低到高排序，在排序列表中，小于等于1/4分位数的下单累计金额对应的用户的电商消费能力等级为3，大于等于3/4分位数的下单累计金额对应的用户的电商消费能力等级为1，其余下单累计金额对应的用户的电商消费能力等级为2，也就是说电商消费能力等级对应的数值越小，其等级越高。
现金消费能力是根据目标用户在信贷平台上的相关消费行为数据确定的能力，具体的，现金消费能力是通过查看目标用户在现金信贷业务中的下单金额，即直接借款的总数确定的，现金消费能力具有3个等级，将在现金信贷业务中有成功现金借款记录的用户的历史借款累计金额从低到高排序，在排序列表中，小于等于1/4分位数的借款累计金额对应的用户的现金消费能力等级为3，大于等于3/4分位数的借款累计金额对应的用户的现金消费能力等级为1，其余借款累计金额对应的用户的现金消费能力等级为2，也就是说现金消费能力等级对应的数值越小，其等级越高。
利率敏感度是根据目标用户操作信贷应用软件的相关操作行为数据确定的敏感度，具体的，利率敏感度是通过查看目标用户在操作信贷应用软件时，最近一次下单借款前主动关单次数、最近一次下单借款前连续登陆次数以及最近一次下单借款前连续登陆天数确定的，利率敏感度具有3个等级，将目标用户的最近一次下单借款前七天主动关单次数、最近一次下单借款前七天连续登陆次数和最近一次下单借款前七天连续登陆天数求和，该求和值若大于等于10，则利率敏感度的等级为3，该求和值若小于等于5，则利率敏感度的等级为1，该求和值若处于剩余数值范围，则利率敏感度的等级为2，也就是说利率敏感度等级对应的数值越小，其等级越低。
风险度一般是由信贷平台的风控部门确定的，风险度也具有3个等级(1至3)，风险度等级对应的数值越小，其等级越高。
刚性需求是根据目标用户的历史消费行为中，消费品的属性确定的需求，具体的，刚性需求是通过查看目标用户的历史消费品中是否存在奢侈品(如名牌箱包、高级成衣和高档汽车)、快消品(如个人护理用品、食品饮料、保健品、烟酒以及药品中的非处方药)、单镜头反光相机(单反)和智能家居(如家庭网络系统、网络家点和信息家电)确定的需求，刚性需求具有3个等级，将消费过奢侈品类目商品的用户定义为奢侈品用户，将消费过快消品类目商品的用户定义为快消品用户，将消费过单反和智能家居用品的用户定义为烧钱爱好用户，若目标用户没有命中或者命中奢侈品用户、快消品用户或烧钱爱好用户中的任意1个，则目标用户的刚性需求等级为3，若目标用户命中奢侈品用户、快消品用户或烧钱爱好用户中的任意2个，则目标用户的刚性需求等级为2，若目标用户全部命中奢侈品用户、快消品用户或烧钱爱好用户，则目标用户的刚性需求等级为1，也就是说刚性需求等级对应的数值越小，其等级越高。
本可选的技术方案中，经济特征包括电商消费能力、现金消费能力、利率敏感度、风险度以及刚性需求中的至少一项，通过从不同方面对目标用户的消费属性进行衡量，确定针对目标用户的与本次购买的信贷产品对应的初始定价，可以使初始定价更加符合目标用户的实际消费需求，定价更加准确。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种信贷产品的定价方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进一步细化，提供了根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价的具体公式，以及根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价的具体实施步骤。下面结合图2对本发明实施例二提供的一种信贷产品的定价方法进行说明，包括以下步骤：
步骤210、基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级。
在本实施例中，目标用户的经济特征为5项，分别为：电商消费能力、现金消费能力、利率敏感度、风险度以及刚性需求。
步骤220、根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价。
其中，初始定价为信贷产品的初始年化利率定价。
基于如下公式计算初始定价：
其中，ARP为初始年化利率定价，ARPmin为目标用户的最低年化利率定价，ARPmax为目标用户的最高年化利率定价，n＝5，x1为目标用户的电商消费能力的等级，x2为目标用户的现金消费能力的等级，x3为目标用户的利率敏感度的等级，x4为目标用户的风险度的等级，x5为目标用户的刚性需求的等级。
在本实施例中，本次购买的信贷产品的初始定价，即本次购买的信贷产品的初始年化利率定价是根据5项经济特征的等级以及由信贷平台的风控部门确定的最低年化利率定价ARPmin和最高年化利率定价ARPmax确定的。
步骤230、判断目标用户的本次购买行为是否为首次购买行为，若是，执行步骤240，若否，执行步骤250。
在本实施例中，针对本次购买的信贷产品，查询目标用户是否存在已购买行为，若不存在已购买行为，则本次购买行为是首次购买行为。
步骤240、将初始定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
在本实施例中，当目标用户不存在针对本次购买的信贷产品的已购买行为时，将初始定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价，即当目标用户通过信贷应用软件获取该信贷产品时，提示的信贷产品的年化利率定价为根据步骤220中公式计算出的初始定价。
步骤250、根据目标用户的本次购买概率，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
其中，目标用户的本次购买概率是指目标用户最终下单购买本次信贷产品的概率，该概率值是根据目标用户的历史行为数据以及经济特征评估出来的预测数值。
在本实施例中，当目标用户存在针对本次购买的信贷产品的已购买行为时，评估目标用户的本次购买概率，依据该概率值确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价，例如，当目标用户的本次购买概率大于50％时，认为目标用户下单购买本次信贷产品的概率比较大，可以不对该信贷产品进行调价，将初始定价或者目标用户在历史购买记录中的定价作为本次购买的信贷产品对应的最终定价；当目标用户的本次购买概率小于等于50％时，为了鼓励目标用户下单购买本次信贷产品，可以将在初始定价基础上打九折的价格作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
本实施例的技术方案，提供了根据经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价的具体公式，以及根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价的具体实施步骤，保证了初始定价的准确性，以及根据初始定价确定最终定价时的合理性。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种信贷产品的定价方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进一步细化，提供了根据目标用户的本次购买概率，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价的具体实施步骤。下面结合图3对本发明实施例三提供的一种信贷产品的定价方法进行说明，包括以下步骤：
步骤310、基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级。
步骤320、根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价。
步骤330、判断目标用户的本次购买行为是否为首次购买行为，若是，执行步骤340，若否，执行步骤350。
步骤340、将初始定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
步骤350、根据目标用户的历史行为数据以及经济特征的等级，确定目标用户的本次购买概率。
在一个具体的例子中，将目标用户在操作信贷应用软件时，最近一次下单借款前七天连续登陆次数、最近一次下单借款前七天连续登陆天数、目标用户的电商消费能力等级和目标用户的现金消费能力等级作为输入数据，评估目标用户的本次购买概率。
步骤360、判断本次购买概率是否大于等于预设概率，若大于等于预设概率，执行步骤370，若小于预设概率，执行步骤380。
其中，预设概率是在后台中设定的，用于衡量目标用户购买本次信贷产品的概率高低程度的数值。
步骤370、将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
在本实施例中，若本次购买概率大于等于预设概率，则认为目标用户购买本次信贷产品的概率较高，将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价即可。
步骤380、判断目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件，若满足降价条件集合中的降价条件，执行步骤390，若不满足降价条件集合中的降价条件，执行步骤3100。
其中，降价条件集合是包含至少一个判断是否降低初始定价的条件的集合。
在本实施例中，若本次购买概率小于预设概率，则认为目标用户购买本次信贷产品的概率较低，可以考虑对目标用户的初始定价进行降价，以增加目标用户购买本次信贷产品的概率，但首先，目标用户的本次购买行为需要满足降价条件集合中的降价条件。
这样设置的好处是：当目标用户的本次购买概率较低时，通过适当降低初始定价，一方面，可以达到挽留目标用户的目的，有助于达成目标用户与信贷平台之间的业务交易，另一方面，使用降价条件集合中的降价条件限制该降价操作，可以保证挽留的目标用户属于优质用户，避免坏账的风险。
步骤390、将初始定价乘以降价系数后确定的价格作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价；
其中，降价系数是在后台中设定的，用于对初始定价进行降价调整的系数。
在本实施例中，若目标用户的本次购买行为满足降价条件集合中的降价条件，则认为目标用户属于优质客户资源，可以对目标用户的初始定价进行降价调整，以吸引目标用户购买本次信贷产品。
步骤3100、将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
在本实施例中，若目标用户的本次购买行为不满足降价条件集合中的降价条件，则认为目标用户不属于优质客户资源，仍将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
本实施例的技术方案，提供了根据目标用户的本次购买概率，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价的具体实施步骤，通过比较本次购买概率与预设概率，以及判断目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件，确定是否对目标用户的初始定价进行降价，本实施例的技术方案兼顾了信贷平台和信贷用户的利益，既为信贷平台筛选了优质的客户资源，又保证了信贷用户在购买信贷产品时的利益。
可选的，根据判断目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件，包括下述至少一项：
判断在预设时间内，目标用户的购买次数是否满足预设购买次数；
判断在预设时间内，目标用户的购买金额是否满足预设购买金额；
判断当前时间是否满足处于非调价冻结期；以及
判断当前时间是否满足处于非特殊节日窗口。
其中，预设时间是在后台中设定的，用于筛选目标用户的购买次数和购买金额的时间范围，例如，设置预设时间为3个月，筛选近3个月内，目标用户的购买次数和购买金额。
预设购买次数和预设购买金额也是在后台中设定的，用于衡量目标用户在预设时间内的购买次数和购买金额是否达标的数值，预设购买次数和预设购买金额可依据业务需求变化，例如，设置预设购买次数为3次，预设购买金额为5万元，则目标用户在预设时间内的购买次数达到3次即为购买次数达标，目标用户在预设时间内的购买金额达到5万元即为购买金额达标。
调价冻结期是指对本次购买的信贷产品的价格进行调价后的一定时间长度，例如，信贷平台对某款信贷产品的年化利率进行调价，调价后的一个月内属于调价冻结期。
特殊节日窗口是指特殊节日前或者特殊节日后的一定时间长度，例如，法定节假日前七天，情人节前七天以及公认购物节前七天等。
本可选的技术方案，通过设置多个降价条件来对目标用户的本次购买行为进行限定，从而辅助信贷平台筛选出更具有购买潜力的目标用户，有助于完成目标用户与信贷平台之间的业务交易。
可选的，根据目标用户的历史行为数据以及经济特征的等级，确定目标用户的本次购买概率，包括：
将目标用户的历史行为数据以及目标用户的经济特征的等级，输入至预先建立的用户购买概率模型中，确定目标用户的本次购买概率；
其中，用户购买概率模型，是以多个用户的历史行为数据以及多个用户的经济特征的等级作为训练数据建立的模型。
在本可选的技术方案中，用户购买概率模型是通过利用大量用户的历史行为数据以及对应的经济特征等级数据进行训练，得到的数学模型，典型的，使用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)机器学习模型训练大量用户在操作信贷应用软件时，最近一次下单借款前七天连续登陆次数数据、最近一次下单借款前七天连续登陆天数数据、电商消费能力等级数据和现金消费能力等级数据，确定用户购买概率模型。
本可选的技术方案，利用大量用户数据确定用户购买概率模型，利用用户购买概率模型确定目标用户的本次购买概率，使获取的本次购买概率更加准确，从而达到为目标用户提供个性化信贷产品定价的目的。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种信贷产品的定价装置的结构示意图，该装置包括：特征等级确定模块410、初始定价确定模块420和最终定价确定模块430。
特征等级确定模块410，用于基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级；
初始定价确定模块420，用于根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
最终定价确定模块430，用于根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
本实施例的技术方案，通过基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的多个经济特征的等级，根据多个经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价，并根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价，即根据目标用户的历史行为数据和历史购买情况，为目标用户定制个性化的信贷产品价格，解决了现有技术中没有合理的确定互联网小额信贷产品的贷款利率的方法的问题，实现了准确定价贷款利率，并同时兼顾贷款平台和贷款用户的利益的效果。
可选的，经济特征包括下述至少一项：电商消费能力、现金消费能力、利率敏感度、风险度以及刚性需求。
可选的，初始定价为信贷产品的初始年化利率定价；
初始定价确定模块420具体用于：
基于如下公式计算初始定价：
其中，ARP为初始年化利率定价，ARPmin为目标用户的最低年化利率定价，ARPmax为目标用户的最高年化利率定价，n＝5，x1为目标用户的电商消费能力的等级，x2为目标用户的现金消费能力的等级，x3为目标用户的利率敏感度的等级，x4为目标用户的风险度的等级，x5为目标用户的刚性需求的等级。
可选的，最终定价确定模块430，包括：
购买行为判断单元，用于判断目标用户的本次购买行为是否为首次购买行为；
第一购买行为单元，用于若是，则将初始定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价；
第二购买行为单元，用于若否，则根据目标用户的本次购买概率，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
可选的，第二购买行为单元，包括：
概率确定子单元，用于根据目标用户的历史行为数据以及经济特征的等级，确定目标用户的本次购买概率；
概率判断子单元，用于判断本次购买概率是否大于等于预设概率；
第一概率子单元，用于若大于等于预设概率，则将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价；
第二概率子单元，用于若小于预设概率，则判断目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件；
第一条件子单元，用于若满足降价条件集合中的降价条件，则将初始定价乘以降价系数后确定的价格作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价；
第二条件子单元，用于若不满足降价条件集合中的降价条件，则将目标用户最近一次购买行为中的定价作为与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
可选的，第二概率子单元具体用于：
判断在预设时间内，目标用户的购买次数是否满足预设购买次数；
判断在预设时间内，目标用户的购买金额是否满足预设购买金额；
判断当前时间是否满足处于非调价冻结期；以及
判断当前时间是否满足处于非特殊节日窗口。
可选的，概率确定子单元具体用于：
将目标用户的历史行为数据以及目标用户的经济特征的等级，输入至预先建立的用户购买概率模型中，确定目标用户的本次购买概率；
其中，用户购买概率模型，是以多个用户的历史行为数据以及多个用户的经济特征的等级作为训练数据建立的模型。
本发明实施例所提供的一种信贷产品的定价装置可执行本发明任意实施例所提供的一种信贷产品的定价方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图，如图5所示，该设备包括处理器50和存储器51；设备中处理器50的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器50为例；设备中的处理器50和存储器51可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
存储器51作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种信贷产品的定价方法对应的程序指令/模块(例如，信贷产品的定价装置中的特征等级确定模块410、初始定价确定模块420和最终定价确定模块430)。处理器50通过运行存储在存储器51中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的信贷产品的定价方法。
存储器51可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器51可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器51可进一步包括相对于处理器50远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例六
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种信贷产品的定价方法，该方法包括：
基于目标用户的历史行为数据，确定目标用户的至少一项经济特征的等级；
根据至少一项经济特征的等级，确定向目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
根据目标用户对本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及初始定价，确定与本次购买的信贷产品对应的最终定价。
当然,本发明实施例所提供的包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的信贷产品的定价方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述一种信贷产品的定价装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种信贷产品的定价方法，其特征在于，包括：
基于目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的至少一项经济特征的等级；
根据至少一项所述经济特征的等级，确定向所述目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
根据所述目标用户对所述本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及所述初始定价，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经济特征包括下述至少一项：电商消费能力、现金消费能力、利率敏感度、风险度以及刚性需求。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始定价为所述信贷产品的初始年化利率定价；
根据多个所述经济特征的等级，确定向所述目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价，包括：
基于如下公式计算所述初始定价：
其中，ARP为所述初始年化利率定价，ARPmin为所述目标用户的最低年化利率定价，ARPmax为所述目标用户的最高年化利率定价，n＝5，x1为所述目标用户的电商消费能力的等级，x2为所述目标用户的现金消费能力的等级，x3为所述目标用户的利率敏感度的等级，x4为所述目标用户的风险度的等级，x5为所述目标用户的刚性需求的等级。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户对所述本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及所述初始定价，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价，包括：
判断所述目标用户的本次购买行为是否为首次购买行为；
若是，则将所述初始定价作为与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价；
若否，则根据所述目标用户的本次购买概率，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的本次购买概率，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价，包括：
根据所述目标用户的历史行为数据以及经济特征的等级，确定所述目标用户的本次购买概率；
判断所述本次购买概率是否大于等于预设概率；
若大于等于所述预设概率，则将所述目标用户最近一次购买行为中的定价作为与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价；
若小于所述预设概率，则判断所述目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件；
若满足所述降价条件集合中的降价条件，则将所述初始定价乘以降价系数后确定的价格作为与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价；
若不满足所述降价条件集合中的降价条件，则将所述目标用户最近一次购买行为中的定价作为与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，判断所述目标用户的本次购买行为是否满足降价条件集合中的降价条件，包括下述至少一项：
判断在预设时间内，所述目标用户的购买次数是否满足预设购买次数；
判断在所述预设时间内，所述目标用户的购买金额是否满足预设购买金额；
判断当前时间是否满足处于非调价冻结期；以及
判断所述当前时间是否满足处于非特殊节日窗口。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的所述历史行为数据以及所述经济特征的等级，确定所述目标用户的本次购买概率，包括：
将所述目标用户的历史行为数据以及所述目标用户的经济特征的等级，输入至预先建立的用户购买概率模型中，确定所述目标用户的本次购买概率；
其中，所述用户购买概率模型，是以多个用户的历史行为数据以及多个所述用户的经济特征的等级作为训练数据建立的模型。
8.一种信贷产品的定价装置，其特征在于，包括：
特征等级确定模块，用于基于目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的至少一项经济特征的等级；
初始定价确定模块，用于根据至少一项所述经济特征的等级，确定向所述目标用户提供的针对本次购买的信贷产品的初始定价；
最终定价确定模块，用于根据所述目标用户对所述本次购买的信贷产品的历史购买情况，以及所述初始定价，确定与所述本次购买的信贷产品对应的最终定价。
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的信贷产品的定价方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的信贷产品的定价方法。
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