CN110363582A - 基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。本公开涉及的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够有针对性的对不同用户选取不同的营销手段，从而降低金融服务机构的营销成本，提高金融用户的对金融服务的使用频率。
Description
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
用户转化是指：通过新闻、广告等媒介吸引前来的用户转换成为某网络平台注册用户的过程。用户转化流程包括的基本步骤有：从站外曝光到用户通过站外广告到达落地页，从用户到达到用户初步注册，从用户初步注册到用户完善信息(手机、身份和其他相关信息)，从用户完善信息到用户最终为产品带来最直接的价值。
上文中用户转化的每一步对于网站的运营人来说都是至关重要的，因为一旦用户卡在某一步或者跳出而流失掉，那么召回他们的成本会很大，甚至这个用户不会再回到该网站。如何尽可能的留住用户，促使用户完成用户转化，是当前互联网企业关注的问题。
对于金融网络服务机构而言，在用户转化中最重要的步骤就是从用户注册到用户完善个人信息，比如人脸识别这个步骤，如何在这个步骤的时候，促进用户进行转化是亟待解决的问题。很多金融机构常常会选择在这个步骤的时候，向用户发放优惠券，以促进用户的转化，但是大量的发放优惠券会增加金融机构的营销成本。
因此，需要一种新的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够有针对性的对不同用户选取不同的营销手段，从而降低金融服务机构的营销成本，提高金融用户的对金融服务的使用频率。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一方面，提出一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法，该方法包括：获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
可选地，还包括：通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述用户意愿模型。
可选地，通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练包括：通过处于已注册并激活状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
可选地，获取处于预定状态的用户的身份标识包括：获取处于已注册未激活状态的用户的所述身份标识。
可选地，基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据包括：基于用户身份识别卡标识由第三方数据库获取用户数据。
可选地，将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分包括：将所述用户数据输入用户意愿模型中；以及所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户意愿评分。
可选地，所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户的意愿评分包括：所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据；将所述梯度数据与分段阈值进行对比；以及根据对比结果生成所述用户意愿评分。
可选地，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：将所述金融服务优惠信息推送至所述用户的电子账户中；和/或将所述金融服务优惠信息通过短信的方式推送至所述用户。
可选地，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：通过所述金融服务优惠信息生成语音文件；以及将所述语音文件通过语音通信的方式推送至所述用户。
可选地，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行人脸识别；以及基于所述人脸识别结果进行用户转化处理。
根据本公开的一方面，提出一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置，该装置包括：身份模块，用于获取处于预定状态的用户的身份标识；数据模块，用于基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；模型模块，用于将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及信息模块，用于在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
可选地，还包括：模型训练模块，用于通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述用户意愿模型。
可选地，所述模型训练模块包括：数据单元，用于通过处于已注册并激活状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及训练单元，用于基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
可选地，所述身份模块，还用于获取处于已注册未激活状态的用户的所述身份标识。
可选地，所述数据模块，还用于基于用户身份识别卡标识由第三方数据库获取用户数据。
可选地，所述模型模块包括：输入单元，用于将所述用户数据输入用户意愿模型中；以及计算单元，用于所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户意愿评分。
可选地，所述计算单元包括：评分子单元，用于所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据；将所述梯度数据与分段阈值进行对比；以及根据对比结果生成所述用户意愿评分。
可选地，所述信息模块包括：第一推送单元，用于将所述金融服务优惠信息推送至所述用户的电子账户中；和/或第二推送单元，用于将所述金融服务优惠信息通过短信的方式推送至所述用户。
可选地，所述信息模块包括：第三推送单元，用于通过所述金融服务优惠信息生成语音文件；以及将所述语音文件通过语音通信的方式推送至所述用户。
可选地，所述信息模块包括：识别单元，用于给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行人脸识别；以及基于所述人脸识别结果进行用户转化处理。
根据本公开的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。
根据本公开的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。
根据本公开的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法、装置、电子设备及计算机可读介质，获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作的方式，能够有针对性的对不同用户选取不同的营销手段，从而降低金融服务机构的营销成本，提高金融用户的对金融服务的使用频率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法及装置的系统框图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法的流程图。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种计算机可读介质的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法及装置的系统框图。
如图1所示，系统架构10可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如金融服务类应用、购物类应用、网页浏览器应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的金融服务类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的用户数据进行分析等处理，并将处理结果(例如多个金融服务优惠信息)反馈给终端设备101、102、103。
服务器105可例如获取处于预定状态的用户的身份标识；服务器105可例如基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；服务器105可例如将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；服务器105可例如在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，需要说明的是，本公开实施例所提供的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法可以由服务器105执行，相应地，基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置可以设置于服务器105中。而提供给用户进行金融服务平台浏览的网页端一般位于终端设备101、102、103中。
根据本公开的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法及装置，通过获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作的方式，能够有针对性的对不同用户选取不同的营销手段，从而降低金融服务机构的营销成本，提高金融用户的对金融服务的使用频率。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法的流程图。基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法20至少包括步骤S202至S208。
如图2所示，在S202中，获取处于预定状态的用户的身份标识。可例如获取处于已注册未激活状态的用户的所述身份标识。
在一个实施例中，还可例如货物已激活未借款状态下的用户的所述身份标识，不同状态的用户标识生成的最终优惠信息不同，但是本公开中的方法在不同的用户状态阶段都可以引入。
其中，在金融服务平台中，注册环节往往是在营销页面填写手机号，然后是激活环节(即用户下载APP，然后打开APP登录进行人脸识别这个环节)，再然后是完件环节(即填写姓名、性别、年龄、银行卡绑定，身份证上传等)，最后是授信环节。
在S204中，基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据。可例如，基于用户身份识别卡标识由第三方数据库获取用户数据。用户身份识别卡标识可为用户的手机号码。
第三方数据库可为通过用户号码进行搜索的用户信息数据库，第三方数据库可包括多个不同来源的数据，多个第三方数据库中的数据可以经过数据处理之后引入到本公开的方法中。
在S206中，将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度。
在一个实施例中，还包括：通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述用户意愿模型。
在一个实施例中，通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练包括：通过处于已注册并激活状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
在一个实施例中，通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练包括：通过处于已激活未借款状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
在一个实施例中，将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分包括：将所述用户数据输入用户意愿模型中；以及所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户意愿评分。
在一个实施例中，所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户的意愿评分包括：所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据；将所述梯度数据与分段阈值进行对比；以及根据对比结果生成所述用户意愿评分。
在S208中，在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
在一个实施例中，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：将所述金融服务优惠信息推送至所述用户的电子账户中；和/或将所述金融服务优惠信息通过短信的方式推送至所述用户。
在一个实施例中，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：通过所述金融服务优惠信息生成语音文件；以及将所述语音文件通过语音通信的方式推送至所述用户。
在一个实施例中，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作包括：给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行人脸识别；以及基于所述人脸识别结果进行用户转化处理。
本公开的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法，可对用户意愿评分中低分段进行针对性营销，因为低分段的人数更多，这样虽然转化率低，但人数基数多，所以从净转化人数来说有可能对低分段营销可能会更多。
本公开的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法，可对用户意愿评分中高分段进行针对性营销，因为高分段的人数虽然少，但是用户意愿强烈，很少的优惠措施就能带来很大的用户转化率的提升。
在实际情况中，因为低分段的人本身意愿就低，虽然从渠道营销页面上注册即代表了初始借贷意愿，但从实际用户意愿模型的分析结果在真实的场景中运营一段时间来看，用户意愿评分中高分段的人群，给很少的金融服务优惠就能带动其进行转化，金融机构更容易通过高意愿的用户进行促销。
应清楚地理解，本公开描述了如何形成和使用特定示例，但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本公开公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法的流程图。图3所示的流程是对图2所示的流程中S206“将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分”的详细描述，
如图3所示，在S302中，将所述用户数据输入用户意愿模型中。
在S304中，所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据。
在S306中，将所述梯度数据与分段阈值进行对比。
在S308中，根据对比结果生成所述用户意愿评分。
用户意愿模型可以给出用户意愿的分数梯度，比如10段，100分每10分一段，转化率随着分数提高明显提高，在本公开中可针对80分以上的给予针对性营销。
在本公开的一个实施例中，可针对金融服务平台上的针对注册环节，在用户注册还未发起激活时(激活即用户下载APP，然后打开APP登录进行人脸识别这个环节)，用机器学习联合第三方数据进行建模，对客户意愿进行分层，针对性营销
在一个实施例中，可是通过机器学习联合第三方数据进行建模，把客户意愿进行分层，对于高意愿的客户进行针对性营销，具体的营销方式可为机器人电话营销等等。
在一个具体的应用场景中，每天有6-7万已注册但是未激活的用户，可提取出这些用户的数据，通过用户意愿模型进行打分，评分的分数越高代表意愿越高。
更进一步的，可排名靠前的多个用户通过机器人电销拨打。
在一个实施例中，用户意愿模型可部署在第三方数据数据库，同时在模型训练的过程中，也可以用第三方数据方的数据字段，因为用户仅注册但未激活这个阶段，金融服务平台是没有用户更多的详细的用户数据的(即只有个注册手机号，没有其他用户信息字段，也没有用户贷中行为数据，所以没办法通过用户数据训练机器学习模型，只能依靠第三方提供的数据字段进行数学模型建模)。
在其他的应用场景中，比如需要计算已激活但是未借款的用户的用户意愿强度的时候，在这种情况下，金融服务平台已经获取了用户的进一步的特征数据，这种情况下可通过金融服务机构的服务器对用户数据进行训练，构建用户意愿模型。
在一个具体的应用场景中，可例如为计算已注册但是未激活的用户的用户意愿强度，在未使用本公开中的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法时，某金融网络平台每天注册到授信(激活)的用户，转化率一般为2-3％。在使用了本公开中的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法后，可每天增加1％的用户转化率。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置的框图。如图4所示，基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置40包括：身份模块402，数据模块404，模型模块406，信息模块408，基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置40还可包括：模型训练模块410。
身份模块402用于获取处于预定状态的用户的身份标识；所述身份模块，还用于获取处于已注册未激活状态的用户的所述身份标识。
数据模块404用于基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；所述数据模块，还用于基于用户身份识别卡标识由第三方数据库获取用户数据。
模型模块406用于将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；所述模型模块406包括：输入单元，用于将所述用户数据输入用户意愿模型中；以及计算单元，用于所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户意愿评分。
所述计算单元包括：评分子单元，用于所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据；将所述梯度数据与分段阈值进行对比；以及根据对比结果生成所述用户意愿评分。
信息模块408用于在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。所述信息模块包括：第一推送单元，用于将所述金融服务优惠信息推送至所述用户的电子账户中；和/或第二推送单元，用于将所述金融服务优惠信息通过短信的方式推送至所述用户。
所述信息模块408还包括：第三推送单元，用于通过所述金融服务优惠信息生成语音文件；以及将所述语音文件通过语音通信的方式推送至所述用户。
所述信息模块408还包括：识别单元，用于给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行人脸识别；以及基于所述人脸识别结果进行用户转化处理。
模型训练模块410用于通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述用户意愿模型。所述模型训练模块410包括：数据单元，用于通过处于已注册并激活状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及训练单元，用于基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
根据本公开的基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置，获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作的方式，能够有针对性的对不同用户选取不同的营销手段，从而降低金融服务机构的营销成本，提高金融用户的对金融服务的使用频率。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
下面参照图5来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备500。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图2，图3中所示的步骤。
所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。
所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备500也可以与一个或多个外部设备500’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，如图6所示，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。
所述软件产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：获取处于预定状态的用户的身份标识；基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。
Claims (10)
1.一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广方法，其特征在于，包括：
获取处于预定状态的用户的身份标识；
基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；
将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及
在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述用户意愿模型。
3.如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，通过历史用户的用户数据对机器学习模型进行训练包括：
通过处于已注册并激活状态的用户的用户标识获取历史用户数据；以及
基于所述历史用户数据对所述机器学习模型进行训练。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，获取处于预定状态的用户的身份标识包括：
获取处于已注册未激活状态的用户的所述身份标识。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据包括：
基于用户身份识别卡标识由第三方数据库获取用户数据。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分包括：
将所述用户数据输入用户意愿模型中；以及
所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户意愿评分。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述用户意愿模型通过迭代计算，生成所述用户的意愿评分包括：
所述用户意愿模型通过迭代计算生成梯度数据；
将所述梯度数据与分段阈值进行对比；以及
根据对比结果生成所述用户意愿评分。
8.一种基于用户意愿的金融服务优惠信息推广装置，其特征在于，包括：
身份模块，用于获取处于预定状态的用户的身份标识；
数据模块，用于基于所述身份标识由第三方数据库获取用户数据；
模型模块，用于将所述用户数据输入用户意愿模型中，获取用户意愿数评分，所述用户意愿评分表示所述用户进行后续转化的意愿强度；以及
信息模块，用于在所述意愿评分高于阈值时，给所述用户发送金融服务优惠信息以便所述用户进行转化操作。
9.一种电子设备，其特征在于，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中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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