CN111667357A - 银行产品推送方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种银行产品推送方法及装置，其中方法包括：获取用户的个人信息；输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得用户的目标风险等级和目标收益等级；在银行网点产品集中具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；在银行网点产品集中不具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；发送目标银行网点产品对应的广告信息至用户的移动终端。本发明推送目标银行网点产品对应的广告信息至用户的移动终端从而实现银行网点产品触达用户。

Description

银行产品推送方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及银行产品推送方法及装置。
背景技术
目前银行网点有许多银行网点产品(理财产品、信贷产品等)，不过由于用户只有在办理线下业务时才会银行网点，而且，办理线下业务期间也不会了解银行网点产品，导致银行网点产品无法触达用户。
发明内容
鉴于此，本申请提供一种银行产品推送方法，可以筛选并确定符合用户目标风险等级和目标收益等级的目标银行网点产品，并推送目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
为了实现上述目的，本发明提供了下述技术特征：
一种银行产品推送方法，包括：
获取用户的个人信息；
输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级；
在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
可选的，所述制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品包括：
在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品；
在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品；
基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
可选的，还包括：
判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品；
若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
可选的，还包括：
记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数；
若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品；
发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
可选的，还包括：
获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级；
基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集；
基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练；
在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型；
其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
一种银行产品推送装置，包括：
获取单元，用于获取用户的个人信息；
输入单元，用于输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级；
确定单元，用于在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
制定单元，用于在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
发送单元，用于发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
可选的，所述制定单元包括：
获得单元，用于在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品；
确定备用单元，用于在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品；
调整单元，用于基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
可选的，还包括：
判断单元，用于判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品；
发送单元，还用于若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
可选的，还包括：
记录单元，用于记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数；
查询单元，用于若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品；
发送单元，还用于发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
可选的，还包括：
训练单元，用于获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级；基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集；基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练；在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型；其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明提供了一种银行产品推送方法，可以获取用户的个人信息，并输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得用户的目标风险等级和目标收益等级。
在银行网点产品集中具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，直接确定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
在银行网点产品集中不具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
然后发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，从而实现银行网点产品触达用户，供用户查看。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本申请实施例公开的一种神经网络模型训练方法的流程图；
图2为本申请实施例公开的一种银行产品推送方法实施例一的流程图；
图3为本申请实施例公开的一种银行产品推送方法实施例二的流程图；
图4为本申请实施例公开的一种银行产品推送方法实施例三的流程图；
图5为本申请实施例公开的一种银行产品推送装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见图1，本发明提供了一种神经网络模型训练方法包括以下步骤：
步骤S101：获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级。
银行服务器可以收集多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，个人信息可以包括：用户职业信息、用户教育信息、用户工资信息、用户理财购买信息等信息。
步骤S102：基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集。
针对每个用户的个人信息提取个人特征数据，将一个用户的个人特征数据和对应的风险等级和收益等级作为一个训练样本。
步骤S103：基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练。其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
步骤S104：在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型。
训练好的神经网络模型，可以基于输入用户的个人特征数据计算并输出该用户对应的风险等级和收益等级。
参见图2，本发明提供了一种银行产品推送方法实施例一，应用于银行服务器，所述方法包括：
步骤S201：获取用户的个人信息。
银行服务器可以获取各个用户的存款情况，在存款金额大于预设金额的情况下，表明用户具有一定的资金能力，可以有能力办理一些银行提供的理财产品。针对此类用户，可以执行本申请提供的方案。
银行服务器可以收集用户的个人信息，个人信息可以包括：用户职业信息、用户教育信息、用户工资信息、用户理财购买信息等信息。
步骤S202：输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级。
基于个人信息提取个人特征数据，并输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得用户的目标风险等级和目标收益等级。
步骤S203：在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品，进入步骤S205。
在银行网点产品集中搜索与目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品，若有，则直接将该银行网点产品确定为与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
步骤S204：在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品，进入步骤S205。
在银行网点产品集中搜索与目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品，若无，则制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品，为用户定制化银行网点产品。
步骤S205：发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
银行服务器通过手机银行客户端推送广告信息至用户的移动终端，移动终端会展示广告信息，以供用户查看广告信息。
在用户需要办理目标银行网点产品，则可以到线下办理目标银行网点产品。
参见图3，本发明提供了一种银行产品推送方法实施例二，应用于银行服务器。
实施例二在实施例一基础上，提供了步骤S204中制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品的具体实现。
完全重新制定一份目标银行网点产品，则需要花费较多时间和重复工作。为此本申请提供了一份可以简单方便的制定目标银行网点产品的方案。
步骤S301：在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品。
通常而言，银行网点产品集中的风险等级包含目标风险等级，所以可以在银行网点产品集中查询到与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品。
步骤S302：在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品。
在至少一个银行网点产品中确定各个银行网点产品的收益等级，并从中确定收益等级最高的一个银行网点产品作为备用银行网点产品。
步骤S303：基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
本实施例在备用银行网点产品基础上调整一些产品参数，从而生成一个新的银行网点产品。
由于备用银行网点产品的风险等级是符合目标风险等级的，所以无需调整与风险等级对应的产品参数，仅需调整与收益等级对应的产品参数，例如产品时间、产品收益率等参数，从而构建一个收益等级达到目标收益等级的目标银行网点产品。
也即，银行服务器会在备用银行网点产品的基础上额外贴补合理数量的收益值，以使收益等级达到目标收益等级。贴补方式可以根据用户购买量和时间限制，保证用户贴补收益值不超过该用户为银行带来的收益的预设百分比(预设百分比由工作人员自己确定)。
参见图4，本发明提供了一种银行产品推送方法实施例三，应用于银行服务器。在实施例一的基础上，在步骤S205之后还包括以下步骤：
步骤S206：记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数。
步骤S207：判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品。
在用户到达银行网点的情况下，银行网点的叫号系统可以识别用户到达银行网点，银行柜台终端会发送用户办理业务标识至银行服务器，银行服务器便可以得知用户到达银行网点办理目标银行网点产品。
若用户办理目标银行网点产品，则可以结束本次推送方法。
步骤S208：若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
若用户并未到达银行网点办理所述目标银行网点产品，则间隔预设时间后，重新发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以便在此推送目标银行网点产品的广告信息。
步骤S209：判断发送次数是否超过预设次数，若否则进入步骤S206。
步骤S210：若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品。
若推送目标银行网点产品的广告信息的次数超过预设次数，则说明推送了很多次，用户并未到达银行网点办理目标银行网点产品，因此，可以暂时放弃向用户推送目标银行网点产品。
银行服务器可以于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品。
用户既然对银行网点的银行产品不感兴趣，则可以从银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品，以便向用户推送目标银行线上产品。
步骤S211：发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明提供了一种银行产品推送方法，可以获取用户的个人信息，并输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得用户的目标风险等级和目标收益等级。
在银行网点产品集中具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，直接确定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
在银行网点产品集中不具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
然后发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，从而实现银行网点产品触达用户供用户查看。
参见图5，本发明提供一种银行产品推送装置，包括：
获取单元51，用于获取用户的个人信息；
输入单元52，用于输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级；
确定单元53，用于在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
制定单元54，用于在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
发送单元55，用于发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
其中，所述制定单元54包括：
获得单元541，用于在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品；
确定备用单元542，用于在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品；
调整单元543，用于基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
其中银行产品推送装置还包括：
判断单元56，用于判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品；
发送单元55，还用于若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
记录单元57，用于记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数；
查询单元58，用于若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品；
发送单元55，还用于发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
训练单元59，用于获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级；基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集；基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练；在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型；其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本发明提供了一种银行产品推送方法，可以获取用户的个人信息，并输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得用户的目标风险等级和目标收益等级。
在银行网点产品集中具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，直接确定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
在银行网点产品集中不具有目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品。
然后发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，从而实现银行网点产品触达用户供用户查看。
本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种银行产品推送方法，其特征在于，包括：
获取用户的个人信息；
输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级；
在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品包括：
在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品；
在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品；
基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品；
若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数；
若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品；
发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级；
基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集；
基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练；
在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型；
其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
6.一种银行产品推送装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取用户的个人信息；
输入单元，用于输入用户的个人信息对应的个人特征数据至预先训练好的神经网络模型，获得所述用户的目标风险等级和目标收益等级；
确定单元，用于在银行网点产品集中具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，确定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
制定单元，用于在银行网点产品集中不具有所述目标风险等级和目标收益等级对应的银行网点产品的情况下，制定与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行网点产品；
发送单元，用于发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述制定单元包括：
获得单元，用于在所述银行网点产品集中获得与所述目标风险等级对应的至少一个银行网点产品；
确定备用单元，用于在所述至少一个银行网点产品中确定收益等级最高的备用银行网点产品；
调整单元，用于基于所述备用银行网点产品调整产品参数获得目标银行网点产品，使得所述目标银行网点产品的收益等级达到所述目标收益等级。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
判断单元，用于判断所述用户是否到达银行网点办理所述目标银行网点产品；
发送单元，还用于若无，则间隔预设时间后再次发送所述目标银行网点产品对应的广告信息至所述用户的移动终端。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
记录单元，用于记录所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数；
查询单元，用于若所述目标银行网点产品对应的广告信息的发送次数超过预设次数，则于银行线上产品集中查询与所述目标风险等级和目标收益等级对应的目标银行线上产品；
发送单元，还用于发送所述目标银行线上产品对应的广告信息至所述用户的移动终端，以供所述移动终端展示所述广告信息。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
训练单元，用于获取多个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级；基于各个用户的个人信息和用户的风险等级和收益等级，构建训练样本集；基于训练样本集对神经网络模型进行有监督训练；在达到训练结束条件后，确定为训练好的神经网络模型；其中所述神经网络模型为以个人特征数据为输入，以风险等级和收益等级为输出的机器模型。
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CN112164457A (zh) * 2020-10-23 2021-01-01 南通市第二人民医院 一种血透室器械管理方法和装置

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