CN112231550B - 一种信贷金融产品推荐处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种信贷金融产品推荐处理方法及装置，通过获取各待处理信贷金融产品的产品要素，包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；获取产品要素权重矩阵；计算待处理信贷金融产品的第一推荐分值；获取针对授信贷款额度的权重值；计算待处理信贷金融产品针对目标用户的第二推荐分值；利用第一推荐分值与第二推荐分值，处理得到待处理信贷金融产品针对目标用户的推荐指数，以推荐给目标用户。本方案聚焦于各产品要素的差异性，使得用户可以匹配若干个优质产品，使得申请企业能够较高效地发现那些“最优质”的金融产品。
Description
技术领域
本发明涉及互联网金融技术领域，尤其涉及一种信贷金融产品推荐处理方法及装置。
背景技术
近几年，在国家大力推行普惠金融政策下，各大小银行相继加深与科技企业合作，丰富了面向中小微企业融资的金融信贷产品。通常这些金融信贷产品会依托于某种形式的普惠金融服务平台，例如微信公众号、企业号、金融超市服务平台等，协助有资金需求的中小微企业群体融资。当申请人访问这类普惠金融服务平台时，由于金融信贷产品数量众多，通常需要一个有效的排序策略来呈现匹配的产品。目前主要使用基于“产品画像”和“用户画像”进行匹配，或基于“协同过滤”等推荐算法对产品进行匹配，都需要较丰富的用户行为信息、基础信息；而目前用户行为信息、基础信息的留存，需要大量用户的行为数据和基础数据进行相似度计算，可能会涉及用户隐私。
发明内容
本发明提供的一种信贷金融产品推荐处理方法及装置，主要解决的技术问题是：如何对信贷金融产品进行推荐排序，使得申请企业能够较高效地发现那些“最优质”的金融产品。
为解决上述技术问题，本发明提供一种信贷金融产品推荐处理方法，包括：
获取各待处理信贷金融产品的产品要素，所述产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，所述历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；
获取产品要素权重矩阵，基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值；
获取针对授信贷款额度的权重值，基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值；
利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数；
对各所述待处理信贷金融产品对所述目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给所述目标用户。
可选的，所述产品要素权重矩阵包括五个权重值，与所述历史贷款通过率、所述最高贷款额、所述最高贷款期限、所述平均年化利率和所述还款方式一一对应，且所述五个权重值之和为1。
可选的，所述基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值包括：
针对所述待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算所述目标数值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；
针对所述待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到所述历史贷款通过率对应的第一乘积、与所述最高贷款额对应的第二乘积、与所述最高贷款期限对应的第三乘积、与所述平均年化利率对应的第四乘积；
计算所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积、所述第四乘积、所述第五乘积之和，作为所述第一推荐分值。
可选的，所述基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值包括：
计算所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与所述权重值之乘积，作为所述第二推荐分值。
可选的，所述利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数包括：
计算所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和，获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和对应的目标星级评分，作为所述推荐指数。
本发明还提供一种信贷金融产品推荐处理装置，包括：
获取模块，用于获取各待处理信贷金融产品的产品要素，所述产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，所述历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；还用于获取产品要素权重矩阵，以及针对授信贷款额度的权重值；
第一计算模块，用于基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值；
第二计算模块，用于基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值；
处理模块，用于利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数；
排序推荐模块，用于对各所述待处理信贷金融产品对所述目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给所述目标用户。
可选的，所述产品要素权重矩阵包括五个权重值，与所述历史贷款通过率、所述最高贷款额、所述最高贷款期限、所述平均年化利率和所述还款方式一一对应，且所述五个权重值之和为1。
可选的，所述第一计算模块用于针对所述待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算所述目标数值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；针对所述待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到所述历史贷款通过率对应的第一乘积、与所述最高贷款额对应的第二乘积、与所述最高贷款期限对应的第三乘积、与所述平均年化利率对应的第四乘积；计算所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积、所述第四乘积、所述第五乘积之和，作为所述第一推荐分值。
可选的，所述第二计算模块用于计算所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与所述权重值之乘积，作为所述第二推荐分值。
可选的，所述处理模块用于计算所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和，获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和对应的目标星级评分，作为所述推荐指数。
本发明的有益效果是：
根据本发明提供的一种信贷金融产品推荐处理方法及装置，通过获取各待处理信贷金融产品的产品要素，包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；获取产品要素权重矩阵，基于产品要素权重矩阵与待处理信贷金融产品的产品要素，计算待处理信贷金融产品的第一推荐分值；获取针对授信贷款额度的权重值，基于权重值与待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算待处理信贷金融产品针对目标用户的第二推荐分值；利用第一推荐分值与第二推荐分值，处理得到待处理信贷金融产品针对目标用户的推荐指数；对各待处理信贷金融产品对目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给目标用户。本方案聚焦于各产品要素的差异性，使得用户可以匹配若干个优质产品；基于通过率、放款额度、成本等是企业申请金融产品普遍最关心的问题，该策略的目的是在对接初期，金融产品数量对整个平台而言并未严重饱和时，使得申请企业能够较高效地发现那些“最优质”的金融产品。
附图说明
图1为本发明实施例一的信贷金融产品推荐处理方法流程示意图；
图2为本发明实施例二的信贷金融产品推荐处理装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。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。
实施例一：
本实施例提供一种信贷金融产品推荐处理方法，请参见图1，该方法主要包括如下步骤：
S101、获取各待处理信贷金融产品的产品要素。
产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值。
S102、获取待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度。
S103、获取产品要素权重矩阵。
产品要素权重矩阵包括五个权重值，与历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式一一对应，且五个权重值之和为1。
S104、基于产品要素权重矩阵与待处理信贷金融产品的产品要素，计算待处理信贷金融产品的第一推荐分值。
针对待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算目标数值与产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积。其中第一预设对应关系参见如表1所示：
表1
| 还款方式 | 数值 |
| 等额本息 | 0.8 |
| 等额本金 | 1 |
| 先息后本 | 0.6 |
针对待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到历史贷款通过率对应的第一乘积、与最高贷款额对应的第二乘积、与最高贷款期限对应的第三乘积、与平均年化利率对应的第四乘积；
计算第一乘积、第二乘积、第三乘积、第四乘积、第五乘积之和，作为第一推荐分值。
假设产品通过率为Y1，最高贷款额为Y2，最高贷款期限为Y3，平均年化利率为Y4，还款方式为Y5；Y1到Y5均需归一化后去量纲，数值在0到1之间。请参见如下表2所示：
表2
第一推荐分值即：
其中a1+a2+a3+a4+a5＝1
S105、获取针对授信贷款额度的权重值。
S106、基于权重值与待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算待处理信贷金融产品针对目标用户的第二推荐分值。
计算待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与权重值之乘积，作为第二推荐分值。
本实施例中，与授信贷款额度对应的的设定阈值为100万，第二推荐分值即为：
A＝授信贷款额度/100万。
S107、利用第一推荐分值与第二推荐分值，处理得到待处理信贷金融产品针对目标用户的推荐指数。
计算第一推荐分值与第二推荐分值之和：
S＝A+B；
获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定第一推荐分值与第二推荐分值之和对应的目标星级评分，作为所荐指数。第二预设对应关系参见如下表3所示：
表3
| 推荐分值 | 星级 |
| (0，0.3] | ★ |
| (0.3，0.4] | ★★ |
| (0.4，0.5] | ★★★ |
| (0.5，0.6] | ★★★★ |
| (0.6，1] | ★★★★★ |
可选的，计算第一推荐分值与第二推荐分值加权和：
S＝w1×A+w2×B
w1＝0.4，w2＝0.6；
基于加权和，确定对应的目标星级评分，同样可参见上述表3所示，在此不再赘述。
S108、对各待处理信贷金融产品对目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序。
S109、推荐给目标用户。
在用户访问普惠金融服务平台时，按照推荐指数高低依次进行排序，以及将对应的推荐指数，一同展示给用户，使得申请用户能够较高效地发现那些“最优质”的金融产品。
本实施例提供一种信贷金融产品推荐处理方法，通过获取各待处理信贷金融产品的产品要素，包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；获取产品要素权重矩阵，基于产品要素权重矩阵与待处理信贷金融产品的产品要素，计算待处理信贷金融产品的第一推荐分值；获取针对授信贷款额度的权重值，基于权重值与待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算待处理信贷金融产品针对目标用户的第二推荐分值；利用第一推荐分值与第二推荐分值，处理得到待处理信贷金融产品针对目标用户的推荐指数；对各待处理信贷金融产品对目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给目标用户。本方案聚焦于各产品要素的差异性，使得用户可以匹配若干个优质产品，一定程度提升申请企业寻找优质信贷产品的效率；提供透明化的、高可见的金融产品市场，促进良性竞争和双向选择。
实施例二：
本实施例在上述实施例一的基础上，提供一种信贷金融产品推荐处理装置，请参见图2，该装置主要包括获取模块21、第一计算模块22、第二计算模块23、处理模块24、排序推荐模块25：
获取模块21用于获取各待处理信贷金融产品的产品要素，产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；还用于获取产品要素权重矩阵，以及针对授信贷款额度的权重值。
产品要素权重矩阵包括五个权重值，与历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式一一对应，且五个权重值之和为1。
第一计算模块22用于基于产品要素权重矩阵与待处理信贷金融产品的产品要素，计算待处理信贷金融产品的第一推荐分值。
可选的，第一计算模块22用于针对待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算目标数值与产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；针对待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到历史贷款通过率对应的第一乘积、与最高贷款额对应的第二乘积、与最高贷款期限对应的第三乘积、与平均年化利率对应的第四乘积；计算第一乘积、第二乘积、第三乘积、第四乘积、第五乘积之和，作为第一推荐分值。
第二计算模块23用于基于权重值与待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算待处理信贷金融产品针对目标用户的第二推荐分值。
可选的，第二计算模块23用于计算待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与权重值之乘积，作为第二推荐分值。
处理模块24用于利用第一推荐分值与第二推荐分值，处理得到待处理信贷金融产品针对目标用户的推荐指数。
可选的，处理模块24用于计算第一推荐分值与第二推荐分值之和，获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定第一推荐分值与第二推荐分值之和/之加权和，对应的目标星级评分，作为推荐指数。
排序推荐模块25用于对各待处理信贷金融产品对目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给目标用户。
具体请参见上述实施例一中的相关描述，在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种信贷金融产品推荐处理方法，其特征在于，包括：
获取各待处理信贷金融产品的产品要素，所述产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，所述历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；
获取产品要素权重矩阵，基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值；
获取针对授信贷款额度的权重值，基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值；
利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数；
对各所述待处理信贷金融产品对所述目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给所述目标用户；
其中，所述基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值包括：
针对所述待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算所述目标数值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；
针对所述待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到所述历史贷款通过率对应的第一乘积、与所述最高贷款额对应的第二乘积、与所述最高贷款期限对应的第三乘积、与所述平均年化利率对应的第四乘积；
计算所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积、所述第四乘积、所述第五乘积之和，作为所述第一推荐分值；
其中，所述基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值包括：
计算所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与所述权重值之乘积，作为所述第二推荐分值。
2.如权利要求1所述的信贷金融产品推荐处理方法，其特征在于，所述产品要素权重矩阵包括五个权重值，与所述历史贷款通过率、所述最高贷款额、所述最高贷款期限、所述平均年化利率和所述还款方式一一对应，且所述五个权重值之和为1。
3.如权利要求1所述的信贷金融产品推荐处理方法，其特征在于，所述利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数包括：
计算所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和，获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和对应的目标星级评分，作为所述推荐指数。
4.一种信贷金融产品推荐处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取各待处理信贷金融产品的产品要素，所述产品要素包括历史贷款通过率、最高贷款额、最高贷款期限、平均年化利率和还款方式，所述历史贷款通过率指历史贷款通过用户数与历史申请贷款用户数的比值；并获取该待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度；还用于获取产品要素权重矩阵，以及针对授信贷款额度的权重值；
第一计算模块，用于基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值；其中，所述基于所述产品要素权重矩阵与所述待处理信贷金融产品的产品要素，计算所述待处理信贷金融产品的第一推荐分值包括：
针对所述待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算所述目标数值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；
针对所述待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到所述历史贷款通过率对应的第一乘积、与所述最高贷款额对应的第二乘积、与所述最高贷款期限对应的第三乘积、与所述平均年化利率对应的第四乘积；
计算所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积、所述第四乘积、所述第五乘积之和，作为所述第一推荐分值；
第二计算模块，用于基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值；其中，所述基于所述权重值与所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度，计算所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的第二推荐分值包括：
计算所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与所述权重值之乘积，作为所述第二推荐分值；
处理模块，用于利用所述第一推荐分值与所述第二推荐分值，处理得到所述待处理信贷金融产品针对所述目标用户的推荐指数；
排序推荐模块，用于对各所述待处理信贷金融产品对所述目标用户的推荐指数按照数值从大到小的顺序依次进行排序，以推荐给所述目标用户。
5.如权利要求4所述的信贷金融产品推荐处理装置，其特征在于，所述产品要素权重矩阵包括五个权重值，与所述历史贷款通过率、所述最高贷款额、所述最高贷款期限、所述平均年化利率和所述还款方式一一对应，且所述五个权重值之和为1。
6.如权利要求5所述的信贷金融产品推荐处理装置，其特征在于，所述第一计算模块用于针对所述待处理信贷金融产品的还款方式，根据还款方式与数值之间的第一预设对应关系，确定对应的目标数值，计算所述目标数值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积，作为第五乘积；针对所述待处理信贷金融产品的其余各产品要素，分别计算其与对应设定阈值之间的比值，然后计算该比值与所述产品要素权重矩阵中对应的权重值之乘积；从而得到所述历史贷款通过率对应的第一乘积、与所述最高贷款额对应的第二乘积、与所述最高贷款期限对应的第三乘积、与所述平均年化利率对应的第四乘积；计算所述第一乘积、所述第二乘积、所述第三乘积、所述第四乘积、所述第五乘积之和，作为所述第一推荐分值。
7.如权利要求4-6任一项所述的信贷金融产品推荐处理装置，其特征在于，所述第二计算模块用于计算所述待处理信贷金融产品针对目标用户的授信贷款额度与对应设定阈值的比值，然后计算该比值与所述权重值之乘积，作为所述第二推荐分值。
8.如权利要求7所述的信贷金融产品推荐处理装置，其特征在于，所述处理模块用于计算所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和，获取分值与星级评分之间的第二预设对应关系，确定所述第一推荐分值与所述第二推荐分值之和对应的目标星级评分，作为所述推荐指数。
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