CN112927040A - 一种金融服务平台智能化推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种金融服务平台智能化推荐方法，步骤一，设定需要关联的数据类型和数据来源，并根据推荐所需要的不同数据类型建立用户数据模型；步骤二，根据设定的需要关联的数据类型和数据来源采集用户的数据信息，并将所采集的用户的数据信息形成图表，在图表内对每条数据信息的数据来源进行标记；步骤三，分析用户的数据信息中包含设定字段的部分，并将其筛选出来；步骤四，根据筛选出来的用户的数据信息预测用户的资金需求；步骤五，匹配与用户资金需求对应的金融产品；步骤六，将与用户资金需求匹配的金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面。具备精准分析，实现智能化金融产品及平台推荐，节省用户时间，提升用户体验感。

Description

一种金融服务平台智能化推荐方法
技术领域
本发明涉及金融服务平台领域，具体涉及一种金融服务平台智能化推荐方法。
背景技术
随着科技的不断发展和进步，线上支付已逐渐变得流行，因此各大金融服务机构推出多种多样的金融产品，而不同的金融产品怎么样才能够精准推送给用户，并且是确实于用户有用，是目前需要解决的技术问题，现有的金融产品的推荐虽基于大数据采集，但是推送方式不够人性化，不够精准；同时，直接推送金融产品无法直接进行成交，需要填写基本信息并进行评估，且大都无法关联平台。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种金融服务平台智能化推荐方法，其通过深度学习，能够基于采集数据的来源进行精准投放，且具备精准分析，全程监管，实现智能化、人性化的金融产品以及与金融产品关联的服务平台的推荐，节省用户时间，提升用户体验感。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种金融服务平台智能化推荐方法，其包括以下步骤：步骤一，设定需要关联的数据类型和数据来源，并根据推荐所需要的不同数据类型建立用户数据模型；步骤二，根据设定的需要关联的数据类型和数据来源采集用户的数据信息，并将所采集的用户的数据信息形成图表，在图表内对每条数据信息的数据来源进行标记；步骤三，分析用户的数据信息中包含设定字段的部分，并将其筛选出来；步骤四，根据筛选出来的用户的数据信息预测用户的资金需求；步骤五，匹配与用户资金需求对应的金融产品；步骤六，将与用户资金需求匹配的金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面。
作为优选的，所述步骤三中，对用户的数据信息中包含设定字段的部分进行筛选过程中，对筛选出来的用户的数据信息中出现了包含设定字段的部分按照其数据来源出现的次数进行排序。
作为优选的，根据对数据来源出现的次数进行排序后，在步骤六中将与用户资金需求匹配的提供该金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面时，优先推送至排序中出现次数较多的数据来源所在界面。
作为优选的，所述步骤四中，通过设置预测模型来对用户的资金需求进行预测；所述预测模型包括通过筛选出来的用户的数据信息中的若干关键字段以及关键字段之间的关联性，结合用户的消费习惯进行训练并生成用户的资金需求预测值，并按照设定比例输出。
作为优选的，所述消费指数通过用户周期内的消费数据以及还款能力进行综合评估；且消费数据和还款能力数据来源于银行以及其他金融服务平台。
作为优选的，所述步骤五中，在对用户资金需求与金融产品进行匹配时，金融产品的潜在的等价最大价值不小于用户的资金需求。
作为优选的，所述金融产品有多个，所述金融产品的潜在的等价最大价值之和不小于用户的资金需求。
作为优选的，所述步骤六中，在将提供该金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源排序中出现次数较多的数据来源界面时，同时推送至多个在数据来源排序中排名靠前的数据来源所在界面。
作为优选的，还包括步骤七，将匹配的金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面后，对其点击动作进行监测，并生成数据统计，统计推送后的点击率和成交率。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种金融服务平台智能化推荐方法，其通过深度学习，能够基于采集数据的来源进行精准投放，且具备精准分析，全程监管，实现智能化、人性化的金融产品以及与金融产品关联的服务平台的推荐，节省用户时间，提升用户体验感。
附图说明
图1为本发明的流程步骤示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本实施例公开了一种金融服务平台智能化推荐方法，其包括以下步骤：步骤一，设定需要关联的数据类型和数据来源，并根据推荐所需要的不同数据类型建立用户数据模型；步骤二，根据设定的需要关联的数据类型和数据来源采集用户的数据信息，并将所采集的用户的数据信息形成图表，在图表内对每条数据信息的数据来源进行标记；步骤三，分析用户的数据信息中包含设定字段的部分，并将其筛选出来；步骤四，根据筛选出来的用户的数据信息预测用户的资金需求；步骤五，匹配与用户资金需求对应的金融产品；步骤六，将与用户资金需求匹配的金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面。
在本实施例中，在设定需要关联的数据类型和数据来源时，根据个人用户和企业用户进行区分，并根据金融产品特性，设定其具有区别的数据类型，并建立对应的数据模型，本实施例中的数据模型根据现目前的需要推送给用户的产品或平台所要求的基本信息进行设定；将个人用户或企业用户的数据信息与数据模型进行对应。然后对用户的数据信息进行采集，具体的，用户在浏览页面或者查询、咨询时，其中出现了数据模型中的关键字段信息，则，将其进行采集，并生成对应的图标信息，重要的是，对其中的数据来源进行标记，以便于后期精准推送时对其进行溯源。在采集的信息中涉及到所设定的字段或内容的部分进行筛选，并根据所筛选出来的信息预测出用户的一定周期内的资金需求，在根据预测的资金需求来匹配存在的金融产品，最后将该金融产品所对应的金融服务平台推送至该数据来源的平台或界面。
作为优选的，所述步骤三中，对用户的数据信息中包含设定字段的部分进行筛选过程中，对筛选出来的用户的数据信息中出现了包含设定字段的部分按照其数据来源出现的次数进行排序。
具体的，在实施步骤三时，需要对用户的数据信息进行筛选，主要将存在设定字段的部分进行筛选出来，而每条用户的数据信息中都包含有数据来源，且对其进行了标记，则按照内容进行统计，同一内容情况下，根据数据来源出现的次数进行排序，而不同内容原理与其相同。因而，能够统计出同一内容情况下，用户主要在哪个数据来源处进行了浏览或查看。
作为优选的，根据对数据来源出现的次数进行排序后，在步骤六中将与用户资金需求匹配的提供该金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面时，优先推送至排序中出现次数较多的数据来源所在界面。
根据上述描述，在精准推送时，通过其在排序中排名靠前，即出现次数较多的数据来源处，具有优先级的推送权限，而排名靠后的数据来源处，其优先级低于排名靠前的数据来源处。
作为优选的，所述步骤四中，通过设置预测模型来对用户的资金需求进行预测；所述预测模型包括通过筛选出来的用户的数据信息中的若干关键字段以及关键字段之间的关联性，结合用户的消费习惯进行训练并生成用户的资金需求预测值，并按照设定比例输出。
实施例中所说的结合用户的消费习惯进行训练并生成用户的资金需求预测值，并按照设定比例输出，即该预测值可以大于所预测的用户的资金需求，也可以小于该用户的资金需求。设置其按照对应设定的比例进行输出的目的是，由于预测存在误差，或者，为了更好的匹配金融产品需求而设定。
作为优选的，所述消费指数通过用户周期内的消费数据以及还款能力进行综合评估；且消费数据和还款能力数据来源于银行以及其他金融服务平台。
而针对企业用户而言，其数据来源可来自对企业税务、工商、社保、银行等相关联的国家机关单位或金融平台。个人用户同理。
作为优选的，所述步骤五中，在对用户资金需求与金融产品进行匹配时，金融产品的潜在的等价最大价值不小于用户的资金需求。
换句话说，匹配的金融产品或金融服务平台的产品中，至少有存在比用户的实际资金需求或预测的资金需求大的。
作为优选的，所述金融产品有多个，所述金融产品的潜在的等价最大价值之和不小于用户的资金需求。
这里的目的是，当单个金融产品的价值不足以满足所述用户的资金需求时，通过多个金融产品的组合来满足。
作为优选的，所述步骤六中，在将提供该金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源排序中出现次数较多的数据来源界面时，同时推送至多个在数据来源排序中排名靠前的数据来源所在界面。
作为优选的，还包括步骤七，将匹配的金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面后，对其点击动作进行监测，并生成数据统计，统计推送后的点击率和成交率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一，设定需要关联的数据类型和数据来源，并根据推荐所需要的不同数据类型建立用户数据模型；步骤二，根据设定的需要关联的数据类型和数据来源采集用户的数据信息，并将所采集的用户的数据信息形成图表，在图表内对每条数据信息的数据来源进行标记；步骤三，分析用户的数据信息中包含设定字段的部分，并将其筛选出来；步骤四，根据筛选出来的用户的数据信息预测用户的资金需求；步骤五，匹配与用户资金需求对应的金融产品；步骤六，将与用户资金需求匹配的金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面。
2.根据权利要求1所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述步骤三中，对用户的数据信息中包含设定字段的部分进行筛选过程中，对筛选出来的用户的数据信息中出现了包含设定字段的部分按照其数据来源出现的次数进行排序。
3.根据权利要求2所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，根据对数据来源出现的次数进行排序后，在步骤六中将与用户资金需求匹配的提供该金融产品的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面时，优先推送至排序中出现次数较多的数据来源所在界面。
4.根据权利要求3所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述步骤四中，通过设置预测模型来对用户的资金需求进行预测；所述预测模型包括通过筛选出来的用户的数据信息中的若干关键字段以及关键字段之间的关联性，结合用户的消费习惯进行训练并生成用户的资金需求预测值，并按照设定比例输出。
5.根据权利要求4所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述消费指数通过用户周期内的消费数据以及还款能力进行综合评估；且消费数据和还款能力数据来源于银行以及其他金融服务平台。
6.根据权利要求5所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述步骤五中，在对用户资金需求与金融产品进行匹配时，金融产品的潜在的等价最大价值不小于用户的资金需求。
7.根据权利要求6所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述金融产品有多个，所述金融产品的潜在的等价最大价值之和不小于用户的资金需求。
8.根据权利要求3所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，所述步骤六中，在将提供该金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源排序中出现次数较多的数据来源界面时，同时推送至多个在数据来源排序中排名靠前的数据来源所在界面。
9.根据权利要求1-8任一所述的一种金融服务平台智能化推荐方法，其特征在于，还包括步骤七，将匹配的金融产品所对应的金融服务平台推送至对应数据来源所在界面后，对其点击动作进行监测，并生成数据统计，统计推送后的点击率和成交率。
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