CN117035993A - 信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117035993A CN117035993A CN202311000573.XA CN202311000573A CN117035993A CN 117035993 A CN117035993 A CN 117035993A CN 202311000573 A CN202311000573 A CN 202311000573A CN 117035993 A CN117035993 A CN 117035993A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- consumption
- bill
- credit card
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 26
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9538—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Marketing (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。该方法可以获取用户的消费行为和偏好,根据消费行为和偏好为客户提供的信用卡账单和推荐服务,实现信用卡账单和推荐服务的个性化。
Description
技术领域
本发明属于金融服务技术领域,尤其涉及一种信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
持卡人申请到信用卡后,银行定期给持卡人发送或者寄送对账单,用户将会定期收到账单。随着互联网的发展,支付应用在智能设备上大量应用,用户注册以及登录自己的支付账号后,即可用支付应用的客户端进行资金收支、账单查看等。
用户想要查看账单汇总数据时,在账单明细页面上点击相应的按钮,跳转到账单汇总页面,通过在账单明细页面和账单汇总页面之间进行跳转,可以分别查看账单明细数据和账单汇总数据。
但是现有技术中,在账单信息中没有用户消费详细信息,使用户不了解消费详情,更无法获知自身的消费习惯和偏好等。
发明内容
本发明实施例提供了一种信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质,解决了信用卡账单无法提供个性化账单和个性化推荐服务的问题。
本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示方法,所述方法包括:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
进一步的,所述根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单,包括:
获取所述消费信息的信息类型;
根据所述信息类型对用户消费数据进行分类;
将每个信息类型中的所有消费数据进行汇总,得到每个信息类型的账单信息。
进一步的,所述通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务,包括:
分析所有分类账单,获取用户的消费习惯;
根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务。
进一步的,所述根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务,包括:
根据所述消费习惯获取该用户的相似用户;
将所述相似用户消费的信用卡服务推荐给该用户。
进一步的,所述根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据,包括:
根据所述查询操作获取查询类型;
根据所述查询类型获取所述查询类型对应的分类账单;
融合所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获得所述查询操作对应的账单汇总数据。
进一步的,所述消费信息包括:
交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置。
进一步的,所述方法还包括:
对获取的用户消费数据进行清洗操作,所述清洗操作包括去重、去噪、异常值处理。
本发明实施例还提供了一种信用卡账单数据展示装置,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
分类模块,用于根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
第二获取模块,用于通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收模块,用于接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
第三获取模块,用于根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
展示模块,用于将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
本发明实施例还提供了一种信用卡账单数据展示设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
采用本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示方法,首先获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;接着根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;最后接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。该方法可以获取用户的消费行为和偏好,根据消费行为和偏好为客户提供的信用卡账单和推荐服务,实现信用卡账单和推荐服务的个性化。本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示装置、设备及存储介质也可实现上述效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例,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。
其中:
图1为本发明实施例提供的信用卡账单数据展示方法的网络架构结构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种获取分类账单的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的一种通过分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务的流程示意图;
图5为本发明实施例提供的获取查询操作对应的账单汇总数据的流程示意图;
图6为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示装置的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示设备的结构示意图;
图8为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,为本发明实施例提供的信用卡账单数据展示方法的网络架构结构示意图。网络架构可以包括服务器200和终端设备集群,终端设备集群可以包括一个或者多个终端设备,在本实施例中对终端设备的数量不进行限制。如图1所示,多个终端设备具体可以包括终端设备1、终端设备2、终端设备3、…、终端设备n;如图1所示,终端设备1、终端设备2、终端设备3、…、终端设备n均通过网络300与服务器200进行连接,以便于每个终端设备可以通过网络300与服务器200之间进行数据交互。
如图1所示的服务器200可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备可以是:智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、智能电视等智能终端。下面以终端设备1、终端设备2与服务器200之间的通信为例,进行本发明实施例的具体描述。
其中,终端设备1、终端设备2、终端设备3、…、终端设备n可以用于采集用户消费数据,其中,用户消费数据包含消费信息,将采集的用户消费数据发送至服务器200,服务器200接收消费数据,根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。该信用卡账单数据展示方法也可以直接在终端设备1、终端设备2、终端设备3、…、终端设备n中进行应用。
本发明实施例以该方法运行在服务器200中,服务器200与终端设备1、终端设备2、终端设备3、…、终端设备n进行数据传输说明该方法的具体实现过程。
传统的信用卡纸质账单用户需要了解账单信息时,需要仔细翻阅才能获取账单的信息,现有的电子账单虽然能够直接发送到用户邮箱,但是显示的信息仍然较为简单,无法直观地展现用户的消费情况和账单状态,无法根据用户的消费习惯和偏好提供个性化的账单展示和服务。因此,本发明实施例提供了一种信用卡账单数据展示方法。
如图2所示,为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示方法的流程示意图,所述方法包括:
步骤S101,获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
优选的,所述消费信息包括:交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置。
具体的,在本实施例中,获取用户在商场、超市、餐厅等消费场所通过智能支付终端(如第三方支付设备)支付的消费数据,其中,消费数据包括交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置等,然后将消费数据发送至银行系统中的信用卡账单系统中,在发送时消费数据时,智能支付终端可以采用蓝牙、NFC、WiFi和Zigbee等技术与用户的手机进行交互,将消费数据反馈至用户的手机中,接着用户的手机将消费数据传输至信用卡账单系统中;或者智能支付终端采用蓝牙、NFC、WiFi和Zigbee等技术将数据直接传输至信用卡账单系统中。
信用卡账单系统接收到消费数据之后,将消费数据与信用卡账单系统中消费账单对应的用户进行关联,将关联之后的用户及用户的消费数据进行存储,存储到相应的数据库或数据仓库中,便于后续进行数据分析和展示。在存储时,确保数据的安全性和易用性。
步骤S102,根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
具体的,在本实施中可以将用户的消费数据根据交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置等类型进行整合,通过分类整合,得到分类账单。在整合时,可以将该消费数据整合在用户消费的历史数据上,也可以针对某个时间段内的消费数据进行整合,或者针对每次的消费进行整合。
步骤S103,通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
具体的,在本实施例中,对得到的分类账单进行分析,如通过对分类账单进行分析,获取用户的消费行为、偏好和消费地理位置等因素,根据用户的消费行为、偏好和消费地理位置等因素提供给用户相关的个性化推荐和交叉销售服务等,或者根据用户的消费行为、偏好和消费地理位置等因素预测用户的消费行为和财务状况,分析用户可能感兴趣的信用卡服务。例如,可以根据用户的消费习惯,向用户推荐相关的优惠活动或商品,并提供定制化的信用卡额度和还款计划。
其中,通过分析用户的消费历史和行为,可以了解用户对不同类别产品或服务的偏好,进而可以推荐用户可能感兴趣的产品或服务,如根据用户的消费偏好推荐特定商家或促销活动。通过分析用户的消费地理位置,了解用户在不同地区的消费情况,可以针对特定地区的推荐和服务,如当用户到达某个城市时,推荐附近的商家或提供当地特色的优惠活动。
基于上述分析,可以针对不同用户提供消费建议、积分兑换建议、账单还款提醒等个性化服务。如根据用户的消费行为分析,可以提供消费规划建议,帮助用户更好地管理和控制消费。根据用户的积分和偏好分析,可以提供个性化的积分兑换建议,推荐适合用户的兑换选项等。
也可以将用户的消费行为、偏好和消费地理位置等因素进行聚类,将相似的用户归为一类。用于发现用户群体的特征和行为模式,例如高消费用户群体、低风险用户群体等,或者将用户分为消费偏好类型,如旅行爱好者、购物达人等,针对不同类别的用户提供相应的风险管理和推荐服务。
需要说明的是,根据用户的消费行为、偏好和消费地理位置等因素提供给用户相关的个性化推荐和交叉销售服务等,或者分析用户可能感兴趣的信用卡服务,可以通过预测模型实现。其中,预测模型基于历史数据和分析结果建立,预测用户的消费行为和财务状况,预测模型的构建过程为:收集用户的历史消费数据,并标注历史数据中的消费行为、财务状况和用户感兴趣的信用卡服务。选择机器学习算法进行模型训练,常用的算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。将历史消费数据划分为训练集、验证集和测试集,对模型进行训练、验证和测试,得到预测模型。通过预测模型为用户提供个性化的信用卡服务,如消费建议、积分兑换建议、账单还款提醒等。
步骤S104,接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
具体的,在本实施例中,通过智能设备的应用程序、网站、智能家居中心等交互界面向用户展示个性化的信用卡服务内容,如实时查询余额、查看账单明细、申请额外信用等。接收用户在交互界面的查询操作,查询操作可以是用户语音、文本输入,也可以是用户触控交互界面上需要查询内容对应的操作按钮。
步骤S105,根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
具体的,在本实施例中,接收用户查询操作之后,对用户的查询操作进行解析,获取查询操作中用户的意图,根据用户的意图获取分类账单中相关的数据,根据相关的数据获取用户感兴趣的信用卡服务,然后将获取的数据和用户感兴趣的信用卡服务生成对应的账单汇总数据。
其中,对用户的查询操作进行解析,获取查询操作中用户的意图可以利用自然语言处理技术实现,如文本分析、情感分析、意图识别等。
步骤S106,将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
具体的,在本实施例中,将账单汇总数据展示在用户端的信用卡账单明细页面,在展示时,可以将账单汇总数据以图表、图形、表格等形式进行可视化呈现,将复杂的数据变成直观的视觉化内容,让用户可以直观地查看自己的消费数据和账单信息,从而深入了解自己的消费情况和账单信息。
本实施例提供的一种信用卡账单数据展示方法,首先获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;接着根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;最后接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。该方法可以获取用户的消费行为和偏好,根据消费行为和偏好为客户提供的信用卡账单和推荐服务,实现信用卡账单和推荐服务的个性化。
在一些实施例中,如图3所示,为本发明实施例提供的一种获取分类账单的流程示意图,步骤S102包括:
步骤S1021,获取所述消费信息的信息类型;
步骤S1022,根据所述信息类型对用户消费数据进行分类;
步骤S1023,将每个信息类型中的所有消费数据进行汇总,得到每个信息类型的账单信息。
具体的,在本实施例中,获取消费信息的信息类型时,可以根据交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置等对其进行分类,也可以将其在每个类型中进行细分,得到细分领域的消费信息的信息类型,然后将消费数据根据对应的关系分类至对应的信息类型中,实现对消费数据的分类,然后将每个类型中的消费数据进行汇总,得到每个信息类型对应的账单信息。在后续的账单展示可以每个信息类型的账单信息进行展示,也可以将有关联的信息类型的账单信息融合在同一个展示页面进行展示。
在一些实施例中,如图4所示,为本发明实施例提供的一种通过分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务的流程示意图,步骤S103包括:
步骤S1031,分析所有分类账单,获取用户的消费习惯;
步骤S1032,根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务。
其中,步骤S1032包括:
根据所述消费习惯获取该用户的相似用户;
将所述相似用户消费的信用卡服务推荐给该用户。
具体的,在本实施例中,根据用户的历史消费数据、消费行为和偏好等信息,计算用户之间的相似度。根据相似用户的行为,如购买的产品类别、购买频率、评价得分和浏览记录等,将相似用户这些行为中对应的产品推荐给用户。
其中,相似度计算可以通过余弦相似度、欧氏距离和皮尔逊相关系数等实现。
在一些实施例中,如图5所示,为本发明实施例提供的获取查询操作对应的账单汇总数据的流程示意图,步骤S105包括:
步骤S1051,根据所述查询操作获取查询类型;
步骤S1052,根据所述查询类型获取所述查询类型对应的分类账单;
步骤S1053,融合所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获得所述查询操作对应的账单汇总数据。
具体的,在本实施例中,接收到用户的查询操作之后,首先识别该查询操作对应的用户意图,如用户想要查询账单明细、还款日期等,根据用户的意图,从数据库中查询相应的信息,如账单数据、还款日期等。接着根据查询结果和用户的意图,系统生成相应的账单信息,如用户查询账单明细时,可以生成包括消费金额、商家名称、交易日期等详细信息的账单信息;用户查询还款日期时,可以生成还款截止日期的账单信息。如果用户有积分可用于兑换商品或服务,可以根据用户的积分余额和兑换规则,生成适当的积分兑换建议答案,包括推荐可兑换的商品、所需积分数量等。根据用户的消费行为和偏好,系统可以生成个性化的消费建议答案,例如推荐适合用户的优惠活动、特定商家的优惠信息等。然后将账单信息通过预定义的模板、文本生成算法或自然语言处理技术来生成。然后将生成的账单信息反馈给用户。可以让用户更加方便地查询和管理自己的信用卡账单,提供更加个性化的服务,并增强银行与客户的沟通和互动。
需要说明的是,在生成账单信息时,结合具体的业务需求和系统架构设计和实现,确保生成的答案准确、有用,并符合用户的期望和需求。
在一些实施例中,在步骤S101之后,步骤S102之前,所述方法还包括:
对获取的用户消费数据进行清洗操作,所述清洗操作包括去重、去噪、异常值处理。
具体的,在本实施例中,对获取的用户消费数据进行清洗操作时,比较消费数据记录的唯一标识符或关键字段,如用户ID、交易ID等,找出重复的记录,并将其删除或合并成一个记录。从消费数据集中删除无效或错误的消费数据,以减少消费数据中的噪声干扰。还可以对消费数据进行格式转换和数据关联等操作,确保数据的准确性和一致性。
在一些实施例中,如图6所示,为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示装置的结构示意图,所述装置包括:
第一获取模块601,用于获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
分类模块602,用于根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
第二获取模块603,用于通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收模块604,用于接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
第三获取模块605,用于根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
展示模块606,用于将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
在一些实施例中,所述分类模块还用于:
获取所述消费信息的信息类型;
根据所述信息类型对用户消费数据进行分类;
将每个信息类型中的所有消费数据进行汇总,得到每个信息类型的账单信息。
在一些实施例中,所述第二获取模块还用于:
分析所有分类账单,获取用户的消费习惯;
根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务。
在一些实施例中,所述第二获取模块还用于:
根据所述消费习惯获取该用户的相似用户;
将所述相似用户消费的信用卡服务推荐给该用户。
在一些实施例中,所述第三获取模块还用于:
根据所述查询操作获取查询类型;
根据所述查询类型获取所述查询类型对应的分类账单;
融合所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获得所述查询操作对应的账单汇总数据。
在一些实施例中,所述消费信息包括:
交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置。
在一些实施例中,所述装置还包括:
清晰模块,用于对获取的用户消费数据进行清洗操作,所述清洗操作包括去重、去噪、异常值处理。
关于信用卡账单数据展示装置中各模块实现上述技术方案的其他细节,可参见上述提供的信用卡账单数据展示方法中的描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,如图7所示,为本发明实施例提供的一种信用卡账单数据展示设备的结构示意图,该设备包括包括存储器701和处理器702,所述存储器701存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器702执行时,使得所述处理器702执行如下步骤:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
关于信用卡账单数据展示设备中处理器702实现上述技术方案的其他细节,可参见上述提供的银行业务中大模型的微调方法中的描述,此处不再赘述。
其中,处理器702还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元),处理器702可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力;处理器702还可以是通用处理器、DSP(Digital Signal Process,数字信号处理器)、ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit,专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gata Array,现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,其中通用处理器可以是微处理器或者该处理器702也可以是任何常规的处理器等。
在一些实施例中,如图8所示,为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构示意图,该存储介质上存储有可读的计算机程序801;其中,该计算机程序801可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中,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,服务机器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行以下步骤:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘、ROM(Read-Only Memory,只读存储器)、RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)等各种可以存储程序代码的介质,或者是计算机、服务机器、手机、平板等终端设备。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
2.根据权利要求1所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单,包括:
获取所述消费信息的信息类型;
根据所述信息类型对用户消费数据进行分类;
将每个信息类型中的所有消费数据进行汇总,得到每个信息类型的账单信息。
3.根据权利要求1所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务,包括:
分析所有分类账单,获取用户的消费习惯;
根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务。
4.根据权利要求3所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述根据所述消费习惯获取用户感兴趣的信用卡服务,包括:
根据所述消费习惯获取该用户的相似用户;
将所述相似用户消费的信用卡服务推荐给该用户。
5.根据权利要求1所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据,包括:
根据所述查询操作获取查询类型;
根据所述查询类型获取所述查询类型对应的分类账单;
融合所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获得所述查询操作对应的账单汇总数据。
6.根据权利要求1-5任一项所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述消费信息包括:
交易时间、交易金额、商家信息、消费日期、消费明细、消费行为、消费类型和消费地理位置。
7.根据权利要求1-5任一项所述的信用卡账单数据展示方法,其特征在于,所述获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息之后,所述根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单之前,所述方法还包括:
对获取的用户消费数据进行清洗操作,所述清洗操作包括去重、去噪、异常值处理。
8.一种信用卡账单数据展示装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取用户消费数据,所述用户消费数据包含消费信息;
分类模块,用于根据所述消费信息对所述消费数据进行分类,获取分类账单;
第二获取模块,用于通过所述分类账单获取用户感兴趣的信用卡服务;
接收模块,用于接收用户对信用卡账单明细页面的查询操作;
第三获取模块,用于根据所述查询操作、所述分类账单和所述用户感兴趣的信用卡服务,获取所述查询操作对应的账单汇总数据;
展示模块,用于将所述账单汇总数据展示在所述信用卡账单明细页面。
9.一种信用卡账单数据展示设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311000573.XA CN117035993A (zh) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311000573.XA CN117035993A (zh) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117035993A true CN117035993A (zh) | 2023-11-10 |
Family
ID=88631179
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311000573.XA Pending CN117035993A (zh) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117035993A (zh) |
-
2023
- 2023-08-08 CN CN202311000573.XA patent/CN117035993A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11587116B2 (en) | Predictive recommendation system | |
US10909608B2 (en) | Merchant recommendations associated with a persona | |
US20200273054A1 (en) | Digital receipts economy | |
US10817861B2 (en) | System and method for point-of-sale electronic receipt generation and management | |
US9916594B2 (en) | Multidimensional personal behavioral tomography | |
WO2019195263A1 (en) | Systems and methods for credit card selection based on a consumer's personal spending | |
US20140236695A1 (en) | Transaction log for loyalty based offers and awards | |
US20150142593A1 (en) | System and method for point-of-sale electronic receipt storage | |
US20150142514A1 (en) | System and method for payment transaction receipt management | |
US10540634B1 (en) | Version recall for computerized database management | |
US11200593B2 (en) | Predictive recommendation system using tiered feature data | |
CN111400613A (zh) | 物品推荐方法、装置、介质及计算机设备 | |
US20230116407A1 (en) | Systems and Methods for Predicting Consumer Spending and for Recommending Financial Products | |
Gu et al. | Differential impact of web and mobile interactivity on e-retailers' performance | |
JP2019091355A (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
US20190325475A1 (en) | Predictive Recommendation System Using Tiered Feature Data | |
CN112819504A (zh) | 用于定制评论的系统和方法 | |
Kuric et al. | Effect of low-level interaction data in repeat purchase prediction task | |
KR101681534B1 (ko) | 실시간으로 정보를 제공하는 지급결제수단 추천 시스템 | |
US11245656B2 (en) | System and method for tagging data | |
CN116501957A (zh) | 用户标签画像处理方法、用户画像系统、设备和存储介质 | |
CN117035993A (zh) | 信用卡账单数据展示方法、装置、设备及存储介质 | |
WO2020084712A1 (ja) | 配信プログラム、配信方法及び配信装置 | |
US11887168B2 (en) | Predicting the value of an asset using machine-learning techniques |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |