TW202008251A - 支付工具推薦方法、裝置、設備及電腦可讀儲存媒體 - Google Patents

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Abstract

本公開實施例提供支付工具推薦方法、裝置、設備及電腦可讀儲存媒體。支付工具推薦方法包括:獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像;使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序;從所述使用者接收支付確認指令;回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具,可以為使用者推薦支付成功率最高的支付工具,同時為使用者推薦支付成功率最高的支付工具順序,此外還最佳化了支付工具選擇流程,避免因使用者失誤或者合作機構側異常導致的只能根據使用者預設設置確定的支付工具順序,因此提高了支付效率。

Description

支付工具推薦方法、裝置、設備及電腦可讀儲存媒體
本公開實施例涉及電腦技術領域,尤其涉及支付工具推薦方法、裝置、設備及電腦可讀儲存媒體。
隨著智能終端的普及,人們越來越依賴第三方支付方式進行購物。第三方支付平臺可以設置多個支付工具。支付工具的順序選擇依賴於使用者設置或習慣(使用者最近一次支付工具),當使用者對設置不敏感(不記得有自己設置過支付順序),或者習慣不符合設置(上次支付使用了不是常用的卡),或者合作機構側出現異常時,容易發生支付失敗的情況。 因此,亟需一種能夠提高支付成功率的支付工具順序推薦方案。
有鑑於此,本公開第一態樣提供了一種支付工具推薦方法,包括: 獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像; 使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序; 從所述使用者接收支付確認指令; 回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具。 本公開第二態樣提供了一種支付工具推薦裝置,包括: 獲取模組,被配置為獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像; 產生模組,被配置為使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序; 接收模組,被配置為從所述使用者接收支付確認指令; 呈現模組,被配置為回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具。 本公開第三態樣提供了一種電子設備,包括記憶體和處理器;其中,所述記憶體用於儲存一條或多條電腦指令,其中,所述一條或多條電腦指令被所述處理器執行以實現如第一態樣所述的方法。 本公開第四態樣提供了一種電腦可讀儲存媒體,其上儲存有電腦指令,該電腦指令被處理器執行時實現如第一態樣所述的方法。 在本公開實施方式中,通過獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像;使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序;從所述使用者接收支付確認指令;回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具,可以為使用者推薦支付成功率最高的支付工具,同時為使用者推薦支付成功率最高的支付工具順序,此外還最佳化了支付工具選擇流程,避免因使用者失誤或者合作機構側異常導致的只能根據使用者預設設置(或習慣)確定的支付工具順序,因此提高了支付效率。另外,支付工具順序推薦完全在後臺完成,不受限於支付設備,無需使用者設置。因此,根據本公開的支付工具推薦方案提高了支付成功率,減輕了使用者負擔,提升了使用者體驗。 本公開的這些態樣或其他態樣在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。
為了使本技術領域的人員更好地理解本公開方案,下面將結合本公開示例性實施例中的附圖,對本公開示例性實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。 在本公開的說明書和申請專利範圍及上述附圖中的描述的一些流程中,包含了按照特定順序出現的多個操作,但是應該清楚瞭解,這些操作可以不按照其在本文中出現的順序來執行或並行執行,操作的序號如101、102等,僅僅是用於區分開各個不同的操作,序號本身不代表任何的執行順序。另外,這些流程可以包括更多或更少的操作,並且這些操作可以按順序執行或並行執行。需要說明的是,本文中的“第一”、“第二”等描述,是用於區分不同的訊息、設備、模組等,不代表先後順序,也不限定“第一”和“第二”是不同的類型。 下面將結合本公開示例性實施例中的附圖,對本公開示例性實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的示例性實施例僅僅是本公開一部分實施例,而不是全部的實施例。基於本公開中的實施例,本領域技術人員在沒有作出進步性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬本公開保護的範圍。 為提升使用者在支付過程中的成功率,降低支付過程中的切換率(因交易失敗或不習慣當前設置),本公開提出使用支付工具推薦模型分析使用者的支付行為肖像,並為使用者推薦最可能支付成功的支付工具以及支付成功率最高的支付工具順序。 圖1示出根據本公開一實施方式的支付工具推薦方法的流程圖。該方法可以包括步驟S101、S102、S103和S104。 在步驟S101中,獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,特徵資料包括述使用者的支付行為肖像。 在步驟S102中,使用預設的支付工具推薦模型對特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序。 在步驟S103中,從使用者接收支付確認指令。 在步驟S104中,回應於支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照支付工具順序呈現支付工具。 在本公開的一個實施例中,支付工具可以指的是使用者進行支付時可選擇用於支付的內外部借貸資產工具,例如,可以是銀行信用卡、銀行借記卡、支付平臺自身運營的網路支付工具等。 在本公開的一個實施例中,可以通過包括多個支付工具的支付平臺以及其他合作機構來獲取使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料。例如,可以通過支付平臺的收銀台以及與支付平臺合作的金融網路來獲取使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料。 在本公開的一個實施例中,特徵資料還包括使用者肖像。在本公開的一個實施例中,可以使用預設的支付工具推薦模型對使用者的支付行為肖像和使用者肖像進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序。 在本公開的一個實施例中,除了包括使用者肖像,特徵資料還包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。即,在本公開的一個實施例中,特徵資料可以包括使用者的支付行為肖像和使用者肖像。在本公開的一個實施例中,特徵資料除了包括使用者的支付行為肖像和使用者肖像之外,還可以包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。 在本公開的一個實施例中,可以使用預設的支付工具推薦模型對使用者的支付行為肖像、使用者肖像以及以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序。在本公開的一個實施例中,支付環境資料可以指的是例如特定移動設備型號和網路環境等。外部資金渠道運行狀況可以指的是例如銀行之類的外部資金渠道是否異常以及外部資金渠道的限額等。產品業務指標指的是呼叫支付工具的產品的月活躍使用者數、日活躍使用者數、使用者留存率、使用者增長率等。 在本公開的一個實施例中,使用者的支付行為肖像反應使用者的支付行為,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的歷史支付記錄、歷史支付頻次、支付額度、支付工具喜好、支付成功率、支付工具健康度、支付工具切換率、支付工具穩定性、信貸資產使用習慣。 在本公開的實施例中,使用者的歷史支付記錄指的是通過支付平臺的收銀台以及與支付平臺合作的金融網路獲取到的使用者的歷史支付記錄。歷史支付頻次指的是使用者在一定時間段內(一年內、3個月內、一個月內、7天內、1天內)使用某支付工具的次數。支付額度指的是每個支付工具的額度。支付工具喜好指的是使用者自身使用某支付工具的次數相對於所有交易次數的百分比。支付成功率指的是使用者實際支付成功筆數除以使用者發起支付筆數。在一個實施例中,支付成功率還可以包括支付工具支付成功率,支付工具支付成功率指的是使用者的支付工具實際支付成功筆數除以使用者用支付工具發起的支付筆數。支付工具健康度可以指的是支付工具的運營狀態。支付工具切換率指的是使用者切換支付工具後支付成功筆數除以使用者發起支付筆數。支付工具穩定性指的是使用者用一支付工具支付成功筆數除以使用者通過該支付工具發起支付筆數。 在本公開的一個實施例中,使用者肖像反應使用者屬性,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的年齡、職業、性別、資產情況和支付投訴記錄。 根據本公開的相關描述,本領域技術人員可以理解,特徵資料不限於前述內容,還可以根據需要採用其他類型的特徵資料。 在本公開的一個實施例中,支付確認指令可以是使用者下達的立即支付的指令,也可以是使用者與支付平臺簽署代扣協議後被執行的扣款指令。 在本公開的一個實施例中,預設的支付工具推薦模型是邏輯迴歸模型。 根據本公開的相關描述,本領域技術人員可以理解,只要能夠對特徵資料進行分析來產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序,支付工具推薦模型不限於邏輯迴歸模型,還可以根據需要採用其他類型的模型。 在本公開實施方式中,通過獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,特徵資料包括使用者的支付行為肖像;使用預設的支付工具推薦模型對特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序;從使用者接收支付確認指令;回應於支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照支付工具順序呈現支付工具,可以為使用者推薦支付成功率最高的支付工具,同時為使用者推薦支付成功率最高的支付工具順序,此外還最佳化了支付工具選擇流程,避免因使用者失誤或者合作機構側異常導致的只能根據使用者預設設置(或習慣)確定的支付工具順序,因此提高了支付效率。另外,支付工具順序推薦完全在後臺完成,不受限於支付設備,無需使用者設置。因此,根據本公開的支付工具推薦方案提高了支付成功率,減輕了使用者負擔,提升了使用者體驗。 以下以三個場景作為示例來說明根據本公開實施方式的支付工具推薦方法。 場景1:使用者對在支付平臺上設置的支付工具順序不敏感,支付時發生餘額不足、卡不可用等報錯,導致支付失敗,需要使用者重新切換支付工具才能完成支付。 通過根據本公開的支付工具推薦方法,可以推薦最可能成功的支付工具。例如,使用者因為運營活動設置了“支付工具1”作為首選支付工具(對自己設置了支付順序不敏感)。通過累計分析使用者一年的支付行為資料,發現使用者每月月初時使用“支付工具2”支付更多(可能原因:月初通過支付工具2發工資) ,所以在月初時間段給使用者推薦“支付工具2”支付,而不是使用使用者設置的“支付工具1”。 場景2:特定場景下使用者在支付平臺簽署協議代扣,在無使用者參與情況下,支付平臺主動循環使用者名下支付工具用於扣款。根據預設順序扣款時,會逐個循環所有支付工具,直到扣款成功為止。如果遇到使用者有多個支付工具,逐個循環效率較低。 通過根據本公開的支付工具推薦方法,可以推薦最可能成功扣款的支付工具完成支付,提升扣款效率,節約扣款成本。 場景3:支付平臺的當前合作銀行機構支付管道穩定性出現異常,使用者在還未收到公告之前仍自主選擇該機構銀行卡進行支付,導致支付失敗。 通過根據本公開的支付工具推薦方法,可以通過特徵資料確定該銀行支付通道異常,支付成功率低於日常水平,因此可以推薦最可能成功的支付工具,並且在從高到低排序的支付工具順序中降低該銀行支付通道的支付順位。因此,可提升異常情況下的支付成功率。 以下參照圖2對本公開的支付工具推薦裝置進行描述。 圖2示出根據本公開另一實施方式的支付工具推薦裝置的結構方塊圖。 如圖2所示的支付工具推薦裝置包括獲取模組201、產生模組202、接收模組203和呈現模組204。 獲取模組201被配置為獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,特徵資料包括使用者的支付行為肖像。 產生模組202被配置為使用預設的支付工具推薦模型對特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序; 接收模組203被配置為從使用者接收支付確認指令; 呈現模組204被配置為回應於支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照支付工具順序呈現支付工具。 在本公開的一個實施例中,支付工具可以指的是使用者進行支付時可選擇用於支付的內外部借貸資產工具,例如,可以是銀行信用卡、銀行借記卡、支付平臺自身運營的網路支付工具等。 在本公開的一個實施例中,可以通過包括多個支付工具的支付平臺以及其他合作機構來獲取使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料。例如,可以通過支付平臺的收銀台以及與支付平臺合作的金融網路來獲取使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料。 在本公開的一個實施例中,特徵資料還包括使用者肖像。在本公開的一個實施例中,可以使用預設的支付工具推薦模型對使用者的支付行為肖像和使用者肖像進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序。 在本公開的一個實施例中,除了包括使用者肖像,特徵資料還包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。即,在本公開的一個實施例中,特徵資料可以包括使用者的支付行為肖像和使用者肖像。在本公開的一個實施例中,特徵資料除了包括使用者的支付行為肖像和使用者肖像之外,還可以包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。 在本公開的一個實施例中,可以使用預設的支付工具推薦模型對使用者的支付行為肖像、使用者肖像以及以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序。在本公開的一個實施例中,支付環境資料可以指的是例如特定移動設備型號和網路環境等。外部資金渠道運行狀況可以指的是例如銀行之類的外部資金渠道是否異常以及外部資金渠道的限額等。產品業務指標指的是呼叫支付工具的產品的月活躍使用者數、日活躍使用者數、使用者留存率、使用者增長率等。 在本公開的一個實施例中,使用者的支付行為肖像反應使用者的支付行為,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的歷史支付記錄、歷史支付頻次、支付額度、支付工具喜好、支付成功率、支付工具健康度、支付工具切換率、支付工具穩定性、信貸資產使用習慣。 在本公開的實施例中,使用者的歷史支付記錄指的是通過支付平臺的收銀台以及與支付平臺合作的金融網路獲取到的使用者的歷史支付記錄。歷史支付頻次指的是使用者在一定時間段內(一年內、3個月內、一個月內、7天內、1天內)使用某支付工具的次數。支付額度指的是每個支付工具的額度。支付工具喜好指的是使用者自身使用某支付工具的次數相對於所有交易次數的百分比。支付成功率指的是使用者實際支付成功筆數除以使用者發起支付筆數。在一個實施例中,支付成功率還可以包括支付工具支付成功率,支付工具支付成功率指的是使用者的支付工具實際支付成功筆數除以使用者用支付工具發起的支付筆數。支付工具健康度可以指的是支付工具的運營狀態。支付工具切換率指的是使用者切換支付工具後支付成功筆數除以使用者發起支付筆數。支付工具穩定性指的是使用者用一支付工具支付成功筆數除以使用者通過該支付工具發起支付筆數。 在本公開的一個實施例中,使用者肖像反應使用者屬性,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的年齡、職業、性別、資產情況和支付投訴記錄。 根據本公開的相關描述,本領域技術人員可以理解,特徵資料不限於前述內容,還可以根據需要採用其他類型的特徵資料。 在本公開的一個實施例中,支付確認指令可以是使用者下達的立即支付的指令,也可以是使用者與支付平臺簽署代扣協議後被執行的扣款指令。 在本公開的一個實施例中,預設的支付工具推薦模型是邏輯迴歸模型。 根據本公開的相關描述,本領域技術人員可以理解,只要能夠對特徵資料進行分析來產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序,支付工具推薦模型不限於邏輯迴歸模型,還可以根據需要採用其他類型的模型。 在本公開實施方式中,通過獲取模組,被配置為獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,特徵資料包括使用者的支付行為肖像;產生模組,被配置為使用預設的支付工具推薦模型對特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序;接收模組,被配置為從使用者接收支付確認指令;呈現模組,被配置為回應於支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照支付工具順序呈現支付工具,可以為使用者推薦支付成功率最高的支付工具,同時為使用者推薦支付成功率最高的支付工具順序,此外還最佳化了支付工具選擇流程,避免因使用者失誤或者合作機構側異常導致的只能根據使用者預設設置(或習慣)確定的支付工具順序,因此提高了支付效率。另外,支付工具順序推薦完全在後臺完成,不受限於支付設備,無需使用者設置。因此,根據本公開的支付工具推薦方案提高了支付成功率,減輕了使用者負擔,提升了使用者體驗。 以上描述了文本內容標識裝置的內部功能和結構,在一個可能的設計中,該文本內容標識裝置的結構可實現為文本內容標識設備,如圖3中所示,該處理設備300可以包括處理器301以及記憶體302。 所述記憶體302用於儲存支持文本內容標識裝置執行上述任一實施例中文本內容標識方法的程式,所述處理器301被配置為用於執行所述記憶體302中儲存的程式。 所述記憶體302用於儲存一條或多條電腦指令,其中,所述一條或多條電腦指令被所述處理器301執行。 所述處理器301用於執行前述各方法步驟中的全部或部分步驟。 其中,所述文本內容標識設備的結構中還可以包括通信介面,用於文本內容標識設備與其他設備或通信網路通信。 本公開示例性實施例還提供了一種電腦儲存媒體,用於儲存所述文本內容標識裝置所用的電腦軟體指令,其包含用於執行上述任一實施例中文本內容標識方法所涉及的程式。 圖4是適於用來實現根據本公開一實施方式的文本內容標識方法的電腦系統的結構示意圖。 如圖4所示,電腦系統400包括中央處理單元(CPU)401,其可以根據儲存在唯讀記憶體(ROM)402中的程式或者從儲存部分408加載到隨機存取記憶體(RAM)403中的程式而執行上述圖1所示的實施方式中的各種處理。在RAM403中,還儲存有系統400操作所需的各種程式和資料。CPU401、ROM402以及RAM403通過匯流排404彼此相連。輸入/輸出(I/O)介面405也連接至匯流排404。 以下部件連接至I/O介面405:包括鍵盤、滑鼠等的輸入部分406;包括諸如陰極射線管(CRT)、液晶顯示器(LCD)等以及喇叭等的輸出部分407;包括硬碟等的儲存部分408;以及包括諸如LAN卡、調變解調器等的網路介面卡的通信部分409。通信部分409經由諸如網際網路的網路執行通信處理。驅動器410也根據需要連接至I/O介面405。可卸除媒體411,諸如磁碟、光碟、磁光碟、半導體記憶體等等,根據需要安裝在驅動器410上,以便於從其上讀出的電腦程式根據需要被安裝入儲存部分408。 特別地,根據本公開的實施方式,上文參考圖1描述的方法可以被實現為電腦軟體程式。例如,本公開的實施方式包括一種電腦程式產品,其包括有形地包含在及其可讀媒體上的電腦程式,所述電腦程式包含用於執行圖1的資料處理方法的程式程式碼。在這樣的實施方式中,該電腦程式可以通過通信部分409從網路上被下載和安裝,及/或從可卸除媒體411被安裝。 附圖中的流程圖和方塊圖,圖示了按照本公開各種實施方式的系統、方法和電腦程式產品的可能實現的體系架構、功能和操作。在這點上,路程圖或方塊圖中的每個方塊可以代表一個模組、程式段或代碼的一部分,所述模組、程式段或代碼的一部分包含一個或多個用於實現規定的邏輯功能的可執行指令。也應當注意,在有些作為替換的實現中,方塊中所標註的功能也可以以不同於附圖中所標註的順序發生。例如,兩個接連地表示的方塊實際上可以基本並行地執行,它們有時也可以按相反的順序執行,這依所涉及的功能而定。也要注意的是,方塊圖及/或流程圖中的每個方塊、以及方塊圖及/或流程圖中的方塊的組合,可以用執行規定的功能或操作的專用的基於硬體的系統來實現,並且/或者可以用專用硬體與電腦指令的組合來實現。 描述於本公開實施方式中所涉及到的單元或模組可以通過軟體的方式實現,也可以通過硬體的方式來實現。所描述的單元或模組也可以設置在處理器中,這些單元或模組的名稱在某種情況下並不構成對該單元或模組本身的限定。 作為另一態樣,本公開還提供了一種電腦可讀儲存媒體,該電腦可讀儲存媒體可以是上述實施方式中所述裝置中所包含的電腦可讀儲存媒體;也可以是單獨存在,未裝配入設備中的電腦可讀儲存媒體。電腦可讀儲存媒體儲存有一個或者一個以上程式,所述程式被一個或者一個以上的處理器用來執行描述於本公開的方法。 以上描述僅為本公開的較佳實施例以及對所運用技術原理的說明。本領域技術人員應當理解,本公開中所涉及的發明範圍,並不限於上述技術特徵的特定組合而成的技術方案,同時也應涵蓋在不脫離所述發明構思的情況下,由上述技術特徵或其等同特徵進行任意組合而形成的其它技術方案。例如上述特徵與本公開中公開的(但不限於)具有類似功能的技術特徵進行互相替換而形成的技術方案。
S101‧‧‧步驟 S102‧‧‧步驟 S103‧‧‧步驟 S104‧‧‧步驟 201‧‧‧獲取模組 202‧‧‧產生模組 203‧‧‧接收模組 204‧‧‧呈現模組 300‧‧‧處理設備 301‧‧‧處理器 302‧‧‧記憶體 400‧‧‧電腦系統 401‧‧‧CPU 402‧‧‧ROM 403‧‧‧RAM 404‧‧‧匯流排 405‧‧‧I/O介面 406‧‧‧輸入部分 407‧‧‧輸出部分 408‧‧‧儲存部分 409‧‧‧通信部分 410‧‧‧驅動器 411‧‧‧可拆卸媒體
為了更清楚地說明本公開實施例或相關技術中的技術方案,下面將對示例性實施例或相關技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖是本公開的一些示例性實施例,對於本領域普通技術人員來講,在不付出進步性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。 圖1示出根據本公開一實施方式的支付工具推薦方法的流程圖; 圖2示出根據本公開一實施方式的支付工具推薦裝置的結構方塊圖; 圖3示出根據本公開一實施方式的設備的結構方塊圖; 圖4是適於用來實現根據本公開一實施方式的文本內容標識方法的電腦系統的結構示意圖。

Claims (14)

  1. 一種支付工具推薦方法,其特徵在於,包括: 獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像; 使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序; 從所述使用者接收支付確認指令; 回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具。
  2. 根據請求項1所述的方法,其中,所述特徵資料還包括使用者肖像。
  3. 根據請求項2所述的方法,其中,所述特徵資料還包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。
  4. 根據請求項1所述的方法,其中,所述支付行為肖像反應使用者的支付行為,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的歷史支付記錄、歷史支付頻次、支付額度、支付工具喜好、支付成功率、支付工具健康度、支付工具切換率、支付工具穩定性、信貸資產使用習慣。
  5. 根據請求項2所述的方法,其中,所述使用者肖像反應使用者屬性,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的年齡、職業、性別、資產情況和支付投訴記錄。
  6. 根據請求項1所述的方法,其中,所述預設的支付工具推薦模型是邏輯迴歸模型。
  7. 一種支付工具推薦裝置,其特徵在於,包括: 獲取模組,被配置為獲取為使用者進行支付工具推薦時所需的特徵資料,其中,所述特徵資料包括所述使用者的支付行為肖像; 產生模組,被配置為使用預設的支付工具推薦模型對所述特徵資料進行分析,產生按照支付成功率從高到低排序的支付工具順序; 接收模組,被配置為從所述使用者接收支付確認指令; 呈現模組,被配置為回應於所述支付確認指令,在支付工具呈現頁面按照所述支付工具順序呈現支付工具。
  8. 根據請求項7所述的裝置,其中,所述特徵資料還包括使用者肖像。
  9. 根據請求項8所述的裝置,其中,所述特徵資料還包括以下至少之一:使用者徵信資料、支付環境資料、外部資金渠道運行狀況和產品業務指標。
  10. 根據請求項7所述的裝置,其中,所述支付行為肖像反應使用者的支付行為,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的歷史支付記錄、歷史支付頻次、支付額度、支付工具喜好、支付成功率、支付工具健康度、支付工具切換率、支付工具穩定性、信貸資產使用習慣。
  11. 根據請求項8所述的裝置,其中,所述使用者肖像反應使用者屬性,並且包括以下特徵中的至少之一:使用者的年齡、職業、性別、資產情況和支付投訴記錄。
  12. 根據請求項7所述的裝置,其中,所述預設的支付工具推薦模型是邏輯迴歸模型。
  13. 一種電子設備,其特徵在於,包括記憶體和處理器;其中,所述記憶體用於儲存一條或多條電腦指令,其中,所述一條或多條電腦指令被所述處理器執行以實現如請求項1至6任一項所述的方法。
  14. 一種電腦可讀儲存媒體,其上儲存有電腦指令,其特徵在於,該電腦指令被處理器執行時實現如請求項1至6任一項所述的方法。
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