TWM657075U - 個人化理財資訊產生系統 - Google Patents
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Abstract
一種個人化理財資訊產生系統，包括銀行伺服器。該銀行伺服器經配置用以：收集目標客戶的多種個人化資訊；將對應該目標客戶的該多種個人化資訊輸入到人工智慧模型，以獲得所預測的對應該目標客戶的理財偏好類型及相應的機率；根據該目標客戶的該理財偏好類型，決定對應該目標客戶的個人化理財資訊的主分類以及次分類；根據該主分類以及該次分類來產生對應該目標客戶的該個人化理財資訊；以及透過多個發送方式來投放所產生的該個人化理財資訊，以讓該目標客戶獲得所投放的對應該目標客戶的該個人化理財資訊。
Description
本新型創作是有關資訊產生系統，且特別是有關於一種個人化理財資訊產生系統。
現行大多透過人工設定條件的方式對特定客群投放廣告eDM，客戶總是收到不需要的廣告，讓客戶喪失開信的動力，甚至是檢舉封鎖、拒絕行銷。若能透過人工智慧洞察客戶的需求，主動提供符合客戶投資理念的理財知識文章，不僅可以提升點擊率更能增加客戶的認同感。
本新型創作提出一種個人化理財資訊產生系統，包括銀行伺服器。該銀行伺服器經配置用以：收集目標客戶的多種個人化資訊；將對應該目標客戶的該多種個人化資訊輸入到人工智慧模型，以獲得所預測的對應該目標客戶的理財偏好類型及相應的機率；根據該目標客戶的該理財偏好類型，決定對應該目標客戶的個人化理財資訊的主分類以及次分類；根據該主分類以及該次分類來產生對應該目標客戶的該個人化理財資訊；以及透過多個發送方式來投放所產生的該個人化理財資訊，以讓該目標客戶獲得所投放的對應該目標客戶的該個人化理財資訊。
基於上述，本新型創作所提供的個人化理財資訊產生系統，可根據所收集到的客戶資訊，來洞察客戶的理財偏好或意圖，以對應地產生相關的理財資訊來投放給客戶。如此一來，可培養潛在的消費者，更精準更即時的發送客戶有認同感的理財資訊，避免了無效的廣告投放或資訊轟炸，進而加深用戶對於銀行端的信賴度及好感度，提升客戶對有興趣的理財商品的消費概率
為讓本揭露的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1為根據本揭露一實施例的個人化理財資訊產生系統的方塊圖。
請參照圖1，本揭露一實施例的個人化理財資訊產生系統10包括銀行伺服器100。銀行伺服器100例如是一銀行的伺服器。銀行伺服器100包括處理器110、儲存裝置120及通訊電路單元130。
處理器110可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合。處理模組用以銀行伺服器100的整體運作。
儲存裝置120可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid State Drive，SSD)或類似元件或上述元件的組合。儲存裝置用以記錄資料，所述資料例如是：多種個人化資訊以及所產生的個人化理財資訊。所述多種個人化資訊包括：家庭特徵、個人特徵、理財商品交易記錄、信用卡刷卡記錄、實體商品交易記錄、網頁瀏覽記錄、ATM提款記錄。
通訊電路單元130可為支援全球行動通信(Global System for Mobile communication, GSM)、無線保真(Wireless Fidelity, Wi-Fi)系統、第五代行動通訊網路(5
thGeneration Mobile Network，5G)系統、或藍牙的信號傳輸的元件。通訊電路單元130用以建立通訊連線，以讓銀行伺服器100連線到其他伺服器、電子裝置或網際網路。網際網路泛指具有IP位址的可連線的電子裝置的集合。
圖2為根據本揭露一實施例的個人化理財資訊產生系統的運作流程圖。
在步驟S210中，銀行伺服器100收集目標客戶的多種個人化資訊。所述多種個人化資訊包括：家庭特徵、個人特徵、理財商品交易記錄、信用卡刷卡記錄、實體商品交易記錄、網頁瀏覽記錄、ATM提款記錄。例如，從信用卡刷卡記錄，可以得知目標客戶較愛購買的商品類型，以及消費能力；從ATM提款記錄，可以估測目標客戶的生活圈；從家庭特徵(如，有無小孩、有無結婚)，可以推測目標客戶的保險需求；從理財商品交易記錄，可以推估目標客戶的投資風險偏好以及較有興趣的理財商品。
在步驟S220中，銀行伺服器100將對應所述目標客戶的所述多種個人化資訊輸入到人工智慧模型，以獲得所預測的對應所述目標客戶的理財偏好類型及相應的機率。
舉例來說，人工智慧模型在分析所輸入的多種個人化資訊(如，人工智慧模型分析出目標客戶近期購買了嬰兒用品、結婚一年多)後，所輸出的目標客戶的理財偏好類型可為“以小孩為主的保險商品”；所輸出的對應理財偏好類型的準確機率為80%。又例如，人工智慧模型在分析所輸入的多種個人化資訊(如，人工智慧模型分析出目標客戶近期瀏覽了基金相關的網頁和文章、購買了介紹人工智慧的書籍、有固定收入、存款穩定累積、有投資過定期定額ETF)後，所輸出的目標客戶的理財偏好類型可為“以人工智慧發展趨勢為主的基金商品”；所輸出的對應理財偏好類型的準確機率為85%。
在步驟S230中，銀行伺服器100根據對應所述目標客戶的所述理財偏好類型，決定對應所述目標客戶的個人化理財資訊的主分類以及次分類。所述個人化理財資訊的主分類包括:基金、保險、債券、ETF、優利投資(STRUCTURED TIME DEPOSIT 簡稱STD)、外國股票。所述個人化理財資訊的所述次分類包括：市場類別(如，美國或台灣市場)、幣別(如，台幣、人民幣或新台幣)、商品風險屬性(如，保守型或投資型)、理財商品本身的次類別(例如，對應理財商品主分類“基金”的次類別“礦業基金”；對應理財商品主分類“保險”的次類別“實支實付醫療險”等…)。
舉例來說，接續上述的例子，對應目標客戶的理財偏好類型“以小孩為主的保險商品”，所產生的個人化理財資訊的主分類為“保險商品”，次分類為“醫療型實支實付保單-幼兒、小孩”。又例如，對應目標客戶的理財偏好類型“以人工智慧發展趨勢為主的基金商品”，所產生的個人化理財資訊的主分類為“基金商品”，次分類為“人工智慧”。
在步驟S240中，銀行伺服器100根據所述主分類以及所述次分類來產生對應所述目標客戶的所述個人化理財資訊。
舉例來說，接續上述的例子，對應目標客戶的個人化理財資訊的主分類為“保險商品”且次分類為“醫療型實支實付保單-幼兒、小孩”，所產生的個人化理資訊可包含和醫療型實支實付的相關文章，內容可強調醫療型實支實付的優點和重要性，並且內容更可著重在幫小孩或是新生兒保險的實際例子。又例如，對應目標客戶的個人化理財資訊的主分類為“基金商品”及次分類為“人工智慧”，所產生的個人化理資訊可包含和人工智慧發展趨勢的相關文章，以及與基金為主的相關的投資機會。
在步驟S250中，銀行伺服器100透過多個發送方式來投放所產生的所述個人化理財資訊，以讓所述目標客戶獲得所投放的對應所述目標客戶的所述個人化理財資訊。所述多個發送方式包括：銀行官方網站、機器人理財、對帳單、信用卡帳單、eDM、通訊軟體、社群網站、搜尋引擎、Email、電話簡訊、理財專員、電腦語音、電商/新聞網站、實體商家。例如，在顯示給目標客戶的銀行官方網站的側邊優惠資訊，可著重在與目標客戶相關的個人化理財資訊及對應的相關理財商品。又例如，在理財專員與目標客戶溝通的過程中，可顯示給理財專員目標客戶的目標客戶的個人化理財資訊及理財偏好類型。在實體或電子的信用卡帳單中可夾帶個人化理財資訊。在一實施例中，也可透過通訊軟體來推播個人化理財資訊。如此一來，透過上述多種管道，可精準投放與目標客戶的理財偏好類型相關的個人化理財資訊，讓目標客戶可以持續的接收到他偏好的理財資訊，強化對於相關的理財商品的購買意願。在投放數次個人化理財資訊之後，可嘗試投放含有與個人化理財資訊的相關理財商品的優惠訊息，以讓目標客戶可以點擊購買或著手消費。
基於上述，本新型創作所提供的個人化理財資訊產生系統，可根據所收集到的客戶資訊，來洞察客戶的理財偏好或意圖，以對應地產生相關的理財資訊來投放給客戶。如此一來，可培養潛在的消費者，更精準更即時的發送客戶有認同感的理財資訊，避免了無效的廣告投放或資訊轟炸，進而加深用戶對於銀行端的信賴度及好感度，提升客戶對有興趣的理財商品的消費概率。
雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本揭露的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
10:個人化理財資訊產生系統
100:銀行伺服器
110:處理器
120:儲存裝置
130:通訊電路單元
S210, S220, S230, S240, S250:個人化理財資訊產生系統的運作步驟
圖1為根據本揭露一實施例的個人化理財資訊產生系統的方塊圖。
圖2為根據本揭露一實施例的個人化理財資訊產生系統的運作流程圖。
10:個人化理財資訊產生系統
100:銀行伺服器
110:處理器
120:儲存裝置
130:通訊電路單元
Claims (5)
- 一種個人化理財資訊產生系統，包括：銀行伺服器，包括：處理器及儲存裝置，其中所述處理器耦接到所述儲存裝置，其中所述處理器經配置用以：收集目標客戶的多種個人化資訊，其中所述多種個人化資訊被記錄在所述儲存裝置；將對應所述目標客戶的所述多種個人化資訊輸人到人工智慧模型，以獲得所預測的對應所述目標客戶的理財偏好類型及相應的機率；根據對應所述目標客戶的所述理財偏好類型，決定對應所述目標客戶的個人化理財資訊的主分類以及次分類；根據所述主分類以及所述次分類來產生對應所述目標客戶的所述個人化理財資訊，其中所述個人化理財資訊被記錄在所述儲存裝置；以及透過多個發送方式來投放所產生的所述個人化理財資訊，以讓所述目標客戶獲得所投放的對應所述目標客戶的所述個人化理財資訊。
- 如請求項1所述的個人化理財資訊產生系統，其中所述多種個人化資訊包括：家庭特徵、個人特徵、理財商品交易記錄、信用卡刷卡記錄、實體商品交易記錄、網頁瀏覽記錄、ATM提款記錄。
- 如請求項1所述的個人化理財資訊產生系統，其中所述個人化理財資訊的主分類包括：基金、保險、債券、ETF、STD、外國股票。
- 如請求項1所述的個人化理財資訊產生系統，其中所述個人化理財資訊的所述次分類包括：市場類別、幣別、商品風險屬性、理財商品本身的次類別。
- 如請求項1所述的個人化理財資訊產生系統，其中所述多個發送方式包括：銀行官方網站、機器人理財、對帳單、信用卡帳單、eDM、通訊軟體、社群網站、搜尋引擎、Email、電話簡訊、理財專員、電腦語音、電商/新聞網站、實體商家。
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