银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置，涉及计算机领域，能够获取每个用户特征与银行金融产品的关联程度，为银行金融产品的销售提供参考，降低银行业务人员根据个人业务经验判断不同金融产品的受众群体的成本，提高金融产品的销售效率。该方法包括：获取与银行金融产品相关的用户特征，根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，根据受众矩阵的各个元素，确定可表示用户特征与所述银行金融产品的关联程度的每个用户特征对应的权重。

Audience model mining method and device for bank financial products

This application provides a method and device for mining the audience model of banking financial products, which relates to the computer field, can obtain the degree of association between each user's characteristics and banking financial products, provide a reference for the sale of banking financial products, and reduce the banking personnel's judgment of the audience of different financial products based on personal business experience. The cost of groups improves the efficiency of sales of financial products. The method includes: acquiring user characteristics related to banking financial products, constructing the audience matrix corresponding to banking financial products according to the user characteristics related to banking financial products, and determining each user feature corresponding to the degree of association between the user characteristics and the banking financial products according to the elements of the audience matrix. Weight.

【技术实现步骤摘要】
银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置。
技术介绍
在现阶段，银行的很多客户不了解银行的金融产品，而且银行也并不清楚不同的金融产品会被什么样的客户群体热衷，银行的业务人员在向银行客户推销金融产品时，一般是依据自身的业务知识和经验。这种方法对业务人员的业务知识和经验要求较高，人力成本较高，实施周期较长，无法批量对金融产品的受众信息进行分析。
技术实现思路
本申请提供一种银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置，降低了银行业务人员根据个人业务经验判断不同金融产品的受众群体的成本，提高了金融产品的销售效率。为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：第一方面，本申请提供一种银行金融产品的受众模型挖掘方法，该方法可以包括：获取与银行金融产品相关的用户特征；用户特征包括以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息；根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，受众矩阵的元素表示用户的用户特征；同一行元素所表示的用户特征属于同一用户；同一列元素表示同一用户特征；根据受众矩阵的各个元素确定每个用户特征对应的权重，权重表示用户特征与银行金融产品的关联程度。第二方面，本申请提供一种银行金融产品的受众模型挖掘装置，该装置包括：获取模块、处理模块和确定模块。其中，获取模块，用于获取与银行金融产品相关的用户特征；用户特征包括以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息；处理模块，用于根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，受众矩阵的元素表示用户的用户特征；同一行元素所表示的用户特征属于同一用户；同一列元素表示同一用户特征；确定模块，用于根据受众矩阵的各个元素确定每个用户特征对应的权重，权重表示用户特征与银行金融产品的关联程度。第三方面，本申请提供一种银行金融产品的受众模型挖掘装置，该装置包括：处理器、存储器。其中，存储器用于存储一个或多个程序。该一个或多个程序包括计算机执行指令，当该装置运行时，处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该装置执行第一方面及其各种可选的实现方式中任意之一所述的银行金融产品的受众模型挖掘方法。第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述第一方面及其各种可选的实现方式中任意之一所述的银行金融产品的受众模型挖掘方法。本申请提供的银行金融产品的受众模型挖掘方法、装置及系统，首先获取与银行金融产品相关的用户特征，根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，根据受众矩阵的各个元素，确定可表示用户特征与银行金融产品的关联程度的每个用户特征对应的权重。获得每种银行金融产品的每个用户特征对应的权重之后，权重信息可为银行金融产品的销售提供参考，例如，权重最大的用户特征表示该用户特征与银行金融产品v的关联程度最大，银行业务人员在向银行客户推销银行金融产品时，可优先根据客户的权重最大的用户特征向其推销。降低银行业务人员根据个人业务经验判断不同金融产品的受众群体的成本，提高金融产品的销售效率。附图说明图1为本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘方法流程图；图2为本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘方法的另一流程图；图3为本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘装置的结构示意图；图4为本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘装置的另一结构示意图；图5为本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘装置的另一结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本申请实施例提供的银行金融产品的受众模型挖掘方法及装置进行详细地描述。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。本申请实施例提供一种银行金融产品的受众模型挖掘方法，如图1所示，该方法可以包括S101-S103：S101、获取与银行金融产品相关的用户特征。用户特征包括以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息。用户特征中的家庭成员信息可指：儿女的年龄、父母的年龄、父母的工资情况等。计算机在执行本申请中的银行金融产品的受众模型挖掘方法时，可从银行系统获取与银行金融产品相关的用户特征。与银行金融产品相关的用户特征包括购买过或者浏览过所述银行金融产品的用户的用户特征。银行在销售金融产品后，银行系统会对金融产品的销售信息进行存储，其中，包含与金融产品相关的用户特征。可选的，当用户在终端上浏览银行网站或者银行客户端时，银行系统也会存储该用户的用户特征以及用户浏览过的银行金融产品信息。S102、根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵。受众矩阵的元素表示用户的用户特征；同一行元素所表示的用户特征属于同一用户；同一列元素表示同一用户特征；根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵。根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵包括步骤S1021和步骤S1022。S1021、根据与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的初始矩阵。S1022、按照预设算法对初始矩阵进行归一化处理，得到金融产品对应的受众矩阵。其中，S1021中的构建初始矩阵，包括：获取与银行金融产品相关的多个用户的用户特征；根据每个用户特征的取值对初始矩阵的每个元素赋值，得到银行金融产品对应的初始矩阵。例如：根据用户特征中的以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息，确定初始矩阵的各个元素的取值。例如，下述公式(1)是金融产品v的初始矩阵：上述公式(1)中，同一行元素所表示的用户特征属于同一用户，例如x11、x12、…x1m表示的用户特征都属于用户A，x21、x22、…x2m表示的用户特征都属于用户B。上述同一列元素表示同一用户特征，例如x11、x21、…xn1这些元素都表示用户的年龄。x12、x22、…xn2这些元素都表示用户的贷款金额。其中，若某一用户的用户特征在银行系统中未存储，则赋值为0，例如，当用户B的年龄在银行系统中未存储，则将用户B的年龄赋值为0，其他则根据银行系统中已存储的用户特征对该初始矩阵赋值。初始矩阵构建完成之后，需按照预设算法对所述初始矩阵进行归一化处理，得到所述金融产品对应的所述受众矩阵。可选的，所述预设算法指利用Z-scor本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种银行金融产品的受众模型挖掘方法，其特征在于，包括：获取与银行金融产品相关的用户特征；所述用户特征包括以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息；根据所述与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，所述受众矩阵的元素表示用户的用户特征；同一行元素所表示的用户特征属于同一用户；同一列元素表示同一用户特征；根据所述受众矩阵的各个元素确定每个用户特征对应的权重，所述权重表示用户特征与所述银行金融产品的关联程度。

【技术特征摘要】
1.一种银行金融产品的受众模型挖掘方法，其特征在于，包括：获取与银行金融产品相关的用户特征；所述用户特征包括以下至少两项：年龄、性别、历史贷款记录、工资、家庭成员信息；根据所述与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，所述受众矩阵的元素表示用户的用户特征；同一行元素所表示的用户特征属于同一用户；同一列元素表示同一用户特征；根据所述受众矩阵的各个元素确定每个用户特征对应的权重，所述权重表示用户特征与所述银行金融产品的关联程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的受众矩阵，包括：根据所述与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的初始矩阵；按照预设算法对所述初始矩阵进行归一化处理，得到所述金融产品对应的所述受众矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述与银行金融产品相关的用户特征构建银行金融产品对应的初始矩阵，包括：获取与银行金融产品相关的多个用户的用户特征；根据每个用户特征的取值对所述初始矩阵的每个元素赋值，得到所述银行金融产品对应的初始矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设算法对所述初始矩阵进行归一化处理，得到所述金融产品对应的受众矩阵，包括：按照预设算法分别对所述初始矩阵的每列元素按照预设值进行归一化处理，得到所述金融产品对应的受众矩阵；每列元素分别对应有相应的预设值。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述与银行金融产...

【专利技术属性】
技术研发人员：张静，童楚婕，栾英英，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11