【技术实现步骤摘要】
理财产品匹配方法及装置
[0001]本专利技术涉及金融
，尤其涉及理财产品匹配方法及装置。
技术介绍
[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]目前，用户的投资理财信息量较大且比较紊乱，用户购买的理财产品并不一定相互关联，也即存在关联关系的理财产品并不一定是用户喜欢的理财产品。而银行在为用户推荐理财产品时，往往仅依赖用户的购买记录或者理财产品之间的关联确定用户可能喜欢的理财产品，这种推荐方式效率较低，无法为用户推荐适合的理财产品，造成银行推销资源浪费，用户体验不佳。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种理财产品匹配方法，用以提高理财产品推荐效率，提升向用户推荐理财产品的准确性、提高银行推销资源的利用率、提升用户体验度，该方法包括：
[0005]在用户授权的情况下，获取用户的历史投资理财支出记录；
[0006]根据所述历史投资理财支出记录构建灰色系统预测模型；所述灰色系统预...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种理财产品匹配方法，其特征在于，包括：在用户授权的情况下，获取用户的历史投资理财支出记录；根据所述历史投资理财支出记录构建灰色系统预测模型；所述灰色系统预测模型用于预测用户在对应时间点的投资理财支出金额；利用构建好的灰色系统预测模型预测所述用户在预设时间点的投资理财支出金额；根据预测的投资理财支出金额、投资理财产品的类型及价格，为所述用户匹配对应的理财产品；在所述预设时间点向所述用户推荐所述理财产品。2.如权利要求1所述的理财产品匹配方法，其特征在于，根据所述历史投资理财支出记录构建灰色系统预测模型，包括：根据所述历史投资理财支出记录建立初始灰色系统模型GM(1，1)；对所述初始灰色系统模型GM(1，1)进行精度检验及修正，得到构建好的灰色系统预测模型GM(1，1)。3.如权利要求2所述的理财产品匹配方法，其特征在于，所述历史投资理财支出记录包括：不同历史时间点对应的历史投资理财支出金额；根据所述历史投资理财支出记录建立初始灰色系统模型GM(1，1)，包括：根据所述不同历史时间点对应的历史投资理财支出金额得到原始数据列；对原始数据列中不同历史时间点对应的历史投资理财支出金额进行累加生成运算，得到新数据列；根据所述新数据列、以及原始数据列中不同历史时间点对应的历史投资理财支出金额构造数据矩阵以及数据向量；根据所述数据矩阵以及所述数据向量计算得到发展系数；将所述发展系数代入微分方程的时间响应函数，并进行求导还原，得到初始灰色系统模型GM(1，1)。4.如权利要求3所述的理财产品匹配方法，其特征在于，对所述初始灰色系统模型GM(1，1)进行精度检验及修正，得到构建好的灰色系统预测模型GM(1，1)，包括：利用所述初始灰色系统模型GM(1，1)预测各历史时间点对应的历史投资理财支出金额；根据所述初始灰色系统模型GM(1，1)预测的历史投资理财支出金额、以及各历史时间点对应的实际历史投资理财支出金额，得到各历史时间点对应的残差和相对残差；在相对残差没有超出预设误差范围时，将初始灰色系统模型GM(1，1)作为构建好的灰色系统预测模型GM(1，1)；在相对残差超出预设误差范围时，循环执行下述方法对初始灰色系统模型GM(1，1)进行修正，直至利用修正后的灰色系统模型GM(1，1)计算的各历史时间点的相对残差没有超出预设误差范围，将修正后的灰色系统模型GM(1，1)作为构建好的灰色系统预测模型GM(1，1)：根据各历史时间点对应的残差建立新的灰色系统模型GM(1，1)；将所述新的灰色系统模型GM(1，1)与所述初始灰色系统模型GM(1，1)组合得到修正后的灰色系统模型GM(1，1)。
5.如权利要求1所述的理财产品匹配方法，其特征在于，根据预测的投资理财支出金额、投资理财产品的类型及价格，为所述用户匹配对应的理财产品，包括：根据各用户对应的预测的投资理财支出金额进行聚类，得到所述用户对应的聚类标签；根据所述用户对应的聚类标签为所述用户确定对应的理财产品的类型；根据所述用户对应的理财产品的类型、理财产品的价格、以及所述用户对应的预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亚雄，王震远，邓钧泽，许建华，李伟超，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。