一种还款方式推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种还款方式推荐方法及装置，获取信息因子，信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息；根据信息因子，处理得到模型的输入参数；根据模型的输入参数，基于预先训练的支持向量机分类模型，匹配得到推荐还款方式。上述方法实现了还款方式推荐的自动化，有利于提高贷款业务的服务效率。有利于提高贷款业务的服务效率。有利于提高贷款业务的服务效率。

【技术实现步骤摘要】
一种还款方式推荐方法及装置


[0001]本申请主要涉及智能推荐领域，特别涉及一种还款方式推荐方法及装置。

技术介绍

[0002]随着银行数字化进程加速和移动互联网的快速发展，银行线上贷款业务快速增加。各大银行提供给贷款客户的还款方式选择众多，包括等额本息、等额本金、一次性还本付息、按期付息还本、本金归还计划、等额递增和等额递减等，不同的还款方式适用于不同的情况。
[0003]目前，客户在选择一笔贷款的还款方式时，主要根据自身情况以及银行客户经理的建议进行分析。无论是根据个人的分析，还是根据客户经理的建议进行分析，主要都是基于经验进行的，考虑到的影响因素相对片面，对各种影响因素的分析也相对主观，从而难以选择出最合适的还款方式。此外，上述方法依赖人工，服务效率较低，难以适应日益增加的线上贷款业务。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种还款方式推荐方法及装置，能够根据影响还款方式的信息因子，匹配最合适的还款方式，实现了还款方式推荐的自动化，提高了贷款业务的服务效率。
[0005]本申请一方面，提供了一种还款方式推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取信息因子，所述信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息；
[0007]根据所述信息因子，处理得到模型的输入参数；
[0008]根据所述模型的输入参数，基于预先训练的支持向量机分类模型，匹配得到推荐还款方式。
[0009]可选的，所述根据所述信息因子，处理得到模型的输入参数，包括：
[0010]对所述信息因子进行数据清洗和特征量化，得到模型的输入参数。
[0011]可选的，所述账户信息包括：贷款信息。
[0012]可选的，所述账户信息还包括：财务状况、资金机会成本、账户信用和风险偏好中的至少一种。
[0013]可选的，所述银行信息包括：银行利率。
[0014]可选的，所述宏观经济信息包括：通货膨胀率和央行准备金率。
[0015]另一方面，本申请还提供了一种还款方式推荐装置，所述装置包括：
[0016]数据采集模块，用于获取信息因子，所述信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息；
[0017]数据处理模块，用于根据所述信息因子，处理得到模型的输入参数；
[0018]推荐模块，用于根据所述模型的输入参数，基于预先训练的支持向量机分类模型，匹配得到推荐还款方式。
[0019]可选的，所述数据处理模块，具体用于：
[0020]对所述信息因子进行数据清洗和特征量化，得到模型的输入参数。
[0021]另一方面，本申请还提供了一种设备，其特征在于，所述设备包括：处理器和存储器；
[0022]所述存储器，用于存储指令；
[0023]所述处理器，用于执行所述存储器中的所述指令，执行以上方面所述的方法。
[0024]另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码或指令，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行以上方面所述的方法。
[0025]由此可见，本申请实施例有如下有益效果：
[0026]本申请通过获取信息因子，其中信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息，综合考虑账户情况和市场经济情况；根据信息因子，处理得到模型的输入参数，再将模型的输入参数输入预先训练的支持向量机分类模型，匹配得到推荐还款方式，从而根据多方面的信息因子，选择出合适的还款方式；上述方法还实现了还款方式推荐的自动化，有利于提高贷款业务的服务效率。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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它的附图。
[0028]图1为本申请实施例提供的一种还款方式推荐方法的流程图；
[0029]图2为本申请实施例提供的一种还款方式推荐装置的示意图。
具体实施方式
[0030]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。
[0031]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
[0032]目前，各大银行提供给贷款客户的还款方式选择众多，包括等额本息、等额本金、一次性还本付息、按期付息还本、本金归还计划、等额递增和等额递减等，客户可以结合自身情况选择还款方式。客户在申请贷款时，由于对银行提供的各类还款方式不够了解，无法在短时间内决定采用何种还款方式。一般来说，客户经理会向客户阐释银行提供给该客户该笔贷款的还款方式，并根据客户提供的信息、结合执业经验为客户进行还款方式推荐，最终由客户结合自身情况决定还款方式的选择。
[0033]以上分析过程非常主观，只有定性的分析而缺乏定量的分析。由于每个客户经理的经验有别、客户提供的信息不够全面等原因，难以对每个客户都推荐最合适的还款方式。目前还没有对影响还款方式选择的因素进行量化分析的方法。
[0034]1)从上述技术背景的描述中可以发现，客户在对一笔贷款进行还款方式选择时，不论是自己分析，还是根据客户经理的阐释和建议进行分析，几乎都是基于经验的进行的，考虑到的影响因素相对片面，对各种影响因素的分析也相对主观，很难综合、全面地对自身情况和市场经济现状作出分析，更难以将分析量化。针对以上缺点，本专利技术旨在将影响客户还款方式的因素用具有代表性的因子进行量化，为客户自动选择出适配度更高的还款方式。
[0035]2)客户经理服务客户是采用一对一的服务模式，服务效率较低，一旦将客户经理的的工作职能自动化，会大幅度提高银行服务的效率，同时提升服务的专业性。
[0036]为了解决上述问题，本申请提供了一种还款方式推荐方法及装置，能够对影响还款方式的信息因子进行全面、定量的分析，实现了还款方式推荐的自动化，提高了贷款业务的服务效率。
[0037]为了便于理解，下面结合附图对本申请实施例提供的一种还款方式推荐方法及装置进行详细的说明。
[0038]参考图1所示，为本申请实施例提供的一种还款方式推荐方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：
[0039]S101：获取信息因子。
[0040]其中，所述信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息。
[0041]本申请实施例中，账户信息和银行信息可以从银行数据库表中获取，宏观经济信息可以从外部网络进行获取。具体地，账户信息可以是通过移动端、网页端或智能柜台进行录入的，具体可以包括账户的财务状况、资金机会成本、贷款信息等；需要说明的是为了保护账户的隐私安全，在未经同意的情况下，不会对涉及个人隐私本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种还款方式推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取信息因子，所述信息因子包括账户信息、银行信息和宏观经济信息；根据所述信息因子，处理得到模型的输入参数；根据所述模型的输入参数，基于预先训练的支持向量机分类模型，匹配得到推荐还款方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信息因子，处理得到模型的输入参数，包括：对所述信息因子进行数据清洗和特征量化，得到模型的输入参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述账户信息包括：贷款信息。4.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述账户信息还包括：财务状况、资金机会成本、账户信用和风险偏好中的至少一种。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述银行信息包括：银行利率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述宏观经济信息包括：通货膨胀率和央行准备金率。7.一种还款方式推荐装置，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏诗雨，蔡任，黄勋，杜天文，曹建国，侯芸芳，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：