本申请提供一种信息推送方法、装置、设备和介质，可用于人工智能领域。该方法包括：目标用户的年龄处于目标年龄段内时，筛选与目标用户的风险偏好类型匹配的第一信息组。将目标用户的年收入水平输入第一ChatGPT模型，其是根据目标年龄段内多个用户的年收入水平以及已有目标信息训练获得的，则能够输出与目标用户的年收入水平匹配的第二信息组。将目标用户的已有可用资产输入第二ChatGPT模型，其是根据目标年龄段内多个用户的已有可用资产以及已有目标信息训练获得的，则能够输出与目标用户的已有可用资产匹配的第三信息组。而后筛选第一信息组、第二信息组和第三信息组中共同的目标推送信息，从而为用户推送合适的理财产品。从而为用户推送合适的理财产品。从而为用户推送合适的理财产品。
【技术实现步骤摘要】
信息推送方法、装置、设备和介质
[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种信息推送方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]随着业务科技的飞速发展，理财产品不断向多样化发展，以适应不同用户的需求。但是，随着理财产品的种类增多，如何有效为用户推送理财产品是较为困难的问题。
[0003]目前常用的产品推送方法是在某一位置推荐固定内容的产品。例如：当用户打开理财产品平台后，在平台首页上的产品推荐位置推荐当前主推产品。
[0004]上述方法，无论哪个用户打开其理财产品平台后，均会在首页上的产品推荐位置推荐相同的当前主推产品，即向不同的用户推荐相同的产品。然而，不同的用户对相同产品的关注程度不同，使得上述方法不能保证推荐的产品被每个用户关注，在一定程度上影响了上述方法的推荐效果。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种信息推送方法、装置、设备和介质，用以为用户推送合适的目标信息，提高用户的体验感。
[0006]第一方面，本申请提供一种信息推送方法，所述方法包括：
[0007]获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型；
[0008]所述目标用户的年龄处于目标年龄段内时，筛选与所述目标用户的风险偏好类型匹配的第一信息组；
[0009]将所述目标用户的年收入水平输入第一ChatGPT模型，所述第一ChatGPT模型输出与所述目标用户的年收入水平匹配的第二信息组，所述第一ChatGPT是根据所述目标年龄段内的多个用户的年收入水平以及已有目标信息训练获得的；
[0010]将所述目标用户的已有可用资产输入第二ChatGPT模型，所述第二ChatGPT模型输出与所述目标用户的已有可用资产匹配的第三信息组，所述第二ChatGPT模型是根据所述目标年龄段内的多个用户的已有可用资产以及已有目标信息训练获得的；
[0011]筛选所述第一信息组、所述第二信息组和所述第三信息组中共同的目标信息，将所述共同的目标信息推送给所述目标用户。
[0012]可选的，所述方法还包括：
[0013]获取所述目标年龄段内已有目标信息的多个用户的年收入水平以及已有可用资产；
[0014]利用所述多个用户的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第一ChatGPT模型；
[0015]利用所述多个用户的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第二ChatGPT模型。
[0016]可选的，所述获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类
型，具体包括：
[0017]接收到目标用户的请求时，显示数据收集界面，接收所述目标用户在所述数据收集界面输入的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型。
[0018]可选的，所述利用所述多个用户的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第一ChatGPT模型，具体包括：
[0019]将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用所述第二用户组的年收入水平以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第一ChatGPT模型；
[0020]所述利用所述多个用户的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第二ChatGPT模型，具体包括：
[0021]将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用所述第二用户组的已有可用资产以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第二ChatGPT模型。
[0022]第二方面，本申请提供一种信息推送装置，包括：
[0023]第一获取模块，用于获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型；
[0024]筛选模块，用于在所述目标用户的年龄处于目标年龄段内时，筛选与所述目标用户的风险偏好类型匹配的第一信息组；
[0025]第一输出模块，用于将所述目标用户的年收入水平输入第一ChatGPT模型，所述第一ChatGPT模型输出与所述目标用户的年收入水平匹配的第二信息组，所述第一ChatGPT是根据所述目标年龄段内的多个用户的年收入水平以及已有目标信息训练获得的；
[0026]第二输出模块，用于将所述目标用户的已有可用资产输入第二ChatGPT模型，所述第二ChatGPT模型输出与所述目标用户的已有可用资产匹配的第三信息组，所述第二ChatGPT模型是根据所述目标年龄段内的多个用户的已有可用资产以及已有目标信息训练获得的；
[0027]推送模块，用于筛选所述第一信息组、所述第二信息组和所述第三信息组中共同的目标信息，将所述共同的目标信息推送给所述目标用户。
[0028]可选的，所述装置还包括：
[0029]第二获取模块，用于获取所述目标年龄段内已有目标信息的多个用户的年收入水平以及已有可用资产；
[0030]第一建立模块，用于利用所述多个用户的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第一ChatGPT模型；
[0031]第二建立模块，用于利用所述多个用户的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第二ChatGPT模型。
[0032]可选的，所述第一获取模块具体用于，接收到目标用户的请求时，显示数据收集界面，接收所述目标用户在所述数据收集界面输入的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型。
[0033]可选的，所述第一建立模块具体用于，将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用
所述第二用户组的年收入水平以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第一ChatGPT模型；
[0034]所述第二建立模块具体用于，将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用所述第二用户组的已有可用资产以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第二ChatGPT模型。
[0035]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；
[0036]存储器用于存储指令；处理器用于调用存储器中的指令执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的信息推送方法。
[0037]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计算机指令，当电子设备的至少一个处理器执行该计算机指令时，电子设备执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的信息推送方法。
[0038]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，当电子设备的至少一个处理器本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型；所述目标用户的年龄处于目标年龄段内时，筛选与所述目标用户的风险偏好类型匹配的第一信息组；将所述目标用户的年收入水平输入第一ChatGPT模型，所述第一ChatGPT模型输出与所述目标用户的年收入水平匹配的第二信息组，所述第一ChatGPT是根据所述目标年龄段内的多个用户的年收入水平以及已有目标信息训练获得的；将所述目标用户的已有可用资产输入第二ChatGPT模型，所述第二ChatGPT模型输出与所述目标用户的已有可用资产匹配的第三信息组，所述第二ChatGPT模型是根据所述目标年龄段内的多个用户的已有可用资产以及已有目标信息训练获得的；筛选所述第一信息组、所述第二信息组和所述第三信息组中共同的目标信息，将所述共同的目标信息推送给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标年龄段内已有目标信息的多个用户的年收入水平以及已有可用资产；利用所述多个用户的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第一ChatGPT模型；利用所述多个用户的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第二ChatGPT模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型，具体包括：接收到目标用户的请求时，显示数据收集界面，接收所述目标用户在所述数据收集界面输入的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个用户的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第一ChatGPT模型，具体包括：将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的年收入水平以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用所述第二用户组的年收入水平以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第一ChatGPT模型；所述利用所述多个用户的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，获得第二ChatGPT模型，具体包括：将所述多个用户分为第一用户组和第二用户组，利用所述第一用户组的已有可用资产以及已有目标信息对ChatGPT模型进行训练，利用所述第二用户组的已有可用资产以及已有目标信息对训练后的ChatGPT模型进行验证，验证通过后，获得第二ChatGPT模型。5.一种信息推送装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标用户的年龄、年收入水平、已有可用资产以及风险偏好类型；筛选模块，用...
【专利技术属性】
技术研发人员：段建利，孙佳，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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