业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

技术编号:39954829 阅读:11 留言:0更新日期:2024-01-08 23:35
本申请涉及一种业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,通过获取目标用户的用户信息,并基于用户信息,确定评价因素集合,针对评价因素集合中的每一个评价因素,根据用户信息,确定评价因素相应的数据代码,根据所有的数据代码,获得序列数据,基于序列数据和预先训练的神经网络模型,确定目标用户的用户类群,基于用户类群,向目标用户推送相应的业务推荐消息,能够实现用户类群的准确划分,以准确进行业务推送。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能,特别是涉及一种业务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


技术介绍

1、随着金融科技的逐步发展,越来越多的金融机构开始采用线上办理业务的方式,用户在进行线上业务办理时,往往需要上传部分用户信息以进行身份识别。金融机构在对这些用户信息进行管理时,通常需要由人工对用户信息进行更新维护,并基于大量的用户信息,对用户进行类群划分,以针对不同类群的用户进行指定业务的推荐。然而,由于不同人对于类群划分的标准不一致,容易导致类群划分出现偏差,容易导致业务处理出现错误。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够准确进行业务推送的业务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面,本申请提供了一种业务处理方法,该方法包括:

3、获取目标用户的用户信息,并基于用户信息,确定评价因素集合;

4、针对评价因素集合中的每一个评价因素,根据用户信息,确定评价因素相应的数据代码;

5、根据所有的数据代码本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种业务处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户信息,确定评价因素集合,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户信息,确定所述评价因素相应的数据代码,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的训练过程,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述序列数据和预先训练的神经网络模型,确定所述目标用户的用户类群,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户类群,向所述目标用户推送相应的...

【技术特征摘要】

1.一种业务处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户信息,确定评价因素集合,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户信息,确定所述评价因素相应的数据代码,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的训练过程,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述序列数据和预先训练的神经网络模型,确定所述目标用户的用户类群,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户类...

【专利技术属性】
技术研发人员:蔡晓东
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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