[发明专利]一种理财产品信息的处理方法及系统

说明书

本发明提供一种理财产品信息的处理方法及系统，获取待购买理财产品的理财产品信息；将理财产品信息作为预测模型的输入进行收益预测和风险预测，得到第一收益预测值和第一风险预测值；根据预设的收益评估规则和风险评估规则，确定待购买理财产品的第二收益预测值和第二风险预测值；基于第一收益预测值和第二收益预测值计算，以及基于第一风险预测值和第二风险预测值计算，分别得到待购买理财产品的最终收益预测值和最终风险预测值。该方案中，基于采用不同方式得到的收益预测值和风险预测值计算，得到最终收益预测值和最终风险预测值，提高预测准确度。将最终收益预测值和最终风险预测值展示给用户，提高用户的购买意愿和购买体验。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种理财产品信息的处理方法及系统。

背景技术

随着金融行业的发展，用户也逐渐意识到理财的重要性。用户的理财方式通常为购买理财产品，因此用户极为关注理财产品的风险和收益。

目前用户购买理财产品的方式分为线下购买和线上购买，但不论是线下购买还是线上购买，都仅仅提醒用户所购买的理财产品存在购买风险，并未告知用户具体的收益和风险情况，严重影响用户的购买意愿和购买体验。

因此，目前亟需一种理财产品信息的处理方法，以提高用户购买理财产品的意愿和购买体验。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种理财产品信息的处理方法及系统，以提高用户购买理财产品的意愿和购买体验。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开一种理财产品信息的处理方法，所述方法包括：

获取待购买理财产品的理财产品信息；

将所述理财产品信息作为预测模型的输入进行收益预测和风险预测，得到所述待购买理财产品的第一收益预测值和第一风险预测值，所述预测模型基于理财样本数据训练神经网络模型得到；

根据预设的收益评估规则和风险评估规则，确定所述待购买理财产品的第二收益预测值和第二风险预测值；

基于所述第一收益预测值和所述第二收益预测值计算，得到所述待购买理财产品的最终收益预测值，以及基于所述第一风险预测值和第二风险预测值计算，得到所述待购买理财产品的最终风险预测值。

优选的，所述预测模型的训练过程包括：

获取理财样本数据中每一样本产品的历史收益数据和历史风险数据；

将所述历史收益数据和所述历史风险数据输入预设的GA-BP神经网络模型，结合遗传算法训练所述GA-BP神经网络模型直至收敛，得到所述预测模型。

优选的，所述根据预设的收益评估规则和风险评估规则，确定所述待购买理财产品的第二收益预测值和第二风险预测值，包括：

利用多条预设的收益评估规则，依次判断所述理财产品信息是否符合所述收益评估规则，每符合一条所述收益评估规则增加对应的收益分值；

利用多条预设的风险评估规则，依次判断所述理财产品信息是否符合所述风险评估规则，每符合一条所述风险评估规则增加对应的风险分值；

利用最终得到的所述收益分值，确定所述待购买理财产品的第二收益预测值；

利用最终得到的所述风险分值，确定所述待购买理财产品的第二风险预测值。

优选的，所述基于所述第一收益预测值和所述第二收益预测值计算，得到所述待购买理财产品的最终收益预测值，以及基于所述第一风险预测值和第二风险预测值计算，得到所述待购买理财产品的最终风险预测值，包括：

利用S＝q1*A+q2*B，计算所述待购买理财产品的最终收益预测值；