[发明专利]产品匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品

说明书

本申请涉及一种产品匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。通过获取用户的历史行为数据和账户收支数据，并将历史行为数据和账户收支数据输入预设分类模型，获得用于表征用户的抗金融风险能力的用户等级；根据用户等级，从产品数据库中确定与用户匹配的第一目标产品；其中，历史行为数据包括用户对于金融产品的历史搜索记录以及历史浏览记录，产品数据库中包括多个具有标签信息的金融产品；即通过对用户对金融产品的历史搜索记录和历史浏览记录进行分析，以及对用户的历史账户收支数据进行分析，来确定用户的抗金融风险等级，进而根据用户的抗金融风险等级为用户匹配更合适的金融产品，提高了金融产品与用户的匹配程度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在金融行业，为了满足用户多样性的理财需求，不同类型的金融产品越来越多，比如银行根据用户的不同需求设定的不同类型的金融理财产品以及不同类型的存款产品等，对于银行来说，如何高效地将金融产品推销至客户是当下亟待解决的重要问题。

传统技术中，在进行金融产品推销时，通常是当用户走进银行营业网点时，通过银行的柜面营销人员为用户推销不同的金融产品；或者，通过银行的客户端(即用户终端上的银行客户端)向用户推送不同的金融产品。

然而，现有金融产品的推销方式针对性不强，存在向用户推销的金融产品与用户的匹配程度较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品与用户的匹配程度的产品匹配方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种产品匹配方法。该方法包括：

获取用户的历史行为数据和账户收支数据；该历史行为数据包括用户对于金融产品的历史搜索记录以及历史浏览记录；

将历史行为数据和账户收支数据输入预设分类模型，获得用户的用户等级；该用户等级用于表征用户的抗金融风险能力；

根据用户等级，从产品数据库中确定与用户匹配的第一目标产品；其中，产品数据库中包括多个具有标签信息的金融产品。

在其中一个实施例中，将历史行为数据和账户收支数据输入预设分类模型，获得用户的用户等级，包括：

获取用户的特征向量；该用户的特征向量包括基于历史行为数据生成的第一特征向量和基于账户收支数据形成的第二特征向量；

将该特征向量输入至预设分类模型，获得用户的用户等级；其中，该预设分类模型为采用多个样本特征向量及其对应的等级标签对初始分类模型进行训练获得的。

在其中一个实施例中，获取用户的特征向量，包括：

对历史搜索记录进行特征提取，获得第一特征子向量；该第一特征子向量中的特征值包括搜索时间、搜索设备以及搜索关键词；

对历史浏览记录进行特征提取，获得第二特征子向量；该第二特征子向量中的特征值包括浏览时间、浏览设备以及历史浏览产品类型；第一特征向量包括第一特征子向量和第二特征子向量；

基于账户收支数据，获得第二特征向量；该第二特征向量中的特征值包括收入总额、支出总额以及单月最小收入额；

将第一特征子向量、第二特征子向量以及第二特征向量进行特征融合，获得用户的特征向量。

在其中一个实施例中，根据用户等级，从产品数据库中确定与用户匹配的第一目标产品，包括：

获取产品数据库中各金融产品的标签信息；该金融产品的标签信息包括产品类型、起购标准、风险等级、收益等级、年限中的至少一个；