[发明专利]基于人工智能的金融理财信息处理方法及装置

说明书

本公开是关于一种基于人工智能的金融理财信息处理方法及装置。该方法包括：获取不同用户的多个历史理财信息，由预设机器学习算法对该多个历史理财信息进行机器学习训练确定一理财习惯模型；接收一用户的当前理财信息，根据该理财习惯模型对该当前理财信息进行处理，以确定该当前理财信息对应的该用户的理财习惯信息；根据该理财习惯信息确定对应的理财产品信息，并将该理财产品信息推送至客户端，以使用户在客户端接收到该理财产品信息。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的金融理财信息处理方法及装置。

背景技术

目前在金融理财服务的软件中，当用户开启软件后即可观察到服务器推送的金融理财信息。但是，服务器所推送的理财信息一般为预先设置好的，每个用户所得到的信息基本相同。对于一些用户而言，服务器统一推送的理财信息很可能与其理财的意愿不符，也即现有技术中无法根据用户的潜在理财需求而较为准确地向用户提供其所希望获取到的金融理财信息，针对性较差。因此，有必要提供一种新的技术方案改善上述方案中存在的一个或者多个问题。

发明内容

本公开的目的在于提供一种基于人工智能的金融理财信息处理方法及装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于人工智能的金融理财信息处理方法，该方法包括：

获取不同用户的多个历史理财信息，由预设机器学习算法对该多个历史理财信息进行机器学习训练确定一理财习惯模型；

接收一用户的当前理财信息，根据该理财习惯模型对该当前理财信息进行处理，以确定该当前理财信息对应的该用户的理财习惯信息；

根据该理财习惯信息确定对应的理财产品信息，并将该理财产品信息推送至客户端，以使用户在客户端接收到该理财产品信息。

本公开的实施例中，该方法还包括：

获取该当前理财信息对应的该用户的人脸影像信息，根据预设的情绪识别模型对该人脸影像信息进行处理，以确定该用户的当前情绪类别；

根据该当前情绪类别和所述理财习惯信息确定对应的理财产品信息。

本公开的实施例中，所述情绪识别模型由所述预设机器学习算法对多个具有不同情绪的人脸图像进行机器学习训练而得到。

本公开的实施例中，所述历史理财信息和当前理财信息均包括投资金额、投资收益率和投资期限。

本公开的实施例中，所述预设机器学习算法至少包括支持向量机(SVM，SupportVector Machine)算法。

本公开的实施例中，所述理财习惯信息包括投资金额的权重值、投资收益率的权重值和投资期限的权重值。

本公开的实施例中，所述理财产品信息包括理财产品名称和理财收益率。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于人工智能的金融理财信息处理装置，该装置包括：

理财模型确定模块，用于获取不同用户的多个历史理财信息，由预设机器学习算法对该多个历史理财信息进行机器学习训练确定一理财习惯模型；

理财习惯确定模块，用于接收一用户的当前理财信息，根据该理财习惯模型对该当前理财信息进行处理，以确定该当前理财信息对应的该用户的理财习惯信息；以及

理财信息推送模块，用于根据该理财习惯信息确定对应的理财产品信息，并将该理财产品信息推送至客户端，以使用户在客户端接收到该理财产品信息。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述基于人工智能的金融理财信息处理方法的步骤。