[发明专利]投资推荐信息的推送方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种投资推荐信息的推送方法，其特征在于，包括：

获取目标客户的风险评估能力问卷的做答结果以及个人征信信息；

利用所述做答结果判断所述目标客户的第一风险评估等级；

根据所述个人征信信息中的历史资金信息确定所述目标客户的第二风险评估等级；

依据所述第一风险评估等级和所述第二风险评估等级，向所述目标客户对应的客户端发送投资推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述做答结果判断所述目标客户的第一风险评估等级，具体包括：

获取所述风险评估能力问卷对应的第一评判标准，其中，所述第一评判标准包括所述风险评估能力问卷中各个调查项的权重配比，以及各分值区间与客户风险评估等级间的第一映射关系；

按照所述权重配比计算所述目标客户的第一问卷评分；

判断所述第一问卷评分对应的第一分值区间；

确定所述目标客户的所述第一分值区间对应所述第一映射关系中的所述第一客户风险等级。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述个人征信信息中的历史资金信息确定所述目标客户的第二风险评估等级，具体包括：

获取所述历史资金信息中的历史投资信息；

确定所述风险评估能力问卷中与所述历史投资信息相关的相关调查项；

重新配置所述第一评判标准中所述相关调查项的权重配比，进一步得到第二评判标准；

按照所述第二评判标准中的权重配比计算所述目标客户的第二问卷评分；

判断所述第二问卷评分对应的第二分值区间；

确定所述目标客户的所述第二分值区间对应所述第一映射关系中的所述第二客户风险等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一风险评估等级和所述第二风险评估等级，向所述目标客户对应的客户端发送投资推荐信息，具体包括：

在数据库中获取包含个人征信信息和对应客户风险等级信息的样本数据；

依据所述样本数据创建用户画像分析模型；

利用所述用户画像分析模型确定所述目标客户的用户画像；

依据所述用户画像和所述第一风险评估等级、所述第二风险评估等级，向所述目标客户对应的客户端发送投资推荐信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述样本数据创建用户画像分析模型，具体包括：

对所述样本数据进行数据平滑处理；

将所述样本数据对应的用户画像作为标签信息Y，处理后的所述样本数据作为特征信息X，创建模型训练集；

通过所述模型训练集训练得到所述用户画像分析模型；

对所述用户画像分析模型进行学习处理，确定所述特征信息X和所述标签信息Y之间的第二映射关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户画像分析模型确定所述目标客户的用户画像，具体包括：

将所述目标客户的所述个人征信信息以及所述第一客户风险等级，与所述用户画像分析模型中的所述特征信息X进行匹配；

若匹配成功，则利用匹配的所述特征信息X和所述第二映射关系，确定所述目标客户的第一用户画像；

将所述目标客户的所述个人征信信息以及所述第二客户风险等级，与所述用户画像分析模型中的所述特征信息X进行匹配；

若匹配成功，则利用匹配的所述特征信息X和所述第二映射关系，确定所述目标客户的第二用户画像。