[发明专利]一种提供个性化交互方式的方法、装置和电子设备

说明书

本发明公开了一种提供个性化交互方式的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，包括：获取非活跃用户特征数据；将所述非活跃用户特征数据输入随借随还偏好模型，计算提供随借随还的还款方式后非活跃用户的动支概率；基于所述动支概率筛选出目标用户；向所述筛选的目标用户提供个性化交互方式。本发明能够通过随借随还偏好模型计算增加随借随还的还款方式后非活跃用户的动支概率，通过在APP前端增加随借随还的还款方式，促进非活跃用户借款。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种提供个性化交互方式的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

目前互联网金融产品可以提供的还款方式一共有三种：等本等息，等额本金以及先息后本。其中，一期的等额本金还款方式也叫做随借随还，该产品的特点就是比较灵活方便，用户在还款期限之前的任意时间点都可以进行提前还款，息费按照实际使用天数来计算。但是这种方式对余额留存与收益影响比较大，所以在用户授信的时候，一般只会给用户开通等本等息一种还款方式。

随借随还的还款方式在一定程度上能够提高用户的活跃度，但是，由于其对收益影响较大，不能向全部授信用户开通此还款方式。因此，可通过增加随借随还的还款方式作为促进少量不活跃用户的借款行为。

但是，现有技术中，缺少可执行的方法以及可利用的模型筛选不活跃的用户，且保证该部分用户的动支率较高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何通过建立随借随还偏好模型，筛选非活跃用户中动支概率较高的用户，以及保证互联网金融平台的收益。

本发明的一方面提供一种提供个性化交互方式的方法，其特征在于，包括：获取非活跃用户特征数据；将所述非活跃用户特征数据输入随借随还偏好模型，计算提供随借随还的还款方式后非活跃用户的动支概率；基于所述动支概率筛选出目标用户；向所述筛选的目标用户提供个性化交互方式。

根据本发明的一种优选实施方式，所述向所述筛选的目标用户提供个性化交互方式的步骤，进一步包括：

通过所述目标用户的第三方应用程序，向所述筛选的目标用户提供随借随还的还款方式。

根据本发明的一种优选实施方式，所述基于所述动支概率筛选出目标用户的步骤，进一步包括：

确定动支概率阈值；

确定预设规则，所述预设规则为所述动支概率大于所述动支概率阈值；

将动支概率、动支概率阈值代入预设规则，筛选出目标用户。

根据本发明的一种优选实施方式，还包括：获取非活跃用户特征数据的来源，所述非活跃用户特征数据的来源包括：征信数据、和/或通讯录关系网数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述将所述非活跃用户特征数据输入随借随还偏好模型，计算提供随借随还的还款方式后非活跃用户的动支概率的步骤，进一步包括：

从集成学习算法中选取随机森林二元分类算法作为随借随还偏好模型的算法；

将所述非活跃用户特征数据输入随借随还偏好模型，通过随机森林二元分类算法，计算提供随借随还的还款方式后非活跃用户的动支概率。

根据本发明的一种优选实施方式，还包括：基于历史非活跃用户特征数据构建随借随还偏好模型。

根据本发明的一种优选实施方式，所述基于历史非活跃用户特征数据构建随借随还偏好模型的步骤，进一步包括：

获取历史非活跃用户数据；

从所述历史非活跃用户数据中筛选出历史非活跃用户特征数据；

基于所述历史非活跃用户特征数据构建随借随还偏好模型；