[发明专利]一种金融服务平台产品个性化推荐方法及系统

说明书

本发明涉及大数据技术领域，具体提供了一种金融服务平台产品个性化推荐方法。一种金融服务平台产品个性化推荐方法，分为以下步骤：S1、创建用户画像，包括以下三个部分：S101、收集数据，S102、分析数据，S103、形成画像；S2、金融产品推荐，包括以下两部分：S201、用户提交需求，S202、金融产品推荐功能。与现有技术相比，本发明的金融服务平台产品个性化推荐方法，使产品的推荐更加准确。对于拥有庞大数据量的机构或企业，使用此方法可提高金融服务平台效率，具有良好的推广价值。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体提供一种金融服务平台产品个性化推荐方法及系统。

背景技术

大数据时代的快速发展，使得许多机构、企业需要维护或分析的数据量不断庞大，金融服务行业更加需要对用户进行精准而定向的分析画像，传统落后的数据使用无法适应当前的大数据量。大部分数据存放在数据库中，而得不到有效利用，抽取相关数据费时费力。目前金融服务平台大多需要用户自己逐个了解产品的详细情况，即耽误时间由花费了很多的精力；此外，用户画像有一定的局限性，如部分数据的缺失、数据时效性低等问题。

发明内容

本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的金融服务平台产品个性化推荐方法。

本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的金融服务平台产品个性化推荐系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种金融服务平台产品个性化推荐方法，分为以下步骤：

S1、创建用户画像，包括以下三个部分：

S101、收集数据，

S102、分析数据，

S103、形成画像；

S2、金融产品推荐，包括以下两部分：

S201、用户提交需求，

S202、金融产品推荐功能。

进一步的，在步骤S101收集数据中，通过网络爬虫技术爬取或与政府部门合作获取与金融相关的政府数据，这些数据主要来自公安部门、工商部门和税务部门，上述三个政府部门数据的标准有一定差异，取得数据后要进行初步的处理筛选，处理筛选包括各个部门数据关联和数据缺失率统计。

进一步的，在步骤S102分析数据中，通过趋势分析法、对比分析法、象限分析法或交叉分析法，对已有数据进行初步分析，数据分析的标准建立在对用户设定的各项指标的基础之上，

收入能力与固定资产可根据特定的指标划分为强、较强、一般、较差和差，通过对用户各项相关数据的分析，将处理后的数据转化为各个指标，数据分析的过程中也要同时统计每个特别用户的数据缺失情况。

进一步的，在步骤S103形成画像中，在经过分析数据步骤之后，得到该用户的各项指标以及数据的缺失率，非关键数据缺失率低于12％时，用户画像才有较高的准确性，根据数据分析得到的债务偿还能力、年收入等级和个人资产量，再结合金融产品针对用户群体、信用或抵押方式、贷款金融高低的特性，对用户进行画像。

进一步的，在步骤S201金融机构面向用户的金融平台中，会为用户提供需求提交功能，当用户难以在短时间选择自己想要的金融产品时，用户可以向系统提交自己的需求，提交的需求与金融产品的相关信息有关时，将用户的需求与用户画像结合，向用户推荐更有可能让用户满意并选择的产品。

进一步的，在步骤S202中，拥有了用户画像，对已有金融产品进行筛选，根据用户的各项指标情况及指标的重要程度、以及已用产品的情况，筛选出更可能符合用户实际需求的产品，并根据可能性排序推荐给用户。