[发明专利]理财产品推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种理财产品推荐方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取第一理财产品的客户推荐模型的特征空间；根据所述特征空间中的各特征分别在所述第一理财产品的客户样本上的取值以及在第二理财产品的客户样本上的取值，确定所述第一理财产品和所述第二理财产品的共有特征、所述第一理财产品的特有特征以及所述第二理财产品的特有特征；分别对所述第一理财产品的客户样本和所述第二理财产品的客户样本进行特征编码，得到合并后的客户样本；根据所述合并后的客户样本、所述特征空间以及预设的机器学习算法训练出所述第二理财产品的客户推荐模型。本发明有助于缩短新发行理财产品的客户推荐模型的训练时间。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种理财产品推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网信息时代的到来，在线营销数据日益增多，理财产品不断向多样化发展。目前可以针对理财产品建立对应的理财产品推荐模型，理财产品推荐模型可以为理财经理推荐潜在客户，进而理财经理对客户进行营销。高效准确的推荐模型可以大大提高客户经理的营销效率，节省人力成本。目前理财产品推荐模型存在建模门槛高、建模周期长、数据孤岛、冷启动等问题，随着金融机构发行新的理财产品的频率变高，如何高效建立新产品的推荐模型，尽快为金融机构客户经理推荐精准的投资客户是本领域的一个问题。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的技术问题，提出了一种理财产品推荐方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种理财产品推荐方法，该方法包括：

获取第一理财产品的客户推荐模型的特征空间；

根据所述特征空间中的各特征分别在所述第一理财产品的客户样本上的取值以及在第二理财产品的客户样本上的取值，确定所述第一理财产品和所述第二理财产品的共有特征、所述第一理财产品的特有特征以及所述第二理财产品的特有特征；

根据所述共有特征、所述第一理财产品的特有特征以及所述第二理财产品的特有特征生成所述第二理财产品对应的特征空间；

基于所述第二理财产品对应的特征空间分别对所述第一理财产品的客户样本和所述第二理财产品的客户样本进行特征编码，得到合并后的客户样本；

根据所述合并后的客户样本、所述第二理财产品对应的特征空间以及预设的机器学习算法训练出所述第二理财产品的客户推荐模型，以根据所述第二理财产品的客户推荐模型确定所述第二理财产品对应的推荐客户。

可选的，所述特征空间包含：连续型特征；

所述根据所述特征空间中的各特征分别在所述第一理财产品的客户样本上的取值以及在第二理财产品的客户样本上的取值，确定所述第一理财产品和所述第二理财产品的共有特征、所述第一理财产品的特有特征以及所述第二理财产品的特有特征，包括：

根据各所述连续型特征分别在所述第一理财产品的客户样本上的取值和在第二理财产品的客户样本上的取值分别计算每个所述连续型特征各自对应的群体稳定性指标；

根据所述群体稳定性指标确定所述第一理财产品与所述第二理财产品的共有的连续型特征。

可选的，所述特征空间包含：离散型特征；

所述根据所述特征空间中的各特征分别在所述第一理财产品的客户样本上的取值以及在第二理财产品的客户样本上的取值，确定所述第一理财产品和所述第二理财产品的共有特征、所述第一理财产品的特有特征以及所述第二理财产品的特有特征，包括：

判断离散型特征在所述第一理财产品的客户样本上的取值与该离散型特征在第二理财产品的客户样本上的取值是否垂直隔离；

若否，则判断该离散型特征为所述第一理财产品与所述第二理财产品的共有的离散型特征。