[发明专利]一种债券产品的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种债券产品的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，本方案获取当前时刻之前的一段历史时间段内客户对待推荐债券的债券售卖数据；根据债券售卖数据，分别确定不同统计时段内待推荐债券在多个售卖维度下的售卖参数；对不同统计时段内的售卖参数进行融合，得到客户的售卖意愿参考参数；通过神经网络模型对售卖意愿参考参数进行特征提取，得到客户售卖待推荐债券的交易特征；通过神经网络模型进行待推荐债券的售卖概率预测，得到当前时刻之后的一段未来时间段内的售卖概率；若售卖概率大于预设概率阈值，则为客户分配待推荐债券的售卖对接人，从而减少了债券交易过程中所花费的时间成本以及人力成本。

技术领域

本申请涉及金融技术领域，具体涉及一种债券产品的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，银行间债券市场逐渐称为中国债券市场的主体，在该市场中商业银行等金融机构为主要参与者。目前业内在银行债券市场中通常采用双边谈判的成交模式，即由客户经理与持有债券的卖方客户进行沟通，以了解其目前所持有债券的具体情况，以及了解其所持有的债券的卖出意愿，并进而在明确其存在卖出意愿时客户经理再基于该债券的具体情况找到当前有购买需求的买方客户进行推荐，从而通过客户经理的点对点沟通，来达成债券的交易。

但由于卖方客户有时存在较多债券，倘若客户经理针对每一债券分别与卖方客户进行沟通，无疑会在债券交易过程中花费巨大时间成本以及人力成本。

发明内容

本申请实施例提供一种债券产品的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，可以减少债券交易过程中所花费的时间成本以及人力成本。

本申请实施例提供了一种债券产品的推荐方法，包括：

获取当前时刻之前的一段历史时间段内客户对待推荐债券的债券售卖数据；

根据上述债券售卖数据，分别确定不同统计时段内待推荐债券在多个售卖维度下的售卖参数，其中，不同统计时段均包括上述历史时间段的结束时刻，且距离上述结束时刻的时长不同；

对不同统计时段内的售卖参数进行融合，得到上述客户的售卖意愿参考参数；

通过神经网络模型对上述售卖意愿参考参数进行特征提取，得到上述客户售卖上述待推荐债券的交易特征；

通过上述神经网络模型基于上述客户售卖上述待推荐债券的交易特征，进行上述待推荐债券的售卖概率预测，得到上述当前时刻之后的一段未来时间段内的售卖概率；

若上述售卖概率大于预设概率阈值，则为上述客户分配上述待推荐债券的售卖对接人。

相应的，本申请实施例还提供了一种债券产品的推荐装置，包括：

数据获取模块，用于获取当前时刻之前的一段历史时间段内客户对待推荐债券的债券售卖数据；

参数确定模块，用于根据上述债券售卖数据，分别确定不同统计时段内待推荐债券在多个售卖维度下的售卖参数，其中，不同统计时段均包括上述历史时间段的结束时刻，且距离上述结束时刻的时长不同；

参数融合模块，用于对不同统计时段内的售卖参数进行融合，得到上述客户的售卖意愿参考参数；

特征提取模块，用于通过神经网络模型对上述售卖意愿参考参数进行特征提取，得到上述客户售卖上述待推荐债券的交易特征；

预测模块，用于通过上述神经网络模型基于上述客户售卖上述待推荐债券的交易特征，进行上述待推荐债券的售卖概率预测，得到上述当前时刻之后的一段未来时间段内的售卖概率；

分配模块，用于若上述售卖概率大于预设概率阈值，则为上述客户分配上述待推荐债券的售卖对接人。

在一些实施例中，上述债券产品的推荐装置还包括状态确定模块和模型构建模块；