一种金融产品购买预测方法、装置及电子设备与流程

技术特征：
1.一种金融产品购买预测方法，其特征在于，所述方法包括：将原始客群中每个客户的特征信息输入预先训练好的客群预选模型，得到对目标金融产品具有购买预期的客群以及所述具有购买预期的客群中每个客户的预选评分；根据所述具有购买预期的客群中每个客户的属性信息，确定每个所述客户的属性评分；根据每个所述客户的预选评分以及属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将原始客群中每个客户的特征信息输入预先训练好的客群预选模型之前，所述方法还包括：以购买过所述目标金融产品的目标客群中各客户的特征信息作为训练标签，将样本客群中各客户的特征信息输入原始模型中，训练得到所述客群预选模型，其中，所述目标客群中的客户以及所述样本客群中的客户是从所述原始客群中筛选得到的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述客户的属性包括以下至少一种：固有属性、金融属性、购买行为属性；所述根据所述具有购买预期的客群中每个客户的属性信息，确定每个所述客户的属性评分包括：根据所述具有购买预期的客群中每个客户的固有属性，获取每个所述客户的固有属性评分；和/或根据所述具有购买预期的客群中每个客户的金融属性，获取每个所述客户的金融属性评分；和/或根据所述具有购买预期的客群中每个客户的购买行为属性，获取每个所述客户的购买行为属性评分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述客户的固有属性包括以下至少一种：姓名、性别、年龄、学历、身高、体重、身份证号、手机号码、职业；所述根据所述具有购买预期的客群中每个客户的固有属性，获取每个所述客户的固有属性评分包括：根据购买过所述目标金融产品的目标客群中各客户的每个固有属性的属性值，计算每个所述固有属性的各属性值的评分；对于所述具有购买预期的客群中每个客户，将所述客户的每个固有属性的属性值的评分之间的乘积作为所述客户的固有属性评分。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述客户的金融属性包括效益型属性和成本型属性；所述根据所述具有购买预期的客群中每个客户的金融属性，获取每个所述客户的金融属性评分包括：根据以下金融属性评分计算公式计算每个所述客户的金融属性评分：其中，
fa表示金融属性评分；s
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表示第i个效益型属性值；d
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表示第i个成本型属性值；n1表示效益型属性的总数量；n2表示成本型属性的总数量。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述客户的购买行为属性包括以下至少一种：目标金融产品的最晚购买时间、目标金融产品的持有时长、目标金融产品的总购买额、目标金融产品的购买次数；所述根据所述具有购买预期的客群中每个客户的购买行为属性，获取每个所述客户的购买行为属性评分包括：根据以下购买行为属性评分公式计算每个所述客户的购买行为属性评分：其中，be表示购买行为属性评分；l
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表示第i个购买行为属性值；n表示购买行为属性的总数量。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述客户的属性评分以及预选评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值包括：根据每个所述客户的预选评分、固有属性评分和/或金融属性评分和/或购买行为属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据每个所述客户的预选评分以及属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值之后，所述方法还包括：根据每个所述客户对目标金融产品的购买预期值，确定所述目标金融产品的推荐客群；针对所述推荐客群中的客户，对所述目标金融产品进行营销。9.一种金融产品购买预测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于将原始客群中每个客户的特征信息输入预先训练好的客群预选模型，得到对目标金融产品具有购买预期的客群以及所述具有购买预期的客群中每个客户的预选评分；第一确定模块，用于根据所述具有购买预期的客群中每个客户的属性信息，确定每个所述客户的属性评分；第二确定模块，用于根据每个所述客户的预选评分以及属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：模型训练模块，用于以购买过所述目标金融产品的目标客群中各客户的特征信息作为训练标签，将样本客群中各客户的特征信息输入原始模型中，训练得到所述客群预选模型，其中，所述目标客群中的客户以及所述样本客群中的客户是从所述原始客群中筛选得到的。11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述客户的属性包括以下至少一种：固有
属性、金融属性、购买行为属性；所述第一确定模块包括：第一获取单元，用于根据所述具有购买预期的客群中每个客户的固有属性，获取每个所述客户的固有属性评分；和/或第二获取单元，用于根据所述具有购买预期的客群中每个客户的金融属性，获取每个所述客户的金融属性评分；和/或第三获取单元，用于根据所述具有购买预期的客群中每个客户的购买行为属性，获取每个所述客户的购买行为属性评分。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述客户的固有属性包括以下至少一种：姓名、性别、年龄、学历、身高、体重、身份证号、手机号码、职业；所述第一获取单元具体用于：根据购买过所述目标金融产品的目标客群中各客户的每个固有属性的属性值，计算每个所述固有属性的各属性值的评分；对于所述具有购买预期的客群中每个客户，将所述客户的每个固有属性的属性值的评分之间的乘积作为所述客户的固有属性评分。13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述客户的金融属性包括效益型属性和成本型属性；所述第二获取单元具体用于：根据以下金融属性评分计算公式计算每个所述客户的金融属性评分：其中，fa表示金融属性评分；s
i
表示第i个效益型属性值；d
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表示第i个成本型属性值；n1表示效益型属性的总数量；n2表示成本型属性的总数量。14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述客户的购买行为属性包括以下至少一种：目标金融产品的最晚购买时间、目标金融产品的持有时长、目标金融产品的总购买额、目标金融产品的购买次数；所述第三获取单元具体用于：根据以下购买行为属性评分公式计算每个所述客户的购买行为属性评分：其中，be表示购买行为属性评分；l
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表示第i个购买行为属性值；n表示购买行为属性的总数量。15.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块具体用于：
根据每个所述客户的预选评分、固有属性评分和/或金融属性评分和/或购买行为属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值。16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第三确定模块，用于根据每个所述客户对目标金融产品的购买预期值，确定所述目标金融产品的推荐客群；营销模块，用于针对所述推荐客群中的客户，对所述目标金融产品进行营销。17.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种金融产品购买预测方法、装置及电子设备，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：将原始客群中每个客户的特征信息输入预先训练好的客群预选模型，得到对目标金融产品具有购买预期的客群以及所述具有购买预期的客群中每个客户的预选评分；根据所述具有购买预期的客群中每个客户的属性信息，确定每个所述客户的属性评分；根据每个所述客户的预选评分以及属性评分，确定所述客户对所述目标金融产品的购买预期值。本发明提供的金融产品购买预测方法、装置及电子设备，能够得到客户对目标金融产品的购买预期值，从而实现对所述目标金融产品的客户群体的精准定位，为特定客户营销精准匹配的金融产品。为特定客户营销精准匹配的金融产品。为特定客户营销精准匹配的金融产品。


技术研发人员：李祯 张秀娟 张翠云 倪鹏
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2021.07.13
技术公布日：2021/10/19