一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法和系统与流程

1.本发明提出了一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法和系统，属于金融互联网服务技术领域。


背景技术：

2.目前，随着信息技术和直销银行的快速发展，各种理财产品(如基金、债券和存款等)的种类和数量急剧增长。但是，由于不同金融产品的质量和信用评价不同，使得用户需要花费大量时间在大量的金融产品中寻找自己感兴趣的产品，这对金融产品购买者的选择能力具有一定的挑战，现有金融产品推荐大多靠人工推荐，人工推荐浪费人工成本，而且很难在较短时间内熟悉和掌握客户对金融产品的偏好，因此，现有基于互联网的金融产品服务平台多存在推荐产品准确性和定位准确性较低的问题，进而导致为客户推荐的金融产品与用户的投资需求匹配度较低的情况发生。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法和系统，用以解决现有金融产品服务平台的产品筛选定位的准确性较低，导致为用户推荐的金融产品与用户的投资需求匹配度较低的问题，所采取的技术方案如下：一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法，所述金融产品推荐方法包括：根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
4.进一步地，根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型，包括：根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类型，将所述新增金融产品归类至
所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
5.进一步地，根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型，包括：根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；其中，所述金融产品的投资类型包括银行类投资、证券类投资、保险类投资、产权类投资、项目投融资和理财类投资等。
6.在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
7.进一步地，实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值，包括：从新注册用户在注册过程中填写的用户信息中提取所述新注册用户的用户基本信息，其中，所述用户基本信息包括预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型、可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围；根据所述新注册用户的用户基本信息中的可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围的数据信息，结合利用第一特征值模型计算获取每个所述新注册用户对应的产品需求特征值；其中，所述第一特征值模型如下：其中，w
max
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最大投资资本数对应数值；w
min
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最小投资资本数对应数值；wf表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
max
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最高风险收益率对应数值；q
min
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最低风险收益率对应数值；q0表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的风险收益率的平均值；n表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的产品总数；λi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的风险价值系数；ωi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；
从已投资用户的已投资的金融产品信息中获取投资关键信息，其中，所述投资关键信息包括持续投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率，以及，已放弃投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率；根据已投资用户的投资关键信息，结合利用第二特征值模型计算获取每个所述已投资用户对应的产品需求特征值；其中，所述第二特征值模型如下：其中，r
max
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最大投资资本数对应数值；r
min
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最小投资资本数对应数值；w
fm
表示已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益额；；q
ymax
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益率对应数值；q
ymin
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最低风险收益率对应数值；q
y0
表示所述已投资用户的持续投资产品中的所有金融产品的风险收益率的平均值；m表示所述已投资用户的持续投资产品中所有金融产品的产品总数；λj表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的风险价值系数；ωi表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；进一步地，结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品，包括：在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品；在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品；其中，在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品，包括：在所述新注册用户预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型中，根据所述新注册用户的可用投资资本数值范围，在所述金融产品子类中提取符合所述可用投资资本数值范围的金融产品作为候选金融产品；在所述候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述风险收益率和候选金融产品对应的投资成本获取每个所述候选金融产品的产品特征值；其中，所述产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示
金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；选取所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品，并将所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品作为所述符合用户产品需求的金融产品向所述新注册用户进行推荐；其中，在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品，包括：提取所述已投资用户的持续投资和新增投资的金融产品对应的投资类型，并从所述投资类型中获取与所述持续投资和新增投资的金融产品的投资资本数值范围相符的金融产品作为新增投资候选金融产品；在所述新增投资候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述新增投资候选金融产品对应的风险收益率和所述新增投资候选金融产品对应的投资成本获取每个所述新增投资候选金融产品的产品特征值；其中，所述新增投资候选金融产品的产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；选取所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品，并将所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品作为符合用户产品需求的金融产品向所述已投资用户进行推荐。
8.一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐系统，所述金融产品推荐系统包括：分类模块，用于根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；特征值获取模块，用于实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；筛选推荐模块，用于结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所
述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
9.进一步地，所述分类模块包括：类型获取模块，用于根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；提取模块，用于当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；类型确定模块，用于根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；产品归类模块，用于根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类型，将所述新增金融产品归类至所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
10.进一步地，所述类型获取模块包括：集合获取模块，用于根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；其中，所述金融产品的投资类型包括银行类投资、证券类投资、保险类投资、产权类投资、项目投融资和理财类投资等。
11.子类获取模块，用于在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；风险划分模块，用于针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
12.进一步地，所述特征值获取模块包括：基本信息提取模块，用于从新注册用户在注册过程中填写的用户信息中提取所述新注册用户的用户基本信息，其中，所述用户基本信息包括预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型、可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围；第一特征值获取模块，用于根据所述新注册用户的用户基本信息中的可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围的数据信息，结合利用第一特征值模型计算获取每个所述新注册用户对应的产品需求特征值；其中，所述第一特征值模型如下：其中，w
max
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最大投资资本数对
应数值；w
min
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最小投资资本数对应数值；wf表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
max
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最高风险收益率对应数值；q
min
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最低风险收益率对应数值；q0表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的风险收益率的平均值；n表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的产品总数；λi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的风险价值系数；ωi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；关键信息获取模块，用于从已投资用户的已投资的金融产品信息中获取投资关键信息，其中，所述投资关键信息包括持续投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率，以及，已放弃投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率；第二特征值获取模块，用于根据已投资用户的投资关键信息，结合利用第二特征值模型计算获取每个所述已投资用户对应的产品需求特征值；其中，所述第二特征值模型如下：其中，r
max
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最大投资资本数对应数值；r
min
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最小投资资本数对应数值；w
fm
表示已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益额；；q
ymax
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益率对应数值；q
ymin
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最低风险收益率对应数值；q
y0
表示所述已投资用户的持续投资产品中的所有金融产品的风险收益率的平均值；m表示所述已投资用户的持续投资产品中所有金融产品的产品总数；λj表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的风险价值系数；ωi表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；进一步地，所述筛选推荐模块包括：第一筛选模块，用于在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品；第二筛选模块，用于在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品；其中，所述第一筛选模块包括：第一候选产品获取模块，用于在所述新注册用户预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型中，根据所述新注册用户的可用投资资本数值范围，在所述金融产品子类
中提取符合所述可用投资资本数值范围的金融产品作为候选金融产品；第一产品特征获取模块，用于在所述候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述风险收益率和候选金融产品对应的投资成本获取每个所述候选金融产品的产品特征值；其中，所述产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；第一推荐模块，用于选取所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品，并将所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品作为所述符合用户产品需求的金融产品向所述新注册用户进行推荐；其中，所述第二筛选模块包括：第二候选产品获取模块，用于提取所述已投资用户的持续投资和新增投资的金融产品对应的投资类型，并从所述投资类型中获取与所述持续投资和新增投资的金融产品的投资资本数值范围相符的金融产品作为新增投资候选金融产品；第二产品特征获取模块，用于在所述新增投资候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述新增投资候选金融产品对应的风险收益率和所述新增投资候选金融产品对应的投资成本获取每个所述新增投资候选金融产品的产品特征值；其中，所述新增投资候选金融产品的产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；第二推荐模块，用于选取所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品，并将所述新增投资候选金融产品
的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品作为符合用户产品需求的金融产品向所述已投资用户进行推荐。
13.本发明有益效果：本发明提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法和系统能够有效提高筛选金融产品的准确性和基于用户需求的金融产品定位的准确性，进而有效提高为用户推荐的金融产品与用户的投资需求的匹配度。本发明提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法和系统通过产品需求特征值获取能够表示用户投资意愿的特征值数据，然后利用产品信息数据获取能够准确表示金融产品特征的特征值数据，并通过用户投资意愿的特征值数据与金融产品特征的特征值数据之间的对比来获取符合用户投资意愿的金融产品，最大限度提高金融产品推荐的有效性，进而提高用户对金融产品的选择率，有效提高金融产品推荐的有效性，防止过多的不符合客户需求的无效的金融产品推荐造成用户服务体验感降低的问题发生。
附图说明
14.图1为本发明所述方法的流程图一；图2为本发明所述方法的流程图二；图3为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
15.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
16.本发明所述一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法，如图1所示，所述金融产品推荐方法包括：s1、根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；s2、实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；s3、结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
17.上述技术方案的工作原理为：首先，根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；然后，实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；最后，结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
18.上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品
推荐方法能够有效提高筛选金融产品的准确性和基于用户需求的金融产品定位的准确性，进而有效提高为用户推荐的金融产品与用户的投资需求的匹配度。本实施例提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐方法通过产品需求特征值获取能够表示用户投资意愿的特征值数据，然后利用产品信息数据获取能够准确表示金融产品特征的特征值数据，并通过用户投资意愿的特征值数据与金融产品特征的特征值数据之间的对比来获取符合用户投资意愿的金融产品，最大限度提高金融产品推荐的有效性，进而提高用户对金融产品的选择率，有效提高金融产品推荐的有效性，防止过多的不符合客户需求的无效的金融产品推荐造成用户服务体验感降低的问题发生。
19.本发明的一个实施例，如图2所示，根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型，包括：s101、根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；s102、当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；s103、根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；s104、根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类型，将所述新增金融产品归类至所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
20.其中，根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型，包括：s1011、根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；其中，所述金融产品的投资类型包括银行类投资、证券类投资、保险类投资、产权类投资、项目投融资和理财类投资等。
21.s1012、在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；s1013、针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
22.上述技术方案的工作原理为：首先，根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；然后，当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；之后，根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；最后，根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类
型，将所述新增金融产品归类至所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
23.具体的，根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型，详细过程为：首先，根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；然后，在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；最后，针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
24.上述技术方案的效果为：通过上述方式有效提高金融产品的分类，为后续产品筛选和比较提供合理分类集合，进而有效提高后续获取候选金融产品的效率，进而能够有效提高筛选金融产品的准确性和基于用户需求的金融产品定位的准确性和定位效率，缩短产品筛选定位时间。
25.本发明的一个实施例，实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值，包括：s201、从新注册用户在注册过程中填写的用户信息中提取所述新注册用户的用户基本信息，其中，所述用户基本信息包括预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型、可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围；s202、根据所述新注册用户的用户基本信息中的可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围的数据信息，结合利用第一特征值模型计算获取每个所述新注册用户对应的产品需求特征值；其中，所述第一特征值模型如下：其中，w
max
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最大投资资本数对应数值；w
min
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最小投资资本数对应数值；wf表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
max
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最高风险收益率对应数值；q
min
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最低风险收益率对应数值；q0表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的风险收益率的平均值；n表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的产品总数；λi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的风险价值系数；ωi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，
第i个金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；s203、从已投资用户的已投资的金融产品信息中获取投资关键信息，其中，所述投资关键信息包括持续投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率，以及，已放弃投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率；s204、根据已投资用户的投资关键信息，结合利用第二特征值模型计算获取每个所述已投资用户对应的产品需求特征值；其中，所述第二特征值模型如下：其中，r
max
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最大投资资本数对应数值；r
min
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最小投资资本数对应数值；w
fm
表示已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益额；；q
ymax
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益率对应数值；q
ymin
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最低风险收益率对应数值；q
y0
表示所述已投资用户的持续投资产品中的所有金融产品的风险收益率的平均值；m表示所述已投资用户的持续投资产品中所有金融产品的产品总数；λj表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的风险价值系数；ωi表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；上述技术方案的工作原理为：首先，从新注册用户在注册过程中填写的用户信息中提取所述新注册用户的用户基本信息，其中，所述用户基本信息包括预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型、可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围；然后，根据所述新注册用户的用户基本信息中的可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围的数据信息，结合利用第一特征值模型计算获取每个所述新注册用户对应的产品需求特征值；然后，从已投资用户的已投资的金融产品信息中获取投资关键信息；最后，根据已投资用户的投资关键信息，结合利用第二特征值模型计算获取每个所述已投资用户对应的产品需求特征值。
26.上述技术方案的效果为：通过上述方式通过产品需求特征值获取能够表示用户投资意愿的特征值数据，然后利用产品信息数据获取能够准确表示金融产品特征的特征值数据，并通过用户投资意愿的特征值数据与金融产品特征的特征值数据之间的对比来获取符合用户投资意愿的金融产品，最大限度提高金融产品推荐的有效性，进而提高用户对金融产品的选择率，有效提高金融产品推荐的有效性，防止过多的不符合客户需求的无效的金融产品推荐造成用户服务体验感降低的问题发生。同时，上述公式获取的产品需求特征值通过有效结合每个用户的个人投资需求的方式获取用户的产品需求特征值能够有效将客户的主观概括性的需求利用特征数值进行客观数值呈现，而且能够在提供准确客观且直观
的特征数值数据的情况，为后续产品匹配提供直观数值依据进行产品匹配，可以有效提高金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率，进而有效提高产品筛选准确性。另一方面，本实施例提出的特征值获取模块能够有效提高产品需求特征值对用户需求的评价准确性和全面性，最大限度体现用户投资需求的特征性，进一步提高后续金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率和产品筛选准确性。
27.本发明的一个实施例，结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品，包括：s301、在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品；s302、在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品；其中，在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品，包括：s3011、在所述新注册用户预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型中，根据所述新注册用户的可用投资资本数值范围，在所述金融产品子类中提取符合所述可用投资资本数值范围的金融产品作为候选金融产品；s3012、在所述候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述风险收益率和候选金融产品对应的投资成本获取每个所述候选金融产品的产品特征值；其中，所述产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；s3013、选取所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品，并将所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品作为所述符合用户产品需求的金融产品向所述新注册用户进行推荐；其中，在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品，包括：s3021、提取所述已投资用户的持续投资和新增投资的金融产品对应的投资类型，并从所述投资类型中获取与所述持续投资和新增投资的金融产品的投资资本数值范围相符的金融产品作为新增投资候选金融产品；
s3022、在所述新增投资候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述新增投资候选金融产品对应的风险收益率和所述新增投资候选金融产品对应的投资成本获取每个所述新增投资候选金融产品的产品特征值；其中，所述新增投资候选金融产品的产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；s3023、选取所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品，并将所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品作为符合用户产品需求的金融产品向所述已投资用户进行推荐。
28.上述技术方案的效果为：通过金融产品的产品特征值和用户的产品需求特征值的落入范围比较方式能够有效提高金融产品筛选匹配效率和筛选速度，同时，能够有效提高产品特征值落入产品需求特征值范围内对应的金融产品与用户投资需求的匹配性，进而最大限度提高用户对推荐的投资产品的选择率，最大限度保证筛选出的金融产品的有效推荐率，防止不符合用户需求的金融产品推荐较多，导致无效推荐产品率增加而降低用户体验感的问题发生。
29.同时，上述公式获取的产品需求特征值通过有效结合每个金融产品的产品信息能够有效将产品投资的主要特性利用特征数值进行客观数值呈现，而且能够在提供准确客观且直观的特征数值数据的情况，为后续产品与用户需求匹配提供直观数值依据进行产品匹配，可以有效提高金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率，进而有效提高产品筛选准确性。另一方面，本实施例提出的产品特征值获取模块能够有效提高特征值对其对应的金融产品的评价准确性和全面性，最大限度体现投资产品性质的特征性，进一步提高后续金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率和产品筛选准确性。
30.本发明实施例提出了一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐系统，如图3所示，所述金融产品推荐系统包括：分类模块，用于根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；特征值获取模块，用于实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；
筛选推荐模块，用于结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
31.上述技术方案的工作原理为：首先，通过分类模块根据金融产品数据库中已有金融产品和新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述已有金融产品和新增金融产品进行产品分类，并获取对应的金融产品类型；然后，利用特征值获取模块实时扫描新注册用户和已投资用户的用户基本信息和投资信息数据，并根据扫描获取的用户基本信息和投资信息数据分析用户的产品需求特征值；最后，采用筛选推荐模块结合所述金融产品类型和所述用户的产品需求特征值，在所述金融产品数据库筛选出符合用户产品需求的金融产品，并向用户推荐获取的所述符合用户产品需求的金融产品。
32.上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐系统能够有效提高筛选金融产品的准确性和基于用户需求的金融产品定位的准确性，进而有效提高为用户推荐的金融产品与用户的投资需求的匹配度。本实施例提出的一种基于金融产品定向筛选的金融产品推荐系统通过产品需求特征值获取能够表示用户投资意愿的特征值数据，然后利用产品信息数据获取能够准确表示金融产品特征的特征值数据，并通过用户投资意愿的特征值数据与金融产品特征的特征值数据之间的对比来获取符合用户投资意愿的金融产品，最大限度提高金融产品推荐的有效性，进而提高用户对金融产品的选择率，有效提高金融产品推荐的有效性，防止过多的不符合客户需求的无效的金融产品推荐造成用户服务体验感降低的问题发生。
33.本发明的一个实施例，所述分类模块包括：类型获取模块，用于根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；提取模块，用于当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；类型确定模块，用于根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；产品归类模块，用于根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类型，将所述新增金融产品归类至所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
34.其中，所述类型获取模块包括：集合获取模块，用于根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；其中，所述金融产品的投资类型包括银行类投资、证券类投资、保险类投资、产权类投资、项目投融资和理财类投资等。
35.子类获取模块，用于在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；风险划分模块，用于针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风
险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
36.上述技术方案的工作原理为：所述分类模块的运行过程包括：首先，通过类型获取模块根据金融产品数据库中已有金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，对所述金融产品数据库中已有的金融产品进行分类，获取多个金融产品类型；然后，利用提取模块在当所述金融产品数据库中导入新增金融产品时，提取所述新增金融产品的产品信息，其中，所述产品信息包括投资类型、投资成本区间以及风险收益率等；之后，采用类型确定模块根据所述新增金融产品的投资类型、投资成本区间以及风险收益率，确定所述新增金融产品所属的金融产品类型；最后，利用产品归类模块根据确定的所述新增金融产品所属的金融产品类型，将所述新增金融产品归类至所述新增金融产品对应的金融产品类型中。
37.其中，所述类型获取模块的运行过程包括：首先，通过集合获取模块根据金融产品的投资类型，对所述金融产品进行大类别分类处理，获得金融产品投资大类集合；其中，所述金融产品的投资类型包括银行类投资、证券类投资、保险类投资、产权类投资、项目投融资和理财类投资等。然后，利用子类获取模块在每个金融产品投资大类集合中根据每个具体金融产品的投资成本，按照预先设定的投资成本区间进行成本子类分类，获取每个金融产品投资大类集合中的多个以资成本区间范围为标定的金融产品子类；最后，采用风险划分模块针对每个所述金融产品子类中的每个金融产品的信息数据获取所述每个金融产品的风险收益率，按照预先设定的低风险、中低风险、中高风险和高风险的风险收益率数值区间，将每个所述金融产品子类中的金融产品进行低风险类型、中低风险类型、中高风险类型和高风险类型划分，获取每个所述金融产品子类中的低风险金融产品类型集合、中低风险金融产品类型集合、中高风险金融产品类型集合和高风险金融产品类型集合。
38.上述技术方案的效果为：通过上述方式有效提高金融产品的分类，为后续产品筛选和比较提供合理分类集合，进而有效提高后续获取候选金融产品的效率，进而能够有效提高筛选金融产品的准确性和基于用户需求的金融产品定位的准确性和定位效率，缩短产品筛选定位时间。
39.本发明的一个实施例，所述特征值获取模块包括：基本信息提取模块，用于从新注册用户在注册过程中填写的用户信息中提取所述新注册用户的用户基本信息，其中，所述用户基本信息包括预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型、可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围；第一特征值获取模块，用于根据所述新注册用户的用户基本信息中的可用投资资本数值范围和所能承受的风险收益率范围的数据信息，结合利用第一特征值模型计算获取每个所述新注册用户对应的产品需求特征值；其中，所述第一特征值模型如下：
其中，w
max
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最大投资资本数对应数值；w
min
表示所述新注册用户的可用投资资本数值范围内的最小投资资本数对应数值；wf表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
max
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最高风险收益率对应数值；q
min
表示所述新注册用户的所能承受的风险收益率范围内的最低风险收益率对应数值；q0表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的风险收益率的平均值；n表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品的产品总数；λi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的风险价值系数；ωi表示预先选中的意欲投资的投资类型中所有金融产品内，第i个金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；关键信息获取模块，用于从已投资用户的已投资的金融产品信息中获取投资关键信息，其中，所述投资关键信息包括持续投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率，以及，已放弃投资的金融产品对应的投资类型、投资资本数值和风险收益率；第二特征值获取模块，用于根据已投资用户的投资关键信息，结合利用第二特征值模型计算获取每个所述已投资用户对应的产品需求特征值；其中，所述第二特征值模型如下：其中，r
max
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最大投资资本数对应数值；r
min
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最小投资资本数对应数值；w
fm
表示已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益额；；q
ymax
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最高风险收益率对应数值；q
ymin
表示所述已投资用户的持续投资产品中的最低风险收益率对应数值；q
y0
表示所述已投资用户的持续投资产品中的所有金融产品的风险收益率的平均值；m表示所述已投资用户的持续投资产品中所有金融产品的产品总数；λj表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的风险价值系数；ωi表示所述已投资用户的持续投资产品中，第j个金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9。
40.上述技术方案的工作原理及效果为：通过上述方式通过产品需求特征值获取能够
表示用户投资意愿的特征值数据，然后利用产品信息数据获取能够准确表示金融产品特征的特征值数据，并通过用户投资意愿的特征值数据与金融产品特征的特征值数据之间的对比来获取符合用户投资意愿的金融产品，最大限度提高金融产品推荐的有效性，进而提高用户对金融产品的选择率，有效提高金融产品推荐的有效性，防止过多的不符合客户需求的无效的金融产品推荐造成用户服务体验感降低的问题发生。同时，上述公式获取的产品需求特征值通过有效结合每个用户的个人投资需求的方式获取用户的产品需求特征值能够有效将客户的主观概括性的需求利用特征数值进行客观数值呈现，而且能够在提供准确客观且直观的特征数值数据的情况，为后续产品匹配提供直观数值依据进行产品匹配，可以有效提高金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率，进而有效提高产品筛选准确性。另一方面，本实施例提出的特征值获取模块能够有效提高产品需求特征值对用户需求的评价准确性和全面性，最大限度体现用户投资需求的特征性，进一步提高后续金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率和产品筛选准确性。
41.本发明的一个实施例，所述筛选推荐模块包括：第一筛选模块，用于在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述新注册用户的产品需求的金融产品；第二筛选模块，用于在所述金融产品数据库中，筛选出符合所述已投资用户的产品需求的金融产品；其中，所述第一筛选模块包括：第一候选产品获取模块，用于在所述新注册用户预先选中的意欲投资的所述金融产品的投资类型中，根据所述新注册用户的可用投资资本数值范围，在所述金融产品子类中提取符合所述可用投资资本数值范围的金融产品作为候选金融产品；第一产品特征获取模块，用于在所述候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述风险收益率和候选金融产品对应的投资成本获取每个所述候选金融产品的产品特征值；其中，所述产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；k1、k2和k3分别表示第一指标参数、第二指标参数和第三指标参数，并且，k1、k2和k3取值分别为：1.07、1.13和0.8；第一推荐模块，用于选取所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品，并将所述产品特征值落入所述新注册用户对应的产品需求特征值范围内的候选金融产品作为所述符合用户产品需求的金融产品向所述新注册用户进行推荐；
其中，所述第二筛选模块包括：第二候选产品获取模块，用于提取所述已投资用户的持续投资和新增投资的金融产品对应的投资类型，并从所述投资类型中获取与所述持续投资和新增投资的金融产品的投资资本数值范围相符的金融产品作为新增投资候选金融产品；第二产品特征获取模块，用于在所述新增投资候选金融产品中提取每个所述候选金融产品的风险收益率，并利用所述新增投资候选金融产品对应的风险收益率和所述新增投资候选金融产品对应的投资成本获取每个所述新增投资候选金融产品的产品特征值；其中，所述新增投资候选金融产品的产品特征值通过如下公式获取：其中，w
kmax
表示金融产品推投资资本范围内的最大投资资本数对应数值；w
kmin
表示金融产品推投资资本范围内的的最小投资资本数对应数值；w
kf
表示所述新注册用户注册时输入的最低预期的风险收益额；q
kmax
表示所述金融产品的最高风险收益率对应数值；q
kmin
表示金融产品的最低风险收益率对应数值；λ表示金融产品的风险价值系数；ω表示金融产品的无风险收益率；m1、m2和m3分别表示一级指标参数、二级指标参数和三级指标参数，并且，m1、m2和m3取值分别为：1.12、1.15和0.9；第二推荐模块，用于选取所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品，并将所述新增投资候选金融产品的产品特征值落入所述已投资用户对应的产品需求特征值的新增投资候选金融产品作为符合用户产品需求的金融产品向所述已投资用户进行推荐。
42.上述技术方案的工作原理及效果为：通过金融产品的产品特征值和用户的产品需求特征值的落入范围比较方式能够有效提高金融产品筛选匹配效率和筛选速度，同时，能够有效提高产品特征值落入产品需求特征值范围内对应的金融产品与用户投资需求的匹配性，进而最大限度提高用户对推荐的投资产品的选择率，最大限度保证筛选出的金融产品的有效推荐率，防止不符合用户需求的金融产品推荐较多，导致无效推荐产品率增加而降低用户体验感的问题发生。
43.同时，上述公式获取的产品需求特征值通过有效结合每个金融产品的产品信息能够有效将产品投资的主要特性利用特征数值进行客观数值呈现，而且能够在提供准确客观且直观的特征数值数据的情况，为后续产品与用户需求匹配提供直观数值依据进行产品匹配，可以有效提高金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率，进而有效提高产品筛选准确性。另一方面，本实施例提出的产品特征值获取模块能够有效提高特征值对其对应的金融产品的评价准确性和全面性，最大限度体现投资产品性质的特征性，进一步提高后续金融产品选取与用户需求匹配过程的产品筛选效率和产品筛选准确性。
44.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。