(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211016814.5 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 滕建德　王欣　何怀莹　曹仰止　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 薛平　陶海萍 (51)Int.Cl. G06Q 40/06(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 基金产品的推荐处 理方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基金产品的推荐处理方 法及装置， 涉及人工智 能技术领域， 其中该方法 包括： 在客户赎回到期 的基金产品时， 获取当前 客户的属性信息及到期的基金产品信息； 将当前 客户的属性信息及到期的基金产品信息输入客 户类型预测模型， 得到当前客户的所属类型； 所 述客户类型预测模型根据多个历史客户的属性 信息及基金产品信息样本预先训练生成； 根据当 前客户的所属类型， 为当前客户推荐基金产品。 本发明可以在客户赎回到期的基金产品时实现 精准地为客户推荐基金产品， 提高了用户体验。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115375487 A 2022.11.22 CN 115375487 A 1.一种基金产品的推荐处 理方法， 其特 征在于， 包括： 在客户赎回到期的基金产品时， 获取当前客户的属性信息及到期的基金产品信息； 将当前客户的属性信 息及到期的基金产品信 息输入客户类型预测模型， 得到当前客户 的所属类型； 所述客户类型预测模型根据多个历史客户的属性信息及基金产品信息样本预 先训练生成； 根据当前客户的所属类型， 为当前客户推荐基金产品。 2.如权利要求1所述的基金产品的推荐处理方法， 其特征在于， 还包括按照如下方法预 先训练生成客户类型 预测模型： 获取多个历史客户的属性信 息及基金产品信 息样本； 所述样本包括每一历史客户的属 性信息及基金产品信息对应的客户所属类型； 将多个历史客户的属性信息及基金产品信息样本分为训练集和 测试集； 基于所述训练集训练模型， 得到训练好的客户类型 预测模型； 利用所述测试集测试优化所述训练好的客户类型预测模型， 得到最优的客户类型预测 模型。 3.如权利要求2所述的基金产品的推荐处理方法， 其特征在于， 还包括： 将所述样本中 客户的属性信息及基金产品信息处理成数值， 得到客户的属性信息及基金产品信息被处理 成数值的样本； 将多个历史客户的属性信息及基金产品信息样本分为训练集和测试集， 包括： 将客户 的属性信息及基金产品信息被处 理成数值的样本分为训练集和 测试集。 4.如权利要求3所述的基金产品的推荐处理方法， 其特征在于， 还包括： 将当前客户的 属性信息及到期的基金产品信息处 理成对应的数值； 将当前客户的属性信 息及到期的基金产品信 息输入客户类型预测模型， 得到当前客户 的所属类型， 包括： 将当前客户的属 性信息及到期的基金产品信息对应的数值输入客户类 型预测模型， 得到当前客户的所属类型。 5.一种基金产品的推荐处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于在客户赎回到期的基金产品时， 获取当前客户的属性信息及到期的基 金产品信息； 预测单元， 用于将当前客户的属性信息及到期的基金产品信息输入客户类型预测模 型， 得到当前客户的所属类型； 所述客户类型预测模型根据多个历史客户的属 性信息及基 金产品信息样本预 先训练生成； 推荐单元， 用于根据当前客户的所属类型， 为当前客户推荐基金产品。 6.如权利要求5所述的基金产品的推荐处理装置， 其特征在于， 还包括建立单元， 用于 按照如下 方法预先训练生成客户类型 预测模型： 获取多个历史客户的属性信 息及基金产品信 息样本； 所述样本包括每一历史客户的属 性信息及基金产品信息对应的客户所属类型； 将多个历史客户的属性信息及基金产品信息样本分为训练集和 测试集； 基于所述训练集训练模型， 得到训练好的客户类型 预测模型； 利用所述测试集测试优化所述训练好的客户类型预测模型， 得到最优的客户类型预测 模型。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375487 A 27.如权利要求6所述的基金产品的推荐处理装置， 其特征在于， 还包括： 将所述样本中 客户的属性信息及基金产品信息处理成数值， 得到客户的属性信息及基金产品信息被处理 成数值的样本； 将多个历史客户的属性信息及基金产品信息样本分为训练集和测试集， 包括： 将客户 的属性信息及基金产品信息被处 理成数值的样本分为训练集和 测试集。 8.如权利要求7所述的基金产品的推荐处理装置， 其特征在于， 还包括处理单元， 用于 将当前客户的属性信息及到期的基金产品信息处 理成对应的数值； 所述预测单元具体用于： 将当前客户的属性信 息及到期的基金产品信 息对应的数值输 入客户类型 预测模型， 得到当前客户的所属类型。 9.一种计算机设备， 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4任一所述方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375487 A 3