(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 202210289196.5 (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 未鲲 （上海） 科技 服务有限公司 地址 200135 上海市浦东 新区自由贸易试 验区陆家嘴环路13 33号15楼 (72)发明人 朱亮　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 武志峰 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 基于人工智能的贷款产品预测方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能领域， 提供一种基于人 工智能的贷 款产品确定方法、 装置、 设备及介质， 能够从历史贷款数据中筛选出指定用户的相关 贷款数据作为样本数据， 便于后续分析用户的共 性， 对样本 数据进行标签建模， 挖掘出用户标签， 通过标签将每种贷款产品所针对的贷款用户的 形象具体化， 形成每种贷款产品的虚拟用户， 不 仅能够辅助贷款用户在贷款时进行自身条件的 测评， 同时能够辅助代理人对贷款产品进行更加 具有针对性的推广， 提升贷款产品的成交几率， 根据目标用户的标签及贷款产品的用户画像确 定目标贷款产品， 辅助推断出目标用户能够最大 概率成功办理贷款的贷款产品。 此外， 本发明还 涉及区块链 技术， 每种贷款产品的用户画像可存 储于区块链 节点中。 权利要求书2页 说明书13页 附图2页 CN 114723549 A 2022.07.08 CN 114723549 A 1.一种基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述基于人工智能的贷款产 品预测方法包括： 采集历史贷款数据； 从所述历史贷款数据中识别预设类型的用户作为第 一用户， 并从所述历史贷款数据中 筛选出所述第一用户的贷款数据作为样本数据； 对所述样本数据进行 标签建模， 得到标签集 合； 利用所述标签集 合构建每种贷款产品的用户画像； 确定目标用户， 并获取 所述目标用户的待处 理数据； 对所述待处 理数据进行 标签建模， 得到所述目标用户的每 个标签； 根据所述目标用户的标签及每种贷款产品的用户画像从每种贷款产品中确定目标贷 款产品。 2.如权利要求1所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述采集历史 贷款数据包括： 连接至预先配置的信 息采集页面， 并从所述信 息采集页面中读取数据作为所述历史贷 款数据； 及/或 获取每个贷款用户的搜索记录及社交关系网络， 并将每个贷款用户的搜索记录及社交 关系网络确定为所述历史贷款数据； 及/或 调用预先配置的对话脚本， 并利用所述对话脚本采集数据作为所述历史贷款数据。 3.如权利要求1所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述对所述样 本数据进行 标签建模， 得到标签集 合包括： 从所述样本数据中获取每个贷款用户的用户信 息， 并利用每个贷款用户的用户信 息建 立第一标签集 合； 对所述第一标签集 合进行信息挖掘处 理， 得到第二标签集 合； 调用预设的预测模型， 并将所述第二标签集 合确定为所述预测模型的输入数据； 获取所述预测模型的输出 数据， 并利用所述输出 数据建立第三标签集 合； 组合所述第一标签集 合、 所述第二标签集 合及所述第三标签集 合， 得到所述标签集 合。 4.如权利要求3所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一标签集 合进行信息挖掘处 理， 得到第二标签集 合包括： 从所述第二标签集 合中获取表征每 个贷款用户的行为的标签； 统计每个贷款用户的行为的次数； 根据每个贷款用户的行为的次数生成统计标签； 利用所述统计标签建立所述第二标签集 合。 5.如权利要求1所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述利用所述 标签集合构建每种贷款产品的用户画像包括： 确定购买每种贷款产品的用户； 从所述标签集 合中识别每种贷款产品的用户的标签； 对每种贷款产品的用户的标签进行分类， 得到每种贷款产品的用户的特 征类别； 获取每个特征类别下的每 个标签的占比； 按照所述占比由高到低的顺序对每 个特征类别下的每 个标签进行排序；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114723549 A 2将每个特征类别下排在前 预设位的标签确定为每 个特征类别的主题标签； 根据每个特征类别的主题标签建立每种贷款产品的用户画像。 6.如权利要求1所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述确定目标 用户包括： 实时监听指定页面及/或指定应用程序的登录信息； 当监听到有用户登录所述指定页面及/或所述指定应用程序时， 将监听到的用户 确定 为所述目标用户。 7.如权利要求1所述的基于人工智能的贷款产品预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述 目标用户的标签及每种贷款产品的用户画像从每种贷款产品中确定目标贷款产品包括： 利用余弦相似度算法计算所述目标用户的每个标签与每种贷款产品的用户画像间的 夹角； 从每种贷款产品中获取 所述夹角最小的贷款产品作为所述目标贷款产品。 8.一种基于人工智能的贷款产品预测装置， 其特征在于， 所述基于人工智能的贷款产 品预测装置包括： 采集单元， 用于采集历史贷款数据； 筛选单元， 用于从所述历史贷款数据中识别预设类型的用户作为第一用户， 并从所述 历史贷款数据中筛 选出所述第一用户的贷款数据作为样本数据； 建模单元， 用于对所述样本数据进行 标签建模， 得到标签集 合； 构建单元， 用于利用所述标签集 合构建每种贷款产品的用户画像； 获取单元， 用于确定目标用户， 并获取 所述目标用户的待处 理数据； 所述构建单元， 还用于对所述待处理数据进行标签建模， 得到所述目标用户的每个标 签； 确定单元， 用于根据 所述目标用户的标签及每种 贷款产品的用户画像从每种 贷款产品 中确定目标贷款产品。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括： 存储器， 存储至少一个指令； 及 处理器， 执行所述存储器 中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于 人工智能的贷款产品预测方法。 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中存储有至少一 个指令， 所述至少一个指 令被计算机 设备中的处理器执行以实现如权利要求 1至7中任意一 项所述的基于人工智能的贷款产品预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114723549 A 3