手机银行产品的推荐方法及装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及手机银行产品的推荐方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

目前，银行在推出手机银行产品后，一般需要将该手机银行产品的相关产品推送至目标用户。

现阶段，将该手机银行产品的相关产品推送至目标用户，需要通过设置完好的计算机程序来实现。而针对每一手机银行产品，均需要建立一条推荐该产品的计算机程序才可实现推荐产品的功能。

因银行推出的手机银行产品的类型和数量众多，若针对每一手机银行产品均建立一套对应的程序，给银行造成了巨大的程序开发工作量，造成了银行资源的浪费；同时，因程序编写和测试所需时间较长，难以保证手机银行产品推荐的时效性，也降低了银行对手机银行产品的推荐效率。

进一步地，若针对每一手机银行产品均建立一套对应的程序，因手机银行产品间存在相似性，对应的程序间也会具有相似性，会造成银行程序的冗杂，不便于银行对手机银行产品程序的管理；同时，多套独立的程序，也会造成给同一用户的重复营销，给用户带来不好的体验。

发明内容

本发明实施例提供一种手机银行产品的推荐方法，涉及人工智能技术领域，用以保证手机银行产品推荐的时效性，提高手机银行产品的推荐效率，同时改善用户体验，该方法包括：

针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；所述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；所述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；

针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；所述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；所述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

本发明实施例还提供一种手机银行产品的推荐装置，涉及人工智能技术领域，用以保证手机银行产品推荐的时效性，提高手机银行产品的推荐效率，同时改善用户体验，该装置包括：

用户群体信息生成模块，用于针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；所述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；所述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；

用户群体信息处理模块，用于针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；所述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；所述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

推荐信息发送模块，用于针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述手机银行产品的推荐方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述手机银行产品的推荐方法的计算机程序。

本发明实施例中，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；所述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；所述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；所述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；所述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，从而针对每一待推荐的手机银行产品，均可自动化生成对应该手机银行产品的用户群体信息，进而发送推荐信息，可将推荐信息精准发送至对应该手机银行产品的用户群体信息，不再需要针对每一手机银行产品单独进行推荐程序的编程处理，即可同步实现不同手机银行产品的推荐，避免了现有技术下因对每一手机银行产品单独编程而致使银行程序开发工作量巨大以及程序间冗杂的问题，节约了银行成本，保证了手机银行产品推荐的时效性，也提高了银行对手机银行产品的推荐效率；同时，通过用户去重处理，可去除不同的用户群体信息间相同的用户，也避免了现有技术下因多套程序间独立，会导致给同一用户进行重复营销的问题，改善了用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中一种手机银行产品的推荐方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中一种手机银行产品的推荐装置的结构示意图；

图3为本发明实施例中一种手机银行产品的推荐装置的具体示例图；

图4为本发明实施例中一种手机银行产品的推荐装置的具体示例图；

图5为本发明实施例中一种手机银行产品的推荐装置的具体示例图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

现阶段，将该手机银行产品的相关产品推送至目标用户，需要通过设置完好的计算机程序来实现。而针对每一手机银行产品，均需要建立一条推荐该产品的计算机程序才可实现推荐产品的功能。

因银行推出的手机银行产品的类型和数量众多，若针对每一手机银行产品均建立一套对应的程序，给银行造成了巨大的程序开发工作量，造成了银行资源的浪费；同时，因程序编写和测试所需时间较长，难以保证手机银行产品推荐的时效性，也降低了银行对手机银行产品的推荐效率。

进一步地，若针对每一手机银行产品均建立一套对应的程序，因手机银行产品间存在相似性，对应的程序间也会具有相似性，会造成银行程序的冗杂，不便于银行对手机银行产品程序的管理；同时，多套独立的程序，也会造成给同一用户的重复营销，给用户带来不好的体验。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种手机银行产品的推荐方法，涉及人工智能技术领域，用以保证手机银行产品推荐的时效性，提高手机银行产品的推荐效率，同时改善用户体验，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101：针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；上述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；

步骤102：针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；上述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；上述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

步骤103：针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

本发明实施例中，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；上述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；上述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；上述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，从而针对每一待推荐的手机银行产品，均可自动化生成对应该手机银行产品的用户群体信息，进而发送推荐信息，可将推荐信息精准发送至对应该手机银行产品的用户群体信息，不再需要针对每一手机银行产品单独进行推荐程序的编程处理，即可同步实现不同手机银行产品的推荐，避免了现有技术下因对每一手机银行产品单独编程而致使银行程序开发工作量巨大以及程序间冗杂的问题，节约了银行成本，保证了手机银行产品推荐的时效性，也提高了银行对手机银行产品的推荐效率；同时，通过用户去重处理，可去除不同的用户群体信息间相同的用户，也避免了现有技术下因多套程序间独立，会导致给同一用户进行重复营销的问题，改善了用户的使用体验。

具体实施时，首先针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；上述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息。

实施例中，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息，可以包括：

针对每一待推荐的手机银行产品，根据该手机银行产品的历史推荐记录，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息。

针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息，可以包括：

基于预设置的用户群体配置规则引擎，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述用户群体配置规则引擎，用于根据对应不同手机银行产品的用户群体信息，和预配置的用户群体筛选规则，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息。

在上述实施例中，每一手机银行产品的历史推荐记录，均对应着不同手机银行产品的用户群体信息。可基于预设置的用户群体配置规则引擎，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述用户群体配置规则引擎，用于根据对应不同手机银行产品的用户群体信息，和预配置的用户群体筛选规则，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息。

上述用户群体配置规则引擎，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策，可用于根据对应不同手机银行产品的用户群体信息，和预配置的用户群体筛选规则，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息

在上述实施例中，可针对每一待推荐的手机银行产品，均可自动化生成对应该手机银行产品的用户群体信息，有助于在后续步骤中发送推荐信息，可将推荐信息精准发送至对应该手机银行产品的用户群体信息，不再需要针对每一手机银行产品单独进行推荐程序的编程处理，即可同步实现不同手机银行产品的推荐。

具体实施时，在针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息后，针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；上述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；上述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户。

实施例中，上述用户特征信息包括对应不同用户的年龄、职业、信息获取渠道和活跃程度；

针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息，可以包括：

针对每一用户群体信息，获取该用户群体信息中每一用户的用户特征信息；

根据每一用户的用户特征信息，确定该用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

根据确定的该用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户，生成处理后的用户群体信息。

在上述实施例中，用户筛选处理，可用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；通过用户筛选处理，可将用户群体信息中不适合该手机银行产品的用户去除，可实现对应该手机银行产品的用户群体信息中用户的精准推荐。用户去重处理，可用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；通过用户去重处理，可将不同手机银行产品的用户群体信息中，相同的用户进行去除，可避免对同一用户的频繁推荐，避免了现有技术下因多套程序间独立，会导致给同一用户进行重复营销的问题，改善了用户的使用体验。

具体实施时，在针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息后，针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

实施例中，针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，可以包括：

通过短信、手机银行客户端的消息和/或微信的消息的通知方式，针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

在上述实施例中，通过短信、手机银行客户端的消息和/或微信的消息的通知方式，将业务人员提供的用户群体信息，通过规则引擎计算出适合手机银行相关产品、活动的客群，实现了以短信、APP消息、微信消息等方式，发送给相关用户。

具体实施时，本发明实施例提供的一种手机银行产品的推荐方法，还可以包括：

针对每一待推荐的手机银行产品，接收每一已发送推荐信息的用户，对该手机银行产品的反馈信息；

根据每一待推荐的手机银行产品的反馈信息，对该手机银行产品进行用户行为分析，得到手机银行产品的评价结果。

实施例中，可根据每一待推荐的手机银行产品的反馈信息，对该手机银行产品进行用户行为分析，得到手机银行产品的评价结果，实现了对手机银行产品推荐信息的数据的采集，可进一步分析手机银行产品推荐信息的推荐效果，有助于实现向潜在、流失、弱活跃手机银行用户，推荐手机银行产品的目的，可增强手机银行日活、用户粘性等目的。

具体实施时，本发明实施例提供的一种手机银行产品的推荐方法，还可以包括：

针对每一手机银行产品，根据该手机银行产品的评价结果，生成手机银行产品评价指标；上述手机银行产品评价指标用于指导后续手机银行产品的推荐行为。

实施例中，通过生成手机银行产品评价指标，可对采集的用户行为数据进行分析，可指导后续手机银行产品的推荐行为，为后续的手机银行产品推荐提供决策依据。

具体实施时，本发明实施例提供的一种手机银行产品的推荐方法，还可以包括：针对每一待推荐的手机银行产品，对每一已发送推荐信息的用户和该推荐信息，进行记录，生成记录文件。

实施例中，通过生成记录文件，可辅助管理人员对上述过程进行随时地调取阅读，有助于管理人员发现上述过程中的漏洞和弊端；同时，工作人员也可通过对记录文件进行调取阅读，实现对上述过程中的数据进行追溯，有助于验证数据的真实性的准确性，提升了上述过程的准确度。

下面给出一个具体实施例，来说明本发明的方法的具体应用，该实施例中，可以包括如下步骤：

step1：业务人员可首先获得原始待推荐客群(即对应该手机银行产品的用户群体信息)，可以包括：潜在客户、流失用户、弱活跃用户等；

step2：将原始待推荐客群，作为规则引擎的输入数据，业务人员可选择一定的处理规则，比如选择去重原则，加工处理原则等，处理结果为待营销的客群(即处理后的用户群体信息)；

step3：对待营销的客群和待营销的手机银行产品(手机银行商品和手机银行活动)；针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息；

step4：设置发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息的触达时间，以及发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息的发送方式；

step5：采集每一已发送推荐信息的用户，对该手机银行产品的反馈信息；根据每一待推荐的手机银行产品的反馈信息，对该手机银行产品进行用户行为分析，得到手机银行产品的评价结果，如采集客群用户参与已推荐手机银行产品的产品购买、活动的行为数据；

step6：分析采集的用户行为数据，针对每一手机银行产品，根据该手机银行产品的评价结果，生成手机银行产品评价指标；上述手机银行产品评价指标用于指导后续手机银行产品的推荐行为，如统计生成相关推荐指标，以及生成推荐后的评价报告，为后续的手机银行产品推荐提供决策依据。

当然，可以理解的是，上述详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。

该实施例可实现多渠道的手机银行产品推荐，降低手机银行产品推荐成本，提升触达率，扩大手机银行产品推荐的范围，以及对手机银行的潜在客户、流失用户、弱活跃用户等客群，基于规则引擎的方式推荐手机银行产品、活动等，以便提升手机银行的日活、用户粘性等。

本发明实施例中，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；上述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；上述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；上述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，从而针对每一待推荐的手机银行产品，均可自动化生成对应该手机银行产品的用户群体信息，进而发送推荐信息，可将推荐信息精准发送至对应该手机银行产品的用户群体信息，不再需要针对每一手机银行产品单独进行推荐程序的编程处理，即可同步实现不同手机银行产品的推荐，避免了现有技术下因对每一手机银行产品单独编程而致使银行程序开发工作量巨大以及程序间冗杂的问题，节约了银行成本，保证了手机银行产品推荐的时效性，也提高了银行对手机银行产品的推荐效率；同时，通过用户去重处理，可去除不同的用户群体信息间相同的用户，也避免了现有技术下因多套程序间独立，会导致给同一用户进行重复营销的问题，改善了用户的使用体验。

如上述，本发明实施例可实现多渠道的手机银行产品推荐，降低手机银行产品推荐成本，提升触达率，扩大手机银行产品推荐的范围，以及对手机银行的潜在客户、流失用户、弱活跃用户等客群，基于规则引擎的方式推荐手机银行产品、活动等，以便提升手机银行的日活、用户粘性等。

本发明实施例中还提供了一种手机银行产品的推荐装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与手机银行产品的推荐方法相似，因此该装置的实施可以参见手机银行产品的推荐方法的实施，重复之处不再赘述。

本发明实施例还提供一种手机银行产品的推荐装置，涉及人工智能技术领域，用以保证手机银行产品推荐的时效性，提高手机银行产品的推荐效率，同时改善用户体验，如图2所示，该装置可以包括：

用户群体信息生成模块01，用于针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；上述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；

用户群体信息处理模块02，用于针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；上述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；上述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

推荐信息发送模块03，用于针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

在一个实施例中，用户群体信息生成模块，具体用于：

针对每一待推荐的手机银行产品，根据该手机银行产品的历史推荐记录，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息。

在一个实施例中，用户群体信息生成模块，具体用于：

基于预设置的用户群体配置规则引擎，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；上述用户群体配置规则引擎，用于根据对应不同手机银行产品的用户群体信息，和预配置的用户群体筛选规则，生成对应不同手机银行产品的用户群体信息。

在一个实施例中，上述用户特征信息包括对应不同用户的年龄、职业、信息获取渠道和活跃程度；

用户群体信息处理模块，具体用于：

针对每一用户群体信息，获取该用户群体信息中每一用户的用户特征信息；

根据每一用户的用户特征信息，确定该用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；

根据确定的该用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户，生成处理后的用户群体信息。

在一个实施例中，推荐信息发送模块，具体用于：

通过短信、手机银行客户端的消息和/或微信的消息的通知方式，针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息。

在一个实施例中，本发明实施例中提供的一种手机银行产品的推荐装置，如图3所示，还可以包括：

手机银行产品评价模块04，用于：

针对每一待推荐的手机银行产品，接收每一已发送推荐信息的用户，对该手机银行产品的反馈信息；

根据每一待推荐的手机银行产品的反馈信息，对该手机银行产品进行用户行为分析，得到手机银行产品的评价结果。

在一个实施例中，本发明实施例中提供的一种手机银行产品的推荐装置，如图4所示，还可以包括：

评价指标生成模块05，用于：

针对每一手机银行产品，根据该手机银行产品的评价结果，生成手机银行产品评价指标；上述手机银行产品评价指标用于指导后续手机银行产品的推荐行为。

在一个实施例中，本发明实施例中提供的一种手机银行产品的推荐装置，如图5所示，还可以包括：

记录模块06，用于：

针对每一待推荐的手机银行产品，对每一已发送推荐信息的用户和该推荐信息，进行记录，生成记录文件。

下面给出一个具体实施例，来说明本发明的装置的具体应用，该实施例中，可以包括如下步骤：

1、规则引擎模块(即上述的用户群体信息生成模块)：该模块主要处理业务人员提供的原始客群信息(即对应不同手机银行产品的用户群体信息)，通过规则引擎进行加工处理成，适合推荐手机银行相关产品、活动的客群。

用户群体配置规则引擎可以包括：原始客群去重配置规则引擎，活动去重配置规则引擎，再次加工配置规则引擎，用于对用户的年龄、职业、获得渠道、活跃程度、原始客群评分等进行加工。

用户群体配置规则引擎，可为对应不同预设置的规则的公共程序代码，可主要根据各类配置规则数据，完成对原始客群数据的加工，经过该引擎加工后的数据可直接用于推荐手机银行相关产品、活动。

2、营销触达模块：该模块主要负责通过短信、手机银行客户端的消息和/或微信的消息的通知方式，针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，如给规则引擎模块处理之后的用户客群信息中的用户，发送短信、手机银行APP消息、微信消息；

3、营销后评价模块：该模块主要负责针对每一待推荐的手机银行产品，接收每一已发送推荐信息的用户，对该手机银行产品的反馈信息；根据每一待推荐的手机银行产品的反馈信息，对该手机银行产品进行用户行为分析，得到手机银行产品的评价结果，如分析统计相关推荐客群，参与相关推荐活动的情况，加工各类推荐指标，为后续推荐活动提供指导；

4、营销数据采集模块：该模块主要负责针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息，如采集用户客群参与的手机银行产品产品、活动的用户行为数据，为推荐后的评价，提供数据输入。

当然，可以理解的是，上述详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。

本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述手机银行产品的推荐方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述手机银行产品的推荐方法的计算机程序。

本发明实施例中，针对每一待推荐的手机银行产品，生成对应该手机银行产品的用户群体信息；所述手机银行产品包括手机银行推出的商品和/或活动；所述用户群体信息包括手机银行的潜在客户、流失用户和活跃度低于预设值的用户的群体信息；针对每一用户群体信息，对该用户群体信息，进行用户去重处理和用户筛选处理，得到处理后的用户群体信息；所述去重处理用于去除不同的用户群体信息间相同的用户；所述用户筛选处理用于根据用户特征信息，确定用户群体信息中适合该用户群体信息所对应的手机银行产品的用户；针对每一处理后的用户群体信息，向该处理后的用户群体信息中每一用户，发送对应该用户群体信息的手机银行产品的推荐信息，从而针对每一待推荐的手机银行产品，均可自动化生成对应该手机银行产品的用户群体信息，进而发送推荐信息，可将推荐信息精准发送至对应该手机银行产品的用户群体信息，不再需要针对每一手机银行产品单独进行推荐程序的编程处理，即可同步实现不同手机银行产品的推荐，避免了现有技术下因对每一手机银行产品单独编程而致使银行程序开发工作量巨大以及程序间冗杂的问题，节约了银行成本，保证了手机银行产品推荐的时效性，也提高了银行对手机银行产品的推荐效率；同时，通过用户去重处理，可去除不同的用户群体信息间相同的用户，也避免了现有技术下因多套程序间独立，会导致给同一用户进行重复营销的问题，改善了用户的使用体验。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。