一种基于智能匹配的金融咨询系统和方法

技术领域

本发明涉及金融咨询系统技术领域，尤其涉及一种基于智能匹配的金融咨询系统和方法。

背景技术

股票投资是一项高风险、高回报的投资活动。在进行股票投资时，投资者需要对市场、公司财务状况、行业趋势等进行全面分析和评估，以确定是否值得投资。同时，投资者还需要考虑各种风险因素，如市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等。因此，如何快速准确地评估这些风险并制定相应的投资策略，对于投资者来说至关重要。

经检索，中国专利申请号为CN202110013614.3的专利，公开了一种运用于金融经济活动的策略咨询系统，包括云端服务器、客户端、数据分析模块、数据存储模块、无线传输模块、登入模块、咨询端、金融咨询模块与访问记录模块；所述云端服务器同时与数据分析模块和数据存储模块通讯连接，用于接收数据分析模块分析的数据信息，并通过云端服务器将信息传输给数据存储模块进行存储；所述客户端与云端服务器之间通讯连接，用于接收云端服务器的数据信息，所述客户端同时与数据分析模块和数据存储模块连接。上述专利中的策略咨询系统存在以下不足：不能够根据用户需求和用户的特点，提供针对性的投资建议，还有待改进。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于智能匹配的金融咨询系统和方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于智能匹配的金融咨询系统，包括：

用户信息收集模块，基于电子问卷或在线交互的方式，获取用户的信息；

用户需求分析模块，用户需求分析模块根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘；

金融产品筛选模块，金融产品筛选模块根据用户需求和市场情况，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

金融产品评估模块，金融产品评估模块对于选定的金融产品，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

建议报告生成模块，建议报告生成模块根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成详细的建议报告；

跟踪服务模块，跟踪服务模块在用户使用金融产品的过程中，跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持。

优选的：所述金融咨询系统的金融投资服务方法，包括如下步骤：

S1：通过用户填写问卷或在线交互等方式，获取用户的基本信息、投资偏好、风险承受能力的关键信息；

S2：根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘，了解其具体的投资目标、风险偏好、资产配置方面的要求；

S3：根据用户需求和市场情况，利用机器学习算法和大数据分析技术，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

S4：对于选定的金融产品，利用量化模型和风险评估模型等方法，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

S5：根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成一份详细的建议报告，包括产品推荐、投资组合建议、风险提示内容；

S6：在用户使用金融产品的过程中，及时跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持；

S7：收集用户的反馈意见，并对系统中的不足之处进行改进和优化，以提高咨询系统的服务质量和用户满意度。

优选的：所述S1步骤中，收集用户信息包括：

S11：收集用户基本信息：包括姓名、性别、年龄、职业、教育程度；

S12：收集投资偏好信息：包括股票、基金、债券、期货、外汇的投资偏好；

S13：收集风险承受能力信息：包括投资者的风险承受能力评估结果。

优选的：所述S2步骤中，分析用户需求具体包括：

S21：分析投资目标：了解用户的投资期限、收益预期、风险承受能力，以确定最适合用户的投资产品；

S22：挖掘用户投资偏好：根据用户在问卷中填写的投资偏好，结合大数据分析技术，为用户推荐最符合其偏好的投资产品；

S23：分析资产配置：根据用户的财务状况和投资目标，为其制定最优的资产配置方案。

优选的：所述S3步骤中，筛选金融产品具体包括：

S31：利用机器学习算法对市场上的金融产品进行分类和聚类，以便更好地了解不同类型的金融产品的特点和优劣势；

S32：利用大数据分析技术对市场上各种金融产品的收益率、风险系数、历史表现等数据进行分析和比较，以确定最优的投资产品；

S33：根据用户需求和市场情况，结合机器学习和大数据分析的结果，为用户推荐最合适的金融产品。

优选的：所述S4步骤中，评估金融产品具体包括：

S41：利用量化模型对金融产品的收益率、波动率等指标进行预测和模拟，以确定其未来的表现趋势；

S42：利用风险评估模型对金融产品的信用风险、市场风险、流动性风险等进行评估和分析，以确定其风险水平；

S43：根据评估结果，为用户提供相应的投资建议和风险提示。

优选的：所述S5步骤中，生成建议报告具体包括：

S51：根据用户需求和市场情况，为用户推荐最合适的金融产品组合；

S52：根据用户的风险承受能力和投资目标，为其制定最优的投资组合方案；

S53：在建议报告中加入风险提示内容，帮助用户更好地了解市场风险和投资风险。

优选的：所述S6步骤中，跟踪服务具体包括：

S61：建立用户档案，记录用户的投资历史和交易记录等信息；

S62：根据用户的投资情况和市场变化，及时向其发送投资建议和市场分析报告等信息；

S63：为用户提供专业的跟进式投资咨询服务和技术支持。

优选的：所述S7步骤中，用户反馈与改进具体包括：

S71：建立用户反馈渠道，包括在线客服、电话咨询、邮件反馈，方便用户提出意见和建议；

S72：对用户的反馈意见进行分类整理，分析其中的问题和改进点，制定相应的改进方案；

S73：定期对咨询系统进行升级和维护，修复系统中存在的漏洞，提高系统的稳定性和安全性。

优选的：所述金融投资服务方法中，采用如下算法进行价值投资股票筛选：

①计算每只股票的内在价值：

P＝C*(r-g)+S*e

…(M

其中：

P：每只股票的内在价值

C：现金流量折现率

r：无风险利率

g：股息收益率

S：股票的市场价格

W：股民评价权重

E

E

e：自然对数的底数(约等于2.718)

t：时间(以年为单位)

H

H

M

M

V

V

其中，股民评价权重采用如下公式进行计算：

②根据内在价值和相对估值指标，对股票进行排序；

③对排序后的结果进行进一步筛选；

④对选出的股票进行进一步研究和分析，以确定是否值得投资。

本发明的有益效果为：

1.本发明能够可靠的处理金融数据，并快速生成风险评估报告，有助于投资者更快地了解市场和公司的状况，从而做出更明智的投资决策。

2.本发明基于历史数据和市场趋势进行预测和分析，可以减少人为因素的干扰，提高预测的准确性；这可以帮助投资者更好地把握市场机会，降低投资风险。

3.本发明通过电子问卷或在线交互的方式收集用户信息，可以快速获取大量用户数据，并在短时间内进行分析和挖掘；基于用户提供的信息和市场情况，对用户需求进行精准分析和匹配，选取最符合用户需求的金融产品；对于选定的金融产品，进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值，为用户提供全面的投资建议。

4.本发明跟踪服务模块可以在用户使用金融产品的过程中，跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持；此外，本发明能够根据不同用户的需求和市场情况，生成个性化的建议报告，为用户提供量身定制的投资方案。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于智能匹配的金融咨询系统的金融投资服务方法的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

实施例1：

一种基于智能匹配的金融咨询系统，包括：

用户信息收集模块，基于电子问卷或在线交互的方式，获取用户的信息；

用户需求分析模块，用户需求分析模块根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘；

金融产品筛选模块，金融产品筛选模块根据用户需求和市场情况，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

金融产品评估模块，金融产品评估模块对于选定的金融产品，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

建议报告生成模块，建议报告生成模块根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成详细的建议报告；

跟踪服务模块，跟踪服务模块在用户使用金融产品的过程中，跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持。

所述金融咨询系统的金融投资服务方法，包括如下步骤：

S1：通过用户填写问卷或在线交互等方式，获取用户的基本信息、投资偏好、风险承受能力等关键信息；

S2：根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘，了解其具体的投资目标、风险偏好、资产配置等方面的要求；

S3：根据用户需求和市场情况，利用机器学习算法和大数据分析技术，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

S4：对于选定的金融产品，利用量化模型和风险评估模型等方法，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

S5：根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成一份详细的建议报告，包括产品推荐、投资组合建议、风险提示等内容；

S6：在用户使用金融产品的过程中，及时跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持；

S7：收集用户的反馈意见，并对系统中的不足之处进行改进和优化，以提高咨询系统的服务质量和用户满意度。

其中，所述S1步骤中，收集用户信息包括：

S11：收集用户基本信息：包括姓名、性别、年龄、职业、教育程度等；

S12：收集投资偏好信息：包括股票、基金、债券、期货、外汇等投资品种的投资偏好；

S13：收集风险承受能力信息：包括投资者的风险承受能力评估结果，如保守型、稳健型、平衡型、成长型、进取型等。

其中，所述S2步骤中，分析用户需求具体包括：

S21：分析投资目标：了解用户的投资期限、收益预期、风险承受能力等，以确定最适合用户的投资产品；

S22：挖掘用户投资偏好：根据用户在问卷中填写的投资偏好，结合大数据分析技术，为用户推荐最符合其偏好的投资产品；

S23：分析资产配置：根据用户的财务状况和投资目标，为其制定最优的资产配置方案。

其中，所述S3步骤中，筛选金融产品具体包括：

S31：利用机器学习算法对市场上的金融产品进行分类和聚类，以便更好地了解不同类型的金融产品的特点和优劣势；

S32：利用大数据分析技术对市场上各种金融产品的收益率、风险系数、历史表现等数据进行分析和比较，以确定最优的投资产品；

S33：根据用户需求和市场情况，结合机器学习和大数据分析的结果，为用户推荐最合适的金融产品。

其中，所述S4步骤中，评估金融产品具体包括：

S41：利用量化模型对金融产品的收益率、波动率等指标进行预测和模拟，以确定其未来的表现趋势；

S42：利用风险评估模型对金融产品的信用风险、市场风险、流动性风险等进行评估和分析，以确定其风险水平；

S43：根据评估结果，为用户提供相应的投资建议和风险提示。

其中，所述S5步骤中，生成建议报告具体包括：

S51：根据用户需求和市场情况，为用户推荐最合适的金融产品组合；

S52：根据用户的风险承受能力和投资目标，为其制定最优的投资组合方案；

S53：在建议报告中加入风险提示内容，帮助用户更好地了解市场风险和投资风险。

其中，所述S6步骤中，跟踪服务具体包括：

S61：建立用户档案，记录用户的投资历史和交易记录等信息；

S62：根据用户的投资情况和市场变化，及时向其发送投资建议和市场分析报告等信息；

S63：在必要时，为用户提供专业的跟进式投资咨询服务和技术支持。

其中，所述S7步骤中，用户反馈与改进具体包括：

S71：建立用户反馈渠道，如在线客服、电话咨询、邮件反馈等，方便用户提出意见和建议；

S72：对用户的反馈意见进行分类整理，分析其中的问题和改进点，制定相应的改进方案；

S73：定期对咨询系统进行升级和维护，修复系统中存在的漏洞，提高系统的稳定性和安全性。

其中，所述金融投资服务方法中，采用如下算法进行价值投资股票筛选：

①计算每只股票的内在价值：

计算每只股票的内在价值：

P＝C*(r-g)+S*e

*(M

其中：

P：每只股票的内在价值

C：现金流量折现率

r：无风险利率

g：股息收益率

S：股票的市场价格

W：股民评价权重

E

E

e：自然对数的底数(约等于2.718)

t：时间(以年为单位)

H

H

M

M

V

V

其中，股民评价权重采用如下公式进行计算：

②根据内在价值和相对估值指标，对股票进行排序；

③对排序后的结果进行进一步筛选；

④对选出的股票进行进一步研究和分析，以确定是否值得投资。

实施例2：

一种基于智能匹配的金融咨询系统，包括：

用户信息收集模块，基于电子问卷或在线交互的方式，获取用户的信息；

用户需求分析模块，用户需求分析模块根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘；

金融产品筛选模块，金融产品筛选模块根据用户需求和市场情况，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

金融产品评估模块，金融产品评估模块对于选定的金融产品，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

建议报告生成模块，建议报告生成模块根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成详细的建议报告；

跟踪服务模块，跟踪服务模块在用户使用金融产品的过程中，跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持。

其中，所述金融咨询系统还包括：

风险控制与管理模块，风险控制与管理模块用于对金融市场的风险进行监测和管理，及时发现和应对各种风险事件，保障用户的资金安全和收益稳定；

所述风险控制与管理模块的实施方式为：

①利用大数据分析技术对金融市场进行实时监测和预测，发现市场异常情况和风险事件；

②建立完善的风险管理机制和应急预案，及时应对各种风险事件，保障用户的资金安全和收益稳定；

③对投资组合进行动态调整和管理，以实现最优的风险收益平衡。

所述金融咨询系统的金融投资服务方法，包括如下步骤：

S1：通过用户填写问卷或在线交互等方式，获取用户的基本信息、投资偏好、风险承受能力等关键信息；

S2：根据用户提供的信息，对用户的需求进行分析和挖掘，了解其具体的投资目标、风险偏好、资产配置等方面的要求；

S3：根据用户需求和市场情况，利用机器学习算法和大数据分析技术，对市场上的各种金融产品进行筛选和匹配，选取最符合用户需求的产品；

S4：对于选定的金融产品，利用量化模型和风险评估模型等方法，对其进行全面评估和分析，确定其风险收益特征和投资价值；

S5：根据用户需求和市场情况，以及对金融产品的评估结果，生成一份详细的建议报告，包括产品推荐、投资组合建议、风险提示等内容；

S6：在用户使用金融产品的过程中，及时跟踪其投资情况和市场变化，为用户提供持续的投资建议和服务支持；

S7：收集用户的反馈意见，并对系统中的不足之处进行改进和优化，以提高咨询系统的服务质量和用户满意度。

其中，所述S1步骤中，收集用户信息包括：

S11：收集用户基本信息：包括姓名、性别、年龄、职业、教育程度等；

S12：收集投资偏好信息：包括股票、基金、债券、期货、外汇等投资品种的投资偏好；

S13：收集风险承受能力信息：包括投资者的风险承受能力评估结果，如保守型、稳健型、平衡型、成长型、进取型等。

其中，所述S2步骤中，分析用户需求具体包括：

S21：分析投资目标：了解用户的投资期限、收益预期、风险承受能力等，以确定最适合用户的投资产品；

S22：挖掘用户投资偏好：根据用户在问卷中填写的投资偏好，结合大数据分析技术，为用户推荐最符合其偏好的投资产品；

S23：分析资产配置：根据用户的财务状况和投资目标，为其制定最优的资产配置方案。

其中，所述S3步骤中，筛选金融产品具体包括：

S31：利用机器学习算法对市场上的金融产品进行分类和聚类，以便更好地了解不同类型的金融产品的特点和优劣势；

S32：利用大数据分析技术对市场上各种金融产品的收益率、风险系数、历史表现等数据进行分析和比较，以确定最优的投资产品；

S33：根据用户需求和市场情况，结合机器学习和大数据分析的结果，为用户推荐最合适的金融产品。

其中，所述S4步骤中，评估金融产品具体包括：

S41：利用量化模型对金融产品的收益率、波动率等指标进行预测和模拟，以确定其未来的表现趋势；

S42：利用风险评估模型对金融产品的信用风险、市场风险、流动性风险等进行评估和分析，以确定其风险水平；

S43：根据评估结果，为用户提供相应的投资建议和风险提示。

其中，所述S5步骤中，生成建议报告具体包括：

S51：根据用户需求和市场情况，为用户推荐最合适的金融产品组合；

S52：根据用户的风险承受能力和投资目标，为其制定最优的投资组合方案；

S53：在建议报告中加入风险提示内容，帮助用户更好地了解市场风险和投资风险。

其中，所述S6步骤中，跟踪服务具体包括：

S61：建立用户档案，记录用户的投资历史和交易记录等信息；

S62：根据用户的投资情况和市场变化，及时向其发送投资建议和市场分析报告等信息；

S63：在必要时，为用户提供专业的跟进式投资咨询服务和技术支持。

其中，所述S7步骤中，用户反馈与改进具体包括：

S71：建立用户反馈渠道，如在线客服、电话咨询、邮件反馈等，方便用户提出意见和建议；

S72：对用户的反馈意见进行分类整理，分析其中的问题和改进点，制定相应的改进方案；

S73：定期对咨询系统进行升级和维护，修复系统中存在的漏洞，提高系统的稳定性和安全性。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。