(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 202111675901.7 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 珠海华发金融科技研究院有限公司 地址 519000 广东省珠海市横琴新区华金 街58号横琴国际金融 中心大厦3 003 (72)发明人 蒋绪芳　庄荣墩　李光宁　谢伟　 雷宁　冯智斌　刘赓　孙雨　杨中　 秦华根　张倩　 (74)专利代理 机构 北京力量专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11504 专利代理师 王鸿远 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9536(2019.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种资产分析方法及其装置 (57)摘要 本申请提供一种资产分析方法， 包括： 在一 级账户中通过资产样本信息训练智能推荐算法； 设置用户的一级账户， 将用户的每个独立账户关 联到所述一级账户， 成为所述一级账户的子账 户， 所述一级账户获取所述每个子账户中用户的 资产信息， 由智能推荐算法分析所述用户的资产 信息， 获得用户产品和服务推荐表； 根据所述产 品和服务推荐表， 为用户推荐对应的产品和服 务。 通过将用户的多个账号统一到相同的账号 下， 并由同统一的账号获取用户的不同方面资产 状况， 同时能够根据用户的详细全面的数据进行 服务定制， 有利于提高用户的满意度。 本申请还 提供一种资产分析装置 。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114510633 A 2022.05.17 CN 114510633 A 1.一种资产分析 方法， 其特 征在于， 包括： 在一级账户中通过资产样本信息训练智能推荐算法； 设置用户的一级账户， 将用户的每个独立账户关联到所述一级账户， 成为所述一级账 户的子账户， 所述一级账户获取所述每个子账户中用户的资产信息， 由智能推荐算法分析 所述用户的资产信息， 获得用户产品和服 务推荐表； 根据所述产品和服 务推荐表， 为用户推荐对应的产品和服 务。 2.根据权利要求1所述资产分析方法， 其特征在于， 所述训练智能推荐算法， 包括如下 步骤： 选择多个用户的资产样本信息作为资产训练样本进行编号； 按照所述编号， 依次输入所述资产训练样本， 根据所述训练样本的分析结果与实 际结 果的误差， 调整所述智能推荐算法的训练参数； 重复上述步骤， 当所述分析结果和所述实际结果的误差小于预设阈值， 停止训练， 获得 训练好的智能推荐算法。 3.根据权利要求1所述资产分析 方法， 其特 征在于， 所述资产信息包括： 资产全景图； 所述资产全景图包 含用户资产状况以及用户资产的分布状态。 4.根据权利要求1所述资产分析 方法， 其特 征在于， 所述产品和服 务推荐表还 包括： 每一项产品或者 服务的配比权 重。 5.根据权利要求1所述资产分析方法， 其特征在于， 所述一级账户单向控制所述一级账 户和所述子账户的通讯 关系。 6.一种资产分析装置， 其特 征在于， 包括： 训练模块， 用于在一级账户中通过资产样本信息训练智能推荐算法； 设置模块， 用于设置用户的一级账户， 将用户的每个独立账户关联到所述一级账户， 成 为所述一级账户的子账户， 所述一级账户获取所述每个子账户中用户的资产信息， 由智能 推荐算法分析 所述用户的资产信息， 获得用户产品和服 务推荐表； 排队模块， 用于根据所述产品和服 务推荐表， 为用户推荐对应的产品和服 务。 7.根据权利要求6所述资产分析装置， 其特 征在于， 所述训练模块， 还 包括： 选取单元， 用于选择多个用户的资产信息作为资产训练样本进行编号； 计算单元， 用于按照所述编号， 依次输入所述资产训练样本， 根据 所述训练样本的分析 结果与实际结果的误差， 调整所述智能推荐算法的训练参数； 结果单元， 用于重复上述步骤， 当所述分析结果和所述实际结果的误差小于预设阈值， 停止训练， 获得训练好的智能推荐算法。 8.根据权利要求6所述资产分析装置， 其特 征在于， 所述资产信息包括： 资产全景图； 所述资产全景图包 含用户资产状况以及用户资产的分布状态。 9.根据权利要求6所述资产分析装置， 其特 征在于， 所述产品和服 务推荐表还 包括： 每一项产品或者 服务的配比权 重。 10.根据权利要求6所述资产分析装置， 其特征在于， 所述一级账户单向控制所述一级 账户和所述子账户的通讯 关系。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114510633 A 2一种资产分析方 法及其装 置 技术领域 [0001]本申请涉及一种统一账户下的资产管理技术， 尤其涉及一种资产分析方法。 本申 请还提供一种资产分析装置 。 背景技术 [0002]当前， 移动互联 网的兴起将用户生活、 工作等服务内容迅速转移到线上， 用户通过 各种不同的服务终端获得了不同类型 的便捷服务， 并享受其带来的益处。 但是随着线上化 的发展， 各种不同功能类型的服务 终端， 由于相互之间的数据隔离， 导致用户需要保存每一 个服务终端的账号和密码， 且服务端只能根据用户在某一个服务 终端的单独数据分析用户 行为， 以提供符合用户习惯和喜好的服 务或者产品。 [0003]用户在某一个服务终端产生的数据是不全面的， 不能准确刻画用户画像， 导致服 务端无法优化对用户的服 务， 导致服务错位或者提供一些根本不需要的服 务。 [0004]申请内容 [0005]本申请提供一种资产分析方法， 以解决用户信息不完善， 难以准确刻画用户画像 进而提供优质服 务的问题。 同时， 本申请还提供一种资产分析装置 [0006]本申请提供一种资产分析 方法， 包括： [0007]在一级账户中通过资产样本信息训练智能推荐算法； [0008]设置用户的一级账户， 将用户的每个独立账户关联到所述一级账户， 成为所述一 级账户的子账户， 所述一级账户获取所述每个子账户中用户的资产信息， 由智能推荐算法 分析所述用户的资产信息， 获得用户产品和服 务推荐表； [0009]根据所述产品和服 务推荐表， 为用户推荐对应的产品和服 务。 [0010]可选的， 所述训练智能推荐算法， 包括如下步骤： [0011]选择多个用户的资产信息作为资产训练样本进行编号； [0012]按照所述编号， 依次输入所述资产训练样本， 根据所述训练样本的分析结果与实 际结果的误差， 调整所述智能推荐算法的训练参数； [0013]重复上述步骤， 当所述分析结果和所述实际结果的误差小于预设 阈值， 停止训练， 获得训练好的智能推荐算法。 [0014]可选的， 所述资产信息包括： 资产全景图； [0015]所述资产全景图包 含用户资产状况以及用户资产的分布状态。 [0016]可选的， 所述产品和服 务推荐表还 包括： [0017]每一项产品或者 服务的配比权 重。 [0018]可选的， 所述 一级账户单向控制所述 一级账户和所述子账户的通讯 关系。 [0019]本申请还提供一种资产分析装置， 包括： [0020]训练模块， 用于在一级账户中通过资产样本信息训练智能推荐算法； [0021]设置模块， 用于设置用户的一级账户， 将用户的每个独立账户关联到所述一级账 户， 成为所述一级 账户的子账户， 所述一级 账户获取所述每个子账户中用户的资产信息， 由说　明　书 1/4 页 3 CN 114510633 A 3