一種融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品特征的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型

任義波

（江蘇灌云農(nóng)村商業(yè)銀行，江蘇 連云港 222212)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和金融科技的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)正逐步向線上轉(zhuǎn)移，信貸市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，金融機(jī)構(gòu)須深入挖掘潛在客戶的需求，并為客戶提供量身定制的信貸產(chǎn)品推薦。然而，傳統(tǒng)信貸營(yíng)銷(xiāo)方法主要依賴人工策略，其效果受限且耗時(shí)較長(zhǎng)。因此，運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段以提高信貸營(yíng)銷(xiāo)效果和客戶滿意度，已成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

用戶畫(huà)像作為一種從海量數(shù)據(jù)中提煉用戶特征和行為的方法，為信貸營(yíng)銷(xiāo)提供了關(guān)鍵依據(jù)。通過(guò)深入分析用戶的信用歷史、消費(fèi)行為和社交網(wǎng)絡(luò)等信息，金融機(jī)構(gòu)能更精確地掌握潛在客戶的需求和信用狀況，從而為客戶推薦最適合的信貸產(chǎn)品。本文致力于研究融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型，旨在提升信貸產(chǎn)品的匹配度和營(yíng)銷(xiāo)成效，為金融機(jī)構(gòu)在激烈的信貸市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中提供有力支持。

近年來(lái)，用戶畫(huà)像在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成功[1-5]，如電商、廣告和內(nèi)容推薦等。然而，在信貸營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應(yīng)用仍然面臨許多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)稀疏性[6]、冷啟動(dòng)問(wèn)題[7]、模型可解釋性等。許多研究者已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注信貸營(yíng)銷(xiāo)推薦系統(tǒng)的研究，嘗試引入機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)解決這些問(wèn)題。當(dāng)前很多相關(guān)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：基于協(xié)同過(guò)濾的推薦方法[8-10]，通過(guò)分析用戶之間的相似性或信貸產(chǎn)品之間的相似性，為用戶推薦可能感興趣的信貸產(chǎn)品；基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法[11-12]，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取用戶和信貸產(chǎn)品的高階特征，構(gòu)建復(fù)雜的推薦模型。

盡管這些方法在一定程度上提高了信貸營(yíng)銷(xiāo)推薦的效果，但仍然存在一些局限性。如大部分方法主要關(guān)注用戶和信貸產(chǎn)品之間的匹配度，忽略了用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理需求。其次，許多基于深度學(xué)習(xí)的方法缺乏可解釋性，不利于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和合規(guī)審查。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文將結(jié)合用戶畫(huà)像技術(shù)及信貸產(chǎn)品特征，研究一種融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型(An Integrated Marketing Recommendation Model for User Profiles and Loan Products，IMRM) 。該模型主要包括七個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，涉及收集用戶數(shù)據(jù)和信貸產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、預(yù)處理和特征工程；確定數(shù)據(jù)分析顆粒度，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)設(shè)定；構(gòu)建用戶畫(huà)像和提取信貸產(chǎn)品特征，涵蓋人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、行為、信用特征等；使用協(xié)同過(guò)濾算法計(jì)算用戶與信貸產(chǎn)品間的相似度，并進(jìn)行推薦；取出營(yíng)銷(xiāo)清單并集以滿足營(yíng)銷(xiāo)需求；進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，收集反饋?zhàn)鳛槟Ｐ蛢?yōu)化信息；根據(jù)營(yíng)銷(xiāo)結(jié)果評(píng)估模型性能，并進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以準(zhǔn)確率和召回率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，證實(shí)該模型的有效性。

1 預(yù)備知識(shí)

1.1 用戶畫(huà)像構(gòu)建

用戶畫(huà)像[13-14]是對(duì)用戶的一種全面描述，它通過(guò)挖掘和分析用戶的行為、興趣、需求等方面的信息來(lái)描繪用戶的特征，從而幫助企業(yè)更好地了解客戶，并為客戶提供更精準(zhǔn)的服務(wù)和產(chǎn)品。用戶畫(huà)像的構(gòu)建通常包括以下步驟：

①數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理。

②用戶特征提取。

③用戶特征分析與篩選。

1) 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

首先，需要收集用戶的信用歷史、消費(fèi)行為和社交網(wǎng)絡(luò)等多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以從金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部系統(tǒng)、征信機(jī)構(gòu)、合作伙伴以及第三方數(shù)據(jù)提供商等途徑獲取。本文將從以下幾個(gè)方面收集數(shù)據(jù)：

①基本信息：包括客戶的年齡、性別、職業(yè)、收入、家庭狀況等。

②交易數(shù)據(jù)：包括客戶的存款、貸款、信用卡、手機(jī)銀行等記錄。

③行為數(shù)據(jù)：包括客戶的瀏覽記錄、購(gòu)物歷史、社交媒體互動(dòng)等。

2) 用戶特征提取

根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，從原始數(shù)據(jù)中提取與信貸營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的用戶特征。本文將從以下幾個(gè)方面對(duì)用戶特征進(jìn)行分析：

①信用特征：如信用評(píng)分、逾期記錄、負(fù)債比率等。

②消費(fèi)特征：如消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)偏好、消費(fèi)水平等。

③社交特征：如朋友圈信息、用戶互動(dòng)行為、社交影響力等。

④人口統(tǒng)計(jì)特征：如年齡、性別、學(xué)歷、職業(yè)等。

3) 用戶特征分析與篩選

為簡(jiǎn)化模型并提升推薦效果，需要對(duì)用戶特征進(jìn)行分析和篩選。首先，通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析等方法，探究各特征的分布狀況及相互關(guān)聯(lián)。然后，運(yùn)用特征選擇技術(shù)，如卡方檢驗(yàn)、互信息和遞歸特征消除等，篩選出對(duì)推薦結(jié)果影響較大的關(guān)鍵特征。

1.2 推薦算法

推薦算法[15](Recommender Systems) 作為一種信息過(guò)濾技術(shù)，致力于協(xié)助用戶從大量信息中篩選出最相關(guān)且具有價(jià)值的內(nèi)容。這些算法能夠依據(jù)用戶的歷史行為、興趣愛(ài)好以及其他用戶的活動(dòng)等信息進(jìn)行個(gè)性化推薦。在電商、新聞、音樂(lè)、電影等多個(gè)領(lǐng)域，推薦算法都發(fā)揮著廣泛的作用。主要有以下幾種類(lèi)型：基于內(nèi)容的推薦(Content-based Recommendation) ；基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法(User-Based Collaborative Filtering，UBCF) ；或基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法(Item-Based Collaborative Filtering，IBCF) 。

2 融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型

本文提出了融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型(An Integrated Marketing Recommendation Model for User Profiles and Loan Products，IMRM) ，該模型的具體流程如圖1所示。

圖1 IMRM模型的流程圖

2.1 模型的設(shè)計(jì)思想

該模型由數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、確定數(shù)據(jù)分析顆粒度、用戶畫(huà)像構(gòu)建與信貸產(chǎn)品特征提取、協(xié)同過(guò)濾推薦算法、營(yíng)銷(xiāo)與反饋和模型優(yōu)化與調(diào)整七步構(gòu)成。

第一步數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：從各系統(tǒng)及其他來(lái)源收集用戶數(shù)據(jù)（包括基本信息、信用記錄、消費(fèi)行為、信用報(bào)告等）和信貸產(chǎn)品數(shù)據(jù)（如貸款類(lèi)型、利率、期限等）。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和特征工程，以便后續(xù)步驟計(jì)算和分析。

第二步確定數(shù)據(jù)分析顆粒度：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)，確定數(shù)據(jù)分析的時(shí)間顆粒度（如日、周、月等）。

第三步用戶畫(huà)像構(gòu)建與信貸產(chǎn)品特征提?。豪糜脩魯?shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫(huà)像，包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、行為特征、信用特征等。同時(shí)，提取信貸產(chǎn)品的關(guān)鍵特征，包括貸款類(lèi)型、利率、期限等。

第四步構(gòu)建協(xié)同過(guò)濾算法：首先根據(jù)用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品特征，分別計(jì)算用戶之間的相似度和信貸產(chǎn)品之間的相似度，從而得到用戶之間的相似度矩陣和信貸產(chǎn)品之間的相似度矩陣。然后采用協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行信貸產(chǎn)品推薦?？梢赃x擇基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法(User-Based Collaborative Filtering，UBCF) 或基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法(Item-Based Collaborative Filtering，IBCF) 。

第五步取出營(yíng)銷(xiāo)清單并集：根據(jù)營(yíng)銷(xiāo)需求，取出營(yíng)銷(xiāo)清單并集。

第六步營(yíng)銷(xiāo)與反饋：將推薦的信貸產(chǎn)品推送給目標(biāo)客戶進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，并收集營(yíng)銷(xiāo)結(jié)果（如成功與否、營(yíng)銷(xiāo)渠道等）作為模型優(yōu)化信息。

第七步模型優(yōu)化與調(diào)整：根據(jù)營(yíng)銷(xiāo)結(jié)果反饋，評(píng)估模型性能（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等），并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高推薦效果。如更新用戶畫(huà)像信息、調(diào)整相似度計(jì)算方法等。

2.2 模型的選擇與訓(xùn)練

本文采取協(xié)同過(guò)濾算法生成營(yíng)銷(xiāo)推薦列表?；谟脩舻膮f(xié)同過(guò)濾和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾都是協(xié)同過(guò)濾推薦算法的兩種主要形式。兩者都是利用用戶的行為數(shù)據(jù)和產(chǎn)品特征為用戶提供個(gè)性化的推薦。

兩者算法的訓(xùn)練方法相同。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)對(duì)連續(xù)型特征進(jìn)行歸一化處理，對(duì)離散型特征進(jìn)行One-Hot編碼，從而提取有用的特征；然后使用不同的相似度計(jì)算方法進(jìn)行推薦結(jié)果校驗(yàn)，在訓(xùn)練集上嘗試使用不同的K值，以找到最優(yōu)的K值(K表示最相似的結(jié)果數(shù)量，可以使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)）；最后采用交叉驗(yàn)證方法提高模型評(píng)估的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，可以嘗試使用多種評(píng)價(jià)指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等）來(lái)評(píng)估模型的性能。由于信貸產(chǎn)品的數(shù)量可能很多，采用負(fù)采樣方法減少算法計(jì)算量。同時(shí)，為用戶不同的行為數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊、收藏、購(gòu)買(mǎi)等）設(shè)置不同的權(quán)重，以提高推薦效果。

2.3 模型形式化描述

融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型如算法 1 所示。在本文中，算法首先在第 1 步進(jìn)行用戶畫(huà)像構(gòu)建和信貸產(chǎn)品特征提取。第2~3 步分別針對(duì)需要推薦的客戶，使用基于用戶畫(huà)像的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型和基于信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型，得到所需推薦的信貸產(chǎn)品列表。最后，對(duì)兩個(gè)模型得到的信貸產(chǎn)品列表取交集，從而得到針對(duì)當(dāng)前客戶的推薦產(chǎn)品清單。

算法1：融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型(An Integrated Marketing Recommendation Model for User Profiles and Loan Products，IMRM)

輸入：詞性詞典的絕對(duì)路徑列表paths, 停用詞典絕對(duì)路徑列表stopWordsPaths, 故障知識(shí)集sentences,當(dāng)前故障知識(shí)u0，top

輸出：前top個(gè)相似度高的故障知識(shí)topSentences

a)FeatureEngineering(user_data,credit_product_data)/*用戶畫(huà)像構(gòu)建和信貸產(chǎn)品特征提取*/

b)U1←UBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0) /*基于用戶畫(huà)像的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型*/

c)U2←IBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0)/*基于信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型*/

d)U←U1UU2/*篩選營(yíng)銷(xiāo)清單并集*/

算法2：FeatureEngineering (user_data,credit_product_data) /*用戶畫(huà)像構(gòu)建和信貸產(chǎn)品特征提取*/

輸入：用戶畫(huà)像user_data，信貸產(chǎn)品集合credit_product

輸出：用戶畫(huà)像特征user_features，信貸產(chǎn)品集合特征credit_product_feature

a) Fori←0 touser_data.length:

b)user_features←one_hot_encode(user_data[i])/*用戶畫(huà)像特征獨(dú)熱編碼*/

c) End For

d) Fori←0 tocredit_product_data.length:

e)credit_product_feature1←one_hot_encode(credit_product_data[i]) /*信貸產(chǎn)品特征獨(dú)熱編碼*/

f)credit_product_feature2←normalize(credit_product_ data[i]) /*信貸產(chǎn)品特征歸一化*/

g) End For

h)user_features←dimensionality_reduction(user_features) /*特征降維*/

i)credit_product_feature←

dimensionality_reduction(credit_product_feature1,credit_product_feature2)/* 特征降維*/

j) Returnuser_features,credit_product_feature

算法3：UBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0) /*基于用戶畫(huà)像的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型*/

輸入：用戶畫(huà)像user_data，信貸產(chǎn)品集合credit_product，用戶-信貸產(chǎn)品評(píng)分矩陣R

輸出：對(duì)于用戶u0的前N個(gè)推薦信貸產(chǎn)品

a) Fori←0 to user_data.length:

b) Forj←0 to user_data.length:

c)ui←user_data[i],uj←user_data[j]

d)sim(ui,uj)←cos(ui,uj)=

e) End For

f) For i ←0 to user_data.length:/*為目標(biāo)用戶u0生成信貸產(chǎn)品推薦*/

g)pred(u0,pi)

h) End For

算法4：IBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0) /*基于信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型*/

輸入：用戶畫(huà)像user_data，信貸產(chǎn)品集合credit_product，用戶-信貸產(chǎn)品評(píng)分矩陣R

輸出：對(duì)于用戶u0的前N個(gè)推薦信貸產(chǎn)品

a) Fori←0 to credit_product.length:

b) Forj←0 to credit_product.length:

c)pi←credit_product[i],pj←credit_product[j]

d)sim(pi,pj)←cos(pi,pj)=

e) End For

f) Fori←0 to credit_product.length:/*為目標(biāo)用戶u0生成信貸產(chǎn)品推薦*/

g)pred(u0,pi)

h) End For

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文提出的融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型，本文選取Santander 銀 行的客戶數(shù)據(jù)。Santander銀行是歐洲第二大銀行，因此該銀行每月都會(huì)產(chǎn)生大量客戶行為數(shù)據(jù)，也會(huì)不斷擴(kuò)展新的金融產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)集分訓(xùn)練集和測(cè)試集兩個(gè)文件，具體數(shù)據(jù)分布見(jiàn)表1。

表1 訓(xùn)練集和測(cè)試集描述

3.1 模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用準(zhǔn)確率和召回率作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體定義如下：

式(1) 中True Positives(TP) 表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量，F(xiàn)alse Positives(FP) 表示實(shí)際為負(fù)例但被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量。式(2) 中True Positives(TP) 表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量，F(xiàn)alse Negatives(FN) 表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量。

3.2 模型結(jié)果分析

融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型考慮了用戶畫(huà)像對(duì)相似度計(jì)算的影響，同時(shí)引入了信貸產(chǎn)品特征以獲得更優(yōu)的推薦清單。為了對(duì)比改進(jìn)前后模型的推薦性能表現(xiàn)，本文分別記錄了 UBCF（基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法）、IBCF（基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法）以及 IMRM模型的推薦性能。不同算法的性能表現(xiàn)結(jié)果見(jiàn)圖2和圖3。

圖2 三種算法在數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率

圖3 三種算法在數(shù)據(jù)集上的召回率

根據(jù)圖2和圖3的結(jié)果，在準(zhǔn)確率上，沒(méi)有引入信貸產(chǎn)品特征的UBCF推薦算法與沒(méi)有引入用戶畫(huà)像的IBCF 算法表現(xiàn)相近，分別為0.8012 和0.7912。然而，與IMRM 模型相比，它們的準(zhǔn)確率平均降低了0.02。這是因?yàn)镮MRM 模型綜合考慮了用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品特性，從而得到更優(yōu)的推薦結(jié)果。而在召回率上，IMRM、UBCF 及 IBCF 算法分別為 0.7919，0.7312 和0.7413。因此，IMRM 模型在準(zhǔn)確率和召回率兩個(gè)方面的表現(xiàn)均優(yōu)于其他單一算法的最佳性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種融合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品特征的營(yíng)銷(xiāo)推薦模型。該算法以協(xié)同過(guò)濾為基礎(chǔ)，結(jié)合用戶畫(huà)像和信貸產(chǎn)品特征，從而讓不同的推薦算法相互彌補(bǔ)不足。相較于對(duì)比算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明IMRM 模型在準(zhǔn)確率上平均提升約2%，同時(shí)在召回率方面也表現(xiàn)出較高的值。然而，本文所采用的相似度計(jì)算方法主要是余弦相似度，未來(lái)可以嘗試使用其他相似度度量方法以進(jìn)一步優(yōu)化模型。同時(shí)，模型的性能僅在一個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了評(píng)估，需要在更多不同場(chǎng)景下對(duì)模型的適用性和泛化能力進(jìn)行驗(yàn)證。因此，在未來(lái)的工作中，我們將重點(diǎn)關(guān)注新穎的相似度計(jì)算公式，以及基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法結(jié)合，從而進(jìn)一步提高推薦效果。