一種融合用戶畫像和信貸產品特征的營銷推薦模型

任義波

（江蘇灌云農村商業銀行，江蘇 連云港 222212)

0 引言

隨著互聯網技術和金融科技的迅速發展，傳統金融業務正逐步向線上轉移，信貸市場的競爭愈發激烈。為了在激烈的市場競爭中脫穎而出，金融機構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品推薦。然而，傳統信貸營銷方法主要依賴人工策略，其效果受限且耗時較長。因此，運用先進的技術手段以提高信貸營銷效果和客戶滿意度，已成為業界關注的焦點。

用戶畫像作為一種從海量數據中提煉用戶特征和行為的方法，為信貸營銷提供了關鍵依據。通過深入分析用戶的信用歷史、消費行為和社交網絡等信息，金融機構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品。本文致力于研究融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型，旨在提升信貸產品的匹配度和營銷成效，為金融機構在激烈的信貸市場競爭中提供有力支持。

近年來，用戶畫像在多個領域取得了顯著的成功[1-5]，如電商、廣告和內容推薦等。然而，在信貸營銷領域的應用仍然面臨許多挑戰，如數據稀疏性[6]、冷啟動問題[7]、模型可解釋性等。許多研究者已經開始關注信貸營銷推薦系統的研究，嘗試引入機器學習、數據挖掘等技術解決這些問題。當前很多相關研究主要集中在以下幾個方面：基于協同過濾的推薦方法[8-10]，通過分析用戶之間的相似性或信貸產品之間的相似性，為用戶推薦可能感興趣的信貸產品；基于深度學習的推薦方法[11-12]，利用神經網絡自動提取用戶和信貸產品的高階特征，構建復雜的推薦模型。

盡管這些方法在一定程度上提高了信貸營銷推薦的效果，但仍然存在一些局限性。如大部分方法主要關注用戶和信貸產品之間的匹配度，忽略了用戶的信用風險和金融機構的風險管理需求。其次，許多基于深度學習的方法缺乏可解釋性，不利于金融機構進行風險控制和合規審查。

針對上述問題，本文將結合用戶畫像技術及信貸產品特征，研究一種融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型(An Integrated Marketing Recommendation Model for User Profiles and Loan Products，IMRM) 。該模型主要包括七個步驟：數據采集與預處理，涉及收集用戶數據和信貸產品數據，并進行清洗、預處理和特征工程；確定數據分析顆粒度，根據業務需求和用戶數據特點設定；構建用戶畫像和提取信貸產品特征，涵蓋人口統計學、行為、信用特征等；使用協同過濾算法計算用戶與信貸產品間的相似度，并進行推薦；取出營銷清單并集以滿足營銷需求；進行營銷活動，收集反饋作為模型優化信息；根據營銷結果評估模型性能，并進行優化與調整。最后，通過實驗驗證，以準確率和召回率為評價指標，證實該模型的有效性。

1 預備知識

1.1 用戶畫像構建

用戶畫像[13-14]是對用戶的一種全面描述，它通過挖掘和分析用戶的行為、興趣、需求等方面的信息來描繪用戶的特征，從而幫助企業更好地了解客戶，并為客戶提供更精準的服務和產品。用戶畫像的構建通常包括以下步驟：

①數據收集與預處理。

②用戶特征提取。

③用戶特征分析與篩選。

1) 數據收集與預處理

首先，需要收集用戶的信用歷史、消費行為和社交網絡等多源數據。這些數據可以從金融機構的內部系統、征信機構、合作伙伴以及第三方數據提供商等途徑獲取。本文將從以下幾個方面收集數據：

①基本信息：包括客戶的年齡、性別、職業、收入、家庭狀況等。

②交易數據：包括客戶的存款、貸款、信用卡、手機銀行等記錄。

③行為數據：包括客戶的瀏覽記錄、購物歷史、社交媒體互動等。

2) 用戶特征提取

根據業務需求和數據特點，從原始數據中提取與信貸營銷相關的用戶特征。本文將從以下幾個方面對用戶特征進行分析：

①信用特征：如信用評分、逾期記錄、負債比率等。

②消費特征：如消費習慣、消費偏好、消費水平等。

③社交特征：如朋友圈信息、用戶互動行為、社交影響力等。

④人口統計特征：如年齡、性別、學歷、職業等。

3) 用戶特征分析與篩選

為簡化模型并提升推薦效果，需要對用戶特征進行分析和篩選。首先，通過描述性統計和相關性分析等方法，探究各特征的分布狀況及相互關聯。然后，運用特征選擇技術，如卡方檢驗、互信息和遞歸特征消除等，篩選出對推薦結果影響較大的關鍵特征。

1.2 推薦算法

推薦算法[15](Recommender Systems) 作為一種信息過濾技術，致力于協助用戶從大量信息中篩選出最相關且具有價值的內容。這些算法能夠依據用戶的歷史行為、興趣愛好以及其他用戶的活動等信息進行個性化推薦。在電商、新聞、音樂、電影等多個領域，推薦算法都發揮著廣泛的作用。主要有以下幾種類型：基于內容的推薦(Content-based Recommendation) ；基于用戶的協同過濾算法(User-Based Collaborative Filtering，UBCF) ；或基于項目的協同過濾算法(Item-Based Collaborative Filtering，IBCF) 。

2 融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型

本文提出了融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型(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 模型的設計思想

該模型由數據采集與預處理、確定數據分析顆粒度、用戶畫像構建與信貸產品特征提取、協同過濾推薦算法、營銷與反饋和模型優化與調整七步構成。

第一步數據采集與預處理：從各系統及其他來源收集用戶數據（包括基本信息、信用記錄、消費行為、信用報告等）和信貸產品數據（如貸款類型、利率、期限等）。然后對數據進行清洗、預處理和特征工程，以便后續步驟計算和分析。

第二步確定數據分析顆粒度：根據業務需求和用戶數據特點，確定數據分析的時間顆粒度（如日、周、月等）。

第三步用戶畫像構建與信貸產品特征提取：利用用戶數據構建用戶畫像，包括人口統計學特征、行為特征、信用特征等。同時，提取信貸產品的關鍵特征，包括貸款類型、利率、期限等。

第四步構建協同過濾算法：首先根據用戶畫像和信貸產品特征，分別計算用戶之間的相似度和信貸產品之間的相似度，從而得到用戶之間的相似度矩陣和信貸產品之間的相似度矩陣。然后采用協同過濾算法進行信貸產品推薦。可以選擇基于用戶的協同過濾算法(User-Based Collaborative Filtering，UBCF) 或基于項目的協同過濾算法(Item-Based Collaborative Filtering，IBCF) 。

第五步取出營銷清單并集：根據營銷需求，取出營銷清單并集。

第六步營銷與反饋：將推薦的信貸產品推送給目標客戶進行營銷，并收集營銷結果（如成功與否、營銷渠道等）作為模型優化信息。

第七步模型優化與調整：根據營銷結果反饋，評估模型性能（如準確率、召回率、F1分數等），并根據評估結果對模型進行優化和調整，以提高推薦效果。如更新用戶畫像信息、調整相似度計算方法等。

2.2 模型的選擇與訓練

本文采取協同過濾算法生成營銷推薦列表。基于用戶的協同過濾和基于項目的協同過濾都是協同過濾推薦算法的兩種主要形式。兩者都是利用用戶的行為數據和產品特征為用戶提供個性化的推薦。

兩者算法的訓練方法相同。首先對原始數據對連續型特征進行歸一化處理，對離散型特征進行One-Hot編碼，從而提取有用的特征；然后使用不同的相似度計算方法進行推薦結果校驗，在訓練集上嘗試使用不同的K值，以找到最優的K值(K表示最相似的結果數量，可以使用網格搜索、隨機搜索等方法進行參數調優）；最后采用交叉驗證方法提高模型評估的穩定性和準確性。同時，可以嘗試使用多種評價指標（如準確率、召回率、F1 分數等）來評估模型的性能。由于信貸產品的數量可能很多，采用負采樣方法減少算法計算量。同時，為用戶不同的行為數據（如點擊、收藏、購買等）設置不同的權重，以提高推薦效果。

2.3 模型形式化描述

融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型如算法 1 所示。在本文中，算法首先在第 1 步進行用戶畫像構建和信貸產品特征提取。第2~3 步分別針對需要推薦的客戶，使用基于用戶畫像的營銷推薦模型和基于信貸產品的營銷推薦模型，得到所需推薦的信貸產品列表。最后，對兩個模型得到的信貸產品列表取交集，從而得到針對當前客戶的推薦產品清單。

算法1：融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型(An Integrated Marketing Recommendation Model for User Profiles and Loan Products，IMRM)

輸入：詞性詞典的絕對路徑列表paths, 停用詞典絕對路徑列表stopWordsPaths, 故障知識集sentences,當前故障知識u0，top

輸出：前top個相似度高的故障知識topSentences

a)FeatureEngineering(user_data,credit_product_data)/*用戶畫像構建和信貸產品特征提取*/

b)U1←UBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0) /*基于用戶畫像的營銷推薦模型*/

c)U2←IBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0)/*基于信貸產品的營銷推薦模型*/

d)U←U1UU2/*篩選營銷清單并集*/

算法2：FeatureEngineering (user_data,credit_product_data) /*用戶畫像構建和信貸產品特征提取*/

輸入：用戶畫像user_data，信貸產品集合credit_product

輸出：用戶畫像特征user_features，信貸產品集合特征credit_product_feature

a) Fori←0 touser_data.length:

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

c) End For

d) Fori←0 tocredit_product_data.length:

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

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

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) /*基于用戶畫像的營銷推薦模型*/

輸入：用戶畫像user_data，信貸產品集合credit_product，用戶-信貸產品評分矩陣R

輸出：對于用戶u0的前N個推薦信貸產品

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:/*為目標用戶u0生成信貸產品推薦*/

g)pred(u0,pi)

h) End For

算法4：IBCF_Algorithm(user_data，credit_product，R，N，u0) /*基于信貸產品的營銷推薦模型*/

輸入：用戶畫像user_data，信貸產品集合credit_product，用戶-信貸產品評分矩陣R

輸出：對于用戶u0的前N個推薦信貸產品

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:/*為目標用戶u0生成信貸產品推薦*/

g)pred(u0,pi)

h) End For

3 實驗結果與分析

為了驗證本文提出的融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型，本文選取Santander 銀 行的客戶數據。Santander銀行是歐洲第二大銀行，因此該銀行每月都會產生大量客戶行為數據，也會不斷擴展新的金融產品。該數據集分訓練集和測試集兩個文件，具體數據分布見表1。

表1 訓練集和測試集描述

3.1 模型的評價指標

本文采用準確率和召回率作為模型的評價指標。具體定義如下：

式(1) 中True Positives(TP) 表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量，False Positives(FP) 表示實際為負例但被預測為正例的樣本數量。式(2) 中True Positives(TP) 表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量，False Negatives(FN) 表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量。

3.2 模型結果分析

融合用戶畫像和信貸產品的營銷推薦模型考慮了用戶畫像對相似度計算的影響，同時引入了信貸產品特征以獲得更優的推薦清單。為了對比改進前后模型的推薦性能表現，本文分別記錄了 UBCF（基于用戶的協同過濾算法）、IBCF（基于項目的協同過濾算法）以及 IMRM模型的推薦性能。不同算法的性能表現結果見圖2和圖3。

圖2 三種算法在數據集上的準確率

圖3 三種算法在數據集上的召回率

根據圖2和圖3的結果，在準確率上，沒有引入信貸產品特征的UBCF推薦算法與沒有引入用戶畫像的IBCF 算法表現相近，分別為0.8012 和0.7912。然而，與IMRM 模型相比，它們的準確率平均降低了0.02。這是因為IMRM 模型綜合考慮了用戶畫像和信貸產品特性，從而得到更優的推薦結果。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 模型在準確率和召回率兩個方面的表現均優于其他單一算法的最佳性能。

4 結束語

本文提出了一種融合用戶畫像和信貸產品特征的營銷推薦模型。該算法以協同過濾為基礎，結合用戶畫像和信貸產品特征，從而讓不同的推薦算法相互彌補不足。相較于對比算法，實驗結果表明IMRM 模型在準確率上平均提升約2%，同時在召回率方面也表現出較高的值。然而，本文所采用的相似度計算方法主要是余弦相似度，未來可以嘗試使用其他相似度度量方法以進一步優化模型。同時，模型的性能僅在一個數據集上進行了評估，需要在更多不同場景下對模型的適用性和泛化能力進行驗證。因此，在未來的工作中，我們將重點關注新穎的相似度計算公式，以及基于深度學習的推薦算法結合，從而進一步提高推薦效果。