CN110415113A - 金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质 - Google Patents

金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质 Download PDF

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CN110415113A CN201910720733.5A CN201910720733A CN110415113A CN 110415113 A CN110415113 A CN 110415113A CN 201910720733 A CN201910720733 A CN 201910720733A CN 110415113 A CN110415113 A CN 110415113A
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Abstract

本申请提供一种金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质，涉及计算机数据处理技术领域。该方法包括：获取目标用户的身份信息；根据身份信息获取预先与身份信息关联的特征数据集合；根据特征数据集合包括的目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。在本申请中，方法可以由方法由服务器或终端设备来执行，也就是通过服务器或终端设备来为用户推荐至少一个目标金融产品，能够改善在金融产品推荐过程中对工作人员业务能力要求高、业务办理效率低的问题。

Description

金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机数据处理技术领域，具体而言，涉及一种金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质。
背景技术
在金融行业中，用户可以通过购买金融产品来理财，在用户购买金融产品的过程中，可以向金融机构的工作人员了解各类理财产品的信息。目前，各类理财金融产品的营销通常由具有理财资质的工作人员根据客户情况进行推荐，然后供客户选择所推荐的金融产品。该情况下，对工作人员的业务能力要求高，另外，工作人员需要与客户一对一进行沟通讨论，导致业务办理的效率低。
发明内容
本申请提供一种金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质，能够改善在金融产品推荐过程中对工作人员业务能力要求高、业务办理效率低的问题。
为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：
第一方面，本申请实施例提供一种金融数据处理方法，所述方法包括：
获取目标用户的身份信息；根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合；根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
在上述实施方式中，方法由服务器或终端设备来执行，也就是通过服务器或终端设备来为用户推荐至少一个目标金融产品。在金融产品推荐的过程中，可以无需金融机构的工作人员参与，从而有助于降低金融产品推荐过程中所耗费的人力资源，提高用户购买金融产品业务的办理效率。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，获取目标用户的身份信息，包括：通过识别所述目标用户的第一生物特征获取所述目标用户的身份信息。
在上述实施方式中，通过目标用户的生物特征来获取身份信息，有助于简化获取身份信息的操作方式，提高身份获取的效率。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述第一生物特征包括所述目标用户的第一人脸特征，通过识别所述目标用户的第一生物特征获取目标用户的身份信息，包括：接收终端设备在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像；通过人脸识别算法从所述第一图像中获取所述目标用户的第一人脸特征；确定预存的身份信息集中存在与所述第一人脸特征匹配的身份信息。
在上述实施方式中，通过目标用户的人脸特征可以从预存的身份信息集中查找目标用户的身份信息，有助于简化获取身份信息的操作方式。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，接收终端设备在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像，包括：接收所述终端设备在确定图像中存在所述人脸轮廓的概率大于或等于第一预设阈值时获取的所述第一图像。
在上述实施方式中，接收的图像为存在人脸轮廓的概率大于或等于第一预设阈值的图像，从而有助于提高所接收的图像中存在用户的人脸图像的概率，降低没有人脸图像的图像被接收到的概率，从而有助于提高服务器或终端设备的处理效率。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品，包括：根据所述特征数据集合从预先存储的多个用户中选择相似度大于或等于第二预设阈值的至少一个用户，所述相似度为所述目标用户的所述特征数据集合与每个用户的特征数据集合的相似度；将所述至少一个用户购买的至少一个金融产品确定为所述至少一个目标金融产品。
在上述实施方式中，至少一个用户与目标用户的特征数据集合的相似度大于或等于第二预设阈值，表示至少一个用户所购买的金融产品适合目标用户，基于此，有利于为目标用户推荐到合适的金融产品。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：接收所述目标用户用于选择购买金融产品的购买指令；通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证；在所述购买指令通过验证时，响应所述购买指令。
在上述实施方式中，在购买金融产品时，通过对购买指令进行验证，有助于提高购买操作的安全性。
结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述第二生物特征为所述目标用户的第二人脸特征，通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证，包括：接收终端设备在生成所述购买指令时采集的所述目标用户的第二图像；通过人脸识别算法从所述第二图像中获取所述目标用户的第二人脸特征；在所述第二人脸特征与所述第一人脸特征所对应的目标用户的身份信息相同时，确定所述购买指令通过验证。
在上述实施方式中，可以通过目标用户的第二人脸特征来对购买指令进行验证，有助于简化验证操作，提高验证的效率。
第二方面，本申请实施例还提供一种金融数据处理装置，所述装置包括：
身份获取单元，用于获取目标用户的身份信息；
特征获取单元，用于根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合；
确定单元，用于根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
第三方面，本申请实施例还提供一种服务器，所述服务器包括相互耦合的存储器、处理器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述服务器执行上述的方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的终端设备与服务器的通信连接示意图。
图2为本申请实施例提供的服务器的方框示意图。
图3为本申请实施例提供的金融数据处理方法的流程示意图。
图4为本申请实施例提供的金融数据处理装置的功能框图。
图标：10-服务器；11-处理模块；12-存储模块；13-通信模块；20-终端设备；100-金融数据处理装置；110-身份获取单元；120-特征获取单元；130-确定单元。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。需要说明的是，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，本申请实施例提供的服务器10可以通过网络与至少一个终端设备20通信连接，以进行数据交互。该网络可以是，但不限于，有线网络或无线网络。其中，该服务器10可以用于执行或实现下述的金融数据处理方法的各步骤，用于为用户推荐金融产品，金融产品可理解为理财产品。与服务器10通信连接的终端设备20的数量可以为一个或多个，可以根据实际情况进行确定，这里不作具体限定。
在本实施例中，终端设备20可以是由金融机构持有，也可以是由用户持有。金融机构可以为银行、证券公司等机构。终端设备20可以是，但不限于，智能手机、个人电脑(Personal Computer，PC)、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、移动上网设备(Mobile Internet Device，MID)等。
请参照图2，在本实施例中，服务器10可以包括处理模块11、存储模块12、通信模块13以及金融数据处理装置100，处理模块11、存储模块12、通信模块13以及金融数据处理装置100各个元件之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
处理模块11可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述处理模块11可以是通用处理器。例如，该处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。
存储模块12可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器，可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，电可擦除可编程只读存储器等。在本实施例中，存储模块12可以用于存储各个用户的身份信息、与身份信息关联的特征数据集合、各类金融产品信息等。当然，存储模块12还可以用于存储程序，处理模块11在接收到执行指令后，执行该程序。
通信模块13用于通过网络建立服务器10与终端设备20的通信连接，并通过网络收发数据。
金融数据处理装置100包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储模块12中或固化在服务器10操作***(Operating System，OS)中的软件功能模块。处理模块11用于执行存储模块12中存储的可执行模块，例如金融数据处理装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等。
可以理解的是，图2所示的结构仅为服务器10的一种结构示意图，服务器10还可以包括比图2所示更多的组件。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
请参照图3，本申请实施例提供一种金融数据处理方法，可以应用于终端设备20或上述的服务器10，可以由服务器10或终端设备20来执行方法的各步骤。
在本实施例中，金融数据处理方法可以包括以下步骤：
步骤S210，获取目标用户的身份信息；
步骤S220，根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合；
步骤S230，根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
在上述实施方式中，方法可以由服务器10或终端设备20来执行，也就是通过服务器10或终端设备20来为用户推荐至少一个目标金融产品。在金融产品推荐的过程中，可以无需金融机构的工作人员参与，从而有助于降低金融产品推荐过程中所耗费的人力资源，提高用户购买金融产品业务的办理效率，从而改善在金融产品推荐过程中对工作人员业务能力要求高、业务办理效率低的问题。
另外，因为无需工作人员参与金融产品的推荐，所以用户无需向工作人员提供资产隐私信息，无需工作人员基于用户的资产来推荐金融产品，从而有助于提高用户资产隐私信息的安全性，使得用户的资产隐私信息不易泄露。
下面将对图3中所示的金融数据处理方法的各个步骤进行详细阐述：
步骤S210，获取目标用户的身份信息。
在本实施例中，终端设备20或服务器10可以通过目标用户提供的信息(该信息可以为用户的人像、指纹、虹膜等图像信息)从预先存储的身份信息集中查找是否存在目标用户的身份信息。若能在身份信息集中查找到目标用户的身份信息，终端设备20或服务器10便将查找到的身份信息作为获取的该目标用户的身份信息。
若在身份信息集中没有查找到目标用户的身份信息，终端设备20或服务器10便无法从身份信息集中获取到目标用户的身份信息。此时目标用户可以提供自身的身份信息以及用户的人像、指纹、虹膜等图像信息进行注册，使服务器10或终端设备20对目标用户的身份信息以及人像、指纹、虹膜等图像(或人像、指纹、虹膜等图像经处理后得到的图像特征)进行存储，从而使得服务器10或终端设备20能够通过用户的人像、指纹、虹膜等图像信息获取到目标用户的身份信息。
作为一种可选的实施方式，步骤S210可以包括：通过识别所述目标用户的第一生物特征获取所述目标用户的身份信息。其中，第一生物特征可以是，但不限于人脸特征、指纹特征、虹膜特征等。
例如，第一生物特征为目标用户的第一人脸特征，步骤S210可以包括：接收终端设备20在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像；通过人脸识别算法从所述第一图像中获取所述目标用户的第一人脸特征；确定预存的身份信息集中存在与所述第一人脸特征匹配的身份信息。
可理解地，身份信息集中的每个身份信息预先与相应的人脸特征相关联。比如，一个用户的身份信息与该用户的人脸特征呈映射关系。人脸识别算法可以包括但不限于基于人脸特征点的识别算法、利用神经网络进行识别的算法等，可以从人脸图像中提取用户的人脸特征，该人脸特征可以用于区分不同的用户。人脸特征包括但不限于HOG(Histogramof Oriented Gradient，方向梯度直方图)特征、LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)特征等。当身份信息集中存在与第一人脸特征匹配的身份信息时，意味着身份信息集中预先存储有目标用户的身份信息。此时，终端设备20或服务器10便可以通过图像中目标用户的人脸特征，从身份信息集中确定查找到目标用户的身份信息。
作为一种可选的实施方式，第一生物特征可以为目标用户的指纹特征，步骤S220可以包括：接收终端设备20采集目标用户的指纹图像；通过指纹识别算法从所述指纹图像中获取所述目标用户的指纹特征；确定预存的身份信息集中存在与所述目标用户的指纹特征匹配的身份信息。
其中，通过目标用户的指纹在身份信息集中查找目标用户的身份信息的方式，与通过人脸特征查找用户的身份信息的方式相类似。同样地，利用虹膜特征确定目标用户的身份信息与利用指纹获取目标用户的身份信息的方式相类似，这里不再赘述。
可理解地，若由终端设备20执行上述的方法步骤，获取第一图像、指纹图像的步骤可以直接由终端设备20来执行。终端设备20可以设置有摄像头或指纹采集器或其他用于采集用户生物特征的传感器。若有服务器10执行上述的方法步骤，可以先由终端设备20采集用户的人脸图像、指纹图像等图像信息，然后将人脸图像、指纹图像等信息发送至服务器10，以使服务器10根据人脸图像、指纹图像等信息来获取目标用户的身份信息。
终端设备20检测图像中是否存在人脸轮廓的方式可以为：终端设备20判断图像中存在所述人脸轮廓的概率是否大于或等于第一预设阈值，在概率大于或等于第一预设阈值时，则确认图像中存在人脸。此时，终端设备20便拍摄场景图像，该场景图像中通常包括用户的人脸。其中，第一预设阈值可以根据实际情况进行设置，例如可以为80％、90％等，这里不作具体限定。
在本实施例中，在以人脸图像的方式来获取用户的身份信息时，终端设备20的摄像头可以采集场景图像，若用户在场景图像对应的场景区域内，便可以采集到用户的人像。
可理解地，终端设备20可以通过预先设置的人脸轮廓模型判断场景图像中是否存在活的人脸图像。例如，若检测到场景图像中存在与人脸轮廓模型相似度的事物，且该事物与人脸轮廓模型相似度大于或等于第一预设阈值，则认为初步认为场景图像中存在人脸；然后可以通过检测人脸图像区域对应的热红外线以确定人脸是否为活人的人脸，若热红外线为活人对应的波长范围，则认为人脸图像为活人的人脸图像。在检测到场景图像中存在活体的人的人脸图像时，终端设备20才拍摄图像。此时，所拍摄的图像中便包括人脸图像。然后由终端设备20或服务器10对所拍摄的图像进行处理，以获取目标用户的身份信息。
若检测到场景区域内存在人脸轮廓，但不是针对活体的人采集的图像(比如为通过人物雕塑、人物照片、人物海报中的人物拍摄得到的图像便不是针对活体的人采集的图像)，或者场景区域内没有人存在，则终端设备20无需拍摄图像(在该情况下，在服务器10执行方法时，终端设备20也就无需向服务器10发送图像)。基于此，可以提高终端设备20拍摄的图像中存在人脸图像的准确度，降低终端设备20或服务器10的处理压力，避免终端设备20或服务器10对没有人脸图像的图像进行检测处理，或者避免终端设备20或服务器10对所获取的人脸图像不是活体的人的图像进行检测。
在上述实施方式中，接收的图像为存在人脸轮廓的概率大于或等于第一预设阈值的图像，从而有助于提高所接收的图像中存在用户的人脸图像的概率，降低没有人脸图像的图像被接收到的概率，从而有助于提高服务器10或终端设备20的处理效率。
步骤S220，根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合。
在本实施例中，服务器10或终端设备20可以预先存储有与用户的身份信息关联的特征数据集合。特征数据集合包括用户当前的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的一种或多种数据。若在服务器10或终端设备20能够获取到目标用户的身份信息，也就表示服务器10或终端设备20预先存储有目标用户的身份信息关联的特征数据集合。此时，便可以通过目标用户的身份信息获取到与该身份信息关联的特征数据集合。
可理解地，资产总额为通过金融机构(比如银行)认证后的资产，比如为用户银行账户上的总金额。风险承受等级可以为用户根据自身情况录入的参数。若用户没有预先录入，可以在当前录入，或者将一默认的风险承受等级(可根据实际情况进行设置)作为用户的风险承受等级。另外，若用户有历史购买金融产品的记录，便会获取其记录。若用户没有历史购买金融产品的记录，则意味着历史购买金融产品的记录为无。
基于此，在金融产品推荐的过程中，由服务器10或终端设备20来获取用户的资产隐私信息(指上述的特征数据集合)。可理解地，不具有权限的人员无法从服务器10或终端设备20获取该用户的资产隐私信息。具有权限的人员(例如用户本人)才可以从服务器10或终端设备20获取该用户的资产隐私信息，从而能够提高用户资产隐私信息的安全性及保密性。
步骤S230，根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
作为一种可选的实施方式，步骤S230可以包括：根据目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录及资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录对应的权重，计算为目标用户推荐的金融产品的等级，其中，不同等级预先与不同的金融产品关联；然后根据计算得到的等级，获取与该等级关联的金融产品，以作为目标金融产品。该目标金融产品可以为一个或多个，可以根据实际情况进行确定，另外，资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录对应的权重可以根据实际情况进行设置，这里不作具体限定。
作为一种可选的实施方式，步骤S230可以包括：根据所述特征数据集合从预先存储的多个用户中选择相似度大于或等于第二预设阈值的至少一个用户，所述相似度为所述目标用户的所述特征数据集合与每个用户的特征数据集合的相似度；将所述至少一个用户购买的至少一个金融产品确定为所述至少一个目标金融产品。其中，第二预设阈值可以根据实际情况进行设置，这里不作具体限定。
可理解地，若一个普通用户的特征数据集合与目标用户的特征数据集合的相似度较大(指相似度大于或等于第二预设阈值)，也就意味着该普通用户所购买的金融产品适合目标用户，此时，便可以将该普通用户历史购买的金融产品作为目标金融产品推荐给目标用户。基于此，有助于为目标用户推荐合适的金融产品，以提高目标用户的满意度。
可理解地，所确定的至少一个目标金融产品便为推荐给目标用户的金融产品。在终端设备20执行方法时，各个目标金融产品可以直接通过终端设备20的显示屏显示出来。在服务器10执行方法时，服务器10可以将各个目标金融产品发送至终端设备20，然后由终端设备20的显示屏显示各个目标金融产品，以便于目标用户查看所推荐的金融产品。当然，显示的方式也可以通过投影的方式进行显示。
作为一种可选的实施方式，方法还可以包括：接收所述目标用户用于选择购买金融产品的购买指令；通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证；在所述购买指令通过验证时，响应所述购买指令。其中，第二生物特征可以是，但不限于终端设备20在用户触发购买指令时采集的人脸特征、指纹特征、虹膜特征等。
在本实施例中，用户确认购买的金融产品可以为推荐的目标金融产品，也可以不是所推荐的目标金融产品，可以由用户根据实际情况进行选择。其中，所推荐的目标金融产品有利于用户从大量的金融产品中选择合适用户自身的金融产品。
当用户确认需要购买金融产品时，需要再次对用户的身份进行验证。再次验证用户的身份信息的过程中，可以通过用户在触发购买指令时，终端设备20采集用户的第二生物特征来获取用户的身份信息。获取身份信息的方式与通过第一生物特征获取目标用户的身份信息的方式相同或类似，这里不再赘述。
需要说明的是，第一生物特征与第二生物特征通常为同一个人在不同时刻采集到的生物特征。第一生物特征与第二生物特征可以为同一类型的特征，比如，均为人脸特征；也可以为不同类型的特征，比如，第一生物特征为人脸特征，第二生物特征为指纹特征。若第一生物特征与第二生物特征不是同一个人的生物特征，购买指令的验证便不会通过。基于此，可以确保获得推荐金融产品的目标用户与购买金融产品的用户为同一用户，避免获得推荐金融产品的目标用户与购买金融产品的用户不一致而使得目标用户的金融资产存在安全风险。
在本实施例中，第二生物特征为目标用户的第二人脸特征，通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证的步骤，可以包括：接收终端设备20在生成所述购买指令时采集的所述目标用户的第二图像；通过人脸识别算法从所述第二图像中获取所述目标用户的第二人脸特征；在所述第二人脸特征与所述第一人脸特征所对应的目标用户的身份信息相同时，确定所述购买指令通过验证。
可理解地，利用第二人脸特征获取目标用户的身份信息的方式与利用第一人脸特征获取目标用户的身份信息的方式相同或类似，其详细过程可以参照前述第一人脸特征获取目标用户的身份信息的描述，这里不再赘述。
请参照图4，本申请实施例还提供一种金融数据处理装置100，该装置可以应用于上述的服务器10或终端设备20。可理解地，金融数据处理装置100可以用于执行或实现上述的金融数据处理方法的各步骤。
在本实施例中，金融数据处理方法可以包括身份获取单元110、特征获取单元120及确定单元130。
身份获取单元110，用于获取目标用户的身份信息。
特征获取单元120，用于根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合。
确定单元130，用于根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
可选地，身份获取单元110还用于：通过识别所述目标用户的第一生物特征获取所述目标用户的身份信息。
在第一生物特征为目标用户的第一人脸特征时，身份获取单元110还可以用于：接收终端设备20在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像；通过人脸识别算法从所述第一图像中获取所述目标用户的第一人脸特征；确定预存的身份信息集中存在与所述第一人脸特征匹配的身份信息。
可选地，身份获取单元110还可以用于：接收所述终端设备20在确定图像中存在所述人脸轮廓的概率大于或等于第一预设阈值时获取的所述第一图像。
可选地，确定单元130还可以用于：根据所述特征数据集合从预先存储的多个用户中选择相似度大于或等于第二预设阈值的至少一个用户，所述相似度为所述目标用户的所述特征数据集合与每个用户的特征数据集合的相似度；将所述至少一个用户购买的至少一个金融产品确定为所述至少一个目标金融产品。
可选地，金融数据处理装置100还可以包括指令接收单元、指令验证单元及指令响应单元。
指令接收单元用于接收所述目标用户用于选择购买金融产品的购买指令；指令验证单元用于通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证；指令响应单元用于在所述购买指令通过验证时，响应所述购买指令。
可选地，在第二生物特征为所述目标用户的第二人脸特征时，指令验证单元还用于：接收终端设备20在生成所述购买指令时采集的所述目标用户的第二图像；通过人脸识别算法从所述第二图像中获取所述目标用户的第二人脸特征；在所述第二人脸特征与所述第一人脸特征所对应的目标用户的身份信息相同时，确定所述购买指令通过验证。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的服务器10、终端设备20、金融数据处理装置100的具体工作过程，可以参考前述方法中的各步骤对应过程，在此不再过多赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质。可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中所述的金融数据处理方法。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。
综上所述，本申请提供一种金融数据处理方法、装置、服务器及可读存储介质。该方法包括：获取目标用户的身份信息；根据身份信息获取预先与身份信息关联的特征数据集合；根据特征数据集合包括的目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。在本申请中，方法可以由方法由服务器或终端设备来执行，也就是通过服务器或终端设备来为用户推荐至少一个目标金融产品。在金融产品推荐的过程中，可以无需金融机构的工作人员参与，从而有助于降低金融产品推荐过程中所耗费的人力资源，提高用户购买金融产品业务的办理效率。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、***和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置、***和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种金融数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的身份信息；
根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合；
根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标用户的身份信息，包括：
通过识别所述目标用户的第一生物特征获取所述目标用户的身份信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一生物特征包括所述目标用户的第一人脸特征，通过识别所述目标用户的第一生物特征获取目标用户的身份信息，包括：
接收终端设备在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像；
通过人脸识别算法从所述第一图像中获取所述目标用户的第一人脸特征；
确定预存的身份信息集中存在与所述第一人脸特征匹配的身份信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，接收终端设备在检测到图像中存在人脸轮廓时获取的第一图像，包括：
接收所述终端设备在确定图像中存在所述人脸轮廓的概率大于或等于第一预设阈值时获取的所述第一图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品，包括：
根据所述特征数据集合从预先存储的多个用户中选择相似度大于或等于第二预设阈值的至少一个用户，所述相似度为所述目标用户的所述特征数据集合与每个用户的特征数据集合的相似度；
将所述至少一个用户购买的至少一个金融产品确定为所述至少一个目标金融产品。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述目标用户用于选择购买金融产品的购买指令；
通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证；
在所述购买指令通过验证时，响应所述购买指令。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二生物特征为所述目标用户的第二人脸特征，通过识别所述目标用户的第二生物特征对所述购买指令进行验证，包括：
接收终端设备在生成所述购买指令时采集的所述目标用户的第二图像；
通过人脸识别算法从所述第二图像中获取所述目标用户的第二人脸特征；
在所述第二人脸特征与所述第一人脸特征所对应的目标用户的身份信息相同时，确定所述购买指令通过验证。
8.一种金融数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
身份获取单元，用于获取目标用户的身份信息；
特征获取单元，用于根据所述身份信息获取预先与所述身份信息关联的特征数据集合；
确定单元，用于根据所述特征数据集合包括的所述目标用户的资产总额、风险承受等级、年龄、历史购买金融产品的记录中的至少一种数据，从多个金融产品中确定至少一个目标金融产品。
9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括相互耦合的存储器、处理器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述服务器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
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