浅析推荐算法在金融产品推荐的应用

对于商业银行而言，提高客户粘性是提升市场竞争力的关键，而为客户提供精准的产品推荐是增加客户黏性的重要策略之一。传统的金融产品推荐主要依赖于客户经理线下渠道，随着数字技术和人工智能的发展，商业银行正逐步向线上经营模式转型。相较于传统电商平台的高频交易和浏览行为，金融场景下的客户交易频率较低、产品种类相对有限，且交易受限于多种因素，因此传统的电商推荐算法并不完全适用于银行金融产品的推荐。

为了适应金融场景，我们可以通过分析客户的基本信息、金融场景中的特有信息（如客户的历史金融产品购买行为、资产状况、征信状况等）以及环境限制条件等，构建全面的金融产品客户画像，并基于此建立银行场景下的特有精准推荐算法。例如，可以使用协同过滤算法寻找与目标客户行为偏好、资产状况相似的客户，或与目标产品购买情况相似的产品，以此为基础进行推荐。或基于深度学习技术，通过对大量数据进行学习和训练，预测用户的兴趣和偏好后进行相关产品的推荐。

本文将通过介绍对比协同过滤算法以及基于深度学习的推荐算法，以及结合银行金融产品推荐系统应用案例，让大家对于产品推荐算法、银行产品推荐系统有简单认识。

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常用产品推荐算法介绍

1.协同过滤算法

协同过滤算法是推荐系统中最经典的算法之一，由施乐公