一种产品信息分析方法和装置与流程

1.本技术实施例涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种产品信息分析方法和装置。


背景技术：

2.目前，在金融业务中，经常地会涉及到产品信息分析，例如养老金产品评价分析。
3.养老金产品的评价分析，通常处于较为分散化和定制化的情形，由于研究分析类业务场景的个性化特点，难以进行统一化、标准化、可扩展的一体化评价。而且，不同的养老金产品的评价分析的诸多数据很难完全打通，数据标准、数据来源和更新时效不统一，养老金产品评价过程普遍无法有效通过数据应用实现赋能。
4.相关技术中，由于系统采购和建设分散，数据交互难点较多，产品信息分析仍依赖手工操作，导致线上系统对业务的赋能效率有限，产品分析效率低下。


技术实现要素：

5.为解决现有存在的技术问题，本技术实施例提供了一种产品信息分析方法和装置，实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率。
6.为达到上述目的，本技术实施例的技术方案是这样实现的：
7.第一方面，本技术实施例提供一种产品信息分析方法，所述方法包括：
8.响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型；
9.基于所述产品类型，将所述目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型相同；不同所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型不同；
10.针对所述多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：
11.对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；
12.基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
13.本技术实施例提供的产品信息分析方法，通过自动检索需要分析的目标账户的目标产品业务信息，基于产品类型将所述目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息，针对所述多个产品组合信息中的每个产品组合信息，对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，并基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率。
14.在一种可选的实施例中，所述信息分析指令中包括所述目标账户的账户标识；所述响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述
目标产品业务信息对应的目标产品类型，包括：
15.基于所述产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到所述目标账户对应的目标产品对象标识；所述业务数据库包括多个账户的账户标识对应的产品对象标识；
16.基于所述目标产品对象标识，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型。
17.上述实施例的方法，基于所述产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到所述目标账户对应的目标产品对象标识，再基于所述目标产品对象标识，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型，通过业务数据库自动实施对产品信息高效的数据处理，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
18.在一种可选的实施例中，所述目标产品业务信息包括复权单位值；所述产品特征信息包括用于预测产品增益的第一特征信息；所述对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，包括：
19.分别对所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息。
20.上述实施例的方法，分别对所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息，提升了产品信息分析的精细度，实现产品增益的预测，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
21.在一种可选的实施例中，所述目标产品业务信息包括超额增益信息；所述产品特征信息包括用于预测产品风险控制的第二特征信息；所述对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，包括：
22.分别对所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息。
23.上述实施例的方法，分别对所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息，提升了产品信息分析的精细度，实现产品风险控制的预测，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
24.在一种可选的实施例中，所述基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，包括：
25.根据所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；
26.根据所述每个目标产品业务信息的排列顺序，确定所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
27.上述实施例的方法，根据所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；根据所述每个目标产品业务信息的排
列顺序，确定所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，提升了产品信息分析的区分度，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
28.在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
29.响应于用户输入的报告生成指令，根据所述目标账户中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别和产品特征信息，生成所述目标账户的多维报表；所述多维报表包括以下项目的部分或全部：所述目标账户对应的账户标识、所述目标账户对应的产品特征信息、所述目标账户对应的产品级别、所述目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、所述目标账户对应的数据详情表；所述数据详情表包括所述产品组合信息。
30.上述实施例的方法，可以根据用户的需求生成多维报表，进一步地为产品信息的数据处理提供便捷，提升产品信息分析的效率。
31.第二方面，本技术实施例还提供一种产品信息分析装置，所述装置包括：
32.目标信息获取单元，用于响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型；
33.产品组合构建单元，用于基于所述产品类型，将所述目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型相同；不同所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型不同；
34.产品级别确定单元，用于针对所述多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：
35.对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；
36.基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
37.在一种可选的实施例中，所述信息分析指令中包括所述目标账户的账户标识；
38.所述目标信息获取单元，用于：
39.基于所述产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到所述目标账户对应的目标产品对象标识；所述业务数据库包括多个账户的账户标识对应的产品对象标识；
40.基于所述目标产品对象标识，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型。
41.在一种可选的实施例中，所述目标产品业务信息包括复权单位值；所述产品特征信息包括用于预测产品增益的第一特征信息；所述产品级别确定单元，具体用于：
42.分别对所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息。
43.在一种可选的实施例中，所述目标产品业务信息包括超额增益信息；所述产品特征信息包括用于预测产品风险控制的第二特征信息；所述产品级别确定单元，具体用于：
44.对所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息分别进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息。
45.在一种可选的实施例中，所述产品级别确定单元，具体用于：
46.根据所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对所述产品组合信息包括
的目标产品业务信息进行排序；
47.根据所述每个目标产品业务信息的排列顺序，确定所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
48.在一种可选的实施例中，所述装置还包括报表生成单元；所述报表生成单元，具体用于：
49.响应于用户输入的报告生成指令，根据所述目标账户中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别和产品特征信息，生成所述目标账户的多维报表；所述多维报表包括以下项目的部分或全部：所述目标账户对应的账户标识、所述目标账户对应的产品特征信息、所述目标账户对应的产品级别、所述目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、所述目标账户对应的数据详情表；所述数据详情表包括所述产品组合信息。
50.第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面的产品信息分析方法。
51.第四方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现第一方面的产品信息分析方法。
52.第五方面，本技术实施例一种计算机程序产品，其包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中；当计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令时，所述处理器执行该计算机指令，使得所述计算机设备执行上述任一种产品信息分析方法的步骤。
53.第二至五方面中任意一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面的实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。
附图说明
54.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
55.图1为本技术实施例提供的一种产品信息分析方法的流程示意图；
56.图2为本技术实施例提供的一种产品信息分析方法的得到产品类型的流程示意图；
57.图3为本技术实施例提供的一种产品信息分析方法的确定产品级别的流程示意图；
58.图4为本技术实施例提供的另一种产品信息分析方法的示意图；
59.图5为本技术实施例提供的一种产品信息分析装置的结构示意图；
60.图6为本技术实施例提供的另一种产品信息分析装置的结构示意图；
61.图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
62.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
63.以下对本技术实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
64.(1)养老金产品：由专业的养老金管理公司注册和发行的，由中国银保监会批准的养老金类型的金融产品。养老金管理公司将对该类金融产品募集所得资金进行资产投资和运作，获取收益实现投资增值。
65.(2)产品评级：在不同的产品分类范围内，对资产管理产品进行评价指标的排序和星级评定，以获取对资产管理产品的直接评价依据。
66.(3)产品分类：对各类资产管理产品的分类进行划定，以针对不同类别资产管理产品组合构建不同的评级模型。
67.(4)数据中台：对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
68.为了实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率，本技术实施例中提供一种产品信息分析方法和装置。为了更好的理解本技术实施例提供的技术方案，这里对该方案的基本原理做一下简单说明。
69.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
70.下面结合附图介绍本技术实施例提供的技术方案。
71.目前，在金融业务中，经常地会涉及到产品信息分析，例如养老金产品评价分析。
72.养老金产品的评价分析，通常处于较为分散化和定制化的情形，由于研究分析类业务场景的个性化特点，难以进行统一化、标准化、可扩展的一体化评价。而且，不同的养老金产品的评价分析的诸多数据很难完全打通，数据标准、数据来源和更新时效不统一，养老金产品评价过程普遍无法有效通过数据应用实现赋能。
73.相关技术中，由于系统采购和建设分散，数据交互难点较多，产品信息分析仍依赖手工操作，导致线上系统对业务的赋能效率有限，产品分析效率低下。
74.有鉴于此，本技术实施例提供一种产品信息分析方法和装置，其中，产品信息分析方法，可以响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型；基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型相同；不同产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型不同；针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于
每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。该方法，通过自动检索需要分析的目标账户的目标产品业务信息，基于产品类型将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息，针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，并基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率。
75.以下结合说明书附图对本技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本技术，并不用于限定本技术，并且在不冲突的情况下，本技术实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
76.下面对本技术实施例提供的产品信息分析方法进行进一步的解释说明。本技术提供的产品信息分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
77.步骤s101，响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
78.实施中，在一些场景中，为了进行针对目标账户的产品信息分析，通过响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
79.在一些实施例中，通过数据中台对与资产管理产品关联的估值数据进行标准化处理，得到产品业务信息和与产品业务信息对应的产品类型。本技术的实施例中，资产管理产品可以是养老金产品。本技术的以下实施例，均以养老金产品为例进行说明。具体地，标准化处理可以是对养老金产品对应的投资组合的估值数据进行标准化加工处理，按照权益、固收等投资分类维度，形成受托视角下的组合载体，以及获取投资组合的估值数据，分别统计权益类资产组合和固定收益类资产组合的持仓、交易、净值信息，奠定投资组合业绩评价和投资风格分析的数据基础。
80.一些实施例中，响应针对目标账户的产品信息分析指令，对数据中台进行检索，以获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
81.本技术的实施例中，通过基于资产管理业务的场景，借助数据中台和统一的数据格式、标准管理，形成可扩展的产品信息分析方法和系统。
82.步骤s102，基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息。
83.其中，同一产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型相同；不同产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型不同。
84.在针对目标账户的产品信息分析中，基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息。
85.为了保证产品信息的完善性和可扩展性，使同一产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型相同，且不同产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型不同，以针对不同类别资产管理产品组合构建不同的评级模型。
86.步骤s103，针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个
目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
87.如上，在确定产品级别的过程中，先将产品进行分类，然后对不同类型的产品按照预设规则进行数据处理，进行收益评价、风险调整收益评价，再在按照可量化的评级公式计算结果的分布下得出评级结论。一些实施例中，业务场景为对各类组合分类评级，如固收类组合、权益类组合按照一定的规则进行收益指标、风险调整收益指标、风险控制指标、规模能力指标等维度指标的计算，然后对各个组合进行评级、排序，得出星级结果。
88.上述方案，通过自动检索需要分析的目标账户的目标产品业务信息，基于产品类型将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息，针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，并基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率。
89.在一种可选的实施例中，信息分析指令中包括目标账户的账户标识，步骤s101，响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型，如图2所示，可以通过以下步骤实现：
90.步骤s201，基于产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到目标账户对应的目标产品对象标识。
91.其中，业务数据库包括多个账户的账户标识对应的产品对象标识。
92.本技术的实施例中，业务数据库可以是数据中台。
93.步骤s202，基于目标产品对象标识，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
94.本技术的一些实施例中，基于目标产品对象标识，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型的过程，可以是根据目标产品对象标识检索业务数据库，得到与目标产品对象标识匹配的目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
95.本技术的一些实施例中，产品类型可以包括以下的各项的部分或全部：固定收益型、货币型、混合型。本技术的实施例中，不限定产品类型的具体形式，产品类型还可以细分为更多的类型，例如在一些实施例中，产品类型可以包括但不限于：股票型、混合型、固定收益型、货币型、股权型、优先股型、股票专项型。
96.上述方案，基于产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到目标账户对应的目标产品对象标识，再基于目标产品对象标识，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型，通过业务数据库自动实施对产品信息高效的数据处理，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
97.在一种可选的实施例中，目标产品业务信息包括复权单位值，产品特征信息包括用于预测产品增益的第一特征信息；步骤s103中，对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息的过程，可以是分别对产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息。
98.本技术的一些实施例中，第一数据处理为针对每个目标产品业务信息的月分别的复权单位值，确定月别回报率以及区间回报率。
99.在一种可选的实施例中，目标产品业务信息包括复权单位值；第一特征信息可以是区间回报率，区间回报率用于预测产品增益。区间回报率可以通过下式确定：
100.ro＝∏(1+tr
t
)-1，
101.其中，ro为区间回报率；
102.tr
t
为第t月的回报率,tr
t
可以通过下式确定：
103.tr
t
＝k
t
/k
t-1-1，
104.ki为标记是t的自然月中最后一个交易日的复权单位净值；
105.k
i-1
为标记是t-1的自然月中最后一个交易日的复权单位净值，其中，标记是t-1的自然月为标记是t的自然月的上一个自然月；
106.∏()表示连乘运算。
107.上述方案，分别对产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息，提升了产品信息分析的精细度，实现产品增益的预测，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
108.在一种可选的实施例中，目标产品业务信息包括超额增益信息；产品特征信息包括用于预测产品风险控制的第二特征信息，步骤s103中，对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息的过程，可以是分别对产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息。
109.本技术的一些实施例中，第二数据处理为基于风险系数和超额增益信息确定风险调整后的收益。
110.在一种可选的实施例中，目标产品业务信息包括超额增益信息；第二特征信息可以是风险调整后收益，风险调整后收益用于预测产品风险控制。风险调整后收益可以通过下式确定：
[0111][0112]
其中，mrar为风险调整后收益；
[0113]
γ
gt
为第t月的几何超额收益率，其值可以由下式计算得到：
[0114][0115]
tr
t
为第t月的回报率,tr
t
可以通过下式确定：
[0116]
tr
t
＝k
t
/k
t-1-1，
[0117]kt
为标记为t的自然月(第t月)中最后一个交易日的复权单位净值；
[0118]kt-1
为标记为t的自然月的上一个自然月(第t-1月)中最后一个交易日的复权单位净值；
[0119]rbt
为第t月的无风险资产收益率，本技术的实施例中，r
bt
可以取一年期银行定期
存款利率；
[0120]
γ为风险系数，用于描述风险厌恶程度，本技术的一些实施例中，考虑风险调整的通用性，γ的值取2；
[0121]
∏()表示连乘运算；
[0122]
∑表示求和运算。
[0123]
在一种可选的实施例中，步骤s103中，基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别的过程，参阅图3所示，通过执行如下步骤实现：
[0124]
步骤s301，根据每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序。
[0125]
实施过程中，根据每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序，可以具体是根据产品特征信息中的一个选定的信息项，例如区间回报率，对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；也可以是根据产品特征信息中的多个选定的信息项，例如区间回报率和风险调整后收益，对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序，其中，区间回报率可以为第一排序关键字，风险调整后收益为第二排序关键字；还可以是根据产品特征信息中的多个选定的信息项的加权结果，例如先将区间回报率和风险调整后收益按预设的权重进行加权求和得到加权结果，再通过得到的加权结果对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序。
[0126]
步骤s302，根据每个目标产品业务信息的排列顺序，确定产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
[0127]
实施中，根据每个目标产品业务信息的排列顺序，确定产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。在一些实施例中，基于每个目标产品业务信息的排列顺序的百分位的数值，排列顺序的百分位可以参见表1，产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
[0128]
表1
[0129]
百分位数星级x＜10％5星10％≤x＜32.5％4星32.5％≤x＜67.5％3星67.5％≤x＜90％2星90％≤x1星
[0130]
示例性地，结合表1，当一个目标产品业务信息的排列顺序对应的百分位数的值x_j＜10％时，确定产品组合信息中包括的该目标产品业务信息对应的产品级别为5星。
[0131]
上述方案，根据每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；根据每个目标产品业务信息的排列顺序，确定产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，提升了产品信息分析的区分度，进一步地为产品级别的确定提供便捷，提升产品信息分析的效率。
[0132]
本技术实施例提供另一种产品信息分析方法，如图4所示，包括以下步骤：
[0133]
步骤s401，响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业
务信息和目标产品业务信息对应的产品类型。
[0134]
步骤s402，基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型相同；不同产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型不同。
[0135]
步骤s403，针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。
[0136]
该步骤s401～s403的具体实现方式可参照上述实施例，此处不再赘述。
[0137]
步骤s404，响应于用户输入的报告生成指令，根据目标账户中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别和产品特征信息，生成目标账户的多维报表。
[0138]
其中，多维报表包括以下项目的部分或全部：目标账户对应的账户标识、目标账户对应的产品特征信息、目标账户对应的产品级别、目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、目标账户对应的数据详情表；数据详情表包括产品组合信息。
[0139]
在一种可选的实施例中，产品信息分析的过程可以生成多维报表，生成多维报表的过程包括以下步骤：
[0140]
步骤a01，响应于用户输入的报告生成指令，根据目标账户，获取与目标账户相对应的统计信息。
[0141]
其中，统计信息包括目标用户的多个产品组合信息、各个产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别、产品特征信息。
[0142]
步骤a02，基于统计信息，生成多维报表。
[0143]
多维报表包括以下项目的部分或全部：目标账户对应的账户标识、目标账户对应的产品特征信息、目标账户对应的产品级别、目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、目标账户对应的数据详情表；数据详情表包括统计信息。
[0144]
上述方案，可以根据用户的需求生成多维报表，进一步地为产品信息的数据处理提供便捷，提升产品信息分析的效率。
[0145]
基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种产品信息分析装置。由于该装置是本技术实施例产品信息分析方法对应的装置，并且该装置解决问题的原理与该方法相似，因此该装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。
[0146]
图5示出了本技术实施例提供的一种产品信息分析装置的结构示意图，该产品信息分析装置，如图5所示，包括：目标信息获取单元501、产品组合构建单元502和产品级别确定单元503。
[0147]
其中，目标信息获取单元501，用于响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型；
[0148]
产品组合构建单元502，用于基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型相同；不同产品组合信息中包括的目标产品业务信息的产品类型不同；
[0149]
产品级别确定单元503，用于针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：
memory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)、或者存储器701是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器701可以是上述存储器的组合。
[0168]
处理器702，可以包括一个或多个中央处理单元(central processing unit，cpu)或者为数字处理单元等等。处理器702，用于调用存储器701中存储的计算机程序时实现上述产品信息分析方法。
[0169]
通讯模块703用于与电子设备和其他终端或服务器进行通信。
[0170]
本技术实施例中不限定上述存储器701、通讯模块703和处理器702之间的具体连接介质。本技术实施例在图7中以存储器701和处理器702之间通过总线704连接，总线704在图7中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线704可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0171]
本技术的实施例还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于实现本技术任一实施例所记载的产品信息分析方法。
[0172]
本技术的实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。当计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令时，所述处理器执行该计算机指令，使得所述计算机设备执行上述任一实施例中的产品信息分析方法。
[0173]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0174]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种产品信息分析方法，其特征在于，包括：响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型；基于所述产品类型，将所述目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型相同；不同所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型不同；针对所述多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息分析指令中包括所述目标账户的账户标识；所述响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的目标产品类型，包括：基于所述产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到所述目标账户对应的目标产品对象标识；所述业务数据库包括多个账户的账户标识对应的产品对象标识；基于所述目标产品对象标识，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标产品业务信息包括复权单位值；所述产品特征信息包括用于预测产品增益的第一特征信息；所述对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，包括：分别对所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标产品业务信息包括超额增益信息；所述产品特征信息包括用于预测产品风险控制的第二特征信息；所述对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，包括：分别对所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别，包括：根据所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；根据所述每个目标产品业务信息的排列顺序，确定所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于用户输入的报告生成指令，根据所述目标账户中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别和产品特征信息，生成所述目标账户的多维报表；所述多维报表包括以下项目的部分或全部：所述目标账户对应的账户标识、所述目标账户对应的产品特征信息、所述目标账户对应的产品级别、所述目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、所述目标账户对应的数据详情表；所述数据详情表包括所述产品组合信息。7.一种产品信息分析装置，其特征在于，所述装置包括：目标信息获取单元，用于响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型；产品组合构建单元，用于基于所述产品类型，将所述目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；其中，同一所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型相同；不同所述产品组合信息中包括的所述目标产品业务信息的产品类型不同；产品级别确定单元，用于针对所述多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述信息分析指令中包括所述目标账户的账户标识；所述目标信息获取单元，用于：基于所述产品信息分析指令中的目标账户的账户标识查询业务数据库，得到所述目标账户对应的目标产品对象标识；所述业务数据库包括多个账户的账户标识对应的产品对象标识；基于所述目标产品对象标识，获取所述目标账户的目标产品业务信息和所述目标产品业务信息对应的产品类型。9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标产品业务信息包括复权单位值；所述产品特征信息包括用于预测产品增益的第一特征信息；所述产品级别确定单元，具体用于：分别对所述产品组合信息包括的每个目标产品业务信息中的复权单位值进行第一数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第一特征信息。10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标产品业务信息包括超额增益信息；所述产品特征信息包括用于预测产品风险控制的第二特征信息；所述产品级别确定单元，具体用于：对所述产品组合信息中包括的每个目标产品业务信息中的超额增益信息分别进行第二数据处理，得到每个目标产品业务信息对应的第二特征信息。11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述产品级别确定单元，具体用于：根据所述每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，对所述产品组合信息包括的目标产品业务信息进行排序；根据所述每个目标产品业务信息的排列顺序，确定所述产品组合信息中包括的每个目
标产品业务信息对应的产品级别。12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括报表生成单元；所述报表生成单元，具体用于：响应于用户输入的报告生成指令，根据所述目标账户中包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别和产品特征信息，生成所述目标账户的多维报表；所述多维报表包括以下项目的部分或全部：所述目标账户对应的账户标识、所述目标账户对应的产品特征信息、所述目标账户对应的产品级别、所述目标账户对应的产品类型及产品类型别交易信息、所述目标账户对应的数据详情表；所述数据详情表包括所述产品组合信息。13.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1～6中任一项所述的方法。14.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现权利要求1～6中任一项所述的方法。15.一种计算机程序产品，其特征在于，其包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中；当计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机指令时，所述处理器执行该计算机指令，使得所述计算机设备执行权利要求1～6中任一方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种产品信息分析方法和装置，涉及数据分析技术领域。其中，产品信息分析方法可以响应针对目标账户的产品信息分析指令，获取目标账户的目标产品业务信息和目标产品业务信息对应的产品类型；基于产品类型，将目标产品业务信息进行分组，得到多个产品组合信息；针对多个产品组合信息中的每个产品组合信息，分别执行如下操作：对产品组合信息包括的目标产品业务信息分别进行数据处理，得到产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品特征信息；基于每个目标产品业务信息对应的产品特征信息，确定产品组合信息包括的每个目标产品业务信息对应的产品级别。该方法，实现对产品信息高效的数据处理，提升产品信息分析的效率。析的效率。析的效率。


技术研发人员：洪世能 陈朝明 夏禾 田茂彬
受保护的技术使用者：建信金融科技有限责任公司
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/8/9