打开手机App，首页推送的理财产品总不合心意？要么是看不懂的高风险投资，要么是早已经买过的余额宝类似品。其实，这背后可能是推荐系统没做好个性化。现在不少平台都在推“推荐流个性化”，但在理财这类专业领域，落地没那么简单。
明确业务目标：先想清楚要解决什么问题
不是所有平台都适合上推荐流。比如一个主打新手教育的理财网站，用户更需要的是基础内容普及，而不是千人千面的投资建议。得先问自己：我们是要提升点击率？增加产品转化？还是帮助用户更快找到适合自己的理财方案？目标不同，后续设计差异很大。
数据准备：用户行为才是关键燃料
个性化推荐离不开数据。但很多理财平台只盯着“用户买了啥”，却忽略了浏览、停留、收藏、搜索这些轻量行为。比如有人反复看养老基金的介绍页，哪怕没买，也说明他对长期稳健收益感兴趣。把这些行为记录下来，打上标签，才能构建初步的用户画像。
数据质量比数量更重要。如果日志里连“用户是否看完一篇文章”都统计不到，那再好的算法也是空转。建议从核心路径入手，埋点跟踪注册、浏览、搜索、加购、购买等关键动作。
冷启动怎么破？用规则兜底
新用户刚注册，没行为数据怎么办？这时候不能靠算法猜，得用规则来引导。比如让用户选“我最关心的目标”——买房、养老、应急、攒钱旅行。根据选择，先给一批通用但相关的内容推荐。
也可以结合人口属性，比如25岁刚工作的年轻人，优先展示货币基金、定投入门类内容；而40岁以上用户，则适当加入保险配置、资产传承话题。虽然粗略，但比随机推送靠谱得多。
模型选型不必追求高大上
很多人一听推荐系统就想到深度学习、Embedding、Transformer。其实在理财场景，协同过滤 + 内容标签的组合就够用。比如“和你相似的用户还看了XX理财课”，或者“这篇关于国债逆回购的文章，匹配你的低风险偏好”。
初期可以用简单的加权策略：近期行为权重高，长期兴趣做补充。代码逻辑可能就像这样：
<!-- 伪代码示例 -->
user_interest_score = 0.6 * recent_clicks + 0.3 * saved_items + 0.1 * search_history
filtered_articles = [a for a in articles if a.risk_level <= user_max_risk]
sorted_recommendations = sort(filtered_articles, by=user_interest_score, descending=True)
上线后持续观察，别只看点击率
推荐流一上线，别光盯着“推荐位点击率涨了没”。在理财领域，更要关注用户后续行为：点了之后有没有看完？有没有进一步咨询？有没有产生实际交易？甚至有没有投诉“推荐太高风险”？
某平台曾推过一款私募产品，点击率很高，但转化几乎为零，后来发现是标题党导致误点。调整推荐逻辑后，把“预期年化8%以上”改成“合格投资者专属，起投300万”，虽然点击少了，但来的都是精准客户。
合规与体验并重
理财推荐不同于电商或短视频，涉及金融合规。不能为了个性化，把高风险产品推给保守型用户。系统里得内置风控规则，比如根据用户风评等级，自动过滤不匹配的产品。
同时留个“我不感兴趣”的按钮也很重要。用户点了，不仅要减少同类内容，还得记录反馈，用来优化模型。这才是真正的“越用越懂你”。