金融产品的推荐方法、装置和电子设备

本申请提供了一种金融产品的推荐方法、装置和电子设备，该方法包括：获取目标样本的数据，得到目标样本数据，并提取目标样本数据的特征，得到特征项，其中，目标样本数据至少包括年龄小于预设年龄的预定客户的基本信息数据和表现数据；通过机器学习模型对特征项进行分析，得到特征项的分值，机器学习模型是通过多组数据训练得到的；根据特征项的分值确定目标样本的信用得分，并在信用得分大于信用得分阈值的情况下，获取目标金融产品，推送目标金融产品至目标样本的客户端，其中，信用得分表征目标样本的信用的高低。通过本申请，解决了现有技术中针对年轻群体的金融产品推荐不准确的问题。