产品评估方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着社会经济的发展，居民的消费水平日益提高，各种产品层出不穷。

厂家通常只有产品在市场上发布之后，才能获取此产品的反馈和收益情况，其反馈具有滞后性，可能导致在对产品的定价或者相应的分期或偿还规则制定不准确的问题，无法在发布前对此产品进行合理的评估。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提前对产品进行合理评估的产品评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品评估方法，所述方法包括：

获取待评估产品以及所述待评估产品的第一特征信息；

将所述第一特征信息输入收益计算模型得到所述待评估产品在预设时间内的第一收益，所述收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中所述第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，所述收益反馈是与所述历史产品信息对应的；

当所述第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在其中一个实施例中，所述将所述第一特征信息输入收益计算模型得到所述待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：

当所述第一收益小于所述第一预设值时，计算所述第一收益与所述第一预设值之间的当前差值；

根据所述当前差值调整所述第一特征信息，并将调整后的所述第一特征信息作为当前特征信息；

将所述当前特征信息输入至所述收益计算模型中得到当前收益，当所述当前收益大于等于所述第一预设值时，则生成评估通过消息；

当所述当前收益小于所述第一预设值时，计算所述当前收益与所述第一预设值之间的差值作为当前差值；

根据所述当前差值调整所述当前特征信息，并将调整后的所述当前特征信息作为当前特征信息，继续所述将所述当前特征信息输入至所述收益计算模型中得到当前收益。

在其中一个实施例中，所述将所述第一特征信息输入收益计算模型得到所述待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：

获取所述待评估产品对应的市场变量；

计算所述市场变量对所述第一收益的影响度，并根据所述影响度计算得到第二收益；

则所述当所述第一收益大于等于所述第一预设值时，生成评估通过消息，包括：

当所述第一收益和第二收益的和大于等于所述第一预设值时，生成评估通过消息。

在其中一个实施例中，所述当所述第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息之后，还包括：

获取所述第一特征信息对应的定价策略；

根据所述定价策略计算所述待评估产品的价格；

获取收集的若干个用户群体的平均可用资产；

计算所述待评估产品的价格与每个所述用户群体的平均可用资产的占比，当所述占比高于第二预设值时，将所述占比高于所述第二预设值的用户群体作为所述待评估产品对应的目标群体。

在其中一个实施例中，所述发送所述评估通过消息之后，还包括：

获取所述待评估产品在实际发售后的所述预设时间内的实际收益；

计算所述第一收益和所述实际收益之间的差值；

当所述差值大于第三预设值时，则根据所述第一特征信息和所述实际收益纠正所述收益计算模型中的所述第二特征信息对所述收益反馈的影响水平。

一种产品评估装置，所述装置包括：

产品获取模块，用于获取待评估产品以及所述待评估产品的第一特征信息；

模型分析模块，用于将所述第一特征信息输入收益计算模型得到所述待评估产品在预设时间内的第一收益，所述收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中所述第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，所述收益反馈是与所述历史产品信息对应的；

评估模块，用于当所述第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

差值计算模块，用于当所述第一收益小于所述第一预设值时，计算所述第一收益与所述第一预设值之间的当前差值；

调整模块，用于根据所述当前差值调整所述第一特征信息，并将调整后的所述第一特征信息作为当前特征信息；

评估通过模块，用于将所述当前特征信息输入至所述收益计算模型中得到当前收益，当所述当前收益大于等于所述第一预设值时，则生成评估通过消息；

差值再计算模块，用于当所述当前收益小于所述第一预设值时，计算所述当前收益与所述第一预设值之间的差值作为当前差值；

循环模块，用于根据所述当前差值调整所述当前特征信息，并将调整后的所述当前特征信息作为当前特征信息，继续所述将所述当前特征信息输入至所述收益计算模型中得到当前收益。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

市场变量获取模块，用于获取所述待评估产品对应的市场变量；

影响度收益计算模块，用于计算所述市场变量对所述第一收益的影响度，并根据所述影响度计算得到第二收益；

则所述评估模块还用于，当所述第一收益和第二收益的和大于等于所述第一预设值时，生成评估通过消息。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

上述产品评估方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对大量历史产品信息以及用户对历史产品信息和此历史产品信息对应的反馈数据分析出的产品的第二特征信息对用户购买历史产品的影响结果而造成收益反馈的差异，从而训练出能够根据输入的待评估产品的第一特征信息计算出对应的第一收益的收益计算模型，只有在待评估产品的第一收益达到评估需求，即第一收益大于等于第一预设值时，才认为待评估产品通过评估，满足发布要求。上述产品发布方法，先预测其收益情况，提前了解其市场的反馈结果，帮助对产品的价格和规则等第一特征信息的制定，在产品发布前对产品进行合理、准确地评估。

附图说明

图1为一个实施例中产品评估方法的应用场景图；

图2为一个实施例中产品评估方法的流程示意图；

图3为一个实施例中收益调整步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中目标选取步骤的流程示意图；

图5为一个实施例中产品评估装置的结构框图；

图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的产品评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器从终端获取待评估产品以及待评估产品的第一特征信息，根据训练好的收益计算模型对待评估产品进行分析买得到其在预设时间内的收益，来判断此待评估产品是否符合要求，若符合，则评估通过。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种产品评估方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

s202，获取待评估产品以及待评估产品的第一特征信息。

其中，待评估产品是银行等金融机构向用户发售的理财类产品，如贷款产品等。此类产品通常在发售后，需要其收益会维持较长的一段时间，因而需要对售出的产品进行长时间监控。

第一特征信息是此待评估产品的与预测其第一收益有关的信息，可包括待评估产品的价格、门槛金额、周期时间、年利率等信息。

具体地，技术人员将待评估产品，以及待评估产品的第一特征信息通过终端发送给服务器，服务器获取到待评估产品后，获取其中的第一特征信息。

s204，将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益，收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，收益反馈是与历史产品信息对应的。

预设时间为设定的用于评判此待评估产品能够符合上架发售要求的时间节点，即产品发售后设定的一段时间，此预设时间可根据产品类型按照经验进行设定。

第一收益是收益计算模型根据第一特征信息计算得到的待评估产品在预设时间内的收益，可以是收益金额，也可以用待评估产品定价的倍数来表征。

收益计算模型是根据用户对于已发售的与待评估产品相关的其他历史产品的购买情况和收益情况训练得到的智能分析模型，能够根据历史用户对于产品的价格、门槛金额、周期时间、年利率等第二特征信息对应的的购买结果，对输入的待评估产品进行分析，预测出待评估产品在预设时间的第一收益。则历史产品信息为与待评估产品相关的其他历史产品的信息，第二特征信息是历史产品的与待评估产品的第一特征信息对应的信息，如价格、门槛金额、周期时间、年利率等。收益反馈为对历史产品在发售后因用户购买或发售方的其他投资获得的收益，可以是收益金额，也可以用待评估产品定价的倍数来表征。

具体地，服务器将获取到的待评估产品的第一特征信息输入收益计算模型，收益计算模型可根据其对历史产品的第二特征信息对收益反馈的影响水平来计算出输入的待评估产品在预设时间内的第一收益。

s206，当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

其中，第一预设值是用于确定待评估产品是否满足上架发售要求的设定数值，与第一收益的属性一致；第一预设值可根据发售待评估产品的属性、投资金额、风险程度等多维度进行设置。

具体地，当收益计算模型得出的第一收益大于等于第一预设值时，则证明此待评估产品能够通过上架发售的要求，则生成评估通过消息。另外，服务器生成评估通过消息后，可以将评估通过消息发送至终端，通知终端此待评估产品可以被上架销售。

上述产品评估方法，通过对大量历史产品信息以及用户对历史产品信息和此历史产品信息对应的反馈数据分析出的产品的第二特征信息对用户购买历史产品的影响结果而造成收益反馈的差异，从而训练出能够根据输入的待评估产品的第一特征信息计算出对应的第一收益的收益计算模型，只有在待评估产品的第一收益达到评估需求，即第一收益大于等于第一预设值时，才认为待评估产品通过评估，满足发布要求。上述产品发布方法，先预测其收益情况，提前了解其市场的反馈结果，帮助对产品的价格和规则等第一特征信息的制定，在产品发布前对产品进行合理、准确地评估。

在其中一个实施例中，请参见图3，上述产品评估方法中的步骤s204将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还可以包括一个收益调整步骤，包括以下步骤：

s302，当第一收益小于第一预设值时，计算第一收益与第一预设值之间的当前差值。

具体地，在步骤s204中，若服务器得到待评估产品在预设时间内的第一收益不满足第一预设值时，则此待评估产品不满足上架销售的要求，则不可被发售。服务器可以计算第一收益与第一预设值的当前差值，来对待评估产品的对应信息进行调整，以使得其满足上架销售要求，具体地调整方法参照以下步骤。

s304，根据当前差值调整第一特征信息，并将调整后的第一特征信息作为当前特征信息。

具体地，服务器计算出当前差值后，根据此差值调整待评估产品的第一特征信息，得到当前特征信息。根据对大量的历史产品研究可知，产品的特征信息会对其销售情况造成不同程度的影响，例如产品的定价过高，可造成销售情况不佳，而导致收益较差，或者贷款产品的还款周期果断、每期还款金额较长时，也可能影响贷款产品的收益等等，当待评估产品的第一收益未达到预设值时，可根据当前差值来考虑应该对待评估产品的哪一种或几种特征信息进行调整来使得其第一收益能够达到预设值，即使得待评估产品满足上架销售的要求。

s306，将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益，当当前收益大于等于第一预设值时，则生成评估通过消息。

其中，当前收益是当前特征信息对应的收益，其与第一收益的表征类型一致。

具体地，服务器将调整后的当前特征信息重新输入收益计算模型中，计算此当前特征信息对应的当前收益，若调整后的当前特征信息对应的当前收益大于等于第一预设值时，即调整后的待评估产品可以满足上架销售的要求，服务器生成评估通过消息，即建议终端以调整后的当前特征信息来发售此待评估产品。

s308，当当前收益小于第一预设值时，计算当前收益与第一预设值之间的差值作为当前差值。

具体地，若调整后的当前收益仍无法满足要求，则需要继续对待评估产品的当前特征信息进行调整，计算此时的当前收益和第一预设值的差值作为调整的依据，即当前差值。

s310，根据当前差值调整当前特征信息，并将调整后的当前特征信息作为当前特征信息，继续将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益，即循环步骤s306，直至将待评估产品的当前收益调整到大于等于预设值时，此待评估产品才可以通过评估。

具体地，再根据当前差值来调整当前特征信息，再将当前特征信息输入收益计算模型中来判断是否调整到满足上架发售的要求。可选地，当服务器多次对待评估产品的特征信息进行调整后，仍无法达到上架发售的要求，则此待评估产品可能存在缺陷，可交由专家对其进行详细分析，检测是否需要重新制定产品方案。

上述方案中，通过收益与第一预设值的差值来调整待评估产品的特征信息，直至使得不能通过发售要求的待评估产品能够被调整到满足的范围之内。

在其中一个实施例中，上述产品评估方法中的步骤s204中将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还可以包括：获取待评估产品对应的市场变量；计算市场变量对第一收益的影响度，并根据影响度计算得到第二收益。则步骤s206中当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息，可以包括：当第一收益和第二收益的和大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

其中，市场变量是待评估产品发售时间时的市场信息或是其针对的销售地点将会对待评估产品的销售情况造成影响的变量；例如，销售年度的政策或者销售地点的政策和目标人群的特征变量。

影响度是服务器根据对历史产品遇到的不同的市场变量时，其市场变量对于产品收益的影响情况，从而分析得到此市场变量对于待评估产品的收益影响程度，例如，当某一年政策鼓励拉动内需时，则贷款类产品的收益更可能会增加等情况。

具体地，服务器在根据收益计算模型得到待评估产品的第一收益后，虽然此待评估产品初步符合上架要求，但仍需要考虑产品销售时的市场情况或者政策，来对待评估产品的收益做调整。服务器获取此待评估产品发售时间和目标市场的市场变量，根据服务器对历史产品分析得到的市场变量对产品收益的影响度，计算出此市场变量对待评估产品影响后的第二收益，并根据第一收益和第二收益的和，来判断此待评估产品是否能够上架销售。

上述实施例中，结合了待评估产品即将面对的市场变量，能够更准确地计算此待评估产品的收益，也能够更准确的对此产品进行评估。

在其中一个实施例中，请参见图4,上述产品评估方法中的步骤s206中的当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息之后，还可以包括一个目标选取步骤，包括以下步骤：

s402，获取第一特征信息对应的定价策略。

其中，定价策略是通过对历史产品的分析，得到的根据待评估产品的第一特征信息对于定价的影响制定的价格策略；例如，贷款产品的年利率以及周期时间等因素对于价格的影响。

具体地，服务器获取通过对历史产品的分析，得到的根据待评估产品的第一特征信息对于定价的影响制定的定价策略。

s404，根据定价策略计算待评估产品的价格。

具体地，由于一些产品在进行评估之前可能未确定其价格，服务器可以根据获取的定价策略来对待评估产品的第一特征信息进行分析，得到此待评估产品发售后的价格。

s406，获取收集的若干个用户群体的平均可用资产。

具体地，待评估产品的发售单位在对历史发售产品的用户进行跟踪，或者市场调查中对大量的用户进行调查问卷，或通过银行或者其他信贷机构了解到的信息的用户群体的可用资产，如银行存款和投资项目的金额等；由于在产品发售时多数是以一个城市或者小区等为单位进行推广，服务器获取到此单位内多个用户群体的平均可用资产。

s408，计算待评估产品的价格与每个用户群体的平均可用资产的占比，当占比高于第二预设值时，将占比高于第二预设值的用户群体作为待评估产品对应的目标群体。

其中，第二预设值是用于判断一个用户群体是否能够作为待评估产品的目标群体的判断标准，是一个产品价格与用户群体的平均可用资产的比值；此第二预设值可根据对于历史产品的用户的可用资产进行分析，得到购买历史产品的用户的平均资产与对应的历史产品的价格的关系得到。

具体地，服务器通过对购买历史产品的用户的平均资产与对应的历史产品的价格的关系得出此待评估产品的待评估产品的价格与潜在用户群体的平均可用资产的占比关系，当此占比高于第二预设值时，对应的用户群体更可能购买待评估产品，可将这一用户群体作为待评估产品发售的目标群体。

上述实施例中，根据购买历史产品的用户的平均资产与对应的历史产品的价格的关系来为待评估产品选择发售的目标群体，能够在产品上架发售前就了解其未来市场分布情况，帮助产品的推广。

在其中一个实施例中，上述产品评估方法中的步骤s206发送评估通过消息之后，还可以包括：获取待评估产品在实际发售后的预设时间内的实际收益；计算第一收益和实际收益之间的差值；当差值大于第三预设值时，则根据第一特征信息和实际收益纠正收益计算模型中的第二特征信息对收益反馈的影响水平。

其中，实际收益是在待评估产品实际发售一段时间内的收益情况，可以是收益金额，也可以用待评估产品定价的倍数来表征。

具体地，终端或者服务器可以在待评估产品发售后仍会对产品进行监控，服务器获取到此待评估产品在发售后的预设时间内的实际收益，检测实际收益和在发售前预测的第一收益之间的差值，若差值过大，即超出第三预设值时，则对收益计算模型进行调整，由于收益计算模型是根据历史产品的第二特征信息对收益反馈的影响水平来计算输入的待评估产品的第一收益，故可以根据待评估产品发售时的第一特征信息和其对应的实际收益，来纠正模型的计算参数。

上述实施例中，持续地对发售的产品进行跟踪，当检测出产品发售后的实际收益和发售前预测的第一收益的差值过大时，则需要对模型进行纠正，以保证模型对于收益金额计算的准确性。

应该理解的是，虽然图2至图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2至图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种产品评估装置，包括：产品获取模块100、模型分析模块200和评估模块300，其中：

产品获取模块100，用于获取待评估产品以及待评估产品的第一特征信息。

模型分析模块200，用于将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益，收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，收益反馈是与历史产品信息对应的。

评估模块300，用于当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，上述产品评估装置还可以包括：

差值计算模块，用于当第一收益小于第一预设值时，计算第一收益与第一预设值之间的当前差值。

调整模块，用于根据当前差值调整第一特征信息，并将调整后的第一特征信息作为当前特征信息。

评估通过模块，用于将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益，当当前收益大于等于第一预设值时，则生成评估通过消息；

差值再计算模块，用于当当前收益小于第一预设值时，计算当前收益与第一预设值之间的差值作为当前差值。

循环模块，用于根据当前差值调整当前特征信息，并将调整后的当前特征信息作为当前特征信息，继续将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益。

在一个实施例中，上述产品评估装置还可以包括：

市场变量获取模块，用于获取待评估产品对应的市场变量。

影响度收益计算模块，用于计算市场变量对第一收益的影响度，并根据影响度计算得到第二收益。

上述评估模块还用于，当第一收益和第二收益的和大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，上述产品评估装置还可以包括：

定价策略获取模块，用于获取第一特征信息对应的定价策略。

价格计算模块，用于根据定价策略计算待评估产品的价格。

群体分析模块，用于获取收集的若干个用户群体的平均可用资产。

目标选择模块，用于计算待评估产品的价格与每个用户群体的平均可用资产的占比，当占比高于第二预设值时，将占比高于第二预设值的用户群体作为待评估产品对应的目标群体。

在一个实施例中，上述产品评估装置还可以包括：

实际收益获取模块，用于获取待评估产品在实际发售后的预设时间内的实际收益。

实际差值计算模块，用于计算第一收益和实际收益之间的差值。

纠正模块，用于当差值大于第三预设值时，则根据第一特征信息和实际收益纠正收益计算模型中的第二特征信息对收益反馈的影响水平。

关于产品评估装置的具体限定可以参见上文中对于产品评估方法的限定，在此不再赘述。上述产品评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品评估数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产品评估方法。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取待评估产品以及待评估产品的第一特征信息；将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益，收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，收益反馈是与历史产品信息对应的；当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现的将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：当第一收益小于第一预设值时，计算第一收益与第一预设值之间的当前差值；根据当前差值调整第一特征信息，并将调整后的第一特征信息作为当前特征信息；将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益，当当前收益大于等于第一预设值时，则生成评估通过消息；当当前收益小于第一预设值时，计算当前收益与第一预设值之间的差值作为当前差值；根据当前差值调整当前特征信息，并将调整后的当前特征信息作为当前特征信息，继续将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现的将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：获取待评估产品对应的市场变量；计算市场变量对第一收益的影响度，并根据影响度计算得到第二收益；则处理器执行计算机程序时实现的当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息，包括：当第一收益和第二收益的和大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现的当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息之后，还包括：获取第一特征信息对应的定价策略；根据定价策略计算待评估产品的价格；获取收集的若干个用户群体的平均可用资产；计算待评估产品的价格与每个用户群体的平均可用资产的占比，当占比高于第二预设值时，将占比高于第二预设值的用户群体作为待评估产品对应的目标群体。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现的发送评估通过消息之后，还包括：获取待评估产品在实际发售后的预设时间内的实际收益；计算第一收益和实际收益之间的差值；当差值大于第三预设值时，则根据第一特征信息和实际收益纠正收益计算模型中的第二特征信息对收益反馈的影响水平。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待评估产品以及待评估产品的第一特征信息；将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益，收益计算模型是用于表征第二特征信息对收益反馈的影响水平的模型，其中第二特征信息是从历史产品信息中提取得到，收益反馈是与历史产品信息对应的；当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现的将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：当第一收益小于第一预设值时，计算第一收益与第一预设值之间的当前差值；根据当前差值调整第一特征信息，并将调整后的第一特征信息作为当前特征信息；将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益，当当前收益大于等于第一预设值时，则生成评估通过消息；当当前收益小于第一预设值时，计算当前收益与第一预设值之间的差值作为当前差值；根据当前差值调整当前特征信息，并将调整后的当前特征信息作为当前特征信息，继续将当前特征信息输入至收益计算模型中得到当前收益。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现的将第一特征信息输入收益计算模型得到待评估产品在预设时间内的第一收益之后，还包括：获取待评估产品对应的市场变量；计算市场变量对第一收益的影响度，并根据影响度计算得到第二收益；则计算机程序被处理器执行时实现的当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息，包括：当第一收益和第二收益的和大于等于第一预设值时，生成评估通过消息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现的当第一收益大于等于第一预设值时，生成评估通过消息之后，还包括：获取第一特征信息对应的定价策略；根据定价策略计算待评估产品的价格；获取收集的若干个用户群体的平均可用资产；计算待评估产品的价格与每个用户群体的平均可用资产的占比，当占比高于第二预设值时，将占比高于第二预设值的用户群体作为待评估产品对应的目标群体。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现的发送评估通过消息之后，还包括：获取待评估产品在实际发售后的预设时间内的实际收益；计算第一收益和实际收益之间的差值；当差值大于第三预设值时，则根据第一特征信息和实际收益纠正收益计算模型中的第二特征信息对收益反馈的影响水平。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。