La e-finanza ha traído muchos desafíos al promover el proceso de inclusión financiera, aumentando así los requisitos de los usuarios para los servicios financieros en Internet, incluidos los sistemas de recomendación. Esta revisión sistemática de la literatura examina los enfoques de investigación más recientes sobre la recomendación de productos financieros, se centra en las características que distinguen la recomendación de productos financieros de otros dominios de recomendación, propone un marco de sistema de recomendación de productos financieros y organiza la literatura en función de esto. Al examinar 65 publicaciones publicadas entre 2018 y 2024, este análisis encuentra que la investigación actual se centra principalmente en tres categorías de productos financieros: productos financieros bancarios, productos financieros de valores y otros productos financieros. El problema de la recomendación de productos financieros se caracteriza por características significativas como la multiobjetividad, un amplio espacio de características, la sensibilidad temporal y la existencia de comportamientos interactivos paralelos. La investigación actual se centra principalmente en tres categorías de productos financieros: productos financieros bancarios, productos financieros de valores y otros productos financieros. Con la ayuda de métodos de recomendación personalizados, se pueden capturar las preferencias de los usuarios por los atributos abstractos de los productos financieros. Explorar las correlaciones potenciales entre series temporales financieras permite una predicción precisa y rápida de las tendencias de precios. Caracterizar datos no estructurados utilizando técnicas de minería de texto puede mejorar la precisión del modelo. Los métodos de investigación existentes se centran en la multidominio y la sensibilidad temporal de las características y han logrado ciertos resultados en el campo de la recomendación de productos financieros, pero cada método tiene sus desventajas, y la investigación futura puede llevar a cabo una exploración en profundidad de la recomendación de secuencias de múltiples comportamientos, la recomendación de múltiples tareas y otros aspectos.