CN105933859A - 一种移动用户个人信用预警方法及系统 - Google Patents

一种移动用户个人信用预警方法及系统 Download PDF

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CN105933859A CN201610196269.0A CN201610196269A CN105933859A CN 105933859 A CN105933859 A CN 105933859A CN 201610196269 A CN201610196269 A CN 201610196269A CN 105933859 A CN105933859 A CN 105933859A
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Abstract

本发明提供一种移动用户个人信用预警方法，所述方法包括：根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。本发明提供的方法，能够将移动用户的欠费信息进行详细的分析，并结合移动用户欠费期间的通信行为及移动轨迹的分析，对移动用户的个人信用做出预警，做到对欠费用户个人信用的实时监控。

Description

一种移动用户个人信用预警方法及系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种移动用户个人信用预警方法及系统。
背景技术
在金融手段越来越多样化的今天，个人信用在每个人生活中的地位越来越重要，而在现有的个人信用评估的评估方法中，采用用户基于互联网交易的数据、社交数据等个人信用评估方法，存在以下缺点：
局限性：现有对用户信用评估的方法存在局限性。如使用用户互联网上的交易数据进行信用评估，只是针对于有网上交易行为的用户群体，无法覆盖到所有用户。如通过分析社交圈信息分析用户信用，因社交圈信息无法准确体现用户自身行为，且当用户社交信息不充分时也无法完全体现用户自身行为特点。
不真实性：部分用户在互联网上的行为不能体现真实的用户信息，用户的社交账号、网上交易等均没用实名制，存在不真实性。
非实时性：现有信用评估方法，所分析的指标数据均为历史数据，或在用户特定行为下的数据，如网上交易数据、社交数据等，无法进行实时的信用分析，也无法对信用风险进行实时预警。特别当用户存在信用风险后，通常会断开社交信息、断开网上交易信息等，更无法进行信用风险。
如何对移动用户进行准确和及时的个人信用的评估，是通信网领域亟待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中所存在的上述缺陷，提供一种移动用户个人信用预警方法及系统，用以解决现有技术中移动用户的个人信用评估准确性和及时性的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种移动用户个人信用预警方法，包括：
根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；
根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；
根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；
根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。
优选的，根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
优选的，所述费用信息，还包括欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息；
所述根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z，还包括：
根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C、停机信息D、违约信息E，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
优选的，根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
优选的，所述进行欠费用户的个人信用预警，具体包括：
实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；
根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
本发明还提供一种个人信用预警系统，包括：
费用信息模块，用于根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；
通信行为及移动轨迹模块，用于根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；
计算模块，用于根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；
预警模块，用于根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。
优选的，所述计算模块，用于根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
优选的，所述费用信息模块，还用于获取欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息；
所述计算模块，还用于根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C、停机信息D、违约信息E，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
优选的，所述计算模块，还用于根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
优选的，所述预警模块，具体用于实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
本发明所提供的移动用户个人信用预警方法和系统，能够将移动用户的欠费信息进行详细的分析，并结合移动用户欠费期间的通信行为及移动轨迹的分析，对移动用户的个人信用做出预警，能够全面的监控移动用户，并基于准确的数据分析，做到对欠费用户个人信用的实时监控，解决现有技术中个人信用评估的各种不利因素。
附图说明
为了更清楚的说明本发明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做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的移动用户个人信用预警方法实施例的示意图，
图2为本发明提供的移动用户个人信用预警系统的结构示意图，
图3为本发明提供的欠费信息分析流程图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明提供的移动用户个人信用预警方法实施例的示意图，如图1所示的移动用户个人信用预警方法包括如下步骤：
步骤S101，根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A。
具体的，所述费用信息，还包括欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息。
图3为本发明提供的欠费信息分析流程图，如图3所示的欠费信息分析流程，对欠费用户进行欠费时间和是否已交费的分析后，最终选择相应的欠费，停机或违约的状态，并对标签字段进行更新。
举例说明如下：
对2015年1月1日，如A、B号码发生欠费，生成欠费记录并保存到欠费信息中，并在交费前每日更新欠费天数，其他字段保持不变：
记录头(0：开始，1：结束)
状态(0：正常，1：停机)
标签(0：欠费、1：停机，2：违约)
记录头 手机号码 欠费时间 欠费天数 信用天数 最大授信天数 交费时间 状态 标签
0 A 20150101 1 30 60 Null 0 0
0 B 20150101 1 15 60 Null 0 0
如A、B在欠费天数<＝信用天数期间内交费，则更新A、B的欠费记录的交费时间，其他字段保持不变：
记录头 手机号码 欠费时间 欠费天数 信用天数 最大授信天数 交费时间 状态 标签
1 A 20150101 5 30 60 20150105 0 0
1 B 20150101 10 15 60 20150110 0 0
如A、B在欠费天数<＝信用天数期间内未交费，当欠费天数>信用天数时，更新记录的状态和标签字段，如在2015年2月1日时，记录文件如下：
记录头 手机号码 欠费时间 欠费天数 信用天数 最大授信天数 交费时间 状态 标签
0 A 20150101 32 30 60 Null 1 1
0 B 20150101 32 15 60 Null 1 1
0 C 20150121 11 20 45 Null 0 0
欠费天数>信用天数，手机状态为停机，记录标签由欠费更改为停机
如A、B在信用天数<欠费天数<最大授信天数内交费，如在2015年2月1日，A、B均交费，则更新交费时间、状态字段：
记录头 手机号码 欠费时间 欠费天数 信用天数 最大授信天数 交费时间 状态 标签
1 A 20150101 32 30 60 20150201 0 1
1 B 20150101 32 15 60 20150201 0 1
0 C 20150121 11 20 45 Null 0 0
如A、B在欠费天数<最大授信天数内未交费，则更新标签字段：
记录头 手机号码 欠费时间 欠费天数 信用天数 最大授信天数 交费时间 状态 标签
1 A 20150101 60 30 60 Null 1 2
1 B 20150101 60 15 60 Null 1 2
0 C 20150121 11 20 45 Null 0 0
当记录结束后，即使交费，也不再对记录进行更新。
步骤S102，根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C。
具体的，所述通信行为信息包括最后一次通话时间和最后一次短信时间和最后一次数据业务时间。
例如，A用户在20150101发生欠费，在20150102时，记录更新为：
在20150103时，A无通信行为，记录为：
在欠费期结束，如用户为交费，在20150131时，记录结束，如下所示：
所述移动轨迹信息包括用户的国内漫游次数和国际漫游次数，根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户的移动轨迹记录，所述移动轨迹记录包括用户进行通信活动时的位置信息，所述位置信息包括基站号和小区号，
根据欠费用户的通信记录和移动用户号码与归属地对应关系及运营商编码表，获取欠费用户的国内漫游次数，国内漫游天数，国际漫游次数，国际漫游天数。
从移动用户的话费发生欠费起，生成移动轨迹记录，并实时更新用户的位置移动信息，至用户结束欠费时记录结束。结束欠费的条件为交费、或者停机。
举例如下，用户A在一段时间内的位置信息如下：
记录头 手机号码 基站lac 小区ci 运营商编码 开始时间
0 A 001 0001 001 20150101080000
0 A 111 0001 001 20150101110000
0 A 001 0001 001 20150110090000
0 A 111 0001 001 20150122120000
在20150131日零时，更新记录为：
比对基站小区信息表、用户归属表、运营商编码表计算用户的位置数据
基站小区信息表：
基站lac 小区ci 位置 所属省分 所属地市
001 0001 金融街XX大厦 01＝北京 01＝西城
051 0001 05＝天津 01＝和平
031 0001 03＝河北 01＝石家庄
…
用户归属表：
号段 归属省 归属地市
1860001 01＝北京 01＝西城
…
最终获取的用户A的移动轨迹信息如下：
步骤S103，根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
具体的，可根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
基于用户的费用信息还包括欠费用户的停机信息和违约信息，本发明还提供一种优选的方案为：
根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
本领域技术人员很容易理解的是，所述的欠费信息A可以包括欠费天数、欠费次数和所欠费用，停机信息D包括停机次数和停机天数，违约信息E包括违约次数和违约天数。
相应的，在公式(1)和公式(2)中为移动用户预设个人信用加权值，所述个人信用加权值包括欠费次数加权值，停机次数加权值，违约次数加权值，欠费天数加权值，停机天数加权值，违约天数加权值，最后一次通话时间加权值，最后一次短信加权值，最后一次数据业务加权值，国内漫游次数加权值，国内漫游天数加权值，国际漫游次数加权值，国际漫游天数加权值，
在实际应用中，加权值的取值根据经验设定，例如：
欠费次数1-5次，加权系数为0.1，
欠费次数为5-10次，加权系数为0.5，
欠费天数1-10天，加权系数为0.1，
欠费天数为10-20天，加权系数为0.3。
步骤S104，根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。
实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；
根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
本发明所提供的移动用户个人信用预警方法，在移动用户发生欠费后，对其通信行为的信息，包括移动用户欠费后最后一次通话等，和移动轨迹信息包括移动用户的国内漫游次数，国际漫游次数等进行详细的分析和记录，并通过设定合适的加权值，采用加权定量评分法获取移动用户的个人信用的预警值，从而获取全面、准确并且及时的个人信用数据。
图2为本发明提供的移动用户个人信用预警系统的结构示意图，如图2所示的移动用户个人信用预警系统，包括：
费用信息模块201，用于根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；还用于获取欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息；
通信行为及移动轨迹模块202，用于根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；
计算模块203，用于根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；用于根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值；
还用于根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C、停机信息D、违约信息E，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
还用于根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
预警模块204，用于根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警；具体用于实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
本发明所提供的移动用户个人信用预警系统，能够将欠费用户的通信行为和移动轨迹进行实时的分析和记录，形成移动用户的个人信用记录，不但能够全面覆盖所有移动用户，由于是基于移动用户的通信记录和计费记录，能够准确的得出分析结论，也能够做到及时的更新用户的状态，克服现有技术中关于个人信用评估的种种不足。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法、设备和系统可以通过其它的方式实现。例如以上所描述的设备实施例仅是是示意性的，所述功能模块的划分仅为一种逻辑功能的划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或者一些特征可以忽略或不执行。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种移动用户个人信用预警方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；
根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；
根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；
根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。
2.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警方法，其特征在于，根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
3.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警方法，其特征在于，所述费用信息，还包括：
欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息；
所述根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z，还包括：
根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C、停机信息D、违约信息E，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
4.根据权利要求3所述的移动用户个人信用预警方法，其特征在于，根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
5.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警方法，其特征在于，所述进行欠费用户的个人信用预警，具体包括：
实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；
根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
6.一种移动用户个人信用预警系统，其特征在于，包括：
费用信息模块，用于根据用户的计费记录，确定欠费用户，并获取欠费用户的费用信息，所述费用信息包括欠费信息A；
通信行为及移动轨迹模块，用于根据欠费用户的通信记录，获取欠费用户在欠费期间的通信行为信息B和移动轨迹信息C；
计算模块，用于根据欠费用户的欠费信息A、通信行为信息B和移动轨迹信息C，计算欠费用户的个人信用预警值Z；
预警模块，用于根据欠费用户的个人信用预警值Z和预设的阈值Y，进行欠费用户的个人信用预警。
7.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警系统，其特征在于：
所述计算模块，用于根据公式(1)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/A (1)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
8.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警系统，其特征在于：
所述费用信息模块，还用于获取欠费用户的停机信息D和违约信息E，所述停机信息D为欠费用户的欠费天数大于信用天数且小于最大授信天数的停机行为信息；所述违约信息E为欠费用户的欠费天数大于最大授信天数的违约行为信息；
所述计算模块，还用于根据欠费用户的欠费信息A，通信行为信息B和移动轨迹信息C、停机信息D、违约信息E，计算欠费用户的个人信用预警值Z。
9.根据权利要求3所述的移动用户个人信用预警系统，其特征在于：
所述计算模块，还用于根据公式(2)计算个人信用预警值Z：
Z＝(A*a+B*b+C*c)/(A+D+E) (2)
其中，A为欠费用户的欠费信息；B为欠费用户的通信行为信息；C为欠费用户的移动轨迹信息；D为欠费用户的停机信息；E为欠费用户的违约信息；a为欠费信息A的加权值；b为通信行为信息B的加权值；c为移动轨迹信息C的加权值。
10.根据权利要求1所述的移动用户个人信用预警系统，其特征在于：
所述预警模块，具体用于实时监控欠费用户的计费记录和通信记录；根据计费记录和通信记录的监控结果，限制欠费用户的国内漫游、国际漫游、通话、短信和数据业务。
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