CN112769749A - 一种用于监测业务会面数据的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据监测技术领域，具体公开了一种用于监测业务会面数据的方法及装置，业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，包括：根据不同用户创建不同级别的监测机构；根据业务会面数据及监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；针对不同级别的监测机构配置规则特征信息的规则属性值；解析防作弊规则，以根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验。本发明实施例的有益效果为：能够对不同的用户进行相应的防作弊处理，根据用户所属监测机构的级别，动态配置防作弊的规则特征信息的规则属性值，从而针对性的对用户实施监控，以防止故意刷量。

Description

一种用于监测业务会面数据的方法及装置

技术领域

本发明涉及数据监测技术领域，尤其涉及到一种用于监测业务会面数据的方法及装置。

背景技术

在现有的保险业务中，业务代理人员和客户通过近距离业务通讯场景来进行保险业务的经营活动，现有的近距离业务通讯场景的形式包括通过代理人和客户的终端设备上的应用程序APP进行端对端碰一碰的形式，然而，现有的近距离业务通讯场景还不能针对不同的代理人，及经营活动时涉及的不同的拜访类型等来对代理人实施监控，容易导致代理人故意刷量。

发明内容

本发明实施例提供一种用于监测业务会面数据的方法及装置，用以解决现有的近距离业务通讯场景还不能针对不同的代理人，及经营活动时涉及的不同的拜访类型来对代理人实施监控，容易导致代理人故意刷量的问题。

依据本发明实施例的第一个方面，提供一种用于监测业务会面数据的方法，所述业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，包括：

根据不同用户创建不同级别的监测机构；

根据所述业务会面数据及所述监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；

针对不同级别的所述监测机构配置所述规则特征信息的规则属性值；

解析所述防作弊规则，以根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验。

本发明实施例的有益效果为：能够对不同的用户(即代理人)进行相应的防作弊处理，根据用户所属监测机构的级别，动态配置防作弊的规则特征信息的规则属性值，从而针对性的对用户实施监控，以防止故意刷量。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

可选的，所述规则特征信息包括所述监测机构的机构编码code信息、拜访类型、位置区域范围及作弊处理方式；所述拜访类型包括客户范围、客户拜访方式，所述作弊处理方式包括提醒处理、预警处理及封禁处理。

可选的，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验之前，包括：

获取当前日所述用户的所述业务会面数据，所述业务会面数据包括所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的通讯次数，及所述用户每次发起所述近距离业务通讯场景时所处位置的位置信息，以通过所述防作弊规则对当前日获取的所述业务会面数据进行防作弊校验。

可选的，所述解析所述防作弊规则之前，包括：

获取用户的UID用户身份证明信息，根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构，并根据所述机构编码code信息判断所述防作弊规则对所述监测机构是否有效，若是，则解析所述防作弊规则。

本发明实施例采用上述可选方案的有益效果为：根据用户的UID用户身份证明信息能够查询到用户所归属的监测机构，然后根据配置的机构编码code信息来查询或判断是否对该用户配置了防作弊规则，若没有，则不对该用户的经营活动做监测限制。

可选的，所述规则属性值包括预设的封禁天数、根据所述通讯次数和所述位置信息的个数预设的所述提醒处理的第一处理阈值范围，及根据所述通讯次数预设的所述预警处理的第二处理阈值范围、所述封禁处理的第三处理阈值范围；所述第二处理阈值范围及所述第三处理阈值范围，均采用预设的所述通讯次数的起始个数和/或终止个数来表述。

本发明实施例采用上述可选方案的有益效果为：能够通过针对不同用户及其所在的监测机构，动态配置规则属性值。

可选的，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，包括：在当前日获取的所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的所述通讯次数，达到所述第二处理阈值范围时，对所述用户进行预警处理。

可选的，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，还包括：在当前日获取的所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的所述通讯次数，达到所述第三处理阈值范围时，对所述用户进行封禁处理，并在所述封禁天数内，禁止所述用户发起所述近距离业务通讯场景。

本发明实施例采用上述可选方案的有益效果为：通过获取的用户当前日对应拜访类型的通讯次数，分别将对应拜访类型的通讯次数去跟防作弊规则里配置的规则属性值进行对比，从而对用户的业务会面数据进行预警或封禁等防作弊处理。

可选的，所述提醒处理的所述第一处理阈值范围包括：

在预设时间内配置的对所述用户的所述通讯次数的限制次数，及针对同一所述位置区域范围对所述位置信息的个数配置的位置限制个数；

则所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，包括：

在所述预设时间内，所述用户发起所述近距离业务通讯场景的通讯次数达到所述限制次数时，对所述用户进行提醒处理；和/或，

判断当前日获取的所有所述位置信息中处于同一所述位置区域范围内的所述位置信息的个数，在所述位置信息的个数，达到所述位置限制个数时，对所述用户进行提醒处理。

本发明实施例采用上述可选方案的有益效果为：通过在预设时间内对用户的通讯次数进行限制，及用户在当前日处于同一位置区域范围的位置信息的个数达到位置限制个数时，对用户进行提醒处理，从而防止用户故意刷量，比如配置的n分钟内用户发起近距离业务通讯场景的通讯次数的限制次数为m，则n分钟内通讯次数达到m次，就会对用户进行提醒处理。

可选的，所述根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构之前，还包括：获取预先创建的用户白名单，根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户是否存在于所述用户白名单中，若是，则所述防作弊规则对所述用户无效，若否，则根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构。

本发明实施例采用上述可选方案的有益效果为：可对优秀的用户或其他特殊情况的用户建立一个用户白名单，且可对用户白名单里的用户随时添加创建，这样后续的防作弊规则对存在于用户白名单里的用户就不生效，即不限制属于用户白名单里的用户的业务会面数据。

依据本发明实施例的第二个方面，提供一种用于监测业务会面数据的装置，所述业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，包括：

创建模块，用于根据不同用户创建不同级别的监测机构；

第一配置模块，用于根据所述业务会面数据及所述监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；

第二配置模块，用于针对不同级别的所述监测机构配置所述规则特征信息的规则属性值；

校验模块，用于解析所述防作弊规则，以根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验。

本发明实施例的有益效果为：能够对不同的用户(即代理人)进行相应的防作弊处理，根据用户所属监测机构的级别，动态配置防作弊的规则特征信息的规则属性值，从而针对性的对用户实施监控，以防止故意刷量。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明第一实施例提供的一种用于监测业务会面数据的方法的流程图；

图2为本发明第二实施例提供的一种用于监测业务会面数据的装置的结构示意图；

图3为本发明一应用实施例提供的用于监测业务会面数据的方法的流程图。

图中：1-创建模块，2-第一配置模块，3-第二配置模块，4-校验模块，5-判断模块，6-获取模块。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

请参见图1，本发明第一实施例，提供一种用于监测业务会面数据的方法，业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，请参见图1，包括如下方法所示的步骤：

步骤S11，根据不同用户创建不同级别的监测机构；

步骤S12，根据所述业务会面数据及所述监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；

步骤S13，针对不同级别的所述监测机构配置所述规则特征信息的规则属性值；

步骤S14，解析所述防作弊规则，以根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验。

本发明实施例能够对不同的用户(即代理人)进行相应的防作弊处理，根据用户所属监测机构的级别，动态配置防作弊的规则特征信息的规则属性值，从而针对性的对用户实施监控，以防止故意刷量。在本发明实施例中，针对作为保险业务员的用户配置防作弊规则的规则特征信息包括监测机构的机构编码code信息、拜访类型、位置区域范围及作弊处理方式。拜访类型包括客户范围、客户拜访方式，其中，客户范围包括单个客户、所有客户，客户拜访方式有面见拜访、礼物拜访。作弊处理方式包括提醒处理、预警处理及封禁处理。

本发明实施例中，在执行步骤S14的解析防作弊规则之前，包括如下方法的步骤：获取用户的UID用户身份证明信息，根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构，并根据机构编码code信息判断防作弊规则对监测机构是否有效，若否，则不对该监测机构下的该用户进行监测限制，若是，则执行步骤S14，解析防作弊规则，以根据规则特征信息和/或规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验。因此，本发明实施例根据用户的UID用户身份证明信息能够查询到用户所归属的监测机构，然后根据配置的机构编码code信息来查询或判断是否对该用户配置了防作弊规则，若没有，则不对该用户的经营活动做监测限制。比如，在步骤S11中，根据用户所处的地区来创建不同级别的监测机构，如把地区A的用户a所在的监测机构的级别设定为一级监测机构、地区B的用户b所在的监测机构的级别设定为二级监测机构，可在防作弊规则的规则特征信息中相应配置一级监测机构的机构编码code信息、二级监测机构的机构编码code信息，如果查询到规则特征信息中有用户a所在监测机构的机构编码code信息，则防作弊规则就对该用户a有效，进而采用防作弊规则对用户a进行监测并限制。如查询到用户c在规则特征信息中没有配置其所属监测机构的机构编码code信息，则不对用户c的业务会面数据进行防作弊校验。

具体地，本发明实施例中，在步骤S14中根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验之前，包括：获取当前日用户的业务会面数据，业务会面数据包括用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，及用户每次发起近距离业务通讯场景时所处位置的位置信息，以通过防作弊规则对当前日获取的业务会面数据进行防作弊校验。

具体地，本发明实施例中，步骤S13中配置的规则属性值包括预设的封禁天数、根据通讯次数和位置信息的个数预设的提醒处理的第一处理阈值范围，及根据通讯次数预设的预警处理的第二处理阈值范围、封禁处理的第三处理阈值范围，第二处理阈值范围及第三处理阈值范围，均采用预设的通讯次数的起始个数和/或终止个数来表述，比如：配置预警处理的通讯次数的起始个数为3、终止个数为5，则第二处理阈值范围为通讯次数在3到5之间，配置封禁处理时通讯次数的起始个数为6，则第三处理阈值范围就为通讯次数在6次以上。需要说明的是，这里的第一处理阈值范围、第二处理阈值范围及第三处理阈值范围均是根据用户或其所在的监测机构动态配置的，具体的处理阈值范围的数值并不做唯一限定。本发明实施例能够通过针对不同用户及其所在的监测机构，动态配置规则属性值。从而针对性的对用户进行相应的防作弊监测。

因此，在步骤S14中，根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，包括：在当前日获取的用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，达到第二处理阈值范围时，对用户进行预警处理。如，对一级监测机构的用户a，用户a在某日拜访类型的客户范围是单个客户，预设的第二处理阈值范围的起始个数为3，终止个数为5，则该用户a在当前日对单个客户的通讯次数达到3次，就对用户a进行预警处理，用户会收到被预警处理的提示，且会对此次预警处理的作弊处理方式进行记录。

其次，本发明实施例中，在步骤S14中，根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，还包括：在当前日获取的用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，达到第三处理阈值范围时，对用户进行封禁处理，并在封禁天数内，禁止用户发起近距离业务通讯场景。如，对一级监测机构的用户a，用户a在某日拜访类型的客户范围是单个客户，拜访方式为面见拜访，预设的第三处理阈值范围的起始个数为6，预设的封禁天数为3，则该用户a在当前日对单个客户面见拜访的通讯次数达到6次，就对用户a进行封禁处理，此时用户会收到被封禁处理的提示，然后对此次封禁处理的作弊处理方式进行记录，且3天内用户a不能再发起近距离业务通讯场景进行业务通讯，也就是说封禁处理期间用户不能发起近距离业务通讯场景来进行业务经营活动。由此，本发明实施例通过获取的用户当前日对应拜访类型的通讯次数，分别将对应拜访类型的通讯次数去跟防作弊规则里配置的规则属性值进行对比后，来对用户进行预警或封禁处理，从而实现对用户的业务会面数据进行防作弊校验。

具体的，在本发明实施例中，提醒处理的第一处理阈值范围包括：在预设时间内配置的对用户的通讯次数的限制次数，则在步骤S14中，根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，具体包括如下方法的步骤：在预设时间内，用户发起近距离业务通讯场景的通讯次数达到限制次数时，对用户进行提醒处理，比如，配置的n分钟内用户发起近距离业务通讯场景的通讯次数的限制次数为m，则n分钟内通讯次数达到m次，就会对用户进行提醒处理，在一具体实施例中，配置在十分钟内通讯次数的限制次数为3次，则十分钟内用户的通讯次数达到3次，就会对用户进行提醒处理，并对此次提醒处理进行存储，存储方式：缓存记录值3，缓存的有效期为10分钟。因此，本发明实施例通过在预设时间内对用户的通讯次数进行限制，及用户在当前日处于同一位置区域范围的位置信息的个数达到位置限制个数时，对用户进行提醒处理，预设时间内达到限制次数就对用户进行提醒处理，从而防止用户故意刷量。其次，在本发明实施例中，提醒处理的第一处理阈值范围还包括：针对同一位置区域范围对位置信息的个数配置的位置限制个数，则在步骤S14中，根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，具体包括如下方法的步骤：判断当前日获取的所有位置信息中处于同一位置区域范围内的位置信息的个数，在同一位置区域范围内的位置信息的个数，达到位置限制个数时，对用户进行提醒处理，如，对于用户b，该用户b某日在同一个位置区域范围内的位置信息的个数，达到位置限制个数(如位置限制个数限制为6个)时，就对用户b进行提醒处理，以防止用户在同一位置区域范围进行的故意刷量行为。

此外，在本发明实施例中，根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构之前，还包括如下方法的步骤：获取预先创建的用户白名单，根据UID用户身份证明信息判断用户是否存在于用户白名单中，若是，则防作弊规则对用户无效，若否，则根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构。本发明实施例可对优秀的用户或其他特殊情况的用户建立一个用户白名单，且可对用户白名单里的用户随时添加创建，这样后续的防作弊规则对存在于用户白名单里的用户就不生效，即不限制属于用户白名单里的用户的业务会面数据。

请参见图2，在本发明第二个实施例中，提供了一种用于监测业务会面数据的装置，业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，包括：创建模块1，用于根据不同用户创建不同级别的监测机构，第一配置模块2，用于根据业务会面数据及监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息，第二配置模块3，用于针对不同级别的监测机构配置规则特征信息的规则属性值，校验模块4，用于解析防作弊规则，以根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验。本发明实施例提供的装置能够对不同的用户(即代理人)进行相应的防作弊处理，根据用户所属监测机构的级别，动态配置防作弊的规则特征信息的规则属性值，从而针对性的对用户实施监控，以防止故意刷量。

本发明实施例中的装置还包括判断模块5和获取模块6，在校验模块4解析防作弊规则之前，判断模块5用于获取用户的UID用户身份证明信息，根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构，并根据机构编码code信息判断防作弊规则对监测机构是否有效，若是，则通过校验模块4解析防作弊规则，以根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验。而且，判断模块5根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构之前，还用于执行如下方法步骤：获取预先创建的用户白名单，根据U ID用户身份证明信息判断用户是否存在于用户白名单中，若是，则防作弊规则对用户无效，若否，则根据UID用户身份证明信息判断用户所属的监测机构。在校验模块4根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验之前，获取模块6用于获取当前日用户的业务会面数据，当前日业务会面数据包括用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，及用户每次发起近距离业务通讯场景时所处位置的位置信息，以通过防作弊规则对当前日获取的业务会面数据进行防作弊校验。则，在校验模块4根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验时，具体执行如下方法的步骤：在当前日获取的用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，达到第二处理阈值范围时，对用户进行预警处理。或者执行如下方法的步骤：在当前日获取的用户对相应的拜访类型发起近距离业务通讯场景的通讯次数，达到第三处理阈值范围时，对用户进行封禁处理，并在封禁天数内，禁止用户发起近距离业务通讯场景。在提醒处理的第一处理阈值范围包括：在预设时间内配置的对用户的通讯次数的限制次数时，则校验模块4在根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，具体执行如下方法的步骤：在预设时间内，用户发起近距离业务通讯场景的通讯次数达到限制次数时，对用户进行提醒处理，以防止用户故意刷量。提醒处理的第一处理阈值范围还包括：针对同一位置区域范围对位置信息的个数配置的位置限制个数，则校验模块4根据规则特征信息和规则属性值，对用户的业务会面数据进行防作弊校验，具体执行如下方法的步骤：判断当前日获取的所有位置信息中处于同一位置区域范围内的位置信息的个数，在同一位置区域范围内的位置信息的个数，达到位置限制个数时，对用户进行提醒处理，如，对于用户b，该用户b某日在同一个位置区域范围内的位置信息的个数，达到位置限制个数(如位置限制个数限制为6个)时，就对用户b进行提醒处理，以防止用户在同一位置区域范围进行的故意刷量行为

请参见图3，为使本发明更加清楚明白，在本发明第三实施例中，通过上述两个实施例结合图3说明本发明在实际应用中的方法流程。

在本发明实施例中，设定用户为从事保险业务的业务员，业务员通过近距离业务通讯场景与客户进行保险业务经营活动，本发明实施例可针对用户所属的不同机构、不同客户范围等，动态配置防作弊规则的关键信息，从而对业务员实施监控，以防止业务员故意刷量，本实施例动态配置防作弊规则的关键信息见表1所示的内容：

表1

其中，机构为监测机构，针对不同监测机构级别的用户，比如，把这套防作弊规则的机构的规则特征信息设置为一级机构+二级机构，也只设置一级机构或二级机构，也可设置三级机构+四级机构等，具体根据实际情况来动态设置，本发明实施例在此并不做唯一限定。设置为一级机构+二级机构时，则这套防作弊规则对这个对二级及以下机构的用户会生效，若只设置为一级机构，则对一级及以下机构的用户生效。预警/封禁处理的通讯次数范围，比如：配置预警处理的起始个数为3，终止个数为5；封禁处理的起始个数为6，封禁天数为3。则用户发起近距离业务通讯场景碰一碰的通讯次数在3到5次之间时，则会对用户进行预警提示并记录此次预警信息。通讯次数达到6次后，则会对用户进行封禁提示并记录此次封禁信息，且，封禁期间用户不可再参加碰一碰，直到封禁天数结束才可参加。对于自定义分钟内次数，比如：自定义在10分钟内，碰一碰的次数达到3次将会对用户进行提醒。预警/封禁处理的通讯次数范围、自定义分钟内次数等关键信息的值均可根据不同的机构进行动态配置，在此并不做唯一限定。本发明实施例在对业务员的业务会面数据进行监测时，请参见图3，包括如下步骤的内容：

步骤S21:用户触发近距离业务通讯场景碰一碰；

步骤S22:获取业务员的UID用户身份证明信息；

步骤S23:获取用户白名单，具体的，用户白名单可为针对业务员工号的白名单，可随时添加创建，对一些优秀的业务员等场景，可以对其配置添加入用户白名单，这样后续的防作弊规则对其不生效，即不限制碰一碰次数。

步骤S24:根据业务员的UID用户身份证明信息获取该业务员所属的机构，校验业务员所在机构，如机构配置为一级机构+二级机构时，若业务员既不属于一级机构也不属于二级机构，即未配置防作弊，则对该业务员不做防作弊规则内的限制，若业务员属于一级机构或二级机构，则执行步骤S25。具体的，校验业务员所在机构时，可根据业务员UID用户身份证明信息去查询其所归属的机构编码code信息，根据机构编码code信息查询是否配置防作弊。

步骤S25:解析防作弊规则，

步骤S26:计算业务员当前日对应拜访类型的碰一碰次数，得到当前日对应拜访类型的次数后，去跟防作弊规则里配置的次数对比，从而校验业务员的业务会面数据，对其进行预警或封禁。

步骤S27:对业务员的业务会面数据进行防作弊校验时，根据客户范围、拜访方式等分别对业务员进行预警或封禁监控的处理方式，如业务员为指定的一级机构重庆，预警处理：客户范围为单个客户+起始个数3+终止个数5；封禁处理：客户范围为所有客户+起始个数6+封禁3天；业务员对单个客户碰一碰的通讯次数达到3次开始预警，记录新增预警或更新预警次数，对所有客户达到6次，将业务员的处理方式升级为封禁，记录封禁截止日期，封禁三天，即三天内不可参加碰一碰。

步骤S28:根据配置的提醒处理：如10分钟内+碰一碰3次。则业务员在当前日10分钟内碰一碰达到3次开始提醒。缓存记录自定义时间内限制次数，存储方式：缓存记录值3，缓存的有效期为10分钟。且本发明实施例中的提醒、预警及封禁的提示信息，每次只会取级别高的一种。

步骤S29:结束。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指控制用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种用于监测业务会面数据的方法，所述业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，其特征在于，包括：

根据不同用户创建不同级别的监测机构；

根据所述业务会面数据及所述监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；

针对不同级别的所述监测机构配置所述规则特征信息的规则属性值；

解析所述防作弊规则，以根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验。

2.如权利要求1所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述规则特征信息包括所述监测机构的机构编码code信息、拜访类型、位置区域范围及作弊处理方式；所述拜访类型包括客户范围、客户拜访方式，所述作弊处理方式包括提醒处理、预警处理及封禁处理。

3.如权利要求2所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验之前，包括：

获取当前日所述用户的所述业务会面数据，所述业务会面数据包括所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的通讯次数，及所述用户每次发起所述近距离业务通讯场景时所处位置的位置信息，以通过所述防作弊规则对当前日获取的所述业务会面数据进行防作弊校验。

4.如权利要求2所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述解析所述防作弊规则之前，包括：

获取用户的UID用户身份证明信息，根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构，并根据所述机构编码code信息判断所述防作弊规则对所述监测机构是否有效，若是，则解析所述防作弊规则。

5.如权利要求3所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述规则属性值包括预设的封禁天数、根据所述通讯次数和所述位置信息的个数预设的所述提醒处理的第一处理阈值范围，及根据所述通讯次数预设的所述预警处理的第二处理阈值范围、所述封禁处理的第三处理阈值范围；所述第二处理阈值范围及所述第三处理阈值范围，均采用预设的所述通讯次数的起始个数和/或终止个数来表述。

6.如权利要求5所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，包括：在当前日获取的所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的所述通讯次数，达到所述第二处理阈值范围时，对所述用户进行预警处理。

7.如权利要求5所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，还包括：在当前日获取的所述用户对相应的所述拜访类型发起所述近距离业务通讯场景的所述通讯次数，达到所述第三处理阈值范围时，对所述用户进行封禁处理，并在所述封禁天数内，禁止所述用户发起所述近距离业务通讯场景。

8.如权利要求5所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述提醒处理的所述第一处理阈值范围包括：

在预设时间内配置的对所述用户的所述通讯次数的限制次数，及针对同一所述位置区域范围对所述位置信息的个数配置的位置限制个数；

则所述根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验，包括：

在所述预设时间内，所述用户发起所述近距离业务通讯场景的通讯次数达到所述限制次数时，对所述用户进行提醒处理；和/或，

判断当前日获取的所有所述位置信息中处于同一所述位置区域范围内的所述位置信息的个数，在所述位置信息的个数，达到所述位置限制个数时，对所述用户进行提醒处理。

9.如权利要求3所述的用于监测业务会面数据的方法，其特征在于，所述根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构之前，还包括：获取预先创建的用户白名单，根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户是否存在于所述用户白名单中，若是，则所述防作弊规则对所述用户无效，若否，则根据所述UID用户身份证明信息判断所述用户所属的所述监测机构。

10.一种用于监测业务会面数据的装置，所述业务会面数据为用户发起近距离业务通讯场景进行业务通讯时产生的数据，其特征在于，包括：

创建模块，用于根据不同用户创建不同级别的监测机构；

第一配置模块，用于根据所述业务会面数据及所述监测机构，配置防作弊规则的规则特征信息；

第二配置模块，用于针对不同级别的所述监测机构配置所述规则特征信息的规则属性值；

校验模块，用于解析所述防作弊规则，以根据所述规则特征信息和所述规则属性值，对所述用户的所述业务会面数据进行防作弊校验。

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