基于运营商用户数据的稽核处理方法、设备及存储介质与流程

本技术涉数据处理领域，尤其涉及一种基于运营商用户数据的稽核处理方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、数据稽核大部分都是基于数据一致性、数据完整性、数据平衡性等一系列的稽核原理，针对产生的数据进行稽查和复核，通常使用固定的模型进行数据处理，发现产生异常数据的原因并修复的操作。实际过程中稽核工作大多是基于数据和流程的复核和检查，根据特定的稽核模型稽核当前数据产生的正确性，但是对于误操作和恶意修改数据造成的问题是无法发现的，这就造成了稽核意愿和稽核结果出现偏差。例如在用户办理业务过程中，业务类型较多，其组合数量庞大，实际操作过程中可能会由于人工操作失误造成业务组合出错导致用户数据产生异常，由于是人工在系统中的正常操作，其整个操作流程都符合规范，稽核系统无法及时发现这种情况下的异常，会影响用户使用并带来异常的费用问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于运营商用户数据的稽核处理方法、设备及存储介质，用以解决现有的数据稽核方式难以发现非流程异常带来的数据问题。

2、第一方面，本技术提供一种基于运营商用户数据的稽核处理方法，包括：

3、获取互斥业务数据和目标用户的历史数据，所述互斥业务数据为预设的无法同时订购的业务关联数据，所述历史数据包括业务订购信息和费用数据；

4、对每个所述目标用户的业务订购信息、费用数据分析得到多个业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系；

5、将所述互斥业务信息、所述业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系对待训练的对比分析模型进行训练，得到用户稽核模型；通过将待稽核用户的业务订购信息和费用数据输入所述用户稽核模型，可以稽核出存在业务冲突或业务费用异常的用户。

6、在一种可能的设计中，在获取目标用户的历史数据之前，所述方法还包括：

7、获取运营商用户的历史数据和每个用户对应的账户信息，所述账户信息包括账户余额和支付方式；

8、根据所述历史数据和所述账户信息筛选符合预设条件的待选用户，所述预设条件为所述历史数据在预设历史时间范围内未发生变化和所述账户信息满足预设要求，所述预设要求为所述账户余额大于所述费用数据的预设倍数或所述支付方式为自动扣款；

9、获取所述待选用户在当月的当前消费数据和上个月同一时刻的历史消费数据；

10、判断所述当前消费数据和所述历史消费数据是否一致；

11、当所述当前消费数据和所述历史消费数据一致时，将所述待选用户标记为目标用户；

12、当所述当前消费数据和所述历史消费数据不一致时，将所述待选用户标记为波动用户。

13、在一种可能的设计中，当所述当前消费数据和所述历史消费数据不一致时，所述方法还包括：

14、获取所述波动用户在当月的当前订购信息和上个月的历史订购信息；

15、将所述当前订购信息和所述历史订购信息进行对比；

16、当所述当前订购信息和所述历史订购信息相同时进行异常告警；

17、当所述当前订购信息和所述历史订购信息相同不同时，基于所述当前订购信息对所述当前消费数据进行验证。

18、在一种可能的设计中，所述基于所述当前订购信息对所述当前消费数据进行验证，包括：

19、从所述当前订购信息中提取用户的订购业务；

20、根据所述订购业务和预设费用数据库计算当月应缴费用，所述预设费用数据库中存储所述订购业务对应的费用数据；

21、将所述当月应缴费用与所述当前消费数据进行对比；

22、当所述当月应缴费用与所述当前消费数据不一致时进行异常告警。

23、在一种可能的设计中，所述对每个所述目标用户的业务订购信息、费用数据分析得到多个业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系，包括：

24、从所述业务订购信息中提取用户的多个订购业务和费用折扣数据，所述费用折扣数据包括总费用折扣数据和每个所述订购业务对应的费用数据和折扣数据；

25、将所述费用折扣数据按照预设的业务计费优先级进行排列得到业务计费逻辑；

26、将用户的多个订购业务与所述业务计费逻辑进行组合得到业务计费组合；

27、建立每个所述业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系。

28、在一种可能的设计中，将所述互斥业务数据、所述业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系对待训练的对比分析模型进行训练，得到用户稽核模型，包括：

29、根据所述业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系训练得到费用稽核模型，通过将待稽核用户的业务订购信息和费用数据输入所述费用稽核模型，可以稽核出业务费用异常的用户；

30、基于所述互斥业务数据对所述费用稽核模型进行互斥训练，得到用户稽核模型。

31、在一种可能的设计中，还包括：

32、按照预设的时间间隔获取时间间隔内新增业务和撤销业务的业务信息，所述业务信息包括业务互斥关系、业务优先级和业务费用数据；

33、根据所述业务信息对所述用户稽核模型进行更新。

34、第二方面，本技术提供一种基于运营商用户数据的稽核处理方法，所述方法包括：

35、获取待稽核用户的业务订购信息和费用数据；

36、将所述业务订购信息和费用数据输入至所述用户稽核模型，所述用户稽核模型是通过上述任一项所述的方法训练得到的用户稽核模型；

37、获取所述用户稽核模型输出的稽核结果，所述稽核结果为业务冲突、业务费用异常或不存在异常；

38、当所述稽核结果为业务冲突或业务费用异常时，根据所述稽核结果追溯对应的业务办理节点进行异常反馈。

39、第三方面，本技术提供一种基于运营商用户数据的稽核处理设备，包括：

40、获取模块，用于获取互斥业务数据和目标用户的历史数据，所述互斥业务数据为预设的无法同时订购的业务关联数据，所述历史数据包括业务订购信息和费用数据；

41、分析模块，用于对每个所述目标用户的业务订购信息、费用数据分析得到多个业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系；

42、处理模块，用于将所述互斥业务信息、所述业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系对待训练的对比分析模型进行训练，得到用户稽核模型；通过将待稽核用户的业务订购信息和费用数据输入所述用户稽核模型，可以稽核出存在业务冲突或业务费用异常的用户。

43、在一种可能的设计中，获取模块，具体还用于：

44、获取运营商用户的历史数据和每个用户对应的账户信息，所述账户信息包括账户余额和支付方式；

45、根据所述历史数据和所述账户信息筛选符合预设条件的待选用户，所述预设条件为所述历史数据在预设历史时间范围内未发生变化和所述账户信息满足预设要求，所述预设要求为所述账户余额大于所述费用数据的预设倍数或所述支付方式为自动扣款；

46、获取所述待选用户在当月的当前消费数据和上个月同一时刻的历史消费数据；

47、判断所述当前消费数据和所述历史消费数据是否一致；

48、当所述当前消费数据和所述历史消费数据一致时，将所述待选用户标记为目标用户；

49、当所述当前消费数据和所述历史消费数据不一致时，将所述待选用户标记为波动用户。

50、在一种可能的设计中，获取模块，具体还用于：

51、获取所述波动用户在当月的当前订购信息和上个月的历史订购信息；

52、将所述当前订购信息和所述历史订购信息进行对比；

53、当所述当前订购信息和所述历史订购信息相同时进行异常告警；

54、当所述当前订购信息和所述历史订购信息相同不同时，基于所述当前订购信息对所述当前消费数据进行验证。

55、在一种可能的设计中，获取模块，具体还用于：

56、从所述当前订购信息中提取用户的订购业务；

57、根据所述订购业务和预设费用数据库计算当月应缴费用，所述预设费用数据库中存储所述订购业务对应的费用数据；

58、将所述当月应缴费用与所述当前消费数据进行对比；

59、当所述当月应缴费用与所述当前消费数据不一致时进行异常告警。

60、在一种可能的设计中，分析模块，具体用于：

61、从所述业务订购信息中提取用户的多个订购业务和费用折扣数据，所述费用折扣数据包括总费用折扣数据和每个所述订购业务对应的费用数据和折扣数据；

62、将所述费用折扣数据按照预设的业务计费优先级进行排列得到业务计费逻辑；

63、将用户的多个订购业务与所述业务计费逻辑进行组合得到业务计费组合；

64、建立每个所述业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系。

65、在一种可能的设计中，处理模块，具体用于：

66、根据所述业务计费组合和每个业务计费组合与所述费用数据之间的对应关系训练得到费用稽核模型，通过将待稽核用户的业务订购信息和费用数据输入所述费用稽核模型，可以稽核出业务费用异常的用户；

67、基于所述互斥业务数据对所述费用稽核模型进行互斥训练，得到用户稽核模型。

68、在一种可能的设计中，处理模块，具体用于：

69、按照预设的时间间隔获取时间间隔内新增业务和撤销业务的业务信息，所述业务信息包括业务互斥关系、业务优先级和业务费用数据；

70、根据所述业务信息对所述用户稽核模型进行更新。

71、第四方面，本技术提供一种基于运营商用户数据的稽核处理设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；

72、存储器存储计算机执行指令；

73、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得接入网络资源的路径查询设备执行第一方面和第二方面中任一项的基于运营商用户数据的稽核处理方法。

74、第五方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面和第二方面中任一项的基于运营商用户数据的稽核处理方法。

75、本技术提供的基于运营商用户数据的稽核处理方法、设备及存储介质，通过获取互斥业务数据和目标用户的历史数据，互斥业务数据为预设的无法同时订购的业务关联数据，历史数据包括业务订购信息和费用数据；对每个目标用户的业务订购信息、费用数据分析得到多个业务计费组合和每个业务计费组合与费用数据之间的对应关系；将互斥业务信息、业务计费组合和每个业务计费组合与费用数据之间的对应关系对待训练的对比分析模型进行训练，得到用户稽核模型；通过将待稽核用户的业务订购信息和费用数据输入用户稽核模型，可以稽核出存在业务冲突或业务费用异常的用户。通过对用户的业务业务订购情况和实际支付费用进行分析并训练稽核模型对用户数据进行稽核，可以有效筛选出存在业务冲突或业务费用异常的用户，及时发现因误操作导致的业务组合异常及存在的费用差异，提高运营商用户数据的稽核准确度。