一种通信征信数据的运营变现方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种通信征信数据的运营变现方法、系统和存储介质，方法包括获取通信运营商提供的通信源数据，对所述通信源数据进行数据整合，得到征信数据；根据所述征信数据构建征信服务模型；获取待变现征信数据，并将所述待变现征信数据输入所述征信服务模型中，得到所述待变现征信数据对应的征信能力清单；对所述征信能力清单进行封装，得到征信变现产品。本发明专利技术提供了通信运营商的大数据运营变现能力，对内满足了现有大数据的运营需求，对外满足了银行、金融、政务等行业对于通信征信数据的强烈需求，让用户的信用创造价值，弥补了市场空白。

【技术实现步骤摘要】
一种通信征信数据的运营变现方法、系统和存储介质
本专利技术涉及通信行业数据开发领域，尤其涉及一种通信征信数据的运营变现方法、系统和存储介质。
技术介绍
一方面，随着各大通信运营商(例如移动通信运营商)大数据平台的不断发展，基本实现了企业级数据中心的搭建，汇聚了运营商海量的数据资产，为了实现企业级数据中心中海量数据资产的最大化价值创造及创收，通信运营商面临着基础数据服务强化、大数据能力变现及能力开放的精准市场定位等新的挑战。另一方面，征信市场是我国市场经济体系的重要组成部分，也是全面深化改革进程中进一步发挥市场决定性作用及推进国家治理体系和治理能力建设的重要基础。在大数据时代下，作为对数据、技术、方法和制度的一种全面革新，大数据将对征信数据的来源和形态、征信加工处理方式、征信评估技术、征信产品的传播分享渠道以及征信制度基础进行全面重构，对传统征信市场产生了新的影响，提出了新的要求。在以上两方面的作用下，面对银行、互联网金融、政务等行业征信场景越来越多的对外的征信数据服务的支撑要求，通信运营商必须提供基本的征信数据对外能力开放服务功能，能够实现验真、知信产品等征信服务产品的开发和运营，以此实现征信数据的能力变现。然而，目前市场上基于通信运营商的大数据所形成的征信数据以及征信数据的运营变现方面，还存在大量的市场空白。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种通信征信数据的变现方法、系统和存储介质，提供了通信运营商的大数据运营变现能力，对内满足了现有大数据的运营需求，对外满足了银行、金融、政务等行业对于通信征信数据的强烈需求，弥补了市场空白。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种通信征信数据的运营变现方法，包括以下步骤：步骤1：获取通信运营商提供的通信源数据，对所述通信源数据进行数据整合，得到征信数据；步骤2：根据所述征信数据构建征信服务模型；步骤3：获取待变现征信数据，并将所述待变现征信数据输入所述征信服务模型中，得到所述待变现征信数据对应的征信能力清单；步骤4：对所述征信能力清单进行封装，得到征信变现产品。本专利技术的有益效果是：通过获取通信运营商提供的用户的通信源数据等大数据，对该数据进行数据整合，得到的征信数据便于后续的大数据分析，进而构建用于评价用户的征信情况的征信服务模型；再利用该征信服务模型可以得到任何待评价用户的待变现征信数据所对应的征信能力清单，该征信能力清单准确地体现了该待评价用户的征信能力，便于后续进行个性化的封装，基于征信能力清单进行封装，得到的征信变现产品更加符合待评价用户的征信能力，能准确地将用户的征信能力进行运营变现，让用户的信用创造价值；本专利技术的通信征信数据的运营变现方法，能够构建通信运营商自己的信用生态体系，基于大数据服务对外提供统一的征信能力的开发、管控和运营，提供的征信变现产品体现了通信运营商的大数据运营变现能力，对内(即通信运营商)满足了现有业务及数据标签的运营需求，对外满足了银行、金融、政务等行业对于通信征信数据的强烈需求，弥补了市场空白，是大数据时代下新一代征信市场的重要组成部分。在上述技术方案的基础上，本专利技术还有如下改进：进一步：在所述步骤1中，得到所述征信数据的具体步骤包括：步骤11：按照预设周期，对所述通信源数据进行抽取，生成多个接口文件；步骤12：按照预设数据库接口规则，将所有所述接口文件加载入数据库中，得到所述征信数据。上述进一步技术方案的有益效果是：在数据整合中，首先利用数据层获取通信运营商的通信源数据，然后按照预设周期抽取，得到的接口文件，便于后续利用数据库来获取征信数据；按照预设数据库规则，便于将接口文件顺利加载入数据库中，得到需要的征信数据；其中，通信源数据为用户在通信运营商处所产生的大数据，抽取的接口文件和得到的征信数据中均包括用户信息、账单、详单、欠费、缴费、消费和积分等数据，数据库为大数据平台数据库，预设周期可根据实际情况选择和调整。进一步：所述步骤2的具体步骤包括：步骤21：构建征信评分基础模型，根据所述征信数据，确定所述征信评分基础模型的多个评价维度和每个评价维度下的评分指标集合；步骤22：对所述征信数据进行预处理，得到样本数据；步骤23：分别采用因子分析法和主成分分析法，根据所述样本数据对每个评分指标集合进行筛选，得到每个评价维度下的目标评分指标集合；步骤24：将所述样本数据分为训练集和测试集，选取任一个评价维度的目标评分指标集合，采用熵值法，计算得到所述训练集在选取的目标评分指标集合中的每个目标评分指标下的指标权重；步骤25：根据预设的打分方法，得到所述训练集在选取的目标评分指标集合中的每个目标评分指标下的指标得分；步骤26：根据所述训练集在选取的目标评分指标集合中的所有目标评分指标的指标权重和指标得分，计算得到所述训练集在选取的评价维度下对应的维度得分；计算所述训练集在第i个评价维度的维度得分的具体公式为：其中，Wi为所述训练集在第i个评价维度的维度得分，pj和qj分别为所述训练集在第i个评价维度的目标评分指标集合中的第j个目标评分指标下的指标权重和指标得分，m为第i个评价维度的目标评分指标集合中的目标评分指标总数；步骤27：按照所述步骤24至所述步骤26的方法，得到所述训练集在每个评价维度下的维度得分；步骤28：采用AHP层次分析方法，获取每个评价维度的维度权重，并根据所有维度权重和所述训练集在所有评价维度下的维度得分，得到所述训练集的信用评分；步骤29：根据所述训练集、所有评价维度、所有目标评分指标集合以及所述训练集的信用评分，对所述征信评分基础模型进行训练，得到所述征信服务模型。上述进一步技术方案的有益效果是：征信评分基础模型体现了征信数据对应的征信能力的评分情况，因此，首先确定该模型的评价维度以及每个评价维度所包含的评分指标集合(该集合中包含多个评分指标)，便于初步搭建对征信能力进行计算、汇总和评分的框架；然后对征信数据进行预处理，可以处理掉征信数据中的无效值、缺失值、错误值和重复记录值等部分数据，还可以对征信数据中的数据进行分类，便于后续的计算和评价；采用因子分析法可以对样本数据中的连续类指标进行筛选，而通过主成分分析法，可以对样本数据中的离散类指标进行筛选，实现了每个评价维度的降维处理，进而一方面能降低得到的目标评分指标集合中的指标量，另一方面又不损失数据评价精度，便于业务解释；通过熵值法，能保证训练集在每个目标评分指标下的指标权重更合理、准确，基于训练集在每个评价维度下的所有指标权重和指标得分，能保证后续计算的每个维度得分的准确度，进而保证基于维度得分和维度权重，得到的信用评分更能体现用户的综合信用水平；AHP层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，简称AHP)是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法，把复杂问题中的各种因素通过划分为相互本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通信征信数据的运营变现方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：获取通信运营商提供的通信源数据，对所述通信源数据进行数据整合，得到征信数据；/n步骤2：根据所述征信数据构建征信服务模型；/n步骤3：获取待变现征信数据，并将所述待变现征信数据输入所述征信服务模型中，得到所述待变现征信数据对应的征信能力清单；/n步骤4：对所述征信能力清单进行封装，得到征信变现产品。/n

【技术特征摘要】
1.一种通信征信数据的运营变现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取通信运营商提供的通信源数据，对所述通信源数据进行数据整合，得到征信数据；
步骤2：根据所述征信数据构建征信服务模型；
步骤3：获取待变现征信数据，并将所述待变现征信数据输入所述征信服务模型中，得到所述待变现征信数据对应的征信能力清单；
步骤4：对所述征信能力清单进行封装，得到征信变现产品。


2.根据权利要求1所述的通信征信数据的运营变现方法，其特征在于，在所述步骤1中，得到所述征信数据的具体步骤包括：
步骤11：按照预设周期，对所述通信源数据进行抽取，生成多个接口文件；
步骤12：按照预设数据库接口规则，将所有所述接口文件加载入数据库中，得到所述征信数据。


3.根据权利要求2所述的通信征信数据的运营变现方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤包括：
步骤21：构建征信评分基础模型，根据所述征信数据，确定所述征信评分基础模型的多个评价维度和每个评价维度下的评分指标集合；
步骤22：对所述征信数据进行预处理，得到样本数据；
步骤23：分别采用因子分析法和主成分分析法，根据所述样本数据对每个评分指标集合进行筛选，得到每个评价维度下的目标评分指标集合；
步骤24：将所述样本数据分为训练集和测试集，选取任一个评价维度的目标评分指标集合，采用熵值法，计算得到所述训练集在选取的目标评分指标集合中的每个目标评分指标下的指标权重；
步骤25：根据预设的打分方法，得到所述训练集在选取的目标评分指标集合中的每个目标评分指标下的指标得分；
步骤26：根据所述训练集在选取的目标评分指标集合中的所有目标评分指标的指标权重和指标得分，计算得到所述训练集在选取的评价维度下对应的维度得分；
计算所述训练集在第i个评价维度的维度得分的具体公式为：



其中，Wi为所述训练集在第i个评价维度的维度得分，pj和qj分别为所述训练集在第i个评价维度的目标评分指标集合中的第j个目标评分指标下的指标权重和指标得分，m为第i个评价维度的目标评分指标集合中的目标评分指标总数；
步骤27：按照所述步骤24至所述步骤26的方法，得到所述训练集在每个评价维度下的维度得分；
步骤28：采用AHP层次分析法，获取每个评价维度的维度权重，并根据所有维度权重和所述训练集在所有评价维度下的维度得分，得到所述训练集的信用评分；
步骤29：根据所述训练集、所有评价维度、所有目标评分指标集合以及所述训练集的信用评分，对所述征信评分基础模型进行训练，得到所述征信服务模型。


4.根据权利要求3所述的通信征信数据的运营变现方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽丽，
申请(专利权)人：北京思特奇信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11