一种用户权限控制方法及装置与流程

文档序号:18601746发布日期:2019-09-03 22:43阅读:171来源:国知局
一种用户权限控制方法及装置与流程

本发明实施例涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种用户权限控制方法及装置。



背景技术:

手机管家有很强的大数据能力,但目前对于非金融领域的公司,由于不涉及到具体的金融行业,所以没有用户金融相关的交易行为信息,如银行有用户的信用卡消费信息,信用卡履约、逾期信息,存款等,如支付宝等第三方支付有用户的消费明细等信息。所以当手机管家要涉及到金融领域相关模型的建模时(如用户的信用评分、欺诈风险等),缺乏相应的用户样本,之前大多选择通过与外部企业合作如微众、银行,由其提供相应的用户的行为等级,手机管家再结合其相应的特征进行模型的搭建。

通过外部合作的方式拿到的不同行为等级的用户样本,有如下两个方面的问题。一方面,如微众银行提供的不同行为等级的用户样本,本身比较针对微众的用户行为,如果使用这些样本进行建模,模型的适用性就比较局限,不适合手机管家这种用户面向整个社会群体的类型,依据现有的样本无法对手机管家的所有用户实现权限控制。



技术实现要素:

本发明实施例提供一种用户权限控制方法及装置,可以实现基于用户终端上的通知信息为用户配置相应的权限。

第一方面,提供的一种用户权限控制方法,包括:

接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息;

根据所述通知信息解析所述终端用户的行为特征;

记录所述终端用户的行为特征,并在本次评估时间到达时,根据之前记录的所述终端用户的行为特征,评估所述终端用户的行为等级;

根据所述终端用户的行为等级为所述终端用户配置相应的权限等级。

通过对终端用户的通知信息进行分析,可以解析出终端用户的行为特征,并可以在评估时间到达时,依据解析出行为特征来评估终端用户的行为等级,从而可以为终端用户配置相对应的权限等级。通过这种方式可以实现用户权限的控制,降低用户权限确定的成本,并解决了确定用户权限的数据依赖问题。

可选的,所述根据所述通知信息解析所述终端用户的行为特征,包括:

使用预设模板对所述通知信息进行解析;

根据解析后的通知信息,标记所述终端用户的行为特征。

使用预设模板可以对通知信息进行解析,提取通知信息中的关键词,根据这些关键词,可以为终端用户标记行为特征,提高解析效率。

可选的,所述根据之前记录的所述终端用户的行为特征,评估所述终端用户的行为等级,包括:

将所述记录的所述终端用户的行为特征输入至行为等级评估模型,评估所述终端用户的行为等级,所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续周期内的行为特征构建的。

可选的,所述通知消息为所述目标机构根据终端用户的签约行为发送的;

所述行为特征为终端用户对所述签约行为的履约行为特征;以及

所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续评估周期内的履约行为特征构建的。

选择的通知信息是终端用户签约的目标机构发送的,可以减少通信信息解析的数量,在解析后可以得到相应的签约行为对应的履约行为特征。

可选的,根据下述步骤构建所述行为等级评估模型,包括:

根据终端用户在连续m个评估周期内的履约行为特征,将连续m个评估周期的行为特征为履约的终端用户的行为等级构建为高等级评估模型;将连续m个评估周期的行为特征为逾期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型;将行为特征为逾期且连续小于m个评估周期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型。

通过行为等级评估模型可以对输入的终端用户在连续的周期内的行为特征进行匹配,评估出终端用户的行为等级,可以提高评估的准确性,提高评估的效率。

第二方面,提供一种用户权限控制装置,包括:

接收单元,用于接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息;

解析单元,用于根据所述接收单元接收的通知信息解析所述终端用户的行为特征;

评估单元,用于记录所述终端用户的行为特征,并在本次评估时间到达时,根据之前记录的所述终端用户的行为特征,评估所述终端用户的行为等级;

配置单元,用于根据所述评估单元评估的所述终端用户的行为等级为所述终端用户配置相应的权限等级。

可选的,所述解析单元具体用于:

使用预设模板对所述通知信息进行解析;

根据解析后的通知信息,标记所述终端用户的行为特征。

可选的,所述评估单元具体用于:

将所述记录的所述终端用户的行为特征输入至行为等级评估模型,评估所述终端用户的行为等级,所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续周期内的行为特征构建的。

可选的,所述通知消息为所述目标机构根据终端用户的签约行为发送的;

所述行为特征为终端用户对所述签约行为的履约行为特征;以及

所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续评估周期内的履约行为特征构建的。

可选的,所述评估单元具体用于:

根据终端用户在连续m个评估周期内的履约行为特征,将连续m个评估周期的行为特征为履约的终端用户的行为等级构建为高等级评估模型;将连续m个评估周期的行为特征为逾期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型;将行为特征为逾期且连续小于m个评估周期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型。

第三方面,提供一种计算设备,包括:

存储器,用于存储程序指令;

处理器,用于调用所述存储器中存储的程序指令,按照获得的程序执行第一方面任一所述的方法。

第四方面,提供一种计算机可读非易失性存储介质,包括计算机可读指令,当计算机读取并执行所述计算机可读指令时,使得计算机执行执行第一方面任一所述的方法。

上述实施例表明,通过接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息,首先根据通知信息解析终端用户的行为特征,记录终端用户的行为特征,然后在本次评估时间到达时,根据之前记录的终端用户的行为特征,评估终端用户的行为等级,最后根据终端用户的行为等级为终端用户配置相应的权限等级。由于对终端用户的通知信息进行分析,可以解析出终端用户的行为特征,并可以在评估时间到达时,依据解析出行为特征来评估终端用户的行为等级,从而可以为终端用户配置相对应的权限等级。通过这种方式可以实现用户权限的控制,降低用户权限确定的成本,并解决了确定用户权限的数据依赖问题。

附图说明

为了更清楚地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作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,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为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图;

图2为本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图;

图3为本发明实施例提供的一种样本服务器的结构示意图;

图4为本发明实施例提供的一种用户权限控制方法的流程示意图;

图5为本发明实施例提供的一种信用卡账单模板提取短信内容的示意图;

图6为本发明实施例提供的一种用户权限控制方法的流程示意图;

图7为本发明实施例提供的一种用户权限控制方法的场景示意图;

图8为本发明实施例提供的一种生成逾期模型的示意图;

图9为本发明实施例提供的一种模板向量化的示意图;

图10为本发明实施例提供的一种银行用户覆盖率每月波动情况的示意图;

图11为本发明实施例提供的一种银行用户覆盖率每月波动情况的示意图;

图12为本发明实施例提供的一种银行用户覆盖率每月波动情况的示意图;

图13为本发明实施例提供的一种用户权限控制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅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它实施例,都属于本发明保护的范围。

为了便于理解,下面对本发明实施例中涉及的名词进行解释:

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(kolmogorov-smirnov,ks):基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。

履约(正常还款,信用良好):能收到当期信用卡账单或正常的消费明细通知,说明用户上一周期已完成信用卡正常的还款行为。

逾期(拖欠行为):当收到催款或逾期信息时,说明用户上一周期的没有及时履行相应的还款。

图1示例性的示出了本发明实施例提供的用户权项控制方法所适用的系统架构图。参考图1所示,该系统架构包括至少一个用户终端100、样本服务器200和权限管理服务器300。其中,样本服务器200可以通过网络与至少一个用户终端100以及和权限管理服务器300进行通信。

在本发明实施例中,该用户终端100可以为支持安装手机管家客户端的设备,例如,手机、手环、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonalcomputer,umpc)、个人数字助理(personaldigitalassistant,pda)设备、车载设备、可穿戴设备等,而不仅限于通信终端。

以图2所示的用户终端100的结构为例,该用户终端100可以包括射频(radiofrequency,rf)电路110、存储器120、输入单元130、无线保真(wirelessfidelity,wifi)模块170、显示单元140、处理器180等部件。

其中,本领域技术人员可以理解,图2中示出的用户终端100结构仅为示例而非限定,用户终端100还可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。

rf电路110可用于收发样本服务器200传输的信息,给处理器180处理。通常,rf电路110包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lownoiseamplifier,lna)、双工器等。此外,rf电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议,包括但不限于全球移动通讯系统(globalsystemformobilecommunication,gsm)、通用分组无线服务(generalpacketradioservice,gprs)、码分多址(codedivisionmultipleaccess,cdma)、宽带码分多址(widebandcodedivisionmultipleaccess,wcdma)、长期演进(longtermevolution,lte)、电子邮件、短消息服务(shortmessagingservice,sms)等。

其中,存储器120可用于存储软件程序以及模块,处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器120可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等。此外,存储器120可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户终端100的用户设置以及功能控制有关的键信号。具体地,输入单元130可包括触控面板131、摄像设备132以及其他输入设备133。摄像设备132,可以对需要获取的图像进行拍照,从而将图像传送给处理器150进行处理,最后将图形通过显示面板141呈现于用户。触控面板131,也称为触摸屏,可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板131上或在触控面板131附近的操作),并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的,触控面板131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中,触摸检测装置检测用户的触摸方位,并检测触摸操作带来的信号,将信号传送给触摸控制器;触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给处理器180,并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外,可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板131。除了触控面板131和摄像设备132,输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地,其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

其中,显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及用户终端100的各种菜单。显示单元140可包括显示面板141,可选的,可以采用液晶显示单元(liquidcrystaldisplay,lcd)、有机发光二极管(oled,organiclight-emittingdiode)等形式来配置显示面板141。进一步的,触控面板131可覆盖显示面板141,当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后,传送给处理器180以确定触摸事件的类型,随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。

wifi属于短距离无线传输技术,用户终端100通过wifi模块170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图2示出了wifi模块170,但是可以理解的是,其并不属于用户终端100的必须构成,完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器180是用户终端100的控制中心,利用各种接口和线路连接整个用户终端100的各个部分,通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器120内的数据,执行各种功能和处理数据,从而对用户终端100进行整体监控。可选的,处理器180可包括一个或多个处理单元;优选的,处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。

上述样本服务器200用于接收用户终端100上报的经过用户授权的通信信息,并基于通知信息评估用户的行为等级。如图3所示,该样本服务器200可以包括处理器210、通信接口220和存储器230。

其中,通信接口220用于分别与至少一个用户终端100进行通信,收发至少一个用户终端100的信息,实现通信。

处理器210是样本服务器200的控制中心,利用各种接口和线路连接整个样本服务器200的各个部分,通过运行或执行存储在存储器230内的软件程序/或模块,以及调用存储在存储器230内的数据,执行样本服务器200的各种功能和处理数据。可选地,处理器210可以包括一个或多个处理单元。

存储器230可用于存储软件程序以及模块,处理器210通过运行存储在存储器230的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器230可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据业务处理所创建的数据等。此外,存储器230可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

权限管理服务器300用于根据样本服务器200评估的终端用户的行为等级,为终端用户配置相应的权限等级。其结构可以参照图3所示,可以包括处理器、通信接口和存储器。

对于权限管理服务器300,其通信接口具体用于与样本服务器200进行通信,收发样本服务器200传输的信息,实现通信。其处理器是限速服务器400的控制中心,利用各种接口和线路连接整个权限管理服务器300的各个部分,通过运行或执行存储在存储器内的软件程序/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,执行权限管理服务器300的各种功能和处理数据。其存储器可用于存储实现权限管理服务器300各种功能的软件程序以及模块。

需要说明的是,上述图1至图3所示的结构仅是一种示例,本发明实施例对此不做限定。上述样本服务器200和权限管理服务器300可以是手机管家服务器集群中的服务器。

目前不同行为等级的用户样本主要运用于对手机管家用户进行金融信用评分,具体的使用体现在目前正在进行开发的手机管家微粒贷项目中的白名单开发。根据不同行为等级的用户样本,结合手机管家大数据(短信、应用程序(application,app)、wifi,安全指数、通话记录)对用户进行信用评分。当用户符合一定信用分时,手机管家的微粒贷的入口才会对用户开放、用户才可以进行微粒贷的借款,这就实现了对用户的权限控制。

现有通过外部合作的方式拿到的不同行为等级的用户样本只是针对外部合作的公司的用户,具有一定的局限性,无法适用于面向整个社会群体的用户权限控制。因此,通过外部合作的方式拿到的不同行为等级的用户样本无法满足自身用户的需求,同时还会增加使用成本。

为了解决上述问题,本发明实施例提供了一种用户权限控制方法,通过对终端用户的通知信息进行分析,可以解析出终端用户的行为特征,并可以在评估时间到达时,依据解析出行为特征来评估终端用户的行为等级,从而可以为终端用户配置相对应的权限等级。通过这种方式可以实现用户权限的控制,降低用户权限确定的使用成本,并解决了确定用户权限的数据依赖问题。

为了实现上述目的,下面结合图1至图3所示的结构,来描述用户权限控制的流程。

图4示例性的示出了本发明实施例提供的一种用户权限控制的流程,该流程具体包括:

步骤401,接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息。

用户终端100上安装有与样本服务器200相关联的客户端,例如可以为手机管家。该客户端在获取用户终端100上存储的通知信息时,需要获取终端用户的授权,例如,在用户终端100的显示面板141上显示终端用户是否同意授权客户端读取通知信息,若终端用户同意,可以在用户终端100的触控面板131上点击“是”按键,这样客户端可以获取终端用户的授权,来读取用户终端100中存储的终端用户的通知信息。该通知信息可以为目标机构根据终端用户的签约行为发送的通知信息,该目标机构可以为金融机构,也可以说是各大银行类的金融机构。例如,各大银行为签约的终端用户发送的信用卡的消费通知信息、账单通知信息等。该通知信息不限于短信信息,还可以是其它途径的通知信息,例如各大银行的应用程序上发出通知信息等,本发明实施例对此不做限制。

用户终端100的处理器获取上述通知信息后,可以通过rf电路110或wifi模块170上报给样本服务器200,样本服务器200的处理器210可以控制通信接口220来接收这些终端用户的通知信息。其中,每个用户终端100可以登录一个客户端,也可以登录多个客户端,也就是一个用户可以使用一个用户终端100,也可以是多个用户使用同一个用户终端100,此时,就是多个用户登录多个客户端。

步骤402,根据所述通知信息解析所述终端用户的行为特征。

样本服务器200的处理器210在控制通信接口220接收到用户终端上报的通知信息后,需要对这些通知信息进行解析。具体的,处理器210可以使用预设模板对通知信息进行解析,然后再根据解析后的通知信息为终端用户标记行为特征。

该预设模板可以为信用卡账单模板、信用卡消费明细模板、信用卡逾期模板等。这些模板可以是预先存储在存储器230中的,也可以是使用现有的技术预先生成后存储的模板。使用这些模板可以对通知信息进行解析,例如,如图5所示,用户接收的11月份的账单提醒为“您尾号为5035信用卡11月专项分期应还款额为7,777元,请于12月05日前还款。账单查询、还款、分期申请请在各大应用商店下载、注册……”,查询是否有匹配上该条短信的模板,使用匹配的模板,可以得到“您尾号{1}信用卡{2}月[*n*]应还款额{3}元,请于{4}月{5}日前还款”。进行解析后,可以得到解析结果为:尾号:5035;月份:11月;金额:7777;还款日期:12月05日;发送端口:95555。然后结合号码黄页库,可以得到的信息为用户:id;账单月份:11月;银行:招商银行。

根据这些解析后的通知信息就可以为终端用户标记行为特征。该行为特征可以为终端用户对签约行为的履约行为特征,履约行为特征可以包括履约和逾期两种行为,也可以包括逾期时间、是否按时还款等特征。通过对图5所示的通知信息的解析,可以为该终端用户进行标记,表明该用户在11月份的招商银行信用卡账单周期正常。

步骤403,记录所述终端用户的行为特征,并在本次评估时间到达时,根据之前记录的所述终端用户的行为特征,评估所述终端用户的行为等级。

处理器210通过对终端用户的所有通知信息进行解析,得到了该终端用户的行为特征,可以将该终端用户的行为特征记录在存储器230中,已被后期评估的时候使用。

当本次评估时间到达时,处理器210可以读取存储器230中记录的终端用户的行为特征,根据之前记录的终端用户的行为特征,评估终端用户的行为等级。该行为等级可以设为高、中、低三个等级,对应的行为等级评估模型可以包括高等级评估模型、中等级评估模型和低等级评估模型。

具体的,处理器210可以将记录的所述终端用户的行为特征输入至行为等级评估模型,评估出终端用户的行为等级,该行为等级评估模型是根据终端用户在连续周期内的行为特征构建的。也可以说,该行为等级评估模型是根据终端用户在连续周期内的履约行为特征构建的。

处理器210在构建行为等级评估模型时,可以根据预设的终端用户的履约行为特征样本,分析样本中的各终端用户的行为特征,根据终端用户在连续m各评估周期内的履约行为特征,建立不同等级的行为等级评估模型,m为大于等于3的正整数。具体的可以为将连续m个评估周期的行为特征为履约的终端用户的行为等级构建为高等级评估模型,将连续m个评估周期的行为特征为逾期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型,将行为特征为逾期且连续小于m个评估周期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型。在本发明实施例中等级的划分仅是实例作用,对此不做限制,具体实施时可以划分更多的等级。

构建了的行为等级评估模型之后,处理器210可以将记录的终端用户连续m个评估周期的行为等级输入至该行为等级评估模型中与不同等级的评估模型进行匹配,最终评估出终端用户对应的行为等级,在评估出终端用户的行为等级后,可以将该终端用户放入对应的行为等级的用户样本库中,例如,行为等级评估为高的终端用户放入高等级用户样本库中,行为等级评估为中的终端用户放入中等级用户样本库中,行为等级评估为低的终端用户放入低等级用户样本库中。

换而言之,处理器210在对记录的终端用户的行为特征进行评估时,可以根据记录的该终端用户的行为特征,将连续m个评估周期的行为特征为履约的终端用户的行为等级评估为高,将连续m个评估周期的行为特征为逾期的终端用户的行为等级评估为低,将行为特征为逾期且连续评估周期小于m的终端用户的行为等级评估为中。例如,可以设定月份为评估周期,一个月份为观察期,位于观察期之后的月份为表现期。这样,处理器210可以将在表现期中连续m个月履约的终端用户的行为等级评估为高,将表现期中连续m个月逾期的终端用户的行为等级评估为低,将表现期中连续逾期的月份小于m的终端用户的行为等级评估为中。通过这种方式可以为各终端用户评估对应的行为等级。

需要说明的是,在本发明实施例中,为了便于描述,评估周期可以为月份,也就是以一个月为一个评估周期,在具体实施过程中,该评估周期也可以是其它的时间单元,例如周、季度、半年等,在此不再一一列举。

步骤404,根据所述终端用户的行为等级为所述终端用户配置相应的权限等级。

处理器210在得到终端用户的行为等级后,可以控制通信接口220将该终端用户的行为等级发送给权限管理控制器300,该权限管理控制器300的处理器就可以为该终端用户配置相应的权限等级,该权限等级为终端用户使用的客户端中部分功能的权限。例如,在本次评估时间周期内,行为等级为高的终端用户的权限等级最高,可以使用客户端中的全部功能;行为等级为中的终端用户的权限等级次之,可以使用客户端的部分功能;而行为等级为低的终端用户的权限等级最低,只能使用客户度的基本功能。比如,行为等级为低的终端用户可以限制使用客户端中的贷款业务等。

为了更好的解释本发明实施例,下面将通过具体的实施场景来描述用户权限控制的流程。

在本发明实施例中,以银行为目标机构,手机管家所在的设备为用户终端,结合图1至图3所示结构、图6所示流程以及图7所示的场景图,来描述用户权限控制的流程。

流程具体包括:

步骤601,获取金融用户的通知信息。

金融用户在使用信用卡进行消费以及每月产生信用卡账单时,都可以接收到关于信用卡消费的短信,这些短信是不能被外部客户端直接提取,用户终端100中的手机管家需要先获取金融用户的授权,例如,在用户终端100的显示面板141上显示金融用户是否同意授权手机管家读取通知信息,若金融用户同意,则可以在触控面板131上点击“是”按键,这样手机管家就可以获取金融用户的授权,来读取用户终端100的存储器120中存储的金融用户的通知信息。用户终端100在获得金融用户的通知信息后,可以通过rf电路110或wifi模块170上报给样本服务器200,样本服务器200的处理器210可以控制通信接口220来接收这些金融用户的通知信息。

结合图7所示,业务系统模块可以位于用户终端100中,业务系统模块提供了用户授权短信数据,也就是原始数据,没有经过处理的,用户终端100可以将该用户授权短信数据上报给样本服务器200。而模板、模型生成模块,数据探索及预处理模块,模板、模型验证模块以及建模模块可以位于样本服务器200中,应用模块可以位于权限管理服务器300中,主要是通过样本服务器200识别出好坏用户样本,为用户进行信用评分,也就是为用户设置权限。

步骤602,对所述金融用户的通信信息进行解析,标记出所述金融用户的行为特征。

样本服务器200的处理器210在标记每个金融用户行为特征时,需要使用信用卡逾期模型以及获取信用卡账单模板、信用卡消费明细模板等对通知信息解析,该信用卡逾期模型以及获取信用卡账单模板、信用卡消费明细模板可以是预先生成的。金融用户行为特征也可以称为图7所示的用户金融特征,该用户金融特征包括信用卡履约和信用卡逾期。从银行的角度出发要说明一个人是好是坏,主要是从用户的履约行为上来说,银行最担心用户借钱不还。目前手管数据中,最能直观的体现用户履约行为的数据就是短信内容,其中信用卡相关账单、消费明细、逾期等最能体现用户在银行端的履约行为即用户正常还款,信用良好,且该数据比较大众化。用户的信用卡行为特征,最能体现其与银行的借贷行为。

对于逾期,由于各家银行的催收短信样式多、变化快,需要采用关键字的方法,对实际短信样本数据进行具体分析,从语言结构、语义的角度来分析规则。由此在生成信用卡逾期模型时,处理器210需要获取预设的信用卡消费短信数据,也可以说是预设的信用卡消费短信样本数据,对这些预设的信用卡消费短信数据进行解析,提取出与信用卡消费相关的关键词,生成银行号码包规则、信用卡相关关键词规则、逾期语义相关关键词规则和模糊匹配规则。最后处理器210再根据这些银行号码包规则、信用卡相关关键词规则、逾期语义相关关键词规则和模糊匹配规则,生成信用卡逾期模型。

举例来说,如图8所示,随机选取1万个用户200万个短信,然后从这200万个短信中人工筛选总结关键字。之后回滚测试,提取出所有中了关键字的短信,然后考察是否有误判的情形,有误判的情况时,就需要调整关键字,然后继续回滚测试,直到得到更优的关键字为止,最后可以生成四大类规则,涉及108条小规则。其中四大类规则包括银行号码包规则、信用卡相关关键词规则、逾期语义相关关键词规则和模糊匹配规则。对这四大类规则进行组合,就可以生成信用卡逾期模型,例如:1银行号码包规则and2信用卡相关关键词规则and(3逾期语义相关关键词规则or4模糊匹配规则)。只要是金融用户收到的短信符合上述逾期模型的,就可以标记出用户的行为特征为逾期,也可以标记出逾期的时间等信息。

处理器210除了生成逾期模板之外,还需要获取信用卡账单模板、信用卡消费明细模板,这两种模板为预先存储的模板,可以使用现有的技术预先生成后存储的模板。这两种模板是可以通过如图7所示的记账助手模板引擎生成的,该记账助手模板引擎位于记账助手模板生成引擎系统中。例如,在生成信用卡账单模板时,可以通过局部最短转化聚类算法,提取用户信用卡账单短信样本,将通配符提取的内容运用于结构化信息上。首先,需要将将标准化之后的短信向量化,根据占位符切分模板,为每段分配唯一的一个id,如图7,两个模板向量化之后分别为:1,2,3,4,5,6,6,7和8,2,3,4,5,6,6,7。然后根据向量化信息,找出与模板高度相似的模板集合。这里需要说明的是,其中diffs表示向量相对应位置上数字id不同的次数,len表示向量长度,则高度相似化可以定义为len相等且((diffs<3且len>=5)或(diffs==1且len>5))。最后利用最短编辑距离,计算模板与高度相似模板中,局部不同的部分能否合并为一个通配模式。例如,判断str1和str2能否通配,采用最短编辑距离算法,计算str1转化为str2需要做的转化,生成序列:[equal][delete][insert][equal]。其中,equal表示该位置保留str1的信息,delete表示该位置需要删除str1的信息,insert表示该位置需要添加str2的信息,delete和insert可以称为一个转化。在生成序列后,可以设定diff1为第一个转化,diff2为第二个转化,l1为第一个转化的字符长度,l2为第二个转化的字符长度,le为l1和l2中的大值,len1为段1长度,len2为段2长度。在判断是否通配时,不通配情况包括diffs>2或diff1!=diff2且diff1和diff2非相连,以及le>len1/2或le>len2/2这两种情况,其他都认为是可通配的情况,提取序列中equal部分,用[*n*len]替代转化。如图9所示,两个模板中仅有1、8不同,而1和8中,仅有“吴先生”和“陈女士”不同,符合通配规则,所以将两个模板合并为一个。通过上述方法就可以生成信用卡账单模板。同理使用上述模式,也可以生成对应的信用卡消费明细模板。

处理器210在得到上述逾期模板、信用卡账单模板、信用卡消费明细模板后,使用该逾期模型、信用卡账单模板、信用卡消费明细模板提取短信数据中的信用卡消费信息,再根据提取的短信数据中的信用卡消费信息,为金融用户标记行为特征。该过程也就是图7所示的数据探索及预处理模块对应的内容,具体流程可以参见上述步骤402中图5所示。

步骤603,根据标记出行为特征的金融用户,统计各银行的用户覆盖率的每月波动情况。

处理器210在标记出每月的履约行为后,需要对标记的行为特征进行验证,此时,可以根据上述逾期模板、信用卡账单模板、信用卡消费明细模板,解析用户的短信数据,然后统计银行的用户覆盖率的每月波动情况。例如,解析2016年8月~2017年3月中用户上报的短信,统计银行的覆盖率的每月波动情况,可以的得到如图10、图11和图12所示的信息,即账单银行每月用户数、消费明细银行每月用户数和逾期银行每月用户覆盖数等等。

步骤604,验证标记的所述金融用户的行为特征,若验证通过,则转入步骤605,若验证不通过,则转入步骤606。

从图10、11、12可以看出信用卡账单、信用卡消费明细模板和逾期模型基本能够覆盖发卡量比较大的几大行,每月覆盖的用户数基本是稳定的(2016年12月,短信数据的减少、模板更新等原因除外),使用这些模板匹配出来的用户进行评估行为等级,不会造成很大的波动,不会因为模板覆盖的不稳定造成用户人群划分的不稳定。因此,可以确定验证通过。可选的,若上述各银行的用户覆盖率的每月波动情况小于第一阈值,就可以表明验证标记的金融用户的行为特征通过,其中,第一阈值可以依据经验进行设置。

步骤605,本次评估时间到达时,根据所述金融用户在观察期以及表现期的行为特征,评估金融用户的行为等级。

在具体评估行为等级时,处理器210可以根据金融用户在观察期以及表现期的行为特征,将表现期中连续m个月履约的金融用户的行为等级评估为高,将表现期中连续m个月逾期的金融用户的行为等级评估为中,将表现期中连续逾期的月份小于m的金融用户的行为等级评估为低,m为大于等于3的正整数。在评估金融用户的行为等级时,需要先构建行为等级评估模型,也就是图7的建模及应用模块中的好坏用户模型,其用于识别好坏用户样本,在构建好坏用户模型时,主要是分析用户行为特征。图7所示的好坏用户样本可以分为好用户样本、坏用户样本和中间用户样本,对应于高等级用户样本、低等级用户样本和中等级用户样本,也就是行为等级为高的用户放入好用户样本中,行为等级为中的用户放入中间用户样本,行为等级为低的用户放入坏用户样本。

举例来说,目前银行针对用户信用卡逾期的行为,都会给用户一定的缓冲期进行还款,当达到2个月以上就会加入黑名单上征信(不同的银行缓冲期不同),那么结合履约、逾期等行为特征的用户分布情况,下面是对手机管家用户数据进行分析的一个结果(选取2016年10月为观察期,2016年11月~2017年4月为表现期)。

表1

从表1可以看出,当用户在观察期或前一个周期有逾期的情况下,在表现期,用户60+逾期率就会特别高,也就是说用户在观察期或之前有逾期的行为,后续变坏的概率就会更高,所以这批用户的行为等级就会被评估为低。

表2

在表2中可以将用户信用卡正常使用在3个月及以上且没有逾期的行为等级评估为高;将用户连续逾期3个月以上的行为等级评估为低;将逾期连续2个月以内的行为等级评估为中。

结合上述分析,在构建行为等级评估模型时,具体如下(以2016年10月为观察期,2016年11月~2017年4月为表现期,其他月份的按照观察期和表现期各自往前或后移动一个月):

1、提取从201608~201704的各月信用卡交易或账单机构数、逾期机构数。

2、剔除201608~201610之间没有信用卡交易或账单的用户。

3、剔除201608~201610有逾期的用户。

4、将用户的账单逾期行为通过imei-phone,关联到phone,以phone为主键进行汇总。

5、行为等级为高的评估模型:2016~201704有信用卡交易或对账单月份数>=3且无逾期。

6、行为等级为中的评估模型:201611~201704最大连续逾期月份数=1或2。

7、行为等级为低的评估模型:201611~201704最大连续逾期月份数>=3。

在使用上述行为等级评估模型为金融用户评估行为等级后,还需要进行验证,验证评估的是否稳定合理。

表3

表3中,选择201610为观察期,201611~210704为表现期的用户(行为等级为高的用户:50000,行为等级为低的用户:22512,行为等级为中的用户:20000,微众客户:33919,大盘随机50000)进行建模,然后选取201611为观察期,201612~201705为表现期的用户(行为等级为高的用户:50000,行为等级为低的用户:30000,行为等级为中的用户:20000,大盘随机:50000)进行模型的验证,可以看出建模和验证的ks基本稳定,另一方面也说明了金融用户的行为等级的评估是合理的。

步骤606,调整解析使用的模板,重新对所述金融用户的通知信息进行解析,标记出所述金融用户的行为特征。

处理器210在上述步骤604中确定出验证标记的金融用户行为等级不通过后,可以调整生成信用卡逾期模板时的关键字,重新生成信用卡逾期模板,然后再对金融用户行为等级进行重新标记,直到验证通过为止。

步骤607,根据金融用户的行为等级为金融用户配置相应的权项等级。

处理器210在得到金融用户的行为等级后,将金融用户的行为等级发送给权限管理服务器300,权限管理服务器300可以基于该金融用户的行为等级为该金融用户配置相应的权限等级,该权限等级为金融用户使用的客户端中部分功能的权限。例如,在本次评估时间周期内,行为等级为高的金融用户的权限等级最高,可以使用客户端中的全部功能;行为等级为中的金融用户的权限等级次之,可以使用客户端的部分功能;而行为等级为低的金融用户的权限等级最低,只能使用客户度的基本功能。比如,行为等级为低的终端用户可以限制使用客户端中的贷款业务等。

上述实施例表明,通过接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息,首先根据通知信息解析终端用户的行为特征,记录终端用户的行为特征,然后在本次评估时间到达时,根据之前记录的终端用户的行为特征,评估终端用户的行为等级,最后根据终端用户的行为等级为终端用户配置相应的权限等级。由于对终端用户的通知信息进行分析,可以解析出终端用户的行为特征,并可以在评估时间到达时,依据解析出行为特征来评估终端用户的行为等级,从而可以为终端用户配置相对应的权限等级。通过这种方式可以实现用户权限的控制,降低用户权限确定的成本,并解决了确定用户权限的数据依赖问题。

基于相同的技术构思,图13示例性的示出了本发明实施例提供的一种用户权限控制装置13,具体包括:

接收单元1101,用于接收用户终端上报的目标机构发送给终端用户的通知信息;

解析单元1102,用于根据所述接收单元1101接收的通知信息解析所述终端用户的行为特征;

评估单元1103,用于记录所述终端用户的行为特征,并在本次评估时间到达时,根据之前记录的所述终端用户的行为特征,评估所述终端用户的行为等级;

配置单元1104,用于根据所述评估单元1103评估的所述终端用户的行为等级为所述终端用户配置相应的权限等级。

可选的,所述解析单元1102具体用于:

使用预设模板对所述通知信息进行解析;

根据解析后的通知信息,标记所述终端用户的行为特征。

可选的,所述评估单元1103具体用于:

将所述记录的所述终端用户的行为特征输入至行为等级评估模型,评估所述终端用户的行为等级,所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续周期内的行为特征构建的。

可选的,所述通知消息为所述目标机构根据终端用户的签约行为发送的;

所述行为特征为终端用户对所述签约行为的履约行为特征;以及

所述行为等级评估模型是根据所述终端用户在连续评估周期内的履约行为特征构建的。

可选的,所述评估单元1103具体用于:

根据终端用户在连续m个评估周期内的履约行为特征,将连续m个评估周期的行为特征为履约的终端用户的行为等级构建为高等级评估模型;将连续m个评估周期的行为特征为逾期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型;将行为特征为逾期且连续小于m个评估周期的终端用户的行为等级构建为低等级评估模型。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储为执行上述处理器所需执行的计算机可执行指令,其包含用于执行上述处理器所需执行的程序。

在一些可能的实施方式中,本发明提供的金融用户正负样本模型的构建方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的金融用户正负样本模型的构建方法中的步骤,例如,可以执行如图4中所示的步骤401至步骤404。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

本发明的实施方式的用于地铁进出站检测的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码,并可以在计算设备上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等等,或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意,尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元,但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上,根据本发明的实施方式,上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之,上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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