河南公司社会渠道风险监控模型介绍

1、社会渠道风险监控模型介绍社会渠道风险监控模型介绍 20112011年年4 4月月 河南公司河南公司 -2- 背景背景 批卡 终端机卡分离 等 用户重入网 养卡、窜卡、 用户低质量 发送垃圾短信 社会渠道风社会渠道风 险监控体系险监控体系 建立违规渠道预警流程，及时处理渠道风险，减少企业利润流失建立违规渠道预警流程，及时处理渠道风险，减少企业利润流失 可能存在的利润流失风险点可能存在的利润流失风险点 随着社会渠道的不断发展，社会渠道的管理要求也日益提高。为了进一步加强对社会渠 道的风险监控和管理，依据经分系统，建立养卡、用户发展、终端销售、垃圾短信、重 入网、批卡、窜卡、预占号等8个社会渠道风险

2、监控模型，涵盖社会渠道主要风险点， 全方位监控目前主要的渠道风险。 用户发展异常 集中批卡 发送垃圾短信 养卡 终端销售异常 批量重入网 批量窜卡 批量预占号 -3- 社会渠道发展用户重复入网情况监控,展示重复入 网预警情况和渠道明细、用户明细 垃圾短信号码开户渠道监控,展示垃圾短信预警情 况和渠道明细、用户号码明细 监控社会渠道终端销售中销量异常、机卡分离异 常、通话异常、imei对应异常等现象 监控社会渠道发展中用户的酬金发放异常、离网停 机异常、负价值异常、新业务异常现象 重复入网监控重复入网监控 垃圾短信监控垃圾短信监控 终端销售监控终端销售监控 异常用户监控异常用户监控 模型介绍说明

3、（模型介绍说明（1/21/2） -4- 模型介绍说明（模型介绍说明（2/22/2） 养卡监控养卡监控 预占号监控预占号监控 窜卡行为监控窜卡行为监控 批开号码监控批开号码监控 社会渠道窜卡销售情况监控，展示窜卡预警情况和 渠道明细、号码明细 社会渠道批量开卡情况监控，展示批开情况预警情 况和渠道明细 监控社会渠道通过占号器大量预占号码的行为 监控社会渠道开卡后未的养卡行为 -5- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -6- n我们对社会渠道入网的用户，从入网期持续监控我们对社会渠

4、道入网的用户，从入网期持续监控9个月，从入网第二月起，每个个月，从入网第二月起，每个 月进行筛选和判断，逐步筛选疑似养卡用户月进行筛选和判断，逐步筛选疑似养卡用户 选取社会渠道发展的 arpu小于等于100元 的用户，且剔除欠费 销号、欠费预销号用 户（a）； 筛选通信行为一直异常（arpu低、通话低等）的用户b，经 分析b用户大部分具有连续每个月arpu15，通话次数4， 通话对端数4等特点； 个别月份通信行为正 常并异于其他月份， 其他月份通信行为与 1类用户相似（c） c中剔除通信行为与同渠道其他用户 无类似特征的用户后作为d用户，经 分析d用户主要特征为：入网后个别 月份arpu20，

5、其他几个月 15，通 话次数4，通话对端数4； 对用户入网后持续跟踪分析，排除状态为欠费销号、预销号的用户后，将用户分为两类，1类 用户通信行为每个月都类似，且质量较低，养卡期未有导致通信费用突增的套利活动；2类用 户入网后个别月份异于其他月份，但其他月份特征与1类用户相似，该批用户可能已有导致通 信费用突增的套利行为；将1类、2类用户作为疑似养卡用户，进而筛选养卡渠道。 根据渠道养 卡用户规模、 占比以及养 卡套利情况 确定养卡渠 道 甄选养卡甄选养卡 渠道渠道 1类类 2类类 1.11.1养卡行为监控模型说明一养卡行为监控模型说明一 -7- 1.21.2养卡行为监控模型说明二养卡行为监控模

6、型说明二 养卡行为监控模型养卡行为监控模型 n 监控对象：用户入网第3个月开始将用户纳入监控范围，且监控月用户非 欠费销号、欠费预销号用户 n 监控纬度：按月对过去每个月入网的养卡用户进行监控，如当前月为 2011.3月，当前月监控结果为2010.62010.12月每个月入网用户当前养 卡的数量、养卡渠道数量 n 养卡用户标准：（养卡用户包括监控月状态为正常、报暂停、超信用度停 主叫、超信用度停双向、欠费停机） 标准一：用户从入网至监控月，每个月arpu15，通话次数4，通话 对端数4 标准二：用户从入网至监控月，有一个月的arpu20，其他几个月 15，通话次数4，通话对端数4 n 养卡渠道

7、预警标准：监控月为当前月，在监控月判断某月渠道发展用户中， （养卡用户大于等于30户，或者养卡用户大于等于20小于30且养卡用户 占发展用户80%。），则对该渠道该月发展养卡用户预警 -8- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模型 窜卡行为监控模型 酬金异常 离网率、停机率异常 负价值用户占比异常 新业务收入占比异常 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -9- 2.1酬金异常模型总体说明酬金异常模型总体说明 n酬金异常监控：酬金异常监控的主要目标是监控在渠道用户发展酬金发放过酬金异常监控：酬金异常监控的主要目标是监控在渠道用户发展酬金发

8、放过 程中可能存在的渠道商骗取酬金的行为。渠道商疑似违规行为主要体现在以程中可能存在的渠道商骗取酬金的行为。渠道商疑似违规行为主要体现在以 下几个方面：下几个方面： 酬金异常现象酬金异常现象 社会渠道虚假开户后无法完成销售，在用社会渠道虚假开户后无法完成销售，在用 户发放酬金后将虚假开户用户消费水平较户发放酬金后将虚假开户用户消费水平较 低，或利用增值业务进行套利低，或利用增值业务进行套利 现象特征现象特征 在酬金发放期中，渠道商虚假开在酬金发放期中，渠道商虚假开 户用户消费水平略高于酬金发放标户用户消费水平略高于酬金发放标 准准 在酬金发放期结束后，用户消费在酬金发放期结束后，用户消费 水平

9、低或消费异常。水平低或消费异常。 社会渠道社会渠道虚假开户在酬金发放期，通过虚虚假开户在酬金发放期，通过虚 假开户制造业绩，通过虚假业绩领取酬金假开户制造业绩，通过虚假业绩领取酬金 -10- 2.2酬金异常酬金异常监控流程监控流程 考察渠道发展考察渠道发展 用户用户 用户发展酬金用户发展酬金 发放期中发放期中 预警渠道预警渠道 用户发展酬金用户发展酬金 发放期结束后发放期结束后 预警渠道预警渠道 总体目标：监控用户总体目标：监控用户 群为渠道过去群为渠道过去1-91-9个个 月发展的用户中计提月发展的用户中计提 酬用户酬用户 观察用户在酬金发放观察用户在酬金发放 期的消费水平期的消费水平 观察

10、用户在酬金发放观察用户在酬金发放 期结束后的消费期结束后的消费 对对刚好满足酬金发放刚好满足酬金发放 条件的用户数条件的用户数2020且且 刚好酬金发放条件的刚好酬金发放条件的 用户比例用户比例60%60%的渠的渠 道进行预警道进行预警 疑似违规用户数量大疑似违规用户数量大 于于6060且疑似违规用户且疑似违规用户 比例比例80%80%的渠道的渠道 -11- 2.32.3酬金异常模型说明一酬金异常模型说明一 酬金异常监控模型酬金异常监控模型 n监控时间窗口：监控时间为每月 n监控目标用户为最近1-9个月发展的用户，如当前月为10月，监控的用户为1-9月入 网的用户 。 酬金发放期异常渠道监控酬

11、金发放期异常渠道监控 疑似违规用户标准：“恰好满足酬金发放标准”的用户酬金计提 2次的用户为异常 用户。 异常渠道标准：监控月，过去1-9个月发展的用户中计提酬用户为（a），“恰好满 足酬金发放标准” 的酬金计提 2次的用户为（b）。对a20户且b/ a 60%的 渠道进行预警。 恰好满足酬金发放标准： 酬金规则要求酬金规则要求“恰好符合酬金发放恰好符合酬金发放”标准标准 状态正常、计费等，无其他具体要求的状态正常、计费等，无其他具体要求的0arpu5 通话费通话费(含免费资源含免费资源)(元元)xx通话费通话费(含免费资源含免费资源)(元元)x+2 累计帐务收入累计帐务收入(元元)xx累计帐

12、务收入累计帐务收入(元元)x+2 （ 主叫计费分钟数主叫计费分钟数(分分)xx 主叫计费分钟数主叫计费分钟数(分分)x+5 通话费通话费(不含免费资源不含免费资源)(元元)xx 通话费通话费(不含免费资源不含免费资源)(元元)x+2 短信条数短信条数(条条)xx短信条数短信条数(条条)x+5 主叫通话次数主叫通话次数(次次)xx主叫通话次数主叫通话次数(次次)x+3 gprs流量流量(kb)xxgprs流量流量(kb)x+100 欠费金额欠费金额(元元)x欠费金额欠费金额(元元)x-2 arpuxxarpux+2 上月主叫计费分钟数上月主叫计费分钟数(分分)xx上月主叫计费分钟数上月主叫计费分

13、钟数(分分)x+5 -12- 2.42.4酬金异常模型说明二酬金异常模型说明二 酬金发放期结束异常监控模型酬金发放期结束异常监控模型 n异常用户标准：用户发展酬金发放结束后满足以下条件之一则用户为疑似异常用户。 条件一：用户发展酬金发放完毕后，用户有2个月零次 条件二：用户发展酬金发放完毕后，用户有2个月arpu 5 条件三：用户发展酬金发放完毕后，用户有2个月的新业务占比70%； n异常渠道标准：监控月,过去1-9个月发展的用户中计提完用户发展酬金的用户 为 （c），c中异常用户数为(d)。对满足c60户且d/ c 80%的渠道进行预警。 注：不考虑c部分用户状态，即该部分用户监控月状态可能

14、为离网。 -13- 2.52.5离网、停机违规行为分析离网、停机违规行为分析 n 离网、停机用户分析：部分社会渠道放号效率低下，往往为了短期利益进离网、停机用户分析：部分社会渠道放号效率低下，往往为了短期利益进 行虚假开户放号，在套取酬金后弃卡，浪费大量号卡资源。行虚假开户放号，在套取酬金后弃卡，浪费大量号卡资源。 n 违规特征：违规特征： 1. 渠道发展用户中离网，停机用户比例异常高渠道发展用户中离网，停机用户比例异常高 考察渠道发考察渠道发 展用户展用户 前前6个月发展个月发展 的用户的用户 最近最近3个月发个月发 展的用户展的用户 预警渠道预警渠道 预警渠道预警渠道 总体目标：监总体目标

15、：监 控用户群为渠控用户群为渠 道过去道过去1-9个月个月 发展的用户发展的用户 监控渠道发展用监控渠道发展用 户的离网率和停户的离网率和停 机率机率 对满足预警条件的对满足预警条件的 渠道预警渠道预警 -14- 2.62.6离网、停机异常监控模型说明离网、停机异常监控模型说明 离网、停机异常监控模型离网、停机异常监控模型 n监控时间窗口：监控时间为每月 n监控目标用户为最近1-9个月发展的用户，分为前6个月发展的用户a和最 近3个月发展的用户b两部分。 n 渠道预警标准：满足以下条件之一的渠道为预警渠道： 条件一，a60户且 （a的离网率70%或停机率70%） 条件二，b30户且 （b的离网

16、率70%或停机率70） -15- 2.72.7负价值违规行为分析负价值违规行为分析 n 负价值违规分析：根据用户价值评估模型对用户价值进行评估，可以发现负价值违规分析：根据用户价值评估模型对用户价值进行评估，可以发现 渠道发展用户中用户价值为负的用户，此部分用户对公司实际盈利增长作渠道发展用户中用户价值为负的用户，此部分用户对公司实际盈利增长作 用为负。产生这种用户的主要原因常见为渠道利用虚假开户用户频繁参加用为负。产生这种用户的主要原因常见为渠道利用虚假开户用户频繁参加 各类营销活动或与各类营销活动或与sp勾结套利。勾结套利。 n 违规特征：违规特征： 1. 渠道发展用户中负价值用户比例异常

17、高渠道发展用户中负价值用户比例异常高 考察渠道发考察渠道发 展用户展用户 负价值用户占负价值用户占 比监控比监控 负价值用户户负价值用户户 均价值监控均价值监控 预警渠道预警渠道 预警渠道预警渠道 总体目标：监总体目标：监 控用户群为渠控用户群为渠 道过去道过去1-9个月个月 发展的用户发展的用户 监控渠道发展用户监控渠道发展用户 的负价值用户比例的负价值用户比例 对满足预警条件对满足预警条件 的渠道预警的渠道预警 监控渠道发展用户监控渠道发展用户 的负价值用户的户的负价值用户的户 均价值均价值 对满足预警条件对满足预警条件 的渠道预警的渠道预警 -16- 2.82.8负价值违规监控模型说明负

18、价值违规监控模型说明 负价值违规监控模型负价值违规监控模型 n监控时间窗口：监控时间为每月 n监控对象为最近1-9个月发展的用户，如当前月为10月，监控的用户为1-9月入网的 用户 。 n 负价值用户标准：用户价值评估模型评估用户价值为负的用户。 负价值违规比例监控负价值违规比例监控 n疑似违规用户：渠道发展用户中，状态为非离网的用户为（a），a中用户为负价值 用户月数2 的用户为(b)；（如1-9月份中，用户有任意两月用户价值评估价值为负， 则用户为违规用户。 n渠道预警标准:对满足以下条件的渠道进行预警： a 40且b/ a 50% 负价值用户户均价值监控负价值用户户均价值监控 n疑似违规

19、用户：过去1-9个月渠道发展用户中非离网用户中监控月当月用户为负的 用户，如10月观察到的前9个月放号且9月份用户价值为负的用户。 n渠道预警标准，对满足以下条件的渠道进行预警： n监控月负价值用户数量40户且该部分用户户均价值-20（元） -17- 2.92.9新业务违规行为分析新业务违规行为分析 n 新业务违规分析：新业务发展中，经常利用营销活动对新业务进行推广宣新业务违规分析：新业务发展中，经常利用营销活动对新业务进行推广宣 传，刺激用户使用。在此过程中，社会渠道经常利用手中闲置号卡订购新传，刺激用户使用。在此过程中，社会渠道经常利用手中闲置号卡订购新 业务产品，通过结算获利。业务产品，

20、通过结算获利。 n 违规特征：违规特征： 1. 渠道发展用户中用户新业务消费情况异常渠道发展用户中用户新业务消费情况异常 考察渠道发考察渠道发 展用户展用户 新业务新业务arpu 占比监控占比监控 总新业务费用总新业务费用 监控监控 预警渠道预警渠道 总体目标：监总体目标：监 控用户群为渠控用户群为渠 道过去道过去1-9个月个月 发展的用户发展的用户 监控渠道发展用户监控渠道发展用户 的新业务的新业务arpu占比占比 监控渠道发展用户监控渠道发展用户 的合计新业务的合计新业务arpu 异常异常 对满足预警条件对满足预警条件 的渠道预警的渠道预警 -18- 2.102.10新业务收入监控模型说明

21、新业务收入监控模型说明 新业务收入监控模型新业务收入监控模型 n监控时间窗口：监控时间为每月 n监控对象为最近1-9个月发展的用户，如当前月为10月，监控的用户为1-9 月入网的用户 。 n疑似违规用户标准：满足以下条件之一则为疑似违规用户。 条件一：1-9个月中，用户新业务费用 10元且占比超过70%2个月的用 户 条件二： 1-9个月中，新业务费用大于100 2个月 的用户 n渠道预警标准： 监控月时，渠道前1-9个月发展用户（监控月非离网用户）50户且其中疑 似违规用户占比 70% -19- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模

22、型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -20- 3.13.1终端销售监控模型说明一终端销售监控模型说明一 终端销售预警分为三类形式的预警： n每日预警每日预警 n 监控每日的终端销售销量，通过当日终端机型销量和前五日终端销量合计 比较，对销量波动较大的渠道进行预警。同时比较终端在同地市的同机型 销售占比，对单日内销量占比过大的渠道进行预警。 n每周预警每周预警 n 对终端的当月累计用户的终端使用情况进行分析，从机卡分离率，t网话务 量，低arpu用户占比，高非语音arpu用户情况进行监控。对异常渠道情 况进行预警 n每月预警每月预警 n 从imei和手机号码的对应关系角度对终

23、端实际使用情况的进行监控，对一 个imei对应多个号码，一个号码对应多个imei的情况进行预警 -21- 3.23.2终端销售监控模型说明二终端销售监控模型说明二 终端销售日预警模型终端销售日预警模型 n监控时间窗口：监控时间为前一日，如自然时间为19日，则监控日为18日 n具有以下特征之一则为疑似终端销售违规渠道 n特征一：某机型在渠道某日销量大于该日前5天的总和则该渠道该机型预警 n特征二：某机型在渠道某日销量大于该分公司该日销量的30%，则该渠道该机 型预警 县市营 业部 渠道代码渠道名称机型 当日 销量 前五日销 量 当日该机型 该地市销量 当日该机型该 地市销量占比 *ay1* z0

24、23河南* 敏讯 td1000 427454397.67 预警渠道示例预警渠道示例 示例 -22- 3.33.3终端销售监控模型说明三终端销售监控模型说明三 终端销售周预警模型终端销售周预警模型 n监控时间窗口：监控时间为当月累计量，如自然月为9月，则为9月的日累计预 警 n监控当月累积销售量在6台（g3终端）以上的渠道，具有以下特征之一则为疑似 终端销售违规渠道到渠道到机型 n特征一：某渠道当月机卡分离率大于10%， n特征二：某渠道当月有t 网话务量占比小于40% n特征三：某渠道当月低arpu用户比例大于30%，(低arpu用户为:arpu小于 10的用户) n特征四：某渠道当月高非语音

25、arpu用户占比大于15% (高非语音arpu用户为： 非语音arpu70%或非语音arpu100元的用户) 分公 司 县市营 业部 渠道 代码 渠道名称 累计销售 终端数 机卡分 离量 机卡分 离率 机卡 分离 异常 当月销售 g3终端数 有t网 话务量 数量 有t网话 务量占比 t网 话务 量异 常 累计 发展 用户 总数 arpu 小于 10数 量 arpu 小于 10占 比 低 arpu 用户 异常 * al0* * z310郑州*39911629.07是39982.01是39938796.99是 预警渠道示例预警渠道示例 示例 -23- 3.43.4终端销售监控模型说明四终端销售监控

26、模型说明四 终端销售月预警终端销售月预警 n监控时间窗口：监控时间为前一月，如当前自然月为9月，则监控月为8月 n多用户imei异常为:渠道所售定制终端imei监控月对应5个以上手机号则该 渠道预警， n多imei用户异常为:渠道所售手机号监控月对应5个以上定制终端imei则该 渠道预警 预警渠道示例预警渠道示例 分公司分公司营业部营业部渠道名称渠道名称渠道代码渠道代码疑似违规疑似违规imeiimei当月对应手机号当月对应手机号 *市区豫合*g92c*35958803266974 135986605* *市区豫合*g92c*35958803266974 136537307* *市区豫合*g92

27、c*35958803266974 137037316* *市区豫合*g92c*35958803266974 187373684* *市区豫合*g92c*35958803266974 135250338* *市区豫合*g92c*35958803266974 135698978* *市区豫合*g92c*35958803266974 136537357* *市区豫合*g92c*35958803266974 135250362* *市区豫合*g92c*35958803266974 136937355* 示例 -24- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批

28、开行为监控模型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -25- 4.14.1垃圾短信监控模型说明一垃圾短信监控模型说明一 n垃圾短信号码：以现有平台拦截和boss拦截到的号码作为垃圾短信号码； n通过垃圾短信号码回溯相应的社会渠道； n根据垃圾短信群发设备使用特性,对同一基站小区内使用同imei号发送的垃圾 短信号码进汇总 n根据这些号码所归属的放号渠道进行回溯，对超过阀值数量的渠道进行预警 垃圾短信渠道判断模型垃圾短信渠道判断模型 n监控时间窗口：监控月为上月，如当前自然月为9月，则监控月 为8月 n在boss平台或短信平台拦截屏蔽的号码为垃圾短信号码，根据 垃圾短信号码回溯此

29、类号码放号渠道。 n具有以下特征则为疑似垃圾短信号码放号渠道 特征：监控月拦截号码中同一个基站小区下使用相同终端imei号 且属于同一个渠道放号的号码数超过20个号码，则该渠道预警 -26- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -27- 5.15.1重复入网监控模型说明一重复入网监控模型说明一 n重入网渠道的行为特征是重入网用户占比较高，因此采用重入网用户数与当月重入网渠道的行为特征是重入网用户占比较高，因此采用重入网用户数与当月 累计发展用户数对比，超过设定的阀值则进行渠道违规

30、预警累计发展用户数对比，超过设定的阀值则进行渠道违规预警 违规行为特征违规行为特征建立模型指标建立模型指标设定指标阀值设定指标阀值违规行为监控违规行为监控 重入网用户占重入网用户占 比较高比较高 指标指标a1：重入：重入 网用户数网用户数 a1：100 a3：0.5 a1=100 and a3=0.5 指标指标a2：当月：当月 累计发展用户累计发展用户 数数 指标指标a3：a1除除 以以a2 -28- 5.25.2重复入网监控模型说明二重复入网监控模型说明二 重复入网监控模型重复入网监控模型 n监控时间窗口：监控月为上月，如当前自然月为8月，则监控月为7月 n具有以下特征之一则为疑似重入网违规

31、渠道 n特征：该渠道监控月重入网用户数=100且重入网率=50% 分公司分公司营业部营业部渠道名称渠道名称渠道代码渠道代码重入网号码重入网号码原号码原号码重入网日期重入网日期 *西南区*g32x* 134092126*134602443*2010-7-24 *西南区*g32x* 134092489*159365229*2010-7-3 *西南区*g32x* 134198500*135250648*2010-7-30 *西南区*g32x* 134198850*134622978*2010-7-7 *西南区*g32x* 134198905*158360913*2010-7-27 *西南区*g32x

32、* 134198997*139496241*2010-7-15 *西南区*g32x* 134604377*187385109*2010-7-4 *西南区*g32x* 134604883*187383079*2010-7-6 *西南区*g32x* 134604896*151373735*2010-7-6 预警渠道示例预警渠道示例 示例 -29- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -30- 6.16.1批开监控模型说明一批开监控模型说明一 n批卡的行为特征是短时间内开卡量较大，在一

33、个月内某几天集中批量开卡，因批卡的行为特征是短时间内开卡量较大，在一个月内某几天集中批量开卡，因 此采用当月开卡最多此采用当月开卡最多5日的开卡量之和与当月开卡量对比，如果比率超过设定的日的开卡量之和与当月开卡量对比，如果比率超过设定的 阀值则进行批卡违规预警。阀值则进行批卡违规预警。 违规行为特征违规行为特征建立模型指标建立模型指标设定指标阀值设定指标阀值违规行为监控违规行为监控 短时间内开卡短时间内开卡 数量大数量大 指标指标a1：当月：当月 开卡量最多开卡量最多5日日 的开卡量的开卡量 a1：100 a3：0.8 a1=100 and a3=0.8 指标指标a2：当月：当月 累计开卡量累

34、计开卡量 指标指标a3：a1除除 以以a2 -31- 6.26.2批开监控模型说明二批开监控模型说明二 批开监控模型批开监控模型 n监控时间窗口：监控月为上月，如当前自然月为8月，则监控月为7月 n具有以下特征则为疑似批卡渠道 n特征：监控月开卡最多5日的开卡量之和大于100且最多5日开卡量之和在监控 月开卡量占比大于等于80% 分公司营业部渠道代码渠道名称 当月开卡 用户数量 当月最多5 日开卡量 当月最多5 日开卡量 占比 批开监控 是否异常 *g52x*北区丁栾*14413895.83是 *g32c* 时*63661897.17是 *g32x* 东区*26223188.17是 *g32c* 辉县市正大*103686383.3是 *g900* 河南科技*11351135100是 *g900* 科技学院*31893189100是 *g92i* 河南高等机电*5771565197.92是 *g92i* 新乡学院*6548642098.05是 预警渠道示例预警渠道示例 示例 -32- 目录目录 异常用户监控模型 终端销售监控模型 垃圾短信监控模型 重复入网监控模型 批开行为监控模型 窜卡行为监控模型 预占号监控模型 养卡行为监控模型 -33- 7.17.1窜卡行为监控模型说明一窜卡行为监控模型说明一 窜卡行为特征窜卡行为特征建立模型指标建立模型指标设定指标阀值设定指标阀值窜卡行为监