骚扰电话分析模型使用效果_精编

1、 精编范文 骚扰电话分析模型使用效果温馨提示：本文是笔者精心整理编制而成，有很强的的实用性和参考性，下载完成后可以直接编辑，并根据自己的需求进行修改套用。骚扰电话分析模型使用效果 本文关键词：骚扰, 模型, 效果, 电话, 分析骚扰电话分析模型使用效果 本文简介：摘要：根据骚扰电话表现出来的特点, 文章提出一种骚乱电话分析模型。通过此分析模型, 确保了骚扰电话分析数据准确性, 大大缩短了核查分析时间, 提高了工作效率, 避免了人为核查带来的不科学性, 也保证了获得较高监控准确性的同时, 避免骚扰电话号码监控的遗漏。目前该骚扰电话监控分析模型应用于本公司内部骚扰电话监控分析骚扰电话分析模型使用效

2、果 本文内容：摘要：根据骚扰电话表现出来的特点, 文章提出一种骚乱电话分析模型。通过此分析模型, 确保了骚扰电话分析数据准确性, 大大缩短了核查分析时间, 提高了工作效率, 避免了人为核查带来的不科学性, 也保证了获得较高监控准确性的同时, 避免骚扰电话号码监控的遗漏。目前该骚扰电话监控分析模型应用于本公司内部骚扰电话监控分析, 监控分析准确率达到95%, 整体运行良好, 实用性较好, 复制较为简单, 无任何投入成本。关键词：骚扰电话；分析模型；核查；人工核查；回拨1概述骚扰电话治理作为网络安全工作责任制内容之一, 公司网络安全领导小组办公室将把治理成效作为2021年考核重点之一, 对落实骚扰

3、电话治理措施、及时处理投诉举报、核查处置违规号码等进行考核。其中提升骚扰电话疑似电话判断的准确性, 即减少回拨确认电话的工作量, 又避免对正常用户的回拨打搅, 核查准确性显得尤为重要, 直接影响用户感知, 如何从众多的号码中判定是否存在违规确实是一大难题。早期, 骚扰电话的核查在未建立标签数据库之前, 需要依靠人工在BOSS前台上一个一个号码, 一个一个维度的核查, 而且有些核查数据无法通过BOSS前台完成核查, 需要提交业务支撑后台（如号码通话地点、通话次数、主叫号码、被叫号码等）, 核查耗时较长, 导致分析处理关停不及时。经过分析, 本文总结出骚扰电话的一些普通特点, 如：即短时内拨打次数

4、过多、通话多由主叫、被叫号码同为外省号码、在同一号段或呈现连号或隔号等。在此基础上, 本文结合公司高危漫游区域, 提出一种骚扰电话的监控模型。该模型依托大数据平台及地市运营平台, 大数据平台每天自动下发数据到地市运营平台, 分析人员通过交互式菜单导入数据实现对疑似骚扰电话用户自行核查比对, 实现分析人员实时监控骚扰电话情况, 发现问题及时关停。骚乱电话分析模型, 依托于公司的DACP大数据平台进行应用落地, 即根据市场部提出的骚扰电话分析维度将相关信息在DACP大数据平台完成程序开发模型工作, 并将开发的模型数据分发到地市运营平台上, 在地市运营平台上配置骚扰电话数据交互式应用报表菜单, 后续

5、只需导入需要分析的号码, 点击提交, 即可输出分析结果。2骚扰电话分析模型2.1设计思路骚扰电话分析模型依托大数据平台及地市运营平台, 大数据平台每天自动下发数据到地市运营平台, 分析人员通过交互式菜单导入数据实现对疑似骚扰电话用户自行核查比对, 可以实现分析人员实时监控骚扰电话情况, 有问题及时关停处置。市场部门根扰骚扰电话用户特征短时内拨打次数过多；通话多由主叫；被叫号码同为外省号码, 在同一号段或呈现连号、隔号等特点, 结合省公司高危漫游区域；从21个分析要素及维度（从号码入网网点、入网时间、在网天数、主叫次数、被叫次数、呼转次数、漫游主叫、漫游被叫、主叫号码个数、被叫号码个数、漫游占比

6、、首次通话地、首次通话省份、首次通话时间、最后一次通话地、最后一次通话省份, 最后一次通话时间、号码状态、主叫占比、漫游占比、离散度）建立骚扰电话分析模型, 业务支撑中心根据一线投诉处理人员提交的骚扰电话核查分析模型, 利用将相关数据关联后台数据库报表, 然后在地市运营平台上建立全量号码欺诈分析标签, 只需要导入需要分析的疑似骚扰电话号码, 即可从系统中输出分析号码的相应分析要素数据, 从而较快地定位问题号码。2.2分析模型说明骚扰电话的核查分析在未建立标签数据库之前, 需要依靠人工在BOSS前台上一个一个号码, 一个一个维度的核查, 而且有些核查数据无法通过BOSS前台完成核查, 需要提交业

7、务支撑后台（如号码通话地点、通话次数、主叫号码、被叫号码、漫游地等）, 核查耗时较长, 导致分析处理关停不及时。通过分析骚扰电话具有一些普通特点：即短时内拨打次数过多；通话多由主叫；被叫号码同为外省号码, 在同一号段或呈现连号、隔号等特点；即从本地号码入网网点、入网时间、在网天数、主叫次数、被叫次数、呼转次数、漫游主叫、漫游被叫、主叫号码个数、被叫号码个数、漫游占比、首次通话地、首次通话省份、首次通话时间、最后一次通话地、最后一次通话省份, 最后一次通话时间、号码状态、主叫占比、漫游占比、离散度等维度, 结合省公司高危漫游提出分析思路, 由业务支撑中心完成分析模型建立。市场经营部根据骚扰电话用

8、户特性, 从21个分析要素及维度建立骚扰电话分析模型, 业务支撑中心根据一线投诉处理人员提交的骚扰电话核查分析模型, 相关信息在DACP大数据平台完成程序开发模型工作, 并将开发的模型数据分发到地市运营平台上, 配置骚扰电话数据交互式应用报表, 然后在地市运营平台上建立全量号码欺诈分析标签, 一线投诉处理人员只需要导入需要分析的疑似骚扰电话号码, 即可从系统中输出分析号码的相应分析要素数据, 从而较快的定位问题号码。骚扰电话监控模型建立后大大缩短了人工分析时间, 减少人工核查分析判断不准确带来的误停机投诉风险。2.3分析模型的使用效果自骚扰电话分析模型上线使用以来, 客服关于骚扰电话投诉处理量

9、呈下降趋势。骚扰电话监控模型无额外成本投入, 同时提高了核查工作效率及核查准确性, 对骚扰电话治理工作起得了有力支撑。现在核查一批号码所需要的时间仅为前期核查一个疑似号码需要花费时间的三十_大大解放了客服人员的工作量, 节省了人力资源, 节约了项目投资成本, 减少了人工干预, 也避免了因判断不准而导至误停机的风险。目前全省正在大力开展骚扰电话治理工作, 此项监控分析模型复制较为简单, 可用于全省各地骚扰电话监控分析。市场部门根据骚扰电话短时内拨打次数过多；通话多由主叫；被叫号码同为外省（市）号码, 在同一号段或呈现连号、隔号等特点, 从21个分析要素及维度（从号码入网网点、入网时间、在网天数、

10、主叫次数、被叫次数、呼转次数、漫游主叫、漫游被叫、主叫号码个数、被叫号码个数、漫游占比、首次通话地、首次通话省份、首次通话时间、最后一次通话地、最后一次通话省份, 最后一次通话时间、号码状态、主叫占比、漫游占比、离散度）建立骚扰电话分析模型, 业务支撑中心根据一线投诉处理人员提交的骚扰电话核查分析模型, 将相关数据关联后台数据库报表, 然后在地市运营平台上建立全量号码欺诈分析标签, 一线投诉处理人员只需要导入需要分析的疑似骚扰电话号码, 即可从系统中输出分析号码的相应分析要素数据, 从而较快地定位问题号码。3结语本文所提出的骚扰电话分析模型, 主要依托大数据平台及地市运营平台, 大数据平台每天

11、自动下发数据到地市运营平台, 分析人员通过交互式菜单导入数据实现对疑似骚扰电话用户自行核查比对, 可以实现分析人员实时监控骚扰电话情况, 有问题及时关停处置。该项工作历时半年, 目前在市场部门试用过程中运行良好, 能够满足日常骚扰电话分析监控需求, 有效判断违规号码, 从而快速定位。市场部门从21个分析要素及维度建立骚扰电话分析模型, 业务支撑中心根据一线投诉处理人员提交的骚扰电话核查分析模型, 将相关数据关联后台数据库报表, 然后在地市运营平台上建立全量号码欺诈分析标签, 一线投诉处理人员只需要导入需要分析的疑似骚扰电话号码, 即可从系统中输出分析号码的相应分析要素数据, 从而较快地定位问题号码。参考文献：1张继红.建立“谢绝来电”制度治理骚扰电话J.上海法治报,202