基于多元用户异常行为数据的用户分类模型研究与应用

对于电信运营商而言,挖掘海量用户的网络行为数据,提升数智化风险防控水平,具有重要意义。本文融合电信运营商的欠费行为数据和异常订购数据等风险数据源,通过特征提取、标准化处理与逻辑回归建模,构建更为精准且可迭代的用户分类模型,满足电信运营商在权益订购和发放等场景的业务风控需要,以实现对用户异常行为的有效预测和管理。实验结果表明,该方法为风控决策提供了有力的参考。

无线城市全网平台设计

无线城市全网集中运营平台采用SOA的设计理念,成功改造各省无线城市应用接入服务平台,以"统一平台、统一展现、统一认证、统一信源、统一分析、统一能力、统一营销"为特点,通过平台创新、技术创新、管理创新、运营创新,为个人用户提供一站式生活信息服务,为政府及企业用户提供城市管理和行业应用服务,减少各省资源重复投入,提高全网运营效能,助力各省无线城市业务发展。

浅析电信运营商在大模型领域的业务创新发展

电信运营商正大力拓展大模型业务创新。本文重点分析了当前大模型产业生态发展的现状与难题,研判了产业生态往专业化、商业化方向加速纵深发展,指出电信运营商在大模型产业生态中虽然拥有大算力、大数据的能力禀赋优势,但也存在技术研发能力较为薄弱的客观短板。最后,对电信运营商在大模型领域的能力布局、生态建设、人才培养给出了相关建议。