陈莹

（中国电信股份有限公司海南分公司，海南 海口 570100）

0 引言

根据数据显示，每月平均有多达半数的移动预付费用户曾因账户余额不足但没有及时充值而导致停机的情况。对运营商则意味着收入的损失。目前中国电信已经为部分用户提供星级服务。但中低端用户没有该信用服务。对这些用户进行信用评分并授信，对提升用户满意度和客户粘性很有意义。本文旨在探索一种针对非星级用户的基于SVM的信用评分方法，建模过程如图1所示[1-2]：（1）确定业务需求；（2）定义标签；（3）选取合适的样本，匹配出全部的特征信息；（4）特征工程+模型训练+模型评价+模型调优；（5）输出模型报告；（6）上线与监控。

图1 信用评分建模流程图

1 电信非星级客户信用评分体系的构建

1.1 定义模型的目标

电信非星级客户信用评分模型的设计目标是筛选出有信用需求的低风险客户。信用评分结果是：高分数的被评分人意味着比低分数的被评分人具有更强的信用需求和更低的风险。

1.2 信用评分模型的特征

信用评分模型的主要目的是衡量用户的信用风险[4-6]。我们从以下几个角度给非星级用户构建指标体系：

基本信息：个人基本信息是每个场景下都一定会有的数据，比较典型的信息有年龄、性别、城市、入网时间、是否实名制等。

消费信息：典型的消费信息是用户每个月的ARPU、充值和套餐信息，从而计算出他的购买需求和购买力。

历史表现：用户在使用过程中会有一些历史表现。如历史停机和还款表现，这是可以直接体现用户的还款意愿。……