信用等级信息的生成方法、装置和服务器与流程

1.本技术涉及计算机领域，尤其涉及一种信用等级信息的生成方法、装置和服务器。


背景技术：

2.在通信业务中，为了方便用户使用，通常允许用户先进行信用消费，后充值。若果用户未进行充值或弃卡，则该订单会被记录为坏账。为了降低出现坏账的风险，运营商通常需要对该用户号码对应的信用等级进行评估。
3.目前，运营商通常根据该用户号码对应的消费情况对该用户号码对应的信用等级进行评估。例如，运营商可以根据半年内该用户号码对应的消费额度对该用户号码对应的信用等级进行评估。又如，运营商可以根据半年内该用户号码对应的话费充值情况对该用户号码对应的信用等级进行评估。
4.然而，现有技术存在信用等级评估不准确的问题。


技术实现要素：

5.本技术提供一种信用等级信息的生成方法、装置和服务器，用以解决现有技术存在信用等级评估不准确的问题。
6.第一方面，本技术提供一种信用等级信息的生成方法，包括：
7.获取用户行为数据；
8.根据所述用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息；
9.根据所述信用等级信息生成所述该用户号码对应的信用额度信息，所述信用额度信息用于指示所述该用户号码对应的最大欠款额度。
10.可选地，所述根据所述用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息，具体包括：
11.根据所述用户行为数据，确定用户行为指标数据；
12.根据预设百分比，将所述用户行为指标数据映射为信控分数；
13.累加所述信控分数得到信控指标数据；
14.根据所述信控指标数据对应的分数段，确定所述该用户号码对应的信用等级信息，每一所述分数段对应于一个信用等级信息。
15.可选地，所述用户行为数据包括：冻结金额、缴费记录、历史信用额度、语音使用量、流量使用量中的至少一项。
16.可选地，所述根据所述用户行为数据，确定该用户号码对应的信用等级数据之前，所述方法还包括：
17.获取所述该用户号码对应的用户号码状态；
18.当所述用户号码状态为用户号码异常时，将所述该用户号码对应的信用额度配置为最低额度。
19.可选地，所述用户行为数据还包括入网时长、套餐金额和业务参数，所述根据所述
用户行为数据，确定该用户号码对应的信用等级之前，所述方法还包括：
20.根据所述入网时长、所述套餐金额和所述业务参数，确定所述该用户号码对应的用户等级；
21.根据所述用户等级和预设映射关系，调整所述该用户号码对应的信用额度。
22.可选地，所述方法还包括：
23.当所述信用额度与所述累计额度之差小于等于预设金额时，向用户终端发送充值提醒。
24.第二方面，本技术提供一种信用等级信息的生成装置，包括：
25.获取模块，用于获取用户行为数据；
26.处理模块，用于根据所述用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息；
27.处理模块，还用于根据所述信用等级信息生成所述该用户号码对应的信用额度信息，所述信用额度信息用于指示所述该用户号码对应的最大欠款额度。
28.可选地，所述处理模块，具体用于：
29.根据所述用户行为数据，确定用户行为指标数据；
30.根据预设百分比，将所述用户行为指标数据映射为信控分数；
31.累加所述信控分数得到信控指标数据；
32.根据所述信控指标数据对应的分数段，确定所述该用户号码对应的信用等级信息，每一所述分数段对应于一个信用等级信息。
33.可选地，所述用户行为数据包括：冻结金额、缴费记录、历史信用额度、语音使用量、流量使用量中的至少一项。
34.可选地，所述处理模块，还用于：
35.获取所述该用户号码对应的用户号码状态；
36.当所述用户号码状态为用户号码异常时，将所述该用户号码对应的信用额度配置为最低额度。
37.可选地，所述用户行为数据还包括入网时长、套餐金额和业务参数，所述处理模块，还用于：
38.根据所述入网时长、所述套餐金额和所述业务参数，确定所述该用户号码对应的用户等级；
39.根据所述用户等级和预设映射关系，调整所述该用户号码对应的信用额度。
40.可选地，所述装置还包括：
41.发送模块，用于在所述信用额度与所述累计额度之差小于等于预设金额时，向用户终端发送充值提醒。
42.第三方面，本技术提供一种服务器，包括：存储器和处理器；
43.所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于根据所述存储器存储的计算机程序执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的信用等级信息的生成方法。
44.第四方面，本技术提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，当服务器的至少一个处理器执行该计算机程序时，服务器执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的信用等级信息的生成方法。
45.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程
序，当服务器的至少一个处理器执行该计算机程序时，服务器执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的信用等级信息的生成方法。
46.本技术提供的信用等级信息的生成方法，通过接口组件，获取用户行为数据；将该用户行为数据输入预设的公式或者函数中，计算得到该用户号码对应的信用等级信息；根据该用户号码对应的信用等级信息，确定该用户号码对应的信用额度的手段，实现提高用户信用等级评估的精确度的效果。
附图说明
47.为了更清楚地说明本技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
48.图1为本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成系统的结构示意图；
49.图2为本技术一实施例提供的一种用户信用控制中心的结构示意图；
50.图3为本技术一实施例提供的一种调用组件的结构示意图；
51.图4为本技术一实施例提供的一种调用组件的时间示意图；
52.图5为本技术一实施例提供的一种计算组件的结构示意图；
53.图6为本技术一实施例提供的一种存储组件的结构示意图；
54.图7为本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图；
55.图8为本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图；
56.图9为本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图；
57.图10为本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成装置的结构示意图；
58.图11为本技术一实施例提供的一种服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
59.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术中的附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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他实施例，都属于本技术保护的范围。
60.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。
61.取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
62.再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。
63.应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/
或组的存在、出现或添加。
64.此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
65.当前运营商增值业务中，绝大部分的用户为后付费用户。后付费用户即为用户先进行信用消费。在用户进行信用消费时，该用户号码对应的实际账户中的余额可能小于该笔订单的消费金额。信用消费的订单会在3个月以后出账时进行核销。如果用户在出账日期前进行了充值，且充值金额大于订单金额，则该订单会正常出账。如果用户未进行充值或用户弃卡，则该订单会被记录为坏账。目前，在实际生活中，信用消费存在大量的薅羊毛现象。用户可能在信用消费后弃卡。此外，卡商机构还可能存在养卡行为，从而利用手机号的信用额度获取利益。
66.运营商根据用户或者卡号的消费情况对该用户号码对应的信用等级进行评估。根据不同信用等级的用户，运营商可以为其开通不同的信用额度，从而减少出现坏账的风险。然而，传统的信用控制体系通过粗略的算法进行信用控制，不够准确也不够精确，范围宽泛，不适用在高速发展的移动互联网应用场景。信用控制范围宽泛促使了薅羊毛的空间更大，造成的利益损失更加严重。
67.针对上述情况，本技术提出了一种信用等级信息的生成方法。本技术可以根据该用户号码对应的用户行为数据，对用户行为进行分析后，将该用户分为正常用户、低风险用户、中风险用户、高风险用户等不同等级的用户。本技术分析风险用户能够有效的进行拦截，提供全面的监控。本技术通过精准用户信用控制缩小薅羊毛空间，使薅羊毛的成本高于获取的利益，降低出现坏账的风险，提高对卡号管理的稳定性。
68.下面以具体地实施例对本技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
69.图1示出了本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成系统结构示意图。如图所示信用等级信息的生成系统主要包括五个部分。其中包括一个用户信用控制中心和四个组件。该四个组件分别为存调用组件、计算组件、存储组件及监控组件。本技术通过该五个部分之间的相互调用相互配合完成整个信用等级信息的生成和使用。该四个组件中，每一组件均能够独立运行，动态扩容资源。其中，用户信用控制中心负责集中调度。其中，组件与组件之间也可以配置为相互调用，调用核心技术为rpc远程过程调用。该组件之间的通信基于tcp或http协议实现。组件之间的数据将使用序列化和反序列化方法进行传输，节省资源的同时能够最大程度的处理高并发大数据量的调用请求。
70.当用户号码进入信用等级信息的生成系统时，该用户号码完成一次信用等级计算以及信用额度生成的过程可以如图1中执行的顺序所示。用户信用控制中心获取该用户号码，并根据该用户号码拉取用户信息。该用户信息将被存储到存储组件。用户信用控制中心向调用组件发起新流程。该新流程指示该调用组件拉取远程信息，并将该远程信息发送到计算组件。该计算组件将在完成信用等级和信用额度的计算后，将该数据存储到存储组件。监控组件可以实时监控用户信息，并将该用户信息存储到存储组件中。
71.其中，用户信用控制中心主要用于实现各个组件的调度控制。此外，该用户信用控
制中心还通过对外发布信用控制服务接口，实现交互。该用户信用控制中心内部封装核心服务，实现业务逻辑。
72.其中，用户信用控制中心的对外发布信用控制服务接口的服务名称为 usercreditservice(用户信用控制服务)，服务方法为getusercreditscore(获取用户信用分)，方法参数包括usermobile(用户手机号码)和bustype(业务类型)。用户手机号码即用户号码，用于唯一标识用户身份。用户信用控制中心通过手机号码采集多维度的用户信息。不同业务类型可以具有不同的信用控制逻辑。用户信用控制中心可以通过业务类型，在数据库中拉取信用控制策略。用户信用控制中心可以使用该信用控制策略对用户信息进行解析。解析后，用户信用控制中心获得需要计算的关键因子对应的接口列表。用户信用控制中心可以将该接口列表发送至调用组件进行接口调用。
73.例如，如图2所示，用户信用控制中心通过bustype从数据库中查询出信控配置策略。该信控配置策略中可以包括基础信控信息和活跃信控信息。其中，基础信控信息可以包括在网时长和套餐金额配置。其中，活跃信控信息可以包括账号冻结余额、缴费记录、信用度、语音、流量配置等信息。用户信用控制中心可以对信控配置策略进行解析，确定需要查询这些基础信控信息和活跃信控信息所需要的接口。用户信用控制中心可以根据需查询的接口生成接口列表。该接口列表可以如图2中所示，包括用户基础信息接口、历史缴费接口、用户账务接口、信用度接口、使用量接口。用户信用控制中心可以将该接口列表进行打包，并将打包后的接口列表发送至调用组件进行调用。
74.其中，调用组件主要用户处理多个接口的实时调用，保障接口速率，降低接口调用耗时。调用组件的服务名称为interfaceservice(接口调用服务)，服务方法为executeinterface(执行接口)，参数包括list《string》ifs和usermobile。调用组件通过ifs列表从数据库中查询出每个接口的调用地址、调用方式、调用参数等关键信息。调用组件通过并行调用的方法同时向多个接口发送接口请求。
75.该调用组件的调用流程可以如图3所示。调用组件首选通过查询缓存库确定是否存在所需要的临时信息。当缓存库中不存在需要的临时信息时，调用组件需要通过查询接口列表中的接口，获取这些信息。调用组件可以从数据库中获取接口列表中接口的接口详情。调用组件可以根据这些接口详情，组装得到需要调用的接口的调用信息。调用组件可以并行的调用这些接口。例如，如图3所示，调用组件并行的调用了5个接口。调用组件可以将通过接口查询到的信息写入缓存库。
76.该调用组件可以通过并行调的方式提高调用效率。避免现有技术中使用串行调用存在的耗时长的问题。例如，当接口列表中有三个接口需要调用，分别是用户信息接口、信用度接口、使用量接口。假设每个接口的耗时为 500ms。使用串行调用时，总耗时为1500ms。使用并行调用同时执行三个接口总耗时为500ms，接口越多耗时的收益越大。又如，使用如图3所示的五个接口时，每一接口的耗时可以如图4所示。当使用串行调用时，总耗时为 1100ms。使用并行调用时，总耗时为300ms。其中，并行调用的总耗时与串行调用时用时最长的接口的耗时相同。与之相对的，在服务器的资源消耗方面，并行调用消耗的资源要比串行调用高。
77.其中，计算组件的核心主要用于根据信控配置策略及公式进行运算。该计算组件也可以作为一个被调用组件调用的接口。该计算组件的接口将接收调用组件调用接口列表
获取的调用结果。该计算组件通过数据库查询出业务类型的信控配置策略及每个策略的公式。该计算组件将接口结果套用公式进行运算，得出每个维度的信用得分。该计算组件可以累计得分计算出总信用得分。该计算组件还可以套用得分及额度公式给出该用户在当前时间的信用额度。该计算组件的接口的服务名称为operationcreditservice(信控运算服务)，服务方法为usercreditoperation(用户信控运算)，方法参数包括interfaceres(接口返回结果)、bustype(业务类型)、usermobile(用户手机号码)。该计算组件的执行过程可以如图5所示。该计算组件通过函数、公式及方法将用户不同纬度信息代入计算。其中，每个纬度信息对应一组或多组函数公式。该计算组件最终可以计算得到每个纬度的信用分数。该计算组件还可以将该信用分数进行累计，该累计得到的结果将写入存储组件中。
78.其中，存储组件由数据库和缓存库两部分构成。其中，数据库用于存储业务信息、配置信息、用户信息、计算结果信息、日志信息等。其中，缓存库也称之为内存库，主要用于存储临时数据。缓存库的查询效率极高，适合存储高频查询且时效性不是很高的数据，如用户基础信息、用户状态信息、用户信用度信息等。该存储组件的接口的服务名称为creditdataservice(信控数据存储)，方法名称为creditdatasave(信控数据保存)。该存储组件的接口函数设计为重载。即当该接口函数的输入参数的数据类型不同时，可以使用不同的方法将数据保存到不同的库中。
79.该存储组件中，数据库和缓存库可以如图6所示。该数据库和缓存库的应用提高了系统查询效率。例如，一个用户首次进入系统验证，同时触发5 个接口信息，平均每个接口耗时300ms，运算公式函数200ms，查询数据库 200ms，最终累计得出1900ms＝5*300ms 200ms 200ms。即，首次执行效率为1.9秒。执行过程中将4个接口信息进行临时缓存，将查询数据库进行缓存，缓存周期为30天。该用户第二次进入系统时触发1个接口调用300ms， 4个接口信息缓存查询为30ms，运算公式函数200ms，查询数据库变更为查询缓存10ms，累计540ms＝300ms 30ms 200ms 10ms。即，二次执行效率为 0.54秒。使用缓存库后，在后续执行时，可以有效提高执行效率。例如，对比1.9秒第二次执行效率提高3.5倍。
80.其中，监控组件通过对数据的实时监控，实现对该用户号码对应的风险等级的实时分析。并且，不同的风险等级会触发不同的拦截策略。其中，正常用户不进行拦截，低风险用户设置限流控制，中风险用户设置额度控制，高风险用户进行拦截。监控组件还可以提供分级监控告警服务。告警等级分为严重、紧急、一般。不同告警等级可以对应三种不同的告警方式及联络人。
81.本技术中，以服务器为执行主体，执行如下实施例的信用等级信息的生成方法。具体地，该执行主体可以为服务器的硬件装置，或者为服务器中实现下述实施例的软件应用，或者为安装有实现下述实施例的软件应用的计算机可读存储介质，或者为实现下述实施例的软件应用的代码。
82.图7示出了本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图。在图1至图6所示实施例的基础上，如图7所示，以服务器为执行主体，本实施例的方法可以包括如下步骤：
83.s101、获取用户行为数据。
84.本实施例中，服务器可以通过接口组件，获取用户行为数据。该用户行为数据中可以包括冻结金额、缴费记录、历史信用额度、语音使用量、流量使用量中的至少一项。服务器
可以通过接口组件，从其他服务器或者其他组件的接口中分别获取上述用户行为数据，每一其他服务器或者每一其他组件可以用于记录或者处理上述一项或者多项用户行为数据。或者，服务器还可以从存储组件中读取用户行为数据。该用户行为数据可以为服务器从其他服务器或者其他组件中定期读取后存储在该存储组件中。
85.s102、根据用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息。
86.本实施例中，服务器可以将该用户行为数据输入预设的公式或者函数中，计算得到该用户号码对应的信用等级信息。
87.一种示例中，服务器计算该用户号码对应的信用等级信息的具体步骤可以包括：
88.步骤1、服务器根据用户行为数据，确定用户行为指标数据。
89.本步骤中，每一用户行为数据可以对应于一个公式或者函数。服务器可以将该用户行为数据输入该公式或者函数，计算得到该用户行为数据的用户行为指标数据。该用户行为指标数据可以根据用户行为进行累加。个用户行为指标数据理论上不设有上限。
90.步骤2、服务器根据预设百分比，将用户行为指标数据映射为信控分数。
91.本步骤中，服务器中预存有每一用户行为数据的预设百分比。该预设百分比相当于每一用户行为数据的权重。例如，账号冻结金额为20％，近期缴费记录为15％。服务器可以根据预设的映射规则，将该用户行为指标数据映射为对应的信控分数。例如，账号冻结金额为20％，则该账号冻结金额的信控分数上限是20分。账号冻结金额的用户行为指标数据为0时对应分值为0 分。账号冻结金额的用户行为指标数据为1-100时对应分值为10分。账号冻结金额的用户行为指标数据为101-200时对应分值为15分。账号冻结金额的用户行为指标数据大于200时对应分值为20分。又如，近期缴费记录为15％，则该近期缴费记录的信控分数上限是15分。近期缴费记录的用户行为指标数据为0时对应分值0分。近期缴费记录的用户行为指标数据为1时对应分值 10分。近期缴费记录的用户行为指标数据为1时对应分值15分。又如，用户信用额度35％，则该用户信用额度的信控分数上限是35分。用户信用额度的用户行为指标数据为0时对应分值0分。用户信用额度的用户行为指标数据为1-100时对应分值5分。用户信用额度的用户行为指标数据为101-200 时对应分值10分。用户信用额度的用户行为指标数据为201-300时对应分值 20分。用户信用额度的用户行为指标数据为301-400时对应分值30分。用户信用额度的用户行为指标数据大于400时对应分值35分。又如，语音使用量 10％，则该语音使用量的信控分数上限是10分。语音使用量的用户行为指标数据为0-30时对应分值0分。语音使用量的用户行为指标数据为30-60时对应分值5分。语音使用量的用户行为指标数据大于60时对应分值10分。又如，流量使用量20％，则该流量使用量的信控分数上限是20分。流量使用量的用户行为指标数据为0-200时对应分值0。流量使用量的用户行为指标数据为201-500时对应分值5分。流量使用量的用户行为指标数据为501-800时对应分值10分。流量使用量的用户行为指标数据为801-1200时对应分值15分。流量使用量的用户行为指标数据大于1200时对应分值20分。
92.步骤3、服务器累加信控分数得到信控指标数据。
93.本步骤中，服务器可以对上一步骤计算得到的信控分数进行累加，得到信控指标数据。累加后得到的信控分数在0至100之间。
94.步骤4、服务器根据信控指标数据对应的分数段，确定该用户号码对应的信用等级信息，每一分数段对应于一个信用等级信息。
95.本步骤中，服务器中可以预设有多个分数段。每一分数段对应于一个信用等级信息。服务器可以根据该信控指标数据对应的分数段，确定该信控指标数据对应的信用等级信息。例如，小于30分为高风险用户，31-50之间的中高风险用户，51-70之间的为中低风险用户，大于70分的为正常用户。
96.一种示例中，针对不同信用等级的用户需要对应不同的处理方式。例如，高风险用户需要拦截屏蔽，中高风险用户需要限额，中低风险用户需要限流，正常用户不进行限制。
97.s103、根据信用等级信息生成该用户号码对应的信用额度信息，信用额度信息用于指示该用户号码对应的最大欠款额度。
98.本实施例中，服务器可以根据该用户号码对应的信用等级信息，确定该用户号码对应的信用额度。当用户具有一定的信用额度时，用户可以在账户余额不足的情况，先消费该信用额度的费用。用户可以在消费该信用额度的费用后再充值。例如，当该用户号码对应的信用额度为50元时，用户在账户余额为0的情况下，还可以消费50元。
99.本技术提供的信用等级信息的生成方法，服务器可以通过接口组件，获取用户行为数据。服务器可以将该用户行为数据输入预设的公式或者函数中，计算得到该用户号码对应的信用等级信息。服务器可以根据该用户号码对应的信用等级信息，确定该用户号码对应的信用额度。本技术中，通过使用公式或者函数计算用户信用等级，提高用户信用等级评估的精确度。
100.图8示出了本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图。在图1至图7所示实施例的基础上，如图8所示，以服务器为执行主体，本实施例的方法可以包括如下步骤：
101.s201、获取用户行为数据。
102.其中，步骤s201与图7实施例中的步骤s101实现方式类似，本实施例此处不再赘述。
103.s202、获取用户号码对应的用户号码状态。
104.本实施例中，服务器还可以获取用户号码，该用户号码记为手机号。用户号码具有唯一性。服务器可以获取该用户号码对应的用户号码状态。用户号码状态可以包括用户号码正常和用户号码异常两种。其中，用户号码异常可以包括欠费、半停机、离网等情况。
105.s203、当用户号码状态为用户号码异常时，将该用户号码对应的信用额度配置为最低额度。
106.本实施例中，当服务器确定用户号码异常时，服务器可以确定该用户号码处于禁止消费状态。服务器可以直接将该用户号码的信用额度配置为最低额度。当一用户号码具有该最低额度时，该用户号码无法进行任何信用消费。其中，该最低额度的具体数值可以根据实际情况配置。例如，该最低额度可以为0.01元。
107.s204、根据用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息。
108.其中，步骤s204与图7实施例中的步骤s102实现方式类似，本实施例此处不再赘述。
109.s205、根据入网时长、套餐金额和业务参数，确定该用户号码对应的用户等级。
110.本实施例中，服务器可以获取用户行为数据中的入网时长、套餐金额、业务参数等数据。服务器可以根据预设的公式或者函数，计算上述入网时长、套餐金额和业务参数，得
到用户等级。例如，入网时长大于365天，套餐金额大于200用户等级评为a级。入网时长大于180天小于365天，套餐金额大于150小于200用户等级评为b级。入网时间大于100天小于180天，套餐金额大于100小于150用户等级评为c级。入网时间大于31天小于100 天，套餐金额大于50小于100用户等级评为d级。入网时间小于31天，套餐金额小于50用户等级评为e级。
111.s206、根据用户等级和预设映射关系，调整该用户号码对应的信用额度。
112.本实施例中，不同的用户等级可以具有不同的日消费限额。例如，用户等级为a级，对应日限额为150至200元。用户等级为b级，对应日限额为100至149元。用户等级为c级，对应日限额为50至99元。用户等级为d 级，对应日限额为20至49元用户等级为e级，对应日限额为19元。服务器可以根据该日限额调整该用户号码对应的信用额度。例如，假设三个月进行一次账单结算。当用户等级为e级时，信用额度应低于1710元。该1710元为日限额19元和三个月的总天数180天的乘积。
113.s207、根据信用等级信息生成该用户号码对应的信用额度信息，信用额度信息用于指示该用户号码对应的最大欠款额度。
114.其中，步骤s207与图7实施例中的步骤s103实现方式类似，本实施例此处不再赘述。
115.s208、当信用额度与累计额度之差小于等于预设金额时，向用户终端发送充值提醒。
116.本实施例中，服务器可以累计该用户号码在余额为0后的消费金额。该用户号码在余额为0后的消费金额的累计值为累计额度。服务器可以计算信用额度与累计额度的差。当信用额度与累计额度之差小于等于预设金额时，该信用额度中的剩余额度无法支付该笔订单金额。因此，当信用额度与累计额度之差小于等于预设金额时，服务器向用户号码对应的用户终端发送充值提醒。
117.本技术提供的信用等级信息的生成方法，服务器获取用户行为数据。服务器可以获取该用户号码对应的用户号码状态。当服务器确定用户号码状态为用户号码异常时，服务器可以确定该用户号码处于禁止消费状态。服务器可以直接将该用户号码的信用额度配置为最低额度。服务器可以根据用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息。服务器可以获取用户行为数据中的入网时长、套餐金额、业务参数等数据。服务器可以根据预设的公式或者函数，计算上述入网时长、套餐金额和业务参数，得到用户等级。服务器可以根据该日限额调整该用户号码对应的信用额度。务器可以根据信用等级信息生成该用户号码对应的信用额度信息，信用额度信息用于指示该用户号码对应的最大欠款额度。服务器可以计算信用额度与累计额度的差。当信用额度与累计额度之差小于等于预设金额时，服务器向用户号码对应的用户终端发送充值提醒。本技术中，通过使用用户等级，更加准确的评估了用户的信用额度。
118.图9示出了本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成方法的流程图。在图1至图8所示实施例的基础上，如图9所示，以服务器为执行主体，本实施例的方法可以包括如下步骤：
119.s301、根据现金账本和消费金额计算得到第一参数。
120.本实施例中，服务器可以获取现金账本和消费。服务器可以计算该现金账本和消费金额之差，确定第一参数。该第一参数如图9中a所示。其中，现金账本用于指示该用户号
码对应的账户中的余额。例如，该用户号码对应的账户中余额可以为100元、0元、-10元等。其中，消费金额用于指示当前订单的金额。
121.s302、判断该第一参数是否大于0。
122.本实施例中，服务器判断该第一参数是否大于0。若该第一参数大于0，则说明该用户号码对应的账户中的余额足以支付该笔订单的费用。否则，当该第一参数小于0时，该用户号码对应的账户中的金额不足以支付该笔订单的费用。
123.s303、当该第一参数大于0时，直接扣除该账单费用。
124.本实施例中，当该第一参数大于0时，服务器可以直接从现金账本中扣除该笔订单的费用。
125.s304、当该第一参数小于等于0时，计算该用户号码对应的信用额度。
126.本实施例中，当该第一参数小于等于0时，服务器需要计算该用户号码对应的信用额度。若信用额度不足以支付该笔订单的费用，则用户将无法完成该订单的消费。若信用额度可以支付该笔订单的费用，则用户可以通过先消费后充值的方式消费该订单。
127.s305、对该用户号码对应的用户号码进行号码验证。
128.本实施例中，在计算用户号码对应的信用额度之前，服务器需要对用户号码进行验证。当用户号码处于欠费、半停机、离网等不正常状态时，验证将失败。处于不正常状态下的用户号码通常无法进行消费。
129.一种示例中，服务器还可以根据入网时间，对用户号码进行验证。例如，入网时间小于100天则禁止消费，大于100天控制最低消费。该最低消费的额度可以根据不同业务进行配置。例如，最低消费可以配置为0.01元。
130.s306、当用户号码验证通过时，对该用户进行信用度验证。
131.本实施例中，当号码验证通过时，服务器还可以对用户的信用度进行验证。服务器可以直接从远程接口拉取该用户号码的信用度。服务器可以预设有信用度阈值。当该信用度大于等于该信用度阈值时，该用户号码验证通过。否则，验证不通过。其中，信用度阈值可以根据实际需要设定。例如，该信用度阈值可以为1000。
132.s307、当号码验证不通过时，确认该用户号码处于禁止消费状态。
133.s308、当信用度验证通过时，确定该用户为s级用户。
134.本实施例中，当信用度大于等于该信用度阈值时，服务器可以确定该用户为s级用户。即vip用户。针对该类用户，服务器可以直接将消费额度提升至500元以及500元以上。
135.s309、当信用度验证不通过时，计算该用户号码对应的授信额度。
136.本实施例中，当信用度验证不通过时，服务器可以通过入网时长 套餐金额 n的逻辑，计算得到该用户的用户等级。其中，n作为特定条件可根据实际业务情况进行配置，可以为单个配置或多个配置。
137.例如，入网时长大于365天，套餐金额大于200用户等级评为a级，对应授信额度为150至200元。入网时长大于180天小于365天，套餐金额大于150小于200用户等级评为b级，对应授信额度为100至149元。入网时间大于100天小于180天，套餐金额大于100小于150用户等级评为c级，对应授信额度为50至99元。入网时间大于31天小于100天，套餐金额大于 50小于100用户等级评为d级，对应授信额度为20至49元。入网时间小于 31天，套餐金额小于50用户等级评为e级，对应授信额度为19元。
138.又如，当入网时间与套餐金额不在上述范围时，则服务器可以按权重进行拆解。其中，入网时间权重为40％，套餐金额权重为60％。服务器可以计算该入网时间与套餐金额的加权和，并根据该加权和确定授信额度。
139.s310、判断该用户是否存在风险。
140.本实施例中，服务器还可以根据用户行为数据，判断该用户是否存在风险。其中，该判断过程可以通过一个二分类模型确定。
141.s311、当该用户不存在风险或者为s级用户时，确定该用户号码对应的信用额度。
142.本实施例中，当服务器确定该用户不存在风险或者为s级用户时，服务器可以计算得到该用户的信用额度。
143.s312、根据该信用额度和累计消费额度，确定第二参数。
144.本实施例中，服务器可以根据该信用额度和累计消费额度，确定第二参数。该第二参数如图9中b所示。
145.s313、判断第二参数是否大于0。
146.本实施例中，当第二参数大于0时，说明该用户的信用额度足以支付该笔订单。否则，当参数小于等于0时，说明该用户的信用额度不足以支付该笔订单。
147.s314、当该第二参数小于等于0时，发送充值提醒。
148.本实施例中，当该第二参数小于等于0时，服务器需要向用户号码对应的用户终端发送充值提醒，以提醒用户进行充值。当用户没有进行充值时，用户的余额和信用额度均无法支付当前订单的消费。
149.s315、当该第二参数大于0时，直接消费
150.本实施例中，当该第二参数大于0时，服务器可以直接从信用额度中扣款。
151.s316、更新累计消费额度。
152.本实施例中，当用户从信用额度中完成扣款后，用户可以将该笔消费累计到累计消费额度中。
153.本技术提供的信用等级信息的生成方法，服务器可以获取现金账本和消费。服务器可以计算该现金账本和消费金额之差，确定第一参数。服务器判断该第一参数是否大于0。当该第一参数大于0时，服务器可以直接从现金账本中扣除该笔订单的费用。当该第一参数小于等于0时，服务器需要计算该用户号码对应的信用额度。在计算用户号码对应的信用额度之前，服务器需要对用户号码进行验证。当号码验证通过时，服务器还可以对用户的信用度进行验证。当号码验证不通过时，确认该用户号码处于禁止消费状态。当信用度大于等于该信用度阈值时，服务器可以确定该用户为s级用户。当信用度验证不通过时，服务器可以通过入网时长 套餐金额 n的逻辑，计算得到该用户的用户等级。，服务器还可以根据用户行为数据，判断该用户是否存在风险。其中，该判断过程可以通过一个二分类模型确定。当服务器确定该用户不存在风险或者为s级用户时，服务器可以计算得到该用户的信用额度。服务器可以根据该信用额度和累计消费额度，确定第二参数。当第二参数大于0时，说明该用户的信用额度足以支付该笔订单。当该第二参数小于等于0时，服务器需要向用户号码对应的用户终端发送充值提醒，以提醒用户进行充值。当用户从信用额度中完成扣款后，用户可以将该笔消费累计到累计消费额度中。本技术中，通过使用公式或者函数计算用户信用等级，提高用户信用等级评估的精确度。
154.图10示出了本技术一实施例提供的一种信用等级信息的生成装置的结构示意图，如图10所示，本实施例的信用等级信息的生成装置10用于实现上述任一方法实施例中对应于服务器的操作，本实施例的信用等级信息的生成装置10包括：
155.获取模块11，用于获取用户行为数据；
156.处理模块12，用于根据用户行为数据生成该用户号码对应的信用等级信息；
157.处理模块12，还用于根据信用等级信息生成该用户号码对应的信用额度信息，信用额度信息用于指示该用户号码对应的最大欠款额度。
158.一种示例中，处理模块12，具体用于：
159.根据用户行为数据，确定用户行为指标数据；
160.根据预设百分比，将用户行为指标数据映射为信控分数；
161.累加信控分数得到信控指标数据；
162.根据信控指标数据对应的分数段，确定该用户号码对应的信用等级信息，每一分数段对应于一个信用等级信息。
163.一种示例中，用户行为数据包括：冻结金额、缴费记录、历史信用额度、语音使用量、流量使用量中的至少一项。
164.一种示例中，处理模块12，还用于：
165.获取该用户号码对应的用户号码状态；
166.当用户号码状态为用户号码异常时，将该用户号码对应的信用额度配置为最低额度。
167.一种示例中，用户行为数据还包括入网时长、套餐金额和业务参数，处理模块12，还用于：
168.根据入网时长、套餐金额和业务参数，确定该用户号码对应的用户等级；
169.根据用户等级和预设映射关系，调整该用户号码对应的信用额度。
170.一种示例中，装置还包括：
171.发送模块13，用于在信用额度与累计额度之差小于等于预设金额时，向用户终端发送充值提醒。
172.本技术实施例提供的信用等级信息的生成装置10，可执行上述方法实施例，其具体实现原理和技术效果，可参见上述方法实施例，本实施例此处不再赘述。
173.图11示出了本技术实施例提供的一种服务器的硬件结构示意图。如图 11所示，该服务器20，用于实现上述任一方法实施例中对应于服务器的操作，本实施例的服务器20可以包括：存储器21，处理器22和通信接口24。
174.存储器21，用于存储计算机程序。该存储器21可能包含高速随机存取存储器(random access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储 (non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
175.处理器22，用于执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例中的信用等级信息的生成方法。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。该处理器22可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器
等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
176.可选地，存储器21既可以是独立的，也可以跟处理器22集成在一起。
177.当存储器21是独立于处理器22之外的器件时，服务器20还可以包括总线23。该总线23用于连接存储器21和处理器22。该总线23可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连 (peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构 (extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本技术附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
178.通信接口24，可以通过总线23与处理器21连接。处理器22可以控制通信接口24实现与其他设备的交互。
179.本实施例提供的服务器可用于执行上述的信用等级信息的生成方法，其实现方式和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
180.本技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
181.其中，计算机可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，计算机可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该计算机可读存储介质读取信息，且可向该计算机可读存储介质写入信息。当然，计算机可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和计算机可读存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)中。另外，该 asic可以位于用户设备中。当然，处理器和计算机可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。
182.具体地，该计算机可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(static random-accessmemory，sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically-erasableprogrammable read-only memory，eeprom)，可擦除可编程只读存储器 (erasable programmable read only memory，eprom)，可编程只读存储器 (programmable read-only memory，prom)，只读存储器(read-only memory，rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
183.本技术还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从计算机可读存储介质中读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
184.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以
是电性，机械或其它的形式。
185.其中，各个模块可以是物理上分开的，例如安装于一个的设备的不同位置，或者安装于不同的设备上，或者分布到多个网络单元上，或者分布到多个处理器上。各个模块也可以是集成在一起的，例如，安装于同一个设备中，或者，集成在一套代码中。各个模块可以以硬件的形式存在，或者也可以以软件的形式存在，或者也可以采用软件加硬件的形式实现。本技术可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
186.当各个模块以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本技术各个实施例方法的部分步骤。
187.应该理解的是，虽然上述实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
188.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。