Зосимова Ирина Викторовна построение системы понятий для оценки деятельности операторов связи магистерская диссертация

МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ФАКУЛЬТЕТ ОБЩЕЙ И ПРИКЛАДНОЙ ФИЗИКИ

КАФЕДРА СИСТЕМНОЙ ИНТЕГРАЦИИ И МЕНЕДЖМЕНТА

На правах рукописи

Зосимова Ирина Викторовна

ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОНЯТИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ СВЯЗИ

магистерская диссертация

Руководитель кандидат филологических наук,

доцент Рыков Владимир Васильевич
Рецензент доктор технических наук,

профессор Беляев Игорь Петрович

АННОТАЦИЯ
Работа посвящена анализу информации, полученной от крупного проводного оператора связи, в разрезе присоединенных операторов. При выполнении работы разработана методика оценки деятельности таких операторов. Суть методики заключается в сопоставлении каждому оператору набора численных характеристик, называемого профилем деятельности оператора. С помощью кластеризации профилей деятельности присоединенные операторы делятся на группы. На основании такого деления и с привлечением фонового знания о предметной области, делаются выводы о возможных случаях мошенничества со стороны этих операторов.

Основной результата работы: разработка и применение на практике методики профильного анализа операторов связи. На основании успешности данной методики было написано техническое задание на внедрение системы обнаружения мошенничества HP FMS в крупном проводном операторе связи.

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

CDR (полностью – call data record) – группа записей, содержащая информацию об одном, или o нескольких звонках. Формируется в коммутаторе, преобразуется в платформе сопряжения в удобный для биллинговой системы вид.

TMForum – интернет- ресурс, посвященный обмену опытом между крупнейшими компаниями, занимающимися телекоммуникациями.

Платформа сопряжения (англ.-mediation) – в телекоммуникационной отрасли это набор оборудования, преобразующий данные, полученные непосредственно от коммутаторов в вид, приемлемый для обработки в биллинговой системе.

Транковая группа – объединение нескольких портов коммутатора.

МРК – межрегиональная компания, в данной работе имеется в виду один из филиалов “Связьнвеста”

Присоединенный оператор – юридическое лицо, имеющее лицензию на оказание услуг телефонной связи на данной территории и сеть электрической связи с выходом на сеть связи общего пользования Российской Федерации, предоставляющий Пользователю услуги местной телефонной связи и доступ Пользователю к Услугам связи [16].

Профиль оператора – набор численных характеристик деятельности данного оператора в течение заданного периода времени: например, количество/суммарная длительность междугородних и местных, длинных и коротких, входящих и исходящих вызовов.

Сервис – разновидность действия или обещания, в обмен на которое потребитель передает поставщику некие ценности [17].
СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 5

Обоснование актуальности и новизны темы 5

Цели и задачи работы 6

Структура данной работы 7

1 ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ 8

1.1 Позиционирование работы в рамках науки об услугах 8

1.2 Вывод по прецедентам 11

1.3 Извлечение данных. Методология CRISP-DM 12

1.4 Обзор существующих решений и новизна данной работы 15

2. РЕАЛИЗАЦИЯ 19

2.1 Выбор программного обеспечения 19

2.1.1. MS SQL Server 2005 19

2.1.2. SPSS Clementine 19

2.2 Этапы Data mining 19

2.2.1 Понимание бизнеса 19

2.2.2 Понимание данных 20

2.2.3 Подготовка данных. Построение профилей операторов 22

2.2.4 Моделирование. Применение двувходового объединения 25

2.2.5 Оценка. Сравнение с другими методами 27

2.2.6 Внедрение. Создание базы прецедентов 28

3 ПЕРСПЕКТИВЫ И КОММЕРЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ 29

3.1 Коммерческие применения 29

3.2 Перспективы 30

3.2.1 Анализ профиля во времени 30

3.2.2. Выбор оператора услуг междугородней связи на основании профилей 30

3.2.3 Анализ роуминг-партнеров для мобильных операторов 30

ВЫВОДЫ 31

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 32

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 33

ПРИЛОЖЕНИЯ 34

ВВЕДЕНИЕ

Обоснование актуальности и новизны темы

Актуальность темы обоснована следующими факторами:

Потери доходов от мошеннических действий со стороны присоединенных операторов и ошибок во взаиморассчетах достигают для крупных проводных операторов до 5 % от всех доходов
До настоящего времени не было разработано единого подхода к анализу деятельности присоединенных операторов. В существующих программных комплексах поведение присоединенных операторов анализируется в рамках разрозненного готового набора отчетов, в отличие от поведения абонентов, для анализа которого повсеместно применяется профильный подход
Техническая составляющая мошенничества постоянно совершенствуется. Отследить технические средства мошенничества становится все труднее. Необходима методика поиска мошенничества, в которой будет оцениваться поведение элементов биллинговой системы

Раскроем более подробно основные факторы актульности темы.

В
процессе своей работы, любой оператор связи теряет доходы: как при сбоях в сети или биллинговой системе, так и в результате мошенничества со стороны абонентов или присоединенных операторов. Согласно данным Phillips Groups, потери от мошенничества составляют около 18 % всех потерь оператора связи (см. также рис.1).

Рис.1 Основные потери доходов
Для поиска мошенничества абонентов в России и в мире было предпринято много действий. В частности, широко известна и применяется почти во всех промышленных системах обнаружения мошенничества, методика построения профиля абонента. Для каждого абонента с некоторой периодичностью строится портрет (профиль) его поведения. Как правило, профиль содержит значения таких параметров, как соотношения междугородних и местных, входящих и исходящих, дневных и ночных вызовов, сделанных данным абонентом. Таким образом, каждому абоненту ставится в соответствие вектор в пространстве возможных характеристик вызовов. В случае обнаружения сильного отклонения профиля данного абонента от профилей других абонентов или от самого себя несколькими днями раньше, система предупреждает о возможном мошенничестве.

Для поиска же мошенничества операторов в функциональности крупных систем обнаружения мошенничества нет подобного интегрированного подхода: имеется только конечный набор разрозненных отчетов. Для любого крупного оператора связи, присоединенные операторы (то есть, операторы, имеющие с ним договоры) являются теми же абонентами, только с усложненной структурой. Необходим механизм, который позволит оценивать деятельность присоединенных операторов в единых терминах, едином “информационном пространстве”. Восполнить данный пробел, призвана данная работа.

Итак, новизна работы – в применении профильного метода к анализу деятельности присоединенных операторов.

Цели и задачи работы

Цель данной работы – разработать единую методику анализа деятельности присоединенных операторов связи, которая позволит обнаруживать мошеннические действия с их стороны.

В рамках достижения данной цели были выполнены следующие задачи:

Выбраны параметры для построения портрета оператора: профиля его деятельности
На реальных данных крупного оператора связи вычислены профили для всех его присоединенных операторов
Полученные профили разбиты на группы с помощью методов кластеризации
Полученные результаты проинтерпретированы и сравнены с результатами пороговых методов на тех же данных
На основании интерпретации результатов сформирована база прецедентов
Написано техническое задание на внедрение системы обнаружения мошенничества HP FMS в крупном операторе проводной связи с использованием двух основных сущностей: абонента и присоединенного оператора.

Структура данной работы

В первой главе описываются три основные концепции, в рамках которых была выполнена практическая часть дипломной работы:

SSME (наука об услугах),
вывод по прецедентам,
методология CRISP-DM.

Также дан обзор существующих коммерческих решений сходной тематики и обоснована новизна работы.

Во второй главе подробно описывается практическая часть работы – построение, кластеризация и анализ профилей присоединенных операторов.

В последней главе рассказывается о перспективах выполненной работы и возможных ее коммерческих применениях.

1 ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ

1.1 Позиционирование работы в рамках науки об услугах

Наука об услугах (далее SSME - Services Sciences, Management and Engineering) – сравнительно новое направление. Профессор Генри Чезбро (Henry Chesbrough) из Беркли и группу ученых из Альмаденского исследовательского центра IBM во главе с Джимом Спорером (Jim Spohrer), начали работать над созданием SSME в 2002 году [3]. Исследованиями в области сервисов занимаются все ведущие сервис - провайдеры, включая HP (и особенно Information Dynamics Lab в составе HP Labs [4]), Accenture и EDS. Главная предпосылка создания новой науки – увеличение доли услуг относительно доли промышленности и сельского хозяйства в экономике развитых стран. Тем не менее, до недавнего времени на рынке не существовало ни методик, ни аналитических пакетов, ни средств планирования, предназначенных для провайдеров услуг. Недостаточная изученность услуг стала очевидна, когда провайдеры услуг выросли, расширили прейскурант и стали работать с другими компаниями, которые, в свою очередь, могли перепродавать полученные сервисы еще кому-то. Можно попытаться искусственно наложить модель сервисной компании на изученную и известную производственную модель: предположив, что компания, оказывающая услуги, является производителем некоторой пользы, а ее трудовые резервы, соответственно, являются производственными линиями. Но существуют три важных различия услуг и продуктов:

Основа создания услуг – человеческие ресурсы, которые более подвержены внешним влияниям.
Сервис - это процесс, протяженный по времени, тогда как отношения производителя и покупателя, по большому счету, заканчиваются в момент отгрузки.
Поставщики и клиенты совместно создают ценности [17].

Основные практические приложения SSME:

Cближение мира бизнеса и мира технологий ("совместная эволюция", co-evolution). В рамках концепции совместной эволюции новые технические возможности провоцируют появление новых бизнес - процессов, новые технологии появляются ответ на четко выраженные потребности бизнеса.
Сведение похожих сервисов к одной базовой модели, которая будет использоваться в качестве основы.

В рамках выполнения дипломного проекта изучается поведение провайдеров услуг – в данном случае, в этом качестве выступают операторы связи. Рассматривается случай перепродажи полученных услуг: анализируется работа присоединенных операторов связи, каждый из которых имеет договор с Оператором-Владельцем (основной оператор, работающий на данной территории). Одна из главных причин такого анализа – необходимость поиска случаев недобросовестного выполнения договоров и мошенничества, в результате которых Оператор-Владелец терпит убытки.

На рис.2 представлена краткая схема работы оператора связи. В коммутаторе формируются CDR (call data record) - это группа записей, содержащая информацию об одном или нескольких звонках. Информация о звонках с коммутаторов идет на так называемую платформу сопряжения, служащую для переработки информации в удобочитаемый для биллинговой системы вид. В биллинговой системе звонки тарифицируются.

Платформа

сопряжения

Биллинг

Абоненты

Коммутаторы

Рис. 2 Схема работы оператора связи

Потери доходов могут возникать вследствие различных причин:

на стыке различных частей информационной системы оператора:
1. потери информации во время перехода от коммутационного оборудования к платформе сопряжения;
2. потери информации во время перехода от платформы сопряжения к биллинговой системе;
внутри одной из частей информационной системы:
1. ошибки тарификации;
2. отсутствие механизма проверки тарифных планов;
3. потери в механизме взаиморасчетов с операторами и поставщиками контента;

в результате мошенничества:
1. техническое мошенничество (копирование сим-карты, несанкционированное подключение к сети, перепрограммирование украденных сотовых телефонов);
2. контрактное мошенничество (указание неверных данных при заключении контракта, использование услуг в кредит с намерением не оплачивать их);
3. мошенничество со стороны присоединенных операторов;
4. внутреннее мошенничество (обеспечивается сотрудниками оператора связи).

При выполнении нашей работы, нас наиболее интересуют потери в механизме взаиморасчетов с операторами и поставщиками контента и мошенничество со стороны присоединенных операторов [12].

Общепринятое название для обширных программных комплексов, которые, на основании обработки информации от всех элементов инфраструктуры оператора, выдают предупреждения об утечках доходов – системы гарантирования доходов. Определение, данное участниками TMForum: “Гарантирование доходов – это совокупность действий, направленных на повышение качества данных и улучшение бизнес - процессов, с целью увеличения доходов, прибыли и потоков денежных средств, при неизменном уровне спроса” (“Data quality and process improvement that improves profits, revenues and cash flows without influencing demand”) [5], [13].

Таким образом, задачу, решаемую в рамках выполнения дипломного проекта, можно отнести к задаче гарантирования доходов. Но и сам процесс гарантирования доходов, наравне с процессом оказания услуг связи, также может являться предметом изучения науки об услугах. Как правило, услугу поиска утечек доходов и мошенничества абонентов оказывают оператором связи крупные системные интеграторы, используя либо программные комплексы собственной разработки (IBS, HP), либо внедряя решения третьих фирм. Подробнее о существующих на рынке решениях смотрите в пункте 1.4 дипломной работы. Но любая система гарантирования доходов – не решение проблемы утечки доходов, а инструмент для ее решения. Окончательное решение о том, является ли данное аномальное поведение оператора или абонента мошенничеством или нет, принимает эксперт, основываясь на опыте и знаниях о предметной области. Тут выполняется третье основное различие между продуктами и услугами: поставщик решения и клиент работают вместе для достижения общей цели – уменьшения потерь доходов. Разработанная в ходе данной работы методика анализа операторов также позволяет указать на возможное мошенничество, но окончательный вывод невозможен без привлечения фонового знания.

следующая страница >>