一种基于机器学习的电信业务风险控制系统及方法

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的电信业务风险控制系统及方法，该系统包括：数据采集模块、第一确定模块、第二确定模块、第一判定模块、第二判定模块以及调整模块。本发明通过实时采集和智能分析多项关键数据，能够及时识别潜在异常账户并进行精确判定，通过动态调整流量波动阈值和基于机器学习模型的二次判定，不仅提高了系统对不同账户行为变化的敏感度，还有效减少因人为设定过于固定的阈值导致的误判或漏判，此外，根据异常账户数量和行为特点进行智能调整，显著提升了电信运营商对账户风险的应对能力，有效解决了由于依赖静态的运营数据和判断规则导致在应对动态业务场景时响应速度低的问题。