[發(fā)明專利]業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010469001.6
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN113743692A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 秦鵬飛;彭利榮;匡榮杰
• 申請（專利權(quán)）人: 順豐恒通支付有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/08;G06Q30/06;G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧

1.一種物流業(yè)務(wù)中業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估方法，所述方法包括：

獲取物流業(yè)務(wù)中業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估請求；

提取所述業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估請求攜帶的請求方身份信息；

查找所述請求方身份信息對應(yīng)的征信數(shù)據(jù)以及物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

將所述征信數(shù)據(jù)以及所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型，獲取業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果；

其中，所述預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型為基于物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變量以及征信數(shù)據(jù)構(gòu)建的征信評分卡模型，所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變量基于歷史物流寄件數(shù)據(jù)構(gòu)建的申請?jiān)u分卡模型對應(yīng)的信息價(jià)值獲取。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述征信數(shù)據(jù)以及所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型，獲取業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果之前，還包括：

獲取歷史征信數(shù)據(jù)以及與所述歷史征信數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史物流寄件數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述歷史物流寄件數(shù)據(jù)建立物流評分卡模型，將所述物流評分卡模型的輸出結(jié)果作為可用物流變量；

根據(jù)所述可用物流變量與所述歷史征信數(shù)據(jù)獲取模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對初始申請?jiān)u分卡模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取歷史征信數(shù)據(jù)以及與所述歷史征信數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史物流寄件數(shù)據(jù)包括：

獲取原始征信數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)逾期標(biāo)準(zhǔn)；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)逾期標(biāo)準(zhǔn)對所述原始征信數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理，獲取歷史征信數(shù)據(jù)；

獲取所述歷史征信數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史物流寄件數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歷史物流寄件數(shù)據(jù)建立物流評分卡模型，將所述物流評分卡模型的輸出結(jié)果作為可用物流變量包括：

根據(jù)所述歷史物流寄件數(shù)據(jù)中的變量數(shù)據(jù)建立各物流評分卡模型；

獲取所述各物流評分卡模型的輸出結(jié)果對應(yīng)的信息價(jià)值，所述信息價(jià)值基于所述輸出結(jié)果對應(yīng)物流評分卡模型的逾期比例數(shù)據(jù)獲取，所述逾期比例數(shù)據(jù)為所述物流評分卡模型的輸入歷史物流寄件數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史征信數(shù)據(jù)中的逾期數(shù)據(jù)占總逾期數(shù)據(jù)的比例，以及未逾期數(shù)據(jù)占總逾期數(shù)據(jù)的比例；

將所述信息價(jià)值在預(yù)設(shè)價(jià)值區(qū)間內(nèi)的輸出結(jié)果作為可用物流變量。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始申請?jiān)u分卡模型包括邏輯回歸模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述征信數(shù)據(jù)以及所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型，獲取業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果之后，還包括；

根據(jù)所述業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果生成業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告；

反饋所述業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告。

7.一種物流業(yè)務(wù)中業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估裝置，其特征在于，所述方法包括：

請求獲取模塊，用于獲取物流業(yè)務(wù)中業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估請求；

身份信息查找模塊，用于提取所述業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估請求攜帶的請求方身份信息；

數(shù)據(jù)查找模塊，用于查找所述請求方身份信息對應(yīng)的征信數(shù)據(jù)以及物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

風(fēng)險(xiǎn)評估模塊，用于將所述征信數(shù)據(jù)以及所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型，獲取業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果；

其中，所述預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型為基于物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變量以及征信數(shù)據(jù)構(gòu)建的征信評分卡模型，所述物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變量基于歷史物流寄件數(shù)據(jù)構(gòu)建的申請?jiān)u分卡模型對應(yīng)的信息價(jià)值獲取。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括模型構(gòu)建模塊，用于：

獲取歷史征信數(shù)據(jù)以及與所述歷史征信數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史物流寄件數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述歷史物流寄件數(shù)據(jù)建立物流評分卡模型；

根據(jù)所述歷史物流寄件數(shù)據(jù)建立物流評分卡模型，將所述物流評分卡模型的輸出結(jié)果作為可用物流變量；

根據(jù)所述可用物流變量與所述歷史征信數(shù)據(jù)獲取模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對初始申請?jiān)u分卡模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型。