[發明專利]業務風險評估方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010469001.6
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN113743692A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 秦鵬飛;彭利榮;匡榮杰
• 申請（專利權）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: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧

本申請涉及一種物流業務中業務風險評估方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取物流業務中業務風險評估請求；提取業務風險評估請求攜帶的請求方身份信息；查找請求方身份信息對應的征信數據以及物流業務數據；將征信數據以及物流業務數據輸入預設風險評估模型，獲取業務風險評估結果。本申請基于歷史物流寄件數據構建的申請評分卡模型獲取物流寄件數據變量，而后融合物流業務數據變量來構建征信評分卡模型，而后基于征信評分卡模型以及物流業務中業務風險評估請求的請求方身份信息對應的征信數據以及物流業務數據，對業務風險評估請求進行相應的評估，可以有效提高風險評估的準確性。

技術領域1

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種物流業務中業務風險評估方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著網絡技術與大數據技術的發展，出現了個人信用評分技術。個人信用評分是指信用評估機構利用信用評分卡模型對消費者個人信用信息進行量化分析，以分值形式表述。個人信用評分通過使用科學嚴謹的分析方法，綜合考察影響個人及其家庭的內在和外在的主客觀環境，可以對其履行各種經濟承諾的能力進行全面的判斷和評估。

目前，對于物流行業相關申請人的個人信用風險評估，一般通過單純依靠申請人的征信數據獲得其相應的風險評估結果。

然而單純依靠征信數據來進行申請的話，容易導致風險評估的結果出現較大誤差。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高風險評估準確率的物流業務中業務風險評估方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種物流業務中業務風險評估方法，所述方法包括：

獲取物流業務中業務風險評估請求；

提取所述業務風險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的征信數據以及物流業務數據；

將所述征信數據以及所述物流業務數據輸入預設風險評估模型，獲取業務風險評估結果；

其中，所述預設風險評估模型為基于物流業務數據變量以及征信數據構建的征信評分卡模型，所述物流業務數據變量基于歷史物流寄件數據構建的申請評分卡模型對應的信息價值獲取。

在其中一個實施例中，所述將所述征信數據以及所述物流業務數據輸入預設風險評估模型，獲取業務風險評估結果之前，還包括：

獲取歷史征信數據以及與所述歷史征信數據對應的歷史物流寄件數據；

根據所述歷史物流寄件數據建立物流評分卡模型，將所述物流評分卡模型的輸出結果作為可用物流變量；

根據所述可用物流變量與所述歷史征信數據獲取模型訓練數據；

根據所述模型訓練數據對初始申請評分卡模型進行訓練，獲取預設風險評估模型。

在其中一個實施例中，所述獲取歷史征信數據以及與所述歷史征信數據對應的歷史物流寄件數據包括：

獲取原始征信數據以及預設逾期標準；

根據所述預設逾期標準對所述原始征信數據進行過濾處理，獲取歷史征信數據；

獲取所述歷史征信數據對應的歷史物流寄件數據。

在其中一個實施例中，所述根據所述歷史物流寄件數據建立物流評分卡模型，將所述物流評分卡模型的輸出結果作為可用物流變量包括：

根據所述歷史物流寄件數據中的變量數據建立各物流評分卡模型；