[发明专利]一种风险评估方法和系统

说明书

本申请实施例公开了一种风险评估方法和系统。所述风险评估方法包括：获取订单执行过程中的实时状态数据；基于所述订单执行过程中的实时状态数据，识别所述订单的参与方在订单执行过程中的异常停留行为；至少基于所述异常停留行为所处停留位置的相关信息，确定所述订单的风险度。本申请通过识别订单执行过程中的异常停留及其风险，可以及时发现危险情况，更好的保障用户的生命和财产安全。

技术领域

本申请涉及安全出行领域，特别涉及一种基于订单执行过程中异常 停留行为的风险评估方法和系统。

背景技术

随着共享车辆(如网约车)的普及，用户(服务提供方或服务请求 方)的出行安全成为普遍关注的话题。用户出行时有时会发生异常停留情 况，如车辆故障、交通事故、司乘双方发生冲突等。为了保障用户的出行安 全，有必要及时识别出行程中的各类异常停留行为，并有效的采取相应的 风险应对措施。

发明内容

本申请实施例之一提供一种风险评估方法，所述方法包括：获取订 单执行过程中的实时状态数据；基于所述订单执行过程中的实时状态数据， 识别所述订单的参与方在订单执行过程中的异常停留行为；至少基于所述 异常停留行为所处停留位置的相关信息，确定所述订单的风险度。

在一些实施例中，所述订单执行过程中的实时状态数据包括以下中 的至少一个：订单执行过程中外部环境的实时状态数据、与所述订单相关 的定位数据、与所述订单相关的终端的状态数据、与所述订单相关的车辆 的状态数据。

在一些实施例中，所述基于所述订单执行过程中的实时状态数据， 识别所述订单的参与方在订单执行过程中的异常停留行为包括：基于所述 订单参与方的位置信息，确定所述订单参与方在第一位置的停留时间是否 大于第一阈值；响应于所述订单参与方在第一位置的停留时间大于第一阈 值，确定所述订单参与方在第一位置的停留为异常停留。

在一些实施例中，所述基于所述订单执行过程中的实时状态数据， 识别所述订单的参与方在订单执行过程中的异常停留行为包括：基于所述 订单执行过程中的实时状态数据，利用训练好的异常停留识别模型识别所 述订单的参与方在订单执行过程中的异常停留行为。

在一些实施例中，所述停留位置的相关信息包括以下中的至少一种： 停留位置环境信息、停留位置车流量信息、停留位置停留频率信息、停留 位置发单密度信息。

在一些实施例中，所述至少基于所述异常停留行为所处停留位置的 相关信息，确定所述订单的风险度包括：至少基于所述异常停留行为所处 停留位置的相关信息，利用训练好的异常停留风险度识别模型确定所述订 单的风险度。

在一些实施例中，所述至少基于所述异常停留行为所处停留位置的 相关信息，确定所述订单的风险度包括：基于所述异常停留行为所处停留 位置的相关信息，以及服务提供方、服务请求方和/或车辆在所述停留位置 的停留时间，确定所述订单的风险度。

在一些实施例中，所述至少基于所述异常停留行为所处停留位置的 相关信息，确定所述订单的风险度包括：基于所述异常停留行为所处停留 位置的相关信息，以及所述异常停留行为发生的时间段，确定所述订单的 风险度。

在一些实施例中，所述订单的风险度包括所述订单的风险类型和/或 风险等级。

在一些实施例中，所述风险评估方法还包括：根据所述订单的风险 度，对所述订单采取至少一种风险应对操作。

本申请实施例之一提供一种风险评估系统，所述系统包括数据获取 模块、异常停留行为识别模块和风险度确定模块；所述数据获取模块用于 获取订单执行过程中的实时状态数据；所述异常停留行为识别模块用于基 于所述订单执行过程中的实时状态数据，识别所述订单的参与方在订单执 行过程中的异常停留行为；所述风险度确定模块用于至少基于所述异常停 留行为所处停留位置的相关信息，确定所述订单的风险度。