[发明专利]业务风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种物流业务中业务风险评估方法，所述方法包括：

获取物流业务中业务风险评估请求；

提取所述业务风险评估请求携带的请求方身份信息；

查找所述请求方身份信息对应的征信数据以及物流业务数据；

将所述征信数据以及所述物流业务数据输入预设风险评估模型，获取业务风险评估结果；

其中，所述预设风险评估模型为基于物流业务数据变量以及征信数据构建的征信评分卡模型，所述物流业务数据变量基于历史物流寄件数据构建的申请评分卡模型对应的信息价值获取。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述征信数据以及所述物流业务数据输入预设风险评估模型，获取业务风险评估结果之前，还包括：

获取历史征信数据以及与所述历史征信数据对应的历史物流寄件数据；

根据所述历史物流寄件数据建立物流评分卡模型，将所述物流评分卡模型的输出结果作为可用物流变量；

根据所述可用物流变量与所述历史征信数据获取模型训练数据；

根据所述模型训练数据对初始申请评分卡模型进行训练，获取预设风险评估模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取历史征信数据以及与所述历史征信数据对应的历史物流寄件数据包括：

获取原始征信数据以及预设逾期标准；

根据所述预设逾期标准对所述原始征信数据进行过滤处理，获取历史征信数据；

获取所述历史征信数据对应的历史物流寄件数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史物流寄件数据建立物流评分卡模型，将所述物流评分卡模型的输出结果作为可用物流变量包括：

根据所述历史物流寄件数据中的变量数据建立各物流评分卡模型；

获取所述各物流评分卡模型的输出结果对应的信息价值，所述信息价值基于所述输出结果对应物流评分卡模型的逾期比例数据获取，所述逾期比例数据为所述物流评分卡模型的输入历史物流寄件数据对应的历史征信数据中的逾期数据占总逾期数据的比例，以及未逾期数据占总逾期数据的比例；

将所述信息价值在预设价值区间内的输出结果作为可用物流变量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始申请评分卡模型包括逻辑回归模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述征信数据以及所述物流业务数据输入预设风险评估模型，获取业务风险评估结果之后，还包括；

根据所述业务风险评估结果生成业务风险评估报告；

反馈所述业务风险评估报告。

7.一种物流业务中业务风险评估装置，其特征在于，所述方法包括：

请求获取模块，用于获取物流业务中业务风险评估请求；

身份信息查找模块，用于提取所述业务风险评估请求携带的请求方身份信息；

数据查找模块，用于查找所述请求方身份信息对应的征信数据以及物流业务数据；

风险评估模块，用于将所述征信数据以及所述物流业务数据输入预设风险评估模型，获取业务风险评估结果；

其中，所述预设风险评估模型为基于物流业务数据变量以及征信数据构建的征信评分卡模型，所述物流业务数据变量基于历史物流寄件数据构建的申请评分卡模型对应的信息价值获取。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括模型构建模块，用于：

获取历史征信数据以及与所述历史征信数据对应的历史物流寄件数据；

根据所述历史物流寄件数据建立物流评分卡模型；

根据所述历史物流寄件数据建立物流评分卡模型，将所述物流评分卡模型的输出结果作为可用物流变量；

根据所述可用物流变量与所述历史征信数据获取模型训练数据；

根据所述模型训练数据对初始申请评分卡模型进行训练，获取预设风险评估模型。