[发明专利]业务风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种物流业务中业务风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取物流业务中业务风险评估请求；提取业务风险评估请求携带的请求方身份信息；查找请求方身份信息对应的征信数据以及物流业务数据；将征信数据以及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。本申请基于历史物流寄件数据构建的申请评分卡模型获取物流寄件数据变量，而后融合物流业务数据变量来构建征信评分卡模型，而后基于征信评分卡模型以及物流业务中业务风险评估请求的请求方身份信息对应的征信数据以及物流业务数据，对业务风险评估请求进行相应的评估，可以有效提高风险评估的准确性。

技术领域1

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种物流业务中业务风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着网络技术与大数据技术的发展，出现了个人信用评分技术。个人信用评分是指信用评估机构利用信用评分卡模型对消费者个人信用信息进行量化分析，以分值形式表述。个人信用评分通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，可以对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。

目前，对于物流行业相关申请人的个人信用风险评估，一般通过单纯依靠申请人的征信数据获得其相应的风险评估结果。

然而单纯依靠征信数据来进行申请的话，容易导致风险评估的结果出现较大误差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高风险评估准确率的物流业务中业务风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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；