【技术实现步骤摘要】
物流风控模型的构建方法、计算机设备和存储介质
本专利技术属于计算机
，特别涉及物流风控模型的构建方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在国家大力发展供应链金融的背景下，在应用及其广泛深入的物流行业，如何制定基本准入策略，并深度挖掘物流大数据，基于承运商的GPS行驶数据、ETC等数据，搭建风控算法模型，防范承运商的信贷申请风险并输出匹配其还款能力的申请额度，制定核额规则，是当前物流客户风控方案中的重要问题。在风控模型建立的过程中，由于企业的规模及贷款环节的不同，需要在不同的条件下建立不同方向的模型用于风险管控。同时，风控算法模型的细分也是提升模型区分力和显著性的有效方法。因此，需要针对行业场景运用提供可有效解释的风控算法模型。目前，针对风控行业的客户风险评分问题，主要采用以传统的逻辑回归为核心的算法，以兼顾算法的有效性和可解释性。具体地，客户评分的实现主要是先通过逻辑回归对用户的好坏概率进行预测，再将概率映射成合乎业务场景的评分。逻辑回归算法主要将线性回归的结果通过sigmoid函数映射到0到1之间，映...
【技术保护点】
1.物流风控模型的构建方法，其中，所述构建方法包括以下步骤：/nS100、提供客户指标数据并通过SQL语句对其进行衍生处理，得到衍生后的指标数据，其中，所述指标数据包括自有车辆数据、GPS记录行驶里程指标数据和ETC消费金额指标数据；/nS200、对衍生后的指标数据进行清洗，得到清洗后的指标数据，其包括：/nS201、对衍生后的指标数据进行变量降维，以排除变量缺失率大于90％的数据以及集中度大于90％的数据，得到变量降维的指标数据；/nS202、对变量降维的指标数据进行变量转化，得到二分类的指标数据；/nS203、采用preProcess函数对二分类的指标数据进行缺失值填充...
【技术特征摘要】
1.物流风控模型的构建方法，其中，所述构建方法包括以下步骤：
S100、提供客户指标数据并通过SQL语句对其进行衍生处理，得到衍生后的指标数据，其中，所述指标数据包括自有车辆数据、GPS记录行驶里程指标数据和ETC消费金额指标数据；
S200、对衍生后的指标数据进行清洗，得到清洗后的指标数据，其包括：
S201、对衍生后的指标数据进行变量降维，以排除变量缺失率大于90％的数据以及集中度大于90％的数据，得到变量降维的指标数据；
S202、对变量降维的指标数据进行变量转化，得到二分类的指标数据；
S203、采用preProcess函数对二分类的指标数据进行缺失值填充；
S300、对清洗后的指标数据进行筛选，得到筛选后的指标数据，其包括：
S301、采用XGboost对清洗后的指标数据进行预筛选，得到预筛选后的指标数据；
S302、计算预筛选后的指标数据的IV值，去除指标数据之间相关性大于70％且指标数据和应变量之间的相关性大于80％的数据；
S400、将筛选后的指标数据分割为建模集和测试集；
S500、基于建模集，采用逻辑回归算法、神经网络或者XGboost构建和训练二分类模型，得到训练好的二分类模型；
S600、基于测试集，对训练好的二分类模型进行检验。
2.根据权利要求1所述的构建方法，其中，所述自有车辆数据包括承运商自有车辆数、有GPS数据的车辆数、过去三个月月均GPS里程≥500公里的车辆数和有ETC数据的车辆数；
优选地，所述GPS记录行驶里程指标数据包括过去一个月车辆的总行驶里程、过去两个月车辆的总行驶里程、过去一个月车辆的总行驶时间、过去两个月车辆的总行驶时间、过去一个月月均行驶速度和过去两个月月均行驶速度；
优选地，所述ETC消费金额指标数据包括过去一个月总ETC消费金额、过去两个月总ETC消费金额、过去一个月月均车辆平均ETC消费金额和过去二个月月均车辆平均ETC消费金额。
3.根据权利要求1或2所述的构建方法，其中，步骤S200还包括：
S204、在对衍...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋僖，
申请(专利权)人：开鑫金服南京信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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