[发明专利]网约车驾驶员信用评分方法、信用评分系统及计算机装置

权利要求书

1.一种网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，包括：

在预设周期内采集网约车驾驶员的数据，获取多个数据特征值；

对所述多个数据特征值进行证据权重(WOE)转换，按照评分模型计算所述多个数据特征值的评分概率值；

根据所述评分概率值，获取所述网约车驾驶员的信用评分分值。

2.根据权利要求1所述的网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，所述获取所述网约车驾驶员的信用评分分值之后，还包括：

根据所述网约车驾驶员的信用评分分值划分网约车驾驶员信用等级；

依据所述网约车驾驶员信用等级进行业务应用的处理。

3.根据权利要求1所述的网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，所述在所述预设周期内采集所述网约车驾驶员的数据，获取所述多个数据特征值的步骤，具体包括：

在所述预设周期内采集所述网约车驾驶员的数据，获取底层指标，其中所述底层指标包括基础指标及业务指标；

当所述底层指标为所述基础指标时，将所述基础指标作为所述数据特征值；

当所述底层指标为所述业务指标时，根据所述业务指标计算所述数据特征值。

4.根据权利要求3所述的网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，

所述基础指标包括网约车驾驶员身份特征、入职时长、车辆信息；

所述业务指标包括接单数、收入、服务等级、投诉率、取消单占比。

5.根据权利要求1所述的网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，对所述多个数据特征值进行证据权重转换，按照所述评分模型计算所述多个数据特征值的评分概率值的步骤，具体包括：

通过证据权重公式获取多个证据权重值，将所述多个证据权重值作为转换后的所述多个数据特征值；

根据转换后的所述多个数据特征值，按照所述评分模型计算所述评分概率值；

所述证据权重公式为

所述评分模型为

其中，将所述多个数据特征值划分为N个区间，WOE_i为第i个区间的证据权重值，G_i为第i个区间中信用良好用户的个数，G为所有区间中信用良好用户的个数，B_i为第i个区间中失信用户的个数，B为所有区间中失信用户的个数，P为所述多个数据特征值的评分概率值，X_woe为转换后的所述多个数据特征值，α和β为系数，i为小于N的正整数且i<N。

6.根据权利要求5所述的网约车驾驶员信用评分方法，其特征在于，所述根据所述评分概率值，获取所述网约车驾驶员的信用评分分值的步骤，具体包括：

根据所述评分概率值，按照评分公式计算所述网约车驾驶员的信用评分分值；

所述评分公式为

S＝600+300×P，

其中，S为所述网约车驾驶员的信用评分分值。

7.一种网约车驾驶员信用评分系统，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于在预设周期内采集网约车驾驶员的数据，获取多个数据特征值；

第一计算单元，用于对所述多个数据特征值进行证据权重(WOE)转换，按照评分模型计算所述多个数据特征值的评分概率值；

第二计算单元，用于根据所述评分概率值，计算所述网约车驾驶员的信用评分分值。

8.根据权利要求7所述的网约车驾驶员信用评分系统，其特征在于，还包括：

划分单元，用于根据所述网约车驾驶员的信用评分分值划分网约车驾驶员信用等级；以及依据所述网约车驾驶员信用等级进行业务应用的处理。