[发明专利]一种风险评估方法和系统有效
申请号: | 201910130317.X | 申请日: | 2019-02-21 |
公开(公告)号: | CN110782111B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 何冠乔;张威;张佳林 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
主分类号: | G06Q10/0635 | 分类号: | G06Q10/0635;G06Q30/0601;G06Q30/0645 |
代理公司: | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人: | 袁春晓 |
地址: | 100193 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 风险 评估 方法 系统 | ||
1.一种风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取订单执行过程中的实时状态数据,所述订单为网约车订单,所述订单执行过程为从所述订单生成到所述订单关闭的过程;
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,所述异常停留行为包括停留时间和/或停留位置异常;
至少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,确定所述订单的服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度,其中,所述停留位置的相关信息包括停留位置环境信息、停留位置车流量信息、停留位置停留频率信息和停留位置发单密度信息。
2.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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。
3.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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。
4.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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。
5.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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,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,确定所述订单的服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度包括:
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服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度。
6.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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,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,确定所述订单的服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度包括:
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,确定所述订单的服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度。
7.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,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。
8.如权利要求1所述的风险评估方法,其特征在于,所述方法还包括: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。
9.一种风险评估系统,其特征在于,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,所述订单为网约车订单,所述订单执行过程为从所述订单生成到所述订单关闭的过程;
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,所述异常停留行为包括停留时间和/或停留位置异常;
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,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,确定所述订单的服务提供方与服务请求方发生纠纷的风险度,其中,所述停留位置的相关信息包括停留位置环境信息、停留位置车流量信息、停留位置停留频率信息和停留位置发单密度信息。
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