CN110443495A - 基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置 - Google Patents

基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置。该方法包括确定采集对象，获取原始数据；基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。本申请解决了缺少检查运单合规性的方法的技术问题。通过本申请能够更合理、更准确的反应运单的合规性。此外，本申请的数据源全面、准确且基于行业，业务依赖性强、可反复迭代。

Description

基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置
技术领域
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置。
背景技术
物流行业正在被信息化***改变着，从传统的仓库实地配载、跟车、人工监控在途，慢慢的变化为客户在办公室，用电脑、手机，就可以看到自己货物、车辆的在途情况。
缺点在于：随着信息化程度的提高，也让有些不良行为慢慢有了可乘之机，无法判别一次运输、一次配送是真实发生的。进一步，原始数据采集比较繁琐，如何做到在不影响运输的情况下，采集更全面、更准确的数据比较困难，所以数据采集会对业务产生一定程度的影响。
针对相关技术中缺少检查运单合规性的方法的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置，以解决缺少检查运单合规性的方法的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种种基于数据建模的检查运单合规的方法。
根据本申请的基于数据建模的检查运单合规的方法包括：确定采集对象，获取原始数据；基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
进一步地，确定采集对象，获取原始数据包括：
作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
进一步地，基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置包括：
根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
进一步地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
进一步地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
进一步地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于数据建模的检查运单合规的装置。
根据本申请的基于数据建模的检查运单合规的装置包括：数据获取模块，用于确定采集对象，获取原始数据；配置模块，用于基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；建模模块，用于根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
进一步地，所述数据获取模块，用于
作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
进一步地，所述配置模块，用于
根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
进一步地，所述建模模块，用于
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
在本申请实施例中基于数据建模的检查运单合规的方法以及装置，采用确定采集对象，获取原始数据的方式，通过基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置，达到了根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分的目的，从而实现了更合理、更准确的反应运单的合规性的技术效果，进而解决了缺少检查运单合规性的方法的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请第一实施例的基于数据建模的检查运单合规的方法流程示意图；
图2是根据本申请第二实施例的基于数据建模的检查运单合规的方法流程示意图；
图3是根据本申请第三实施例的基于数据建模的检查运单合规的方法流程示意图；
图4是根据本申请第一实施例的基于数据建模的检查运单合规的装置结构示意图；
图5是根据本申请实施例的基于数据建模的检查运单合规的方法的架构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
如图1所示，该方法包括如下的步骤S100至步骤S102：
步骤S100，确定采集对象，获取原始数据；
步骤S101，基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；
步骤S102，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
具体地，通过确定采集对象，获取原始数据，梳理原始数据元素。然后基于业务场景，对采集到的原始数据进行处理。在进行大数据建模时结合行业情况得到数据建模，搭建合规风控体系，通过加权计算，给出每次配送的合规风险评分。
优选地，合规风控体系包括加权计算：车辆风险评分*权重+司机风险评分+权重+配送过程评分*权重。
根据数据建模结果，生成合规标签，反馈到服务***中。根据合规风险评分，会反馈到服务***中，并且能够对于合规风险评分异常的配送，进行提醒，支持用户通过***进行警告、终止配送，甚至向确定违规司机索赔等操作。
从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：
采用确定采集对象，获取原始数据的方式，通过基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置，达到了根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分的目的，从而实现了更合理、更准确的反应运单的合规性的技术效果，进而解决了缺少检查运单合规性的方法的技术问题。
根据本申请实施例，优选地，如图2所示，确定采集对象，获取原始数据包括：
步骤S200，作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
步骤S201，作作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
步骤S202，作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
步骤S203，作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
具体地，车辆数据--用户上传运单时，需要把运单关联的车辆信息(包括车牌号、行驶证、车辆照片等)上传到***中。
司机数据--用户上传运单时，需要把运单关联的司机信息(包括身份证照和驾驶证照等)上传到***中。
货物数据--用户在创建运单时，需要把货物信息描述清楚。
运输过程--出发、到达地点；出发、到达时间；出发、到达油量等，需要司机在运输过程中录入到***中。
根据本申请实施例，优选地，如图3所示，基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置包括：
步骤S300，根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
步骤S301，根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
步骤S302，根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
具体地，基于业务场景，对采集到的原始数据，进行处理。
分析车辆信息是否有效--行驶证资质等；
分析司机信息是否有效--司机准驾资质是否合理；
运输过程数据是否合理--计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
具体地，合规风控体系能够给基于运单轨迹出每次运单配送的合规风险评分。运单轨迹可以进行分级定义，轨迹准确性是指运单从装货地到卸货地的车辆轨迹。
比如，获取轨迹的起点和终点与运单卸货地点都一致属于低风险等级。
又比如，获取轨迹的起点和装货地一致，轨迹终点和卸货地不一致属于偏中风险等级。
又比如，能够拿到轨迹，但是和运单的装货地和卸货地完全不一致属于偏高风险等级。
在一些实施例中，在起点，计算轨迹可以获取实际经纬度和目标经纬度之间的直线距离。在终点，计算获取的实际经纬度和目标经纬度之间的直线距离。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
吨公里费用是指1吨货物运送1公里的距离，通常用来计算运输费。
具体地，合规风控体系能够基于运单运费给出每次运单配送的合规风险评分。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
车速合理性是指根据运单历程和装卸货时间，计算配送的平均车速。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本申请实施例，还提供了一种用于实施上述方法的基于数据建模的检查运单合规的装置，如图4所示，该装置包括：数据获取模块100，用于确定采集对象，获取原始数据；配置模块200，用于基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；建模模块300，用于根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
具体地，通过确定采集对象，获取原始数据，梳理原始数据元素。然后基于业务场景，对采集到的原始数据进行处理。在进行大数据建模时结合行业情况得到数据建模，搭建合规风控体系，通过加权计算，给出每次配送的合规风险评分。
根据数据建模结果，生成合规标签，反馈到服务***中。根据合规风险评分，会反馈到服务***中，并且能够对于合规风险评分异常的配送，进行提醒，支持用户通过***进行警告、终止配送，甚至向确定违规司机索赔等操作。
根据本申请实施例，优选地，所述数据获取模块100，用于
作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
根据本申请实施例，优选地，所述配置模块200，用于
根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
具体地，基于业务场景，对采集到的原始数据，进行处理。
分析车辆信息是否有效--行驶证资质等；
分析司机信息是否有效--司机准驾资质是否合理；
运输过程数据是否合理--计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
根据本申请实施例，优选地，所述建模模块300，用于
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
具体地，合规风控体系能够给基于运单轨迹出每次运单配送的合规风险评分。运单轨迹可以进行分级定义，轨迹准确性是指运单从装货地到卸货地的车辆轨迹。
比如，获取轨迹的起点和终点与运单卸货地点都一致属于低风险等级。
又比如，获取轨迹的起点和装货地一致，轨迹终点和卸货地不一致属于偏中风险等级。
又比如，能够拿到轨迹，但是和运单的装货地和卸货地完全不一致属于偏高风险等级。
在一些实施例中，在起点，计算轨迹可以获取实际经纬度和目标经纬度之间的直线距离。在终点，计算获取的实际经纬度和目标经纬度之间的直线距离。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
吨公里费用是指1吨货物运送1公里的距离，通常用来计算运输费。
具体地，合规风控体系能够基于运单运费给出每次运单配送的合规风险评分。
根据本申请实施例，优选地，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
车速合理性是指根据运单历程和装卸货时间，计算配送的平均车速。
如图5所示，是本申请的实现原理示意图。
在原始数据中包括：PC端、移动设备、或者其他终端。
初步计算包括：里程初步计算、时间初步计算、车速初步计算、油耗初步计算。
数据建模包括：风险等级、多维度建模、运单风险评分。
风险等级包括R0-R3，对应低中高级。
多维度建模包括：证照数据、资质数据、车辆数据；身份信息数据、驾驶资质数据、司机数据；时间数据、里程数据、轨迹数据、油耗数据、配送过程数据。
运单风险评分包括：加权计算：车辆风险评分*权重+司机风险评分+权重+配送过程评分*权重。
服务***体现包括：警告、处理/止损、索赔。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，包括：
确定采集对象，获取原始数据；
基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；
根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
2.根据权利要求1所述的基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，确定采集对象，获取原始数据包括：
作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
3.根据权利要求1所述的基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置包括：
根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
4.根据权利要求1所述的基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
5.根据权利要求1所述的基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
6.根据权利要求1所述的基于数据建模的检查运单合规的方法，其特征在于，根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分包括：
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
7.一种基于数据建模的检查运单合规的装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于确定采集对象，获取原始数据；
配置模块，用于基于业务场景对采集到的原始数据，进行预设运单合规规则配置；
建模模块，用于根据所述原始数据和所述合规规则配置结果进行数据建模，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
8.根据权利要求7所述的基于数据建模的检查运单合规的装置，其特征在于，所述数据获取模块，用于
作为获取原始数据的车辆数据在用户上传运单时，需要将运单关联的车辆信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的司机数据在用户上传运单时，将运单关联的司机信息上传到服务平台中；
作为获取原始数据的货物数据在用户在创建运单时，将货物信息进行清楚描述；
作为获取原始数据的运输过程在出发、到达地点时，将至少包括出发、到达时间；出发、到达油量的信息在运输过程中录入到服务平台中。
9.根据权利要求7所述的基于数据建模的检查运单合规的装置，其特征在于，所述配置模块，用于
根据预设运单合规规则分析车辆信息是否有效，判断是否具有行驶证资质；
根据预设运单合规规则分析司机信息是否有效，判断司机准驾资质是否合理；
根据预设运单合规规则运输过程数据是否合理，计算配送用时、计算配送里程和相应油耗。
10.根据权利要求7所述的基于数据建模的检查运单合规的装置，其特征在于，所述建模模块，用于
基于运单轨迹，确定轨迹准确性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单运费，确定吨公里费用，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分；
基于运单车速合理性，确定车速合理性，得到合规风控体系，并给出每次运单配送的合规风险评分。
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