CN110955866A - 跨境交易风险评估装置、方法及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种跨境交易风险评估方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取指定地区的海关历史通关数据；从海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标；利用预设权重赋值法确定每一评估指标的权重；基于该多个评估指标构建通关评分模型；基于通关评分模型得到每一历史通关用户及目标通关用户的通关评分；根据多个历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，其中每一评分区间对应一通关风险等级；根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级；及基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。本发明可对跨境交易风险进行量化评估，为跨境交易企业提供辅助决策。

Description

跨境交易风险评估装置、方法及可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种跨境交易风险评估装置、方法及计算机可读存储介质。
背景技术
随着跨境贸易的日益频繁，贸易企业在国际经济环境中面临着各种各样的跨境交易风险，这就要求贸易企业必须加强对外交易风险的有效评估与防范，进而提取采取有效管理措施最大程度地降低跨境交易风险对企业发展带来的负面影响。当跨境交易企业在与境外合作方签订跨境商品交易合同时，如何评估本次跨境交易风险，是亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种跨境交易风险评估装置、方法及计算机可读存储介质，可对跨境交易风险进行量化评估，为跨境交易企业提供辅助决策。
本发明一实施方式提供一种跨境交易风险评估方法，所述方法包括：
获取指定地区的海关历史通关数据，其中所述海关历史通关数据包括多个历史通关用户的通关数据，所述通关数据包括通关用户信息及通关货物信息；
基于预设评估规则从所述海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标；
利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重；
基于多个所述评估指标的数值及权重构建通关评分模型；
基于所述通关评分模型得到每一所述历史通关用户的通关评分；
根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，其中每一所述评分区间对应一通关风险等级；
将目标通关用户的通关数据输入至所述通关评分模型，得到所述目标通关用户的通关评分；
根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级；及
基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
优选地，所述利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重，包括：
根据预设的数据处理规则对多个所述评估指标中的目标评估指标的初始数值进行预处理，其中所述预处理为：取对数后再取负数；
对每一所述评估指标的初始数值进行标准化处理；及
利用熵权法对经过标准化处理的每一所述评估指标进行权重赋值，得到每一所述评估指标的权重。
优选地，所述根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，包括：
从多个所述历史通关用户的通关评分中提取一最小通关评分及一最大通关评分，及基于所述最小通关评分与所述最大通关评分构建一通关总评分区间；及
对所述通关总评分区间进行平均划分，得到多个所述评分区间。
优选地，所述根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，包括：
将多个所述历史通关用户的通关评分按照评分大小进行排序，得到一历史通关评分序列；及
根据所述评分区间的个数从所述历史通关评分序列中选取对应的分位数作为所述评分区间的临界评分；及
基于选取得到的多个临界评分得到多个所述评分区间。
优选地，所述方法还包括：
基于所述目标通关用户的通关数据得到本次通关货物的发出国及目的国；
获取历史交易该通关货物从所述发出国至所述目的国的历史物流数据，其中所述历史物流数据包括历史物流价格数据、历史物流延误数据及历史货物丢失数据；
基于所述历史物流数据构建物流风险等级的评估基准；及
基于所述物流风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级。
优选地，所述物流风险等级的评估基准包括物流价格风险等级的评估基准、物流延误风险等级的评估基准及货物丢失风险等级的评估基准，所述基于所述物流风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级包括：
基于所述物流价格风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流价格风险等级；
基于所述物流延误风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流延误风险等级；
基于所述货物丢失风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的货物丢失风险等级；及
对所述目标通关用户的本次通关货物的物流价格风险等级、物流延误风险等级及货物丢失风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的本次通关货物的物流风险等级。
优选地，所述方法还包括：
获取本次通关货物的付款期限；
获取一历史时间段内的结算双方所在地的货币兑换汇率的波动率，以构建汇率波动预测模型；
根据所述历史时间段内的所述货币兑换汇率的每月波动率设定多个汇率风险等级区间；
根据所述汇率波动预测模型预测所述付款期限的汇率波动率；及
根据多个所述汇率风险等级区间及所述付款期限的汇率波动率确定所述目标通关用户的本次通关货物的汇率风险等级。
优选地，所述基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级，包括：
对所述目标通关用户的通关风险等级、物流风险等级及汇率风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
本发明一实施方式提供一种跨境交易风险评估装置，所述装置包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述跨境交易风险评估方法的步骤。
本发明一实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，多条所述指令可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的跨境交易风险评估方法的步骤。
与现有技术相比，上述跨境交易风险评估装置、方法及计算机可读存储介质，可对跨境交易风险进行量化评估，为跨境交易企业提供辅助决策，降低交易损失。
附图说明
图1是本发明一实施方式的跨境交易风险评估装置的功能模块图。
图2是本发明一实施方式的跨境交易风险评估程序的功能模块图。
图3是本发明一实施方式的跨境交易风险等级的计算示意图。
图4是本发明一实施方式的跨境交易风险评估方法的流程图。
主要元件符号说明
Figure BDA0002295590960000041
Figure BDA0002295590960000051
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
进一步需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
请参阅图1，为本发明跨境交易风险评估装置较佳实施例的示意图。
跨境交易风险评估装置100可以包括存储器10、处理器20以及存储在所述存储器10中并可在所述处理器20上运行的跨境交易风险评估程序30。所述处理器20执行所述跨境交易风险评估程序30时实现跨境交易风险评估方法实施例中的步骤，例如图4所示的步骤S400～S416。或者，所述处理器20执行所述跨境交易风险评估程序30时实现图2中各模块的功能，例如模块101～108。
所述跨境交易风险评估程序30可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器10中，并由所述处理器20执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述跨境交易风险评估程序30在所述跨境交易风险评估装置100中的执行过程。例如，所述跨境交易风险评估程序30可以被分割成图2中的获取模块101、提取模块102、第一确定模块103、构建模块104、评分模块105、设定模块106、第二确定模块107及计算模块108。各模块具体功能参见下图2中各模块的功能。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅是跨境交易风险评估装置100的示例，并不构成对跨境交易风险评估装置100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述跨境交易风险评估装置100还可以包括通信模块、显示模块、总线等。
所称处理器20可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器20也可以是任何常规的处理器等，所述处理器20可以利用各种接口和总线连接跨境交易风险评估装置100的各个部分。
所述存储器10可用于存储所述跨境交易风险评估程序30和/或模块，所述处理器20通过运行或执行存储在所述存储器10内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器10内的数据，实现所述跨境交易风险评估装置100的各种功能。所述存储器10可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
图2为本发明跨境交易风险评估程序较佳实施例的功能模块图。
参阅图2所示，跨境交易风险评估程序30可以包括获取模块101、提取模块102、第一确定模块103、构建模块104、评分模块105、设定模块106、第二确定模块107及计算模块108。在一实施方式中，上述模块可以为存储于所述存储器10中且可被所述处理器20调用执行的可程序化软件指令。可以理解的是，在其他实施方式中，上述模块也可为固化于所述处理器20中的程序指令或固件(firmware)。
获取模块101用于获取指定地区的海关历史通关数据。
在一实施方式中，所述指定地区可以是本次跨境交易所涉及的货物的发出国或货物进入的目的国。所述海关历史通关数据包括多个历史通关用户的通关数据，所述通关数据可以包括通关用户信息及通关货物信息。所述通关用户信息可以包括通关用户的基本状况信息、通关用户的税收信息、通关用户的加工贸易信息及通关用户的外部评价信息等。所述通关货物信息可以包括货物基本状况信息、货物通关风险信息。
在一实施方式中，所述海关历史通关数据可以被预先存储在一数据库中，该数据库可以是由该指定地区的商业组织、公益组织或者政府部门所构建。所述获取模块101可以通过接入所述数据库来获取该指定地区的海关历史通关数据。
提取模块102用于基于预设评估规则从所述海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标。
在一实施方式中，所述预设评估规则可以根据实际评估需求进行设定与调整，所述预设评估规则可以定义有多个评估指标的名称。提取模块102可以基于所述预设评估规则从所述海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标。
举例而言，以所述通关用户为企业A为例，本次通关货物为货物B，多个评估指标如下表1所示：
表1
Figure BDA0002295590960000081
Figure BDA0002295590960000091
由上表1可知，提取模块102提取到的多个评估指标包括注册资金、资金到位率、所在国、经营时间、…、纳税信用等级、贷款资信等级、财会信用等级、外部违法违规次数。
第一确定模块103用于利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重。
在一实施方式中，所述预设权重赋值法可以根据实际需求进行选定，比如所述预设权重赋值法为熵权法，第一确定模块103可以先将每一评估指标的初始数值进行标准化，再计算每一评估指标的信息熵，最后根据每一评估指标的信息熵确定各指标的权重。所述初始数值是指评估指标的原始数值，比如进出口总值为1亿元，则初始数值为1亿。
举例而言，获取模块101获取n份海关历史通关数据，每份海关历史通关数据可以对应一历史通关用户，每份海关历史通关数据中可以提取出k个评估指标。第一确定模块103可以通过以下公式计算得到每一评估指标的信息熵
Figure BDA0002295590960000092
其中，
Figure BDA0002295590960000093
Figure BDA0002295590960000094
Yi,j为第i份通关数据中的第j个评估指标的数值，n＝0,1,2,...,n，j＝1,2,…,k；当计算得到每个评估指标的信息熵后，第一确定模块103可以通过以下公式计算得到每个评估指标应给予的权重Wj：Wj＝(1-Ej)/(k-∑Ej)。
在一实施方式中，为了使得评估指标的权重赋予更准确，第一确定模块103确定每一评估指标的权重的具体确定过程还可以是：第一确定模块103先根据预设的数据处理规则对多个所述评估指标中的目标评估指标的初始数值进行预处理，再对每一所述评估指标的初始数值进行标准化处理，最后利用熵权法对每一所述评估指标进行权重赋值，得到每一所述评估指标的权重。所述预设的数据处理规则可以根据评估指标的数值特性进行设定，比如预设的数据处理规则可以是：若评估指标的数值是属于越小越好(比如，违法违规数据)，则该评估指标需要进行预处理。所述预处理同样可以根据实际需求进行设定，比如所述预处理可以是：对评估指标的初始数值取负数，对评估指标的初始数值取对数后取负数。在本发明的其他实施方式中，也可以根据历史经验预先定义需要进行预处理的目标评估指标。
举例而言，第一确定模块103可以确定需要进行预处理的目标评估指标包括：涉案金额、涉案次数、业务量变动、报关差错率、查获率、查验率、补税金额、手册延期率、外部违法违规次数。
在一实施方式中，当多个目标评估指标完成预处理后，第一确定模块103可以采用归一化来实现对每一所述评估指标的初始数值进行标准化处理。可以理解的，当一评估指标的初始数值经过预处理，则标准化处理是指对经过预处理的初始数值进行标准化处理。
构建模块104用于基于多个所述评估指标的数值及权重构建通关评分模型。
在一实施方式中，所述评估指标的数值优选是指经过标准化处理的数值，当计算得到每一评估指标的权重后，构建模块104可以基于多个所述评估指标的数值及权重构建通关评分模型，即定义一个通关评分与评估指标的加权数值(评估指标的数值与权重的乘积)相关的计算模型，该计算模型的计算规则可以根据实际需求进行设定。比如所述通关评分模型的通关评分计算规则可以是将一通关用户的每一评估指标的加权数值进行相加。
评分模块105用于基于所述通关评分模型得到每一所述历史通关用户的通关评分。
在一实施方式中，当构建得到通关评分模型时，评分模块105可以基于所述通关评分模型得到每一所述历史通关用户的通关评分。具体地，评分模块105可以将一历史通关用户所对应的评估指标数值输入至所述通关评分模型，所述通关评分模型可以输出该历史通关用户的通关评分。
设定模块106用于根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间。
在一实施方式中，每一所述评分区间优选对应一通关风险等级。设定模块106可以从多个所述历史通关用户的通关评分中提取一最小通关评分及一最大通关评分，再基于所述最小通关评分与所述最大通关评分构建一通关总评分区间，最后对所述通关总评分区间进行平均划分，得到多个所述评分区间。比如，设定模块106设定4个评分区间A1～A4，评分区间A1对应第一通关风险等级，评分区间A2对应第二通关风险等级，评分区间A3对应第三通关风险等级，评分区间A4对应第四通关风险等级，历史通关用户的数量为100位，该100位通关用户中的最小通关评分为1，最大通关评分为100，则通关总评分区间为1～100，第一通关风险等级对应的评分区间可以设定为76～100，第二通关风险等级对应的评分区间可以设定为51～75，第三通关风险等级对应的评分区间可以设定为26～50，第四通关风险等级对应的评分区间可以设定为1～25。
在一实施方式中，设定模块106还可以将多个所述历史通关用户的通关评分按照评分大小进行排序，得到一历史通关评分序列，再根据所述评分区间的个数从所述历史通关评分序列中选取对应的分位数作为所述评分区间的临界评分，最后基于选取得到的多个临界评分得到多个所述评分区间。同样以四个评分区间及100位历史通关用户为例，设定模块106可以将100位历史通关用户的通关评分按照从小到大的顺序进行排序，再确定25％分位数、50％分位数、75％分位数为评分区间的分类线，第一通关风险等级对应的评分区间可以设定为：评分>75％分位数，第二通关风险等级对应的评分区间可以设定为：50％分位数<＝评分<＝75％分位数，第三通关风险等级对应的评分区间可以设定为：25％分位数<＝评分<＝50％分位数，第四通关风险等级对应的评分区间可以设定为：评分<25％分位数。
在一实施方式中，评分模块105还用于将目标通关用户的通关数据输入至所述通关评分模型，得到所述目标通关用户的通关评分。所述目标通关用户可以是指本次跨境交易的对手方企业。比如，可以从目标通关用户的通关数据中提取得到多个评估指标，然后将提取得到评估指标按上述方式(预处理与标准化)进行处理并输入至所述通关评分模型，得到所述目标通关用户的通关评分。
第二确定模块107用于根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级。
在一实施方式中，当通过所述通关评分模型得到所述目标通关用户的通关评分时，第二确定模块107可以根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级。即第二确定模块107可以判断目标通关用户的通关评分落入那个通关风险等级对应的评分区间，进而可以根据判断结果确定对应的通关风险等级。比如，第二确定模块107判定所述目标通关用户的通关评分落入“25％分位数<＝评分<＝50％分位数”的区间，则第二确定模块107可以确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级为第三通关风险等级。
计算模块108用于基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
在一实施方式中，由于跨境交易涉及到货物的发出国及货物的进入国，所述目标通关用户的通关风险等级可以包括发出国的通关风险等级和/或进入国的通关风险等级。计算模块108可以基于预设计算规则对所述目标通关用户的发出国的通关风险等级和/或进入国的通关风险等级进行运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。比如，若是基于预设计算规则对所述目标通关用户的发出国的通关风险等级及进入国的通关风险等级进行运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级，所述预设计算规则可以是求均值运算，或者赋予不同的权重系数进行运算。若是基于预设计算规则对所述目标通关用户的发出国的通关风险等级或进入国的通关风险等级进行运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级，所述预设计算规则可以是一预先定义的等级换算规则(如第一级的通关风险等级换算得到第二级的跨境交易风险等级)。
在一实施方式中，计算模块108还可以基于通关风险等级、物流风险等级、汇率风险等级中的一种或多种来得到跨境交易风险等级。比如，计算模块108可以对所述目标通关用户的通关风险等级、物流风险等级及汇率风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级，所述通关风险等级、所述物流风险等级及所述汇率风险等级的权重系数可以根据实际需求进行设定与调整。如图3所示，跨境交易风险评估程序30可以先计算得到通关风险等级、再计算得到物流风险等级，再计算得到汇率风险等级，最后对通关风险等级、物流风险等级及汇率风险等级进行加权运算得到跨境交易风险等级。
在一实施方式中，当得到跨境交易风险等级后，对于跨境交易风险在可接受的水平的，可以在跨境交易合同中进行有针对性的设计风险补偿条款或其他强制性履约条款。例如，根据海关通关风险的等级，按照不同等级在合同中约定不同等级的通关风险补偿金。
以下介绍本发明一实施方式中的跨境交易风险评估程序30如何计算所述目标通关用户的物流风险等级。
获取模块101还用于获取历史交易该通关货物从所述发出国至所述目的国的历史物流数据。
在一实施方式中，该通关货物可以预先指定了运输方式(陆运、海运、航空运)及物流公司。所述历史物流数据可以包括历史物流价格数据、历史物流延误数据及历史货物丢失数据。所述历史物流价格数据可以包括本公司(所述目标通关用户的交易者)关于该类型通关货物在同一发货地和目的地的历史单位重量物流价格数据。所述历史物流延误数据可以包括是本公司关于在该运输方式下该类型通关货物的历史延误时间数据及在该运输方式下从发货地到目的地，该物流公司的历史延误时间。所述历史货物丢失数据可以包括该物流公司所有物流送达数据及本公司关于该类型通关货物所交易的所有交易对手方的包裹丢失数据。
构建模块104还用于基于所述历史物流数据构建物流风险等级的评估基准，其中，所述物流风险等级的评估基准可以包括物流价格风险等级的评估基准、物流延误风险等级的评估基准及货物丢失风险等级的评估基准。
第二确定模块107还用于基于所述物流风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级。
在一实施方式中，第二确定模块107可以分别基于所述物流价格风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流价格风险等级，基于所述物流延误风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流延误风险等级，及基于所述货物丢失风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的货物丢失风险等级。第二确定模块107再对所述目标通关用户的本次通关货物的物流价格风险等级、物流延误风险等级及货物丢失风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的本次通关货物的物流风险等级。比如，第二确定模块107进行加权运算得到物流风险等级的方式是：(物流价格风险等级+物流延误风险等级+货物丢失风险等级)/3＝物流风险等级,数值可以按照四舍五入原则进行处理。
举例而言，第二确定模块107确定物流价格风险等级的具体过程可以是：1).获取本次跨境交易合同约定的通关货物的单位重量物流价格；2).获取本公司关于该货物的在同一发货地和目的地的历史单位重量物流价格数据，按照从小到大划分为多个风险等级，每一风险等级对应一价格区间(比如四个)；3).确定本次交易合同约定的单位重量物流价格在历史记录中的风险等级，即落入那个价格区间。
在一实施方式中，对于跨境交易合同而言，可以根据该公司的历史跨境交易数据得到该货物的平均单位重量物流价格，以本次本次交易合同约定的单位重量物流价格超过该公司平均的百分比确定为“物流价格风险度”。该“物流价格风险度”可以用于在该跨境交易合同中关于物流补贴的报价依据。
举例而言，第二确定模块107确定物流延误风险等级的具体过程可以是：1).获取目的地和发货地、发货时间要求及运输方式(船运、空运、陆运)；2).统计在该运输方式下从发货地到目的地，合同条款约定的物流公司的历史平均延误时间；3).获取本公司关于在该运输方式下该货物的历史延误时间数据，按照从小到大划分为多个风险等级，每一风险等级对应一时间区间(比如四个)；4).确定本次跨境交易该物流公司的历史平均延误时间所对应的风险等级，即落入那个时间区间。
在一实施方式中，对于跨境交易合同而言，可以将上述的历史平均延误时间作为“物流延误风险度”，该“物流延误风险度”可以用于合同中有关延误补贴的报价依据。
举例而言，第二确定模块107确定货物丢失风险等级的具体过程可以是：1).统计合同条款约定的物流公司(如果无法获取，则还可以统计本公司与该交易方)的所有物流记录，得到物流包裹丢失率；2).获取本公司关于该货物所交易的所有交易对手方的包裹丢失率，按照从小到大划分为多个风险等级，每一风险等级对应一丢失率区间(比如四个)；3).确定合同条款约定的物流公司的物流包裹丢失率所对应的风险等级，即落入那个丢失率区间。
在一实施方式中，对于跨境交易合同而言，可以以本公司历史平均物流包裹丢失率作为“货物丢失风险度”。“货物丢失风险度”可以用于合同有关货物丢失的风险补贴报价依据。
在一实施方式中，所述物流风险等级的评估基准还可以是包括多个物流评分区间，每一物流评分区间对应一物流风险等级，可以通过先计算所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所对应的物流价格风险评分、物流延误风险评分及货物丢失风险评分，再对物流价格风险评分、物流延误风险评分及货物丢失风险评分进行加权运算得到总物流评分，第二确定模块107再确定本次通关货物的物流数据的总物流评分落入那个物流评分区间，进而可以得到所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级。
以下介绍本发明一实施方式中的跨境交易风险评估程序30如何计算所述目标通关用户的汇率风险等级。
获取模块101还用于获取本次通关货物的付款期限，及获取一历史时间段内的结算双方所在地的货币兑换汇率的波动率。
在一实施方式中，该历史时间段可以根据实际需求进行设定，比如是当前时间的前一段时间，比如当前时间的前1年，获取模块101获取当前时间的前1年的结算双方所在地的货币兑换汇率的波动率(比如网络爬取)。本次通关货物的付款期限可以从跨境交易合同中得到。
构建模块104还用于根据该历史时间段内的所述货币兑换汇率的波动率构建汇率波动预测模型。
在一实施方式中，所述汇率波动预测模型可以是基于时间序列模型、有监督的机器学习模型、贝叶斯模型等训练得到。比如，获取模块101获取结算双方所在地货币兑换汇率的前一1年的汇率数据(以天为单位，可以获取365笔数据)，构建模块104可以基于该365笔汇率数据来训练预设机器学习模型得到汇率波动预测模型，进而可以预测得到所述付款期限内任意一天的汇率波动率。
设定模块106还用于根据所述历史时间段内的所述货币兑换汇率的每月波动率设定多个汇率风险等级区间。
在一实施方式中，设定模块106可以获取历史时间段内每个月的汇率波动率(当月每天的汇率波动率求均值得到该月的汇率波动率)，按照从小到大划分为多个汇率波动率区间，每一汇率风险等级区间对应一汇率波动率区间。
第二确定模块107还用于根据所述汇率波动预测模型预测所述付款期限的汇率波动率，及根据多个所述汇率风险等级区间及所述付款期限的汇率波动率确定所述目标通关用户的本次通关货物的汇率风险等级。
举例而言，假设合同规定的付款期限为T，所述汇率波动预测模型预测未来T时间的汇率波动率。第二确定模块107可以根据预测得到所述付款期限内任意一天的汇率波动率得到对应的汇率波动率区间，进而也可以预测T时间区间的汇率月波动率对应的汇率波动率区间，再基于T时间区间的汇率月波动率来得到本次通关货物的汇率风险等级。
图4为本发明一实施方式中跨境交易风险评估方法的流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S400，获取指定地区的海关历史通关数据。其中所述海关历史通关数据包括多个历史通关用户的通关数据，所述通关数据包括通关用户信息及通关货物信息。
步骤S402，基于预设评估规则从所述海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标。
步骤S404，利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重。
步骤S406，基于多个所述评估指标的数值及权重构建通关评分模型。
步骤S408，基于所述通关评分模型得到每一所述历史通关用户的通关评分。
步骤S410，根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，其中每一所述评分区间对应一通关风险等级。
步骤S412，将目标通关用户的通关数据输入至所述通关评分模型，得到所述目标通关用户的通关评分。
步骤S414，根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级。
步骤S416，基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
上述跨境交易风险评估装置、方法及计算机可读存储介质，可对跨境交易风险进行量化评估，为跨境交易企业提供辅助决策，降低交易损失。
对本领域的技术人员来说，可以根据本发明的发明方案和发明构思结合生产的实际需要做出其他相应的改变或调整，而这些改变和调整都应属于本发明所公开的范围。

Claims (10)

1.一种跨境交易风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取指定地区的海关历史通关数据，其中所述海关历史通关数据包括多个历史通关用户的通关数据，所述通关数据包括通关用户信息及通关货物信息；
基于预设评估规则从所述海关历史通关数据中提取用于评估通关风险的多个评估指标；
利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重；
基于多个所述评估指标的数值及权重构建通关评分模型；
基于所述通关评分模型得到每一所述历史通关用户的通关评分；
根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，其中每一所述评分区间对应一通关风险等级；
将目标通关用户的通关数据输入至所述通关评分模型，得到所述目标通关用户的通关评分；
根据多个所述评分区间确定所述目标通关用户的通关评分所对应的通关风险等级；及
基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设权重赋值法确定每一所述评估指标的权重，包括：
根据预设的数据处理规则对多个所述评估指标中的目标评估指标的初始数值进行预处理，其中所述预处理为：取对数后再取负数；
对每一所述评估指标的初始数值进行标准化处理；及
利用熵权法对经过标准化处理的每一所述评估指标进行权重赋值，得到每一所述评估指标的权重。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，包括：
从多个所述历史通关用户的通关评分中提取一最小通关评分及一最大通关评分，及基于所述最小通关评分与所述最大通关评分构建一通关总评分区间；及
对所述通关总评分区间进行平均划分，得到多个所述评分区间。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述历史通关用户的通关评分设定多个评分区间，包括：
将多个所述历史通关用户的通关评分按照评分大小进行排序，得到一历史通关评分序列；及
根据所述评分区间的个数从所述历史通关评分序列中选取对应的分位数作为所述评分区间的临界评分；及
基于选取得到的多个临界评分得到多个所述评分区间。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述目标通关用户的通关数据得到本次通关货物的发出国及目的国；
获取历史交易该通关货物从所述发出国至所述目的国的历史物流数据，其中所述历史物流数据包括历史物流价格数据、历史物流延误数据及历史货物丢失数据；
基于所述历史物流数据构建物流风险等级的评估基准；及
基于所述物流风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述物流风险等级的评估基准包括物流价格风险等级的评估基准、物流延误风险等级的评估基准及货物丢失风险等级的评估基准，所述基于所述物流风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流风险等级包括：
基于所述物流价格风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流价格风险等级；
基于所述物流延误风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的物流延误风险等级；
基于所述货物丢失风险等级的评估基准确定所述目标通关用户的本次通关货物的物流数据所属的货物丢失风险等级；及
对所述目标通关用户的本次通关货物的物流价格风险等级、物流延误风险等级及货物丢失风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的本次通关货物的物流风险等级。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取本次通关货物的付款期限；
获取一历史时间段内的结算双方所在地的货币兑换汇率的波动率，以构建汇率波动预测模型；
根据所述历史时间段内的所述货币兑换汇率的每月波动率设定多个汇率风险等级区间；
根据所述汇率波动预测模型预测所述付款期限的汇率波动率；及
根据多个所述汇率风险等级区间及所述付款期限的汇率波动率确定所述目标通关用户的本次通关货物的汇率风险等级。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标通关用户的通关风险等级得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级，包括：
对所述目标通关用户的通关风险等级、物流风险等级及汇率风险等级进行加权运算，得到所述目标通关用户的跨境交易风险等级。
9.一种跨境交易风险评估装置，所述装置包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述的跨境交易风险评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，多条所述指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的跨境交易风险评估方法的步骤。
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