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摘要：本申请涉及一种风控模型构建方法和装置、风险识别方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据获取的征信数据建模得到预设数量的征信模型，以及根据获取的物流数据建模得到预设数量的物流模型；评估各征信模型和各物流模型的区分能力，选取区分能力最高的征信模型作为主融合征信模型和选取区分能力最高的物流模型作为主融合物流模型；确定信息价值最稳定的物流模型作为辅融合物流模型和确定信息价值最稳定的征信模型作为辅融合征信模型；融合主融合征信模型和辅融合物流模型，得到评分模型，以及融合主融合物流模型与辅融合征信模型，得到风险分类模型；组合评分模型和风险分类模型，得到风控模型。采用本方法能够提高风控模型的准确率。

主权项：1.一种风控模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：根据获取的征信数据建模得到预设数量的征信模型，以及根据获取的物流数据建模得到预设数量的物流模型，其中，所述征信数据是反映用户或企业的信用信息，所述物流数据是用户进行物流活动所产生的数据，所述物流数据包括运费、重量、托寄物名称、地址、寄件类型和寄件目的地数量；评估各所述征信模型和各所述物流模型的区分能力，选取区分能力最高的征信模型作为主融合征信模型和选取区分能力最高的物流模型作为主融合物流模型，其中，所述区分能力是用于衡量模型准确性的指标；确定信息价值最稳定的物流模型作为辅融合物流模型和确定信息价值最稳定的征信模型作为辅融合征信模型，其中，所述信息价值是用于评估模型对输入变量进行编码和预测能力的指标；融合所述主融合征信模型和所述辅融合物流模型，得到评分模型，以及融合所述主融合物流模型与所述辅融合征信模型，得到风险分类模型；组合所述评分模型和所述风险分类模型，得到风控模型；所述根据获取的征信数据建模得到预设数量的征信模型，以及根据获取的物流数据建模得到预设数量的物流模型，包括：从所述征信数据中获取预设数量的目标征信数据，以及从所述物流数据中获取预设数量的目标物流数据；基于各所述目标征信数据对所述征信数据进行分类，得到预设数量的征信数据集合，以及基于各所述目标物流数据对所述物流数据进行分类，得到预设数量的物流数据集合；根据各所述征信数据集合分别进行逻辑回归建模，得到预设数量的征信模型，以及根据各所述物流数据集合分别进行逻辑回归建模，得到预设数量的物流模型。

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