作为国内外物流的关键支撑力量,港口的发展受到众多关注。随着全球范围内竞争的日益加剧以及信息技术的发展,现在的港口逐步向智慧化,精细化发展。目前,国家和港口两个方面都十分重视港口的智慧化转型。根据运输货物的方式,港口可以分为散杂货港口和集装箱港口。与集装箱港口相比,散杂货港口货物类型和形状不定,整体作业流程较为粗放,智慧化程度低,亟待转型。港口的智慧化是一个内涵丰富的概念,涉及到了港口的方方面面。本文以散杂货港口汽车提货作业流程的风险管理为切入点,研究港口的智慧化建设。散杂货港口环境复杂等因素使得提货过程面临多重风险。良好的风险管理不仅有利于规避风险,避免港口经济和名誉受损,还有利于港口竞争力的提高。之所以选择该流程,一是因为提货是港口频繁且重要的一项流程,二是因为汽车提货是所有方式中最普遍的一个。本文通过引入机器学习的方法,对散杂货港口的汽车提货风险进行分析,希望能够为散杂货港口的风险管理方法和之后的研究起到一定的参考意义,具体内容包括以下几个方面:(1)通过阅读相关文献,梳理现有流程,并与现场工作人员进行沟通交流,对散杂货港口汽车提货面临的风险进行分析。将面临的风险总结为货主行为风险和盗货风险。(2)对两种风险分别进行分析,明确其产生的原因,并据此分别进行研究。对于货主行为风险,通过机器学习中聚类方法进行研究分析;对于盗货风险,基于数据集不平衡特征,将问题转化为异常检测问题,采用单分类算法进行研究。(3)设计并开发提货风险预警系统,将对风险分析得到的成果进行实地运用,提高港口的智慧化水平,保护港口的信誉与利益不受损害,提高港口的竞争力。本文将机器学习模型运用在散杂货港口汽车提货风险预警方面,为港口的智慧化建设提供了新的思路,也丰富了相关研究。