随着中国经济与移动物联网的蓬勃发展,基于智能硬件的车联网进入了黄金发展时期。作为车联网的细分领域,物流车联网平台致力于解决物流行业的全方位问题,从货物的装配运输到卸货完成,从司机的加油加气到车辆行驶的安全管理,物联网贯穿了物流货运行业的整个业务线。物流行业的卡车司机在日常的运输工作中,会存在很多驾驶安全问题。X车联网安防平台通过对车机端智能设备的报警事件进行整合、计算,从而发现司机风险,并加以解决。本文旨在解决X平台风险调度不及时、不合理,风险履约干预不合理、不准确的问题。首先建立风险画像,通过量化计算对风险进行分级、分区间,解决风险的细分问题。制定风险标签计算规则,把风险类型具象化。其次是优化风险的调度模型,把风险计算周期缩短。据风险任务与客服的双向偏好,确定匹配结果。为每个风险找到对应的处理对象。最后进行风险履约干预优化,对于匹配给人或系统的风险任务,根据风险等级、风险区间、风险标签等多维度数据,对风险进行排序、插队、提示等处理。对于流转到系统的风险,根据风险场景自动选择风险干预矩阵中的处理方法;对于流转到人工的风险,有处理方式推荐和丰富的人工处理方式。新优化的履约方式,可追踪高危风险的风险趋势与历史干预手段及次数,让高危风险得到更好的追踪。