在与客户的协作过程中，公司与客户之间的运费结算方法首要采纳现结和定时结的方法进行运费的结算

在最近的一份工作中，负责过某物流公司的客户信誉风控事务产品，出于总结与更新认知的方针，在总结“客户信誉风控”的同时，并跳出“客户信誉风控”看“风控”。

一、C物流公司客户信誉风控

1. 事务布景

C物流公司的服务目标首要为B端客户。

在与客户的协作过程中，公司与客户之间的运费结算方法首要采纳现结和定时结的方法进行运费的结算：

• 现结：即一票一结，在每票运单取货或送达时，由寄方或收方即时付出运费。
• 定时结：即客户按合同约好的付款日期，付出对应账期的运费。这种结算方法，类似于信誉卡的账单结算方法，在很多职业中都有被应用。例如：在6月5日，付出对应账期（5月1日-5月30日）的运费。

在定时结算的协作模式中，客户可能因为信誉、资金周转问题、经营不善等片面和客观的要素，不能按照合同规定的时间和方法付出运费，因此产生公司带来经济损失和财务危险。

因此，针对以上事务危险，需求采纳相应风控手段来削减或者消除危险产生的可能性，削减危险产生时造成的经济损失，最大程度的维护事务经营的效果。

2. 客户信誉风控产品架构

C物流公司的事务中，客户信誉风控首要是针对协作客户可能存在的账单逾期或拒付等危险进行的预防与管控，其产品架构首要包含数据层、规矩层和应用层。

（1）数据层：在客户信誉风控事务中，要知道哪些客户可能会存在危险，就需求依赖数据对客户进行危险评价和剖析，这些数据首要包含自有数据和三方数据。在客户信誉风控产品架构中，数据层是根底、核心部分，经过对数据的办理，为上层的规矩层、应用层供给牢靠的数据支持，然后进行客户信誉危险评价和办理。

在数据层中，具体的数据规模取决于需求辨认哪些危险类型或从哪些维度去辨认客户危险。

例如，如果要辨认客户是否存在前史违约行为，就需求从自有的前史买卖数据中提取相关信息进行剖析；若果要判断企业是否存在经营合规危险，则需求经过第三方的工商、法务胶葛等数据进行剖析。

在承认数据层的数据规模之后，需求对数据进行规整和清洗，以确保数据的准确性、完整性和一致性。这一过程通常被称为数据仓建造，包含数据抽取、转化和加载等。经过数据仓库的建造，能够完成数据的会集存储和办理，方便后续的数据剖析和发掘。

举个例子：在C物流公司的事务中，客户信息评分的计算就需求依赖自有数据和三方数据来计算。

自有数据包含客户根底数据、买卖数据、账单履约数据等，三方数据包含企业征信数据（如信誉报告和评级）、工商数据（包含注册资本、经营规模等）和法令诉讼数据（如涉及的法令诉讼记录）等。

客户信息评分初始分数为100分，并依据特定规矩划分为高、中、低三个等级，客户的相关数据一旦触发扣分项或加分项，则按既定规矩更新客户信誉分。