信用問題驅動的公路物流信息平臺的交易信用評價

鄧建新，蘇小根，賀秋瑤

（1.廣西大學 機械工程學院，廣西 南寧 530003；2.廣西大學 廣西制造系統(tǒng)與先進制造技術重點實驗室，廣西 南寧 530003）

1 引言

公路運輸業(yè)是國民經(jīng)濟和物流的重要組成部分[1]。公路物流信息平臺是通過互聯(lián)網(wǎng)方式廣泛接入公路運輸服務和資源，實現(xiàn)運輸供需的信息共享、對接，起到整合物流資源和需求作用的運輸服務平臺，已成為我國公路物流降本增效的重要形式。但因使用主體來源層次不同，導致服務水平參差不齊，更出現(xiàn)了大量的信用問題，如出現(xiàn)了“一貨二主”、“私吞運費”等問題，這不但對公路運輸業(yè)務運作效率、質量以及客戶滿意度等產(chǎn)生了重要影響，更制約了平臺更大范圍的推廣應用，并容易產(chǎn)生資源浪費[1-2]。因此，為了減少信息不對稱性和促進公路貨運物流的發(fā)展，急需建立公路物流信息平臺信用評價體系，以發(fā)揮信用評價對貨運平臺的激勵、診斷和導向作用[2-3]，推動公路運輸市場健康可持續(xù)發(fā)展。

對信用進行評價，基于信用評價來降低風險一直是學術界和商業(yè)界的主要課題，近年這方面的研究更呈增長態(tài)勢。尤其是隨著大數(shù)據(jù)等新技術提供了更多手段和數(shù)據(jù)后，也給信用評價等研究提供了新的手段。但對信用問題的研究仍主要集中在信用評價體系（指標）、評價模型、評價方法和基于信用的風險評估四個方面，尤其是前兩個方面的研究更是重點。以上研究體現(xiàn)出的差異除了信用涉及的領域外，更多體現(xiàn)在建立信用指標和權重的方法上，尤其是后者，但評價指標體系大多從已有文獻中歸納，并沒有針對性的設計方法。如朱向華[4]構建了適用于AGA-GAHP 算法的中小企業(yè)信用評價指標體系；劉暢等[5]建立了基于SEM（結構方程）的施工企業(yè)信用評價模型，從已有文獻的指標中篩選得到施工企業(yè)信用評價指標，然后使用結構方程模型來確定指標權重；裴平等基于貝葉斯網(wǎng)絡建立了P2P網(wǎng)貸借款人信用評價模型[6]；王小方等建立了基于延拓盲數(shù)的跨境電子商務信用評價模型，構建了跨境電商信用評價體系，采用離差遞減的Delphi 法確定各級評價指標的權重，然后在三角模糊數(shù)和盲數(shù)的基礎上構建跨境電商信用評價模型[7]。從領域角度歸納這些研究可知，目前信用評價的相關領域大多集中在電子商務評價[7-9]、企業(yè)信用評價[4,10-11]、貸款等金融類別評價[6,12-13]以及個人信用評價[14-15]等方面，物流和供應鏈領域的信用評價也有研究涉及，但都是以物流企業(yè)的整體信用為主，只有極少數(shù)文獻研究了物流信息平臺的信用評價問題[2,16-18]，如文獻[2]研究了物流114貨運信息平臺信用體系，但并未涉及評價指標；文獻[16]分析了國家交通運輸物流公共信息平臺信用體系建設現(xiàn)狀與對策，但沒有具體的評價體系和模型；文獻[17]雖然提出了一種改進的物流貨運交易網(wǎng)站信用評價模型，但其指標過粗，大部分仍是企業(yè)能力指標，交易服務質量的指標很少，更沒有針對當前物流信息平臺曝出“一貨二主”等新問題和沒有涉及信息描述等方面的信用。文獻[18]的指標也未涉及“一貨二主”等問題，且偏向于綜合評價，無法反映單次的交易信用評價和信用的時間特征，而且沒有闡述綜合評價數(shù)據(jù)的來源，設計的模型無法在新用戶激勵保護和嚴重信用問題懲罰上進行區(qū)分。綜上，現(xiàn)有對公路物流信息平臺信用評價的研究都不夠系統(tǒng)。

鑒于此，本文通過歸納公路物流信息平臺貨運交易中的信用問題，使用公理設計方法基于信用問題映射設計了信用評價指標體系，并確定了指標權重和指標評價方法，形成了對物流信息平臺信用的評價模型，系統(tǒng)性地實現(xiàn)了對其單次交易、累計和穩(wěn)定性信用的評價。

2 公路物流信息平臺信用問題的類別

近年來與公路物流信息平臺相關的信用問題接連出現(xiàn)，如2015年第一物流網(wǎng)報道的“貨運APP一貨二主隱現(xiàn)物流詐騙現(xiàn)象”，2016年網(wǎng)易財經(jīng)報道的“貨運司機APP找活被騙千元”等。通過對涉及公路貨運業(yè)務的物流信息平臺運營方進行實地調研，和對物流信息平臺信用問題相關文獻、新聞報道的整理，歸納出公路物流信息平臺上經(jīng)常發(fā)生的信用事件，主要為：拖欠運費事件、攜貨跑路事件、發(fā)布虛假信息或描述不符事件、貨損事件、信息泄露以及“放鴿子”事件[19]。這些事件的外在表現(xiàn)特征都不相同，對交易方的影響也有差異，因此都對應獨立的信用問題。同時，它們的涉事主體不同，或為車主，或為貨主?；诖?，根據(jù)涉及的主體歸納出貨運交易中的信用問題，其結構和具體的表現(xiàn)見表1。

表1 公路物流信息平臺的信用問題類別及其表現(xiàn)形式

圖1 基于公理設計的信用評價指標設計示意圖

3 信用評價指標體系的建立

3.1 指標體系的設計

信用評價的關鍵問題和基礎在于指標體系的構建，指標體系是否科學、合理，直接關系到狀態(tài)評價的真實性和全面性。表1揭示了運輸交易供需方有不同的信用問題表現(xiàn)，同時公路物流信息平臺的信用評價不僅是反映平臺交易方的信用狀態(tài)，其最終目的是為了減少甚至避免對應信用問題的發(fā)生。因此，需要根據(jù)不同的交易方及其信用問題表現(xiàn)來建立針對性的評價指標。

為了保證所建立指標對信用問題的針對性，將信用評價指標的建立看成一個設計問題，引入美國麻省理工學院Suh 教授提出的公理設計理論[20]來解決，其示意圖如圖1所示。

以信用問題及其表現(xiàn)形式為驅動，即對應公理設計理論中的需功能域，將需要設計的信用評價指標體系作為物理域，按式（1）采用Z 字過程來映射建立對應的信用評價指標，直到分解到表1的表現(xiàn)形式并建立對應指標為止，并保證設計過程遵守獨立公理，即盡量保證評價指標的獨立性。

式（1）中，Ps 代表表1中信用問題或分解的表現(xiàn)形式，Is 代表對應的信用評價指標，A 為設計映射邏輯矩陣用于表明設計目標（此處為信用問題）和設計結果（此處為信用評價指標）之間是否存在關聯(lián)關系，二者之間的關系通常通過0、1表示，0表示無關聯(lián)或存在弱聯(lián)系，1 表示存在強聯(lián)系，A 要求為對角矩陣和下三角矩陣以滿足獨立公理。因此，通過該方法不但把信用問題的指標建立變成了一個邏輯推理過程，而且也因設計結果要保證遵守獨立公理，保證了指標之間的獨立性，便于權重確定。

按照此過程，首先建立了貨主的第一層信用評價指標，由于表1中的“發(fā)布虛假貨源信息”與“描述貨物信息與實際不符”有交叉，不滿足公理設計獨立需求的要求，因此將其合并為“描述貨物信息與實際不符”問題。對應的設計矩陣方程見式（2），式中P11、P12、P13分別代表貨主信用問題中的“拖欠運費、‘放鴿子’、描述貨物信息與實際不符”。I11、I12、I13分別為“費用指標、放鴿子’指標、符合度指標”。

由于P11、P12、P13下都仍有表現(xiàn)形式，需要繼續(xù)分解。P11分解設計的映射方程見式（3）。

式中，P111、P112、P113、P114分別代表“不按約定時間一次支付完成貨物運輸?shù)馁M用、要求分多次支付完成貨物運輸?shù)馁M用、運輸后要求減少支付約定的運輸費用、要求降低在平臺上發(fā)布的約定交易單價”四種“拖欠運費”類信用問題的具體表現(xiàn)，設計的評價指標I111、I112、I113、I114分別為“結算及時性、等待時間成本、運費變更、合理運價”。

類似地，完成其他信用問題指標的設計（因篇幅，不展示具體過程），得到了整個評價指標體系，見表2。這些指標已咨詢廣西AI 物流公司等并得到認可。

表2 公路物流信息平臺的信用評價指標體系

3.2 指標的評價方法

對單個指標的評價通常有文字評價、數(shù)值評價或兩者結合的模式。由于每次交易都可評價且信用評價是一個長期累積的過程，隨意的文字評論雖然接近于自然表達，但不便于計算、累計、閱讀也較為費力；而純數(shù)值評價方式簡單方便，被廣泛采用，但并不符合評價的模糊特性。鑒于物流信息平臺上的用戶（車主、貨主、物流公司、信息部等）知識水平不高，使用自然語言更易理解，因此采取文字與數(shù)值相結合的方式。具體為：為各指標選擇制定等級文字評價標準，用戶評價時使用標準標度語言變量[21]評價，實現(xiàn)自然語言評價和保證評價的模糊性，評價提交后系統(tǒng)自動轉化為對應標度的數(shù)值，便于累計，這樣實現(xiàn)定性與定量的結合。

分析表2的三級指標可知，“合理運價”、“等待時間成本”等指標有變動幅度，且會隨著變動幅度給對方造成不同程度的影響，甚至損失，因此對其評價時評價者會衡量幅度、影響給出不同等級的評價；而“無故取消訂單”、“無故變更承運人”等指標沒有變動幅度，只有存在與否之分，因此對其評價時評價者雖然也會衡量影響，但從守信角度更多體現(xiàn)在存在關系評價上；對于“攜貨跑路”、“代收貨款潛逃”指標雖然也會根據(jù)所攜帶貨物的價值或貨款價值的多少給貨主帶來不同程度的影響，但無論多少，相比“無故取消訂單”等指標，我們認為這兩種情況屬于嚴重的失信行為，干擾了物流信息平臺甚至整個行業(yè)的信譽，不應該因其涉及價值少就給予不同評價，而只需要評價其存在不存在，同時為了突出其惡劣影響，在此評價基礎上專門制定了信用大事件機制來處理。為此，確定車主方的“合理運價”、“等待時間成本”、“結算及時性”、“貨物描述符合度”、“地點描述符合度”，貨主方評價指標中的“合理運價”、“等待時間成本”、“定位跟蹤”、“貨損情況”、“貨差情況”、“運力描述符合度”、“準時性”，采用{很差，差，一般，好，很好}的語言變量；車主方指標的“運費變更”、“無故取消訂單”、“無故變更承運人”指標和貨主方評價指標中的“運費變更”、“攜貨跑路”、“代收貨款潛逃”指標采用{是，否}的語言變量。然后使用三角模糊數(shù)把語言變量轉換為數(shù)值進行信譽分計算。表3為制定的語言變量與三角模糊數(shù)的對應關系。

表3 信用評價語言變量與三角模糊數(shù)的對應關系

同時約定，對某次評價的缺失數(shù)據(jù)采用默認好評方式填充，即，在未被填寫的評價指標中，五級標度指標默認為“好”，二元值評價指標則默認為“否”，但一旦“攜貨跑路”或“代收貨款潛逃”評為“是”，其余指標默認為“很差”。

3.3 指標權重的設置

公路物流信息平臺的信用評價指標是站在平臺角度制定的標準，因此需要體現(xiàn)平臺的期望和導向性，即具有主觀性。由于表2信用評價指標存在多個邏輯層次，且存在交易次數(shù)、履約和信用保持次數(shù)對綜合信用影響的差異，因此首先基于有主觀性質的層次分析法求得各信用評價指標的初始權重，在初始權重基礎上采取變權原理，根據(jù)評價值狀態(tài)來調整權重，得到實際評價的權重。

3.3.1 確定初始權重。根據(jù)層次分析法的原理，將貨主信用評價作為層次分析法中的目標層，表2中的貨主信用指標中的二級指標、三級指標分別作為層次分析法中的準則層和方案層，構建出（車主方）評價貨主信用的評價層次結構。并通過咨詢“AI物流”車貨匹配軟件的運營總監(jiān)與國家交通運輸物流公共信息平臺的物流專家，共同探討了各指標之間的相對重要性，運用T.L.Saaty 提出的“1～9 標度法”得出了判斷矩陣，根據(jù)層次分析法計算步驟及公式，計算出貨主信用評價指標初始權重，見表4。限于篇幅，層次分析法的過程不在此累贅。

表4 貨主方評價指標權重匯總

類似地，得出（貨主方）評價車主信用對應指標的初始權重，見表5。

表5 車主方評價指標權重匯總

3.3.2 變權。按照設計，在物流信息平臺上每交易一次就會評價一次，因此存在交易次數(shù)、履約和信用保持次數(shù)對綜合信用影響的差異，同時所制定的指標實際上都是對物流服務信用水平的要求，需強調指標向最好水平靠近的趨勢和均衡性，每一個三級指標不好都會影響交易方的信用。為了區(qū)分這種差異性和體現(xiàn)在不同交易次數(shù)中信用保持或評價分數(shù)對信用的狀態(tài)影響，根據(jù)評價因素和前面得出的表4、表5的權重，采用變權原理重新確定各指標的權重。選擇懲罰性的變權綜合，借用劉文奇的基于均衡函數(shù)的統(tǒng)一變權公式，則通過變權確定的wi可表示為：

4 信用評價模型

為了反映物流信息平臺上交易個體每次的信用表現(xiàn)，及每個交易個體長期的交易信用的累計時間特征，建立了物流信息平臺信用評價模型，包含3 個子模型，即單次信用評價模型、總信用評價模型和信用穩(wěn)定性評價模型。它們之間的邏輯關系如圖2所示。單次信用評價模型用于評價每次車貨運輸交易的信用表現(xiàn)，是信用數(shù)據(jù)的直接來源，具體通過建立的評價指標來實現(xiàn)，總信用評價和信用穩(wěn)定性評價都基于單次信用評價結果得到，實現(xiàn)對涉及主體歷年交易的綜合信用評價。然后按照歷史信用累計，得到每個交易個體的綜合信用值或信用等級。

4.1 單次信用評價模型

單次信用評價為每次交易后由合作方對對方的信用評價，基于建立的評價指標來實現(xiàn)。通過專門在平臺上建立對應的信用評價模塊，由交易雙方根據(jù)對方在交易過程中的守信行為進行評價，且每次交易都允許評價一次。單次信用的定量評價采用線性加權綜合各指標評價結果得到。

式中，Sj代表第j次交易的信用評價值。

圖2 物流信息平臺信用評價模型的邏輯結構

4.2 總信用評價模型

用戶綜合信用的方法有求和法和平均值法、數(shù)據(jù)挖掘等多種模型。為了利用單次的信用評價結果和降低綜合信用過度依賴交易次數(shù)和時間的影響，減少對公路物流信息平臺新用戶的不利，采用平均值法來綜合信用評分，即累計信用總分除以評價次數(shù)。經(jīng)過n次交易后的總信用值由如下函數(shù)得到：

式中S0為用戶的初始信用值。設定不考慮后面列舉的特殊情況下的信用總值的最好水平為5，最低水平為0。初始信用值S0可以有很多取值方法，如果S0=0，則對新用戶不利，本處假定用戶都是守信的，則初始狀態(tài)的信用應盡可能接近最好水平5，根據(jù)式（5），Sj最大值為1，由式（6）計算，可得S0=4，因此本文設定平臺用戶初始信用值為4（為便于后期繼續(xù)探討初值的其他取法，公式中仍保留使用S0）。同時規(guī)定如計算中因為誤差、有效數(shù)值等導致出現(xiàn)用戶評分總和大于5分時，信用按滿分5計算。

交易次數(shù)越多，每次每項指標的信用越好，則其綜合信用可靠度更高。前面引入變權公式來考慮這種影響。為進一步突出指標信用的均衡性，對不均衡性進行變權進行懲罰，綜合式（4）、（6），得到基于變權的綜合信用評價計算公式：

“攜貨跑路”、“代收貨款潛逃”信用大事件一旦發(fā)生，對平臺的信譽度以及影響十分深遠（會造成平臺慢慢失去客戶和收入）[20]，不容姑息。因此單次信用評價無法突出這種影響（不計入），需要將其直接反映到總信用評價結果中。一旦貨主在某次交易中做出此類評價，經(jīng)平臺核實無誤后，責令承運人與貨主進行和解，如承運人躲藏或拒絕和解，則其綜合信用值歸零，即Fn≡0。當然，也應該考慮失信用戶的進步和鼓勵對失信行為的補救，為此設定：如若貨主與承運人線下達成和解，承運人當次信用值為-kS0，k為懲罰系數(shù)，且k ≥1。當然，如承運人再次確認發(fā)生此類信用大事件現(xiàn)象，其信用值將永久歸零（可根據(jù)結果列入物流信息平臺用戶黑名單）。綜上，將總信用評價模型修改為：

式（8）反映了交易次數(shù)，即前期信用穩(wěn)定性對失信事件的影響，前期交易次數(shù)很多，本身也反映該用戶還是有比較可靠的信用，突然出現(xiàn)一次大事件失信但和解，反映其失信的概率還是較小，這與現(xiàn)實一致，而同時，信用大事件的懲罰會隨著k增加而增大，隨著交易次數(shù)n的增多而降低，即通過該式為鼓勵后期守信預留了空間，后期的信用綜合守信行為，由于交易次數(shù)的增加和良好表現(xiàn)，可降低前面的負面影響。

4.3 信用穩(wěn)定性評價模型

以上平均值法總信用評價模型雖然可以反映用戶總體信用和累積效應，但不能反映趨勢，因此，以交易次數(shù)為時間坐標，保留前期交易次數(shù)的信用，形成歷史信用序列，以反映用戶信用的時間特征。對應的歷史信用序列為同時將序列形成趨勢圖來可視化地觀察用戶的信用變化特征。通過計算序列的標準方差、極差來評價信用的變化幅度，進而評價其信息可靠性，為綜合應用提供更可靠的評價。本文定義信用穩(wěn)定性通過極差來評定，則信用穩(wěn)定性評價模型表示為：

Rn代表n次交易后的信用穩(wěn)定性。

5 案例分析

5.1 案例背景[17]

某平臺有3家承運商，承運商1為在平臺交易時長達半年以上用戶，已完成交易48次；承運商2交易時長達3個月，已完成交易24次，且在第24次時出現(xiàn)了“攜貨跑路”事件，后聯(lián)系上進行了賠償和解；承運商3 交易時長僅1 個月，共交易8 次。這3 家承運商交易以來的交易評價信息見表6和表7。

5.2 評價過程及結果分析

按表3對表6和表7進行轉換運算，得到評價匯總結果見表8。

設定S0=4，懲罰系數(shù)k=3，變權因子a=0.1，結合對每位承運商的綜合評分（表8），根據(jù)式（4），以模糊數(shù)的平均值為基礎值，對原有權重進行變權處理，求得各承運商變權后的指標權重，見表9。

分別計算未變權、變權權重下3位承運商的信用評分和總信用Fn，見表10，表中的信用級別按表3的三角模糊數(shù)的區(qū)間確定。

表6 3家承運商交易評價信息1(單位：次數(shù))

表7 3家承運商交易評價信息2(單位：次數(shù))

表8 評價匯總結果

表9 變權后權重值

表10 信用評價結果

以上過程顯示本文的方法實現(xiàn)了公路貨運市場交易信用的定量化評價，通過數(shù)值很容易比較各評價對象的信用。由表10可知，無論變權前后，承運商3都為案例中信用最好的承運商，承運商1次之，承運商2 信用最差。這是因為承運商2 在運用平臺交易的過程中，發(fā)生過“攜貨跑路”的信用大事件，模型對其信用進行了懲罰；而承運商3雖然剛進入平臺一個月，只進行了8 單的交易，但每次的交易各項信用指標表現(xiàn)都較好，這和圖3的結果一致，說明所建立的公式真實反映了實際情況，降低了交易次數(shù)對新用戶的影響，對新用戶具有保護作用。對比變權和未變權的信用評分可知，兩種情況下的3個承運商信用大小順序一致，承運商3 保持了最高信用，說明變權處理仍然保證了評價的客觀性，未丟失主觀評價期望的信息；承運商1和2在各項指標中都存在不同的差評，而承運商3 每次交易各項評價較好，只有貨損方面有一次差評，即更均衡，則信用更好。同時，變權結果更具區(qū)分性，更符合復雜的現(xiàn)實情境，按表3設定的三角模糊數(shù)反過來劃分模糊等級，則變權后，承運商1和承運商3差距拉大，未變權前，承運商1、3平均級別都是“好”，承運商2為“差”，但變權后，承運商1只達到了“一般”水平，承運商2降到了“很差”級別，承運商3 保持在“好”的水平，而且經(jīng)過不斷調整變權因子a，雖然數(shù)值有差異，但3 個承運商信用值差異和級別都與a=0.1的時候一致。

如果將表6中3個承運商合并視為1個承運商的交易信用評價，并假定按順序“承運商1—承運商2—承運商3”連接信息，則可根據(jù)次數(shù)得到該承運商連續(xù)的交易信用，為了分析簡單，本處只觀察4 個歷史時期的信用值，分別對應交易了0次，48次（對應承運商1 的信息），72 次（對應承運商1+承運商2 的信息，在第72 次攜帶貨跑路并和解）和80 次（對應承運商1+承運商2+承運商3）的信息，分別計算三個時刻的變權信用值為4.58、4.36、4.41，則構建的信用序列為{4，4.58，4.36，4.41}，其信用穩(wěn)定性數(shù)值（信用的最大變化幅度）為0.22，該序列反映該承運商不同時間的信用特征：一直不算特別好，但也曾經(jīng)比較守信用，到出現(xiàn)過失信行為，信用降低，對比單獨評價24次的信用值3.9可知（見表10），因為其前期已經(jīng)經(jīng)過了48次較好的交易，因此單次失信對其的影響已經(jīng)比交易次數(shù)少出現(xiàn)失信對其的影響有所降低；同時其信用降低通過后期的良好表現(xiàn)，已經(jīng)有所恢復（至4.41），但信用累計恢復較慢，即一次嚴重的失信行為，導致后期信用一直處于低位，需要很長時間才能逐漸恢復，這與現(xiàn)實的信用情況一致。這為委托方對比選擇和進行信用風險評估提供了基礎。表明所設計的模型能反映實際情況和恢復趨勢，通過調整懲罰系數(shù)更能控制失信的影響程度。

圖3 各指標的平均信用表現(xiàn)

6 結論

現(xiàn)有物流信息平臺發(fā)展參差不齊，信用相關事件時有發(fā)生，但缺失對應的評價引導和激勵機制，影響平臺運用和物流發(fā)展。物流信息平臺現(xiàn)有發(fā)生的信用問題涉及貨主方的有“拖欠運費、‘放鴿子’、描述貨物信息與實際不符，發(fā)布虛假貨源信息”四類，涉及車主方的有“攜貨跑路、隨意要價、貨損、描述載體信息與實際不符、發(fā)布虛假車源信息”四類。綜合考慮信用的時間特征和現(xiàn)實信用評價需求等，需從單次、累計信用和穩(wěn)定性三方面對物流信息平臺的交易方進行信用評價。

本文建立了物流信息平臺的信用評價指標，形成了信用評價指標的建立方法，即根據(jù)信用問題表現(xiàn)形式來采用公理設計理論映射設計了評價指標，保證了評價指標的建立邏輯性、針對有效性，更精細地反映了公路物流信息平臺交易中的信用問題；建立了信用評價指標權重和指標數(shù)據(jù)采集方法，形成了物流信息平臺的單次、累計信用和穩(wěn)定性3個層次的評價模型。形成了一套具有實際操作價值的公路物流信息平臺信用評價方法，實現(xiàn)了對公路物流信息平臺交易主體的信用單次和長時間定量化的評價。采用變權權重綜合的評價模型使評價結果既直接反映了每次的信用評價結果，又綜合反映了交易次數(shù)、信用均衡性的影響，使信用更具有區(qū)分性；同時評價模型還考慮了信用大事件等對信用值的影響，能通過懲罰系數(shù)控制其影響程度，以及留有信用向好累積的激勵作用。其信用評價結果可單獨使用，也可與平臺現(xiàn)有服務評價體系融合，形成更綜合性的服務評價，為公路物流信息平臺信用評價制度的建立和優(yōu)化提供科學參考，也為公路貨運交易科學選擇交易方和進行風險評估奠定了基礎。

下一步，將該信用評價結果應用到前期研究的車貨匹配模型中，建立更綜合的車貨匹配的優(yōu)化決策模型。