在煤炭供应链管理中，物流运输环节的风险管控直接影响企业运营成本。传统保险定价依赖人工经验，难以应对复杂的运输场景。本文系统介绍智能定价模型的构建逻辑，为行业提供可落地的技术方案。

一、数据基础构建

1. 风险因子库搭建

需整合三类核心数据：历史理赔数据（包括事故类型、损失金额、地理分布）、运输环境数据（如气象条件、路况评级）以及承运商运营数据（车辆状况、驾驶员行为）。建议通过物联网设备采集实时数据，并与ERP系统对接形成动态数据库。

2. 特征工程处理

对非结构化数据（如天气文本报告）采用NLP技术转化为风险指数，连续变量（如运输里程）需进行标准化处理。特别注意煤炭特性的影响因子：货物热值、含水率等指标应纳入评估维度。

二、模型架构设计

推荐采用双层模型结构：

- 基础层：XGBoost算法处理结构化数据，通过特征重要性分析筛选关键变量

- 增强层：LSTM神经网络处理时序数据，预测季节性风险波动

需设置动态权重调节机制，当极端天气预警触发时，自动提升环境因子权重系数。模型迭代周期建议控制在季度维度，确保对市场变化的敏感性。

三、业务落地应用

1. 保费计算模块

输出标准化的风险评分卡，将模型结果转化为5级风险区间。示例：

低风险（评分<20）：基准费率×0.8

高风险（评分>80）：基准费率×2.5

2. 风险预警看板

开发可视化界面，实时显示运输路线风险热力图。集成GPS定位数据，当车辆进入高风险区域时自动推送预警通知。

实施案例显示，某煤炭集团应用该模型后，保费支出降低12%，同时理赔率下降7个百分点。关键在于建立了承运商分级管理制度，将模型评分与运输合同条款挂钩。

四、持续优化要点

- 建立反馈闭环：将实际理赔数据与预测结果进行对比分析

- 引入外部数据源：如交通管理部门的事故统计数据库

- 开发小样本学习功能：应对新开拓运输线路的数据短缺问题

当前技术前沿在于融合区块链技术，实现运输全流程数据的不可篡改记录，为模型提供更可靠的数据支撑。建议企业先从重点运输线路试点，逐步扩大应用范围。