应用场景：在货物运输的过程中，由于司机的驾驶和货物本身的特性，常常出现小额货损问题，而传统保险由于免赔额的限制，造成司机经常要承受较大的运费损失，继而导致平台的司机流失。为了降低司机运费损失和建立司机与物流企业之间的良性合作关系，进而打造以卡车司机为核心的良性物流生态圈，作为全国最大的网络货运平台之一，路歌集团联合保险公司特别推出司机小额运费保障业务即运费保障险。

问题：考虑到运费保障业务的收益，目前该业务的运行存在两个问题：

一、无法识别影响小额货损保障订单出险的风险因素

二、无法预测某一订单的车辆出险行为

车辆出险行为预测通常需要使用到车辆的历史出险记录、驾驶员行为数据、车辆状态信息、环境因素以及交通状况等多源数据，这些数据实际很多无法获得，再者已有的车辆出险预测算法无法完整全面地刻画出可能由于项目特点或承运货物特点等订单环境因素导致的出险行为，故当前网络货运平台往往缺乏订单风险准确预测的功能。

技术：在司机驾驶行为等因素难以获取的背景下，基于平台所记录的订单特征，利用机器学习算法进行风险因素识别并对该订单出险进行预测，并对特征重要性进行解释分析，使得平台能够准确识别订单的出险风险。

效益：在网络货运平台现有可利用数据的基础上，实现当前运费保障订单风险法的准确预测，为网络货运平台运费保障产品的风险控制提供了便利。