应用场景：近年来网络货运行业蓬勃发展，网络货运平台中的日常运营累积了大量运单数据，在针对所有网络货运平台，平台底层的运单风险监控和顶层的项目风险监控有广泛的应用需求，也是平台能否满足税务合规的重要抓手。

问题：通过企业调研发现：针对运单异常监控，企业目前的方案是基于人工审核的单一维度风险点监控，该方法严格性强，但是效率较低、数据利用率低、实时性低、耗费大量人力；而平台中项目风险管理，存在项目数量多，货物种类和路线繁多，项目动态监管等诸多难点，人工监控项目风险大多凭借经验，难以挖掘出项目中隐秘的风险。

技术：结合企业的数据特征和业务逻辑，依据统计与机器学习、网络分析等理论，构建网络货运平台的运单异常监控和项目风险监控的智能监控和诊断工具，协助网络货运平台提升风险监控能力，提高监控效率。

效益：协助网络货运平台提升风险监控能力，提高监控效率和风险监控能力。