物流订单处理方法、装置、系统和终端提醒方法与流程

本发明涉及智能供应链，尤其涉及一种物流订单处理方法、装置、系统和终端提醒方法。

背景技术：

1、在目前的物流订单履约场景中，用户可能会在寄件人信息、收件人信息等文本填写处填写不规范的备注信息，而揽收快递员或派送快递员在履约时难以注意到这些备注信息，导致影响履约质量。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种物流订单处理方法、装置、系统和终端提醒方法，能够根据物流订单执行者及其关联用户的特定行为风险情况自动解析物流订单中的备注文本并提醒执行者，从而提高物流履约质量。

2、为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种物流订单处理方法。

3、本发明实施例的物流订单处理方法包括：在物流订单提交后，获取所述物流订单执行者的特定行为特征数据和所述物流订单指示的、所述执行者的关联用户的特定行为特征数据，根据所述特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果；在所述识别结果符合预设风险条件的情况下，将所述物流订单中的填写文本输入预先训练的解析模型，获得所述填写文本中的用户备注文本；将基于所述用户备注文本生成的提醒消息发送，以使所述提醒消息生效在所述执行者的终端设备。

4、可选地，所述获取所述物流订单执行者的特定行为特征数据和所述物流订单指示的、所述执行者的关联用户的特定行为特征数据，包括：从预设的履约终端子系统发送的任务分配信息中确定所述执行者的标识信息，从基于所述物流订单生成的物流运单中确定所述关联用户的标识信息；利用所述执行者的标识信息从预设数据库中获取所述执行者的特定行为特征数据，利用所述关联用户的标识信息从所述数据库中获取所述关联用户的特定行为特征数据。

5、可选地，所述根据所述特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果，包括：将所述执行者的特定行为特征数据和所述关联用户的特定行为特征数据输入预先训练的风险识别模型，得到所述识别结果。

6、可选地，所述根据所述特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果，包括：根据所述执行者的特定行为特征数据确定所述执行者的特定行为风险等级，根据所述关联用户的特定行为特征数据确定所述关联用户的特定行为风险等级，将所述执行者的特定行为风险等级和所述关联用户的特定行为风险等级结合为所述识别结果。

7、可选地，识别结果包括表示存在风险的第一结果和表示不存在风险的第二结果；以及，所述识别结果符合预设风险条件，包括：所述物流订单对应的识别结果为第一结果。

8、可选地，第一结果包括表征存在高风险的第三结果和表征存在低风险的第四结果；以及，所述方法进一步包括：在所述识别结果为第三结果的情况下，基于所述用户备注文本生成强提醒模式的所述提醒消息；其中，所述强提醒模式表示所述终端设备上生效的提醒消息在被确认接收后执行所述终端设备的原有履约流程；在所述识别结果为第四结果的情况下，基于所述用户备注文本生成弱提醒模式的所述提醒消息；其中，所述弱提醒模式表示所述终端设备上生效的提醒消息可在未被确认接收的情况下执行所述终端设备的原有履约流程。

9、可选地，所述执行者为揽收快递员或者派送快递员；所述揽收快递员的关联用户为寄件用户，所述派送快递员的关联用户为收件用户；所述解析模型输出的所述用户备注文本包括：揽收备注文本和/或派送备注文本；以及，所述将基于所述用户备注文本生成的提醒消息发送，包括：在所述执行者为揽收快递员的情况下，将基于所述揽收备注文本生成的提醒消息发送；在所述执行者为派送快递员的情况下，将基于所述派送备注文本生成的提醒消息发送。

10、可选地，所述填写文本包括订单填写界面中特定区域的用户填写文本，所述特定区域包括以下至少一种：寄件人信息填写区域、收件人信息填写区域、物品信息填写区域；所述执行者的特定行为特征数据包括以下至少一种：历史被投诉频率数据、历史被投诉分类数据、历史履约达成数据、历史时效达成数据、工作等级数据、工作时长数据；所述关联用户的特定行为特征数据包括以下至少一种：历史发起投诉频率数据、历史发起投诉分类数据、历史履约达成数据、历史时效达成数据、物品类型数据、用户类型数据；所述提醒消息的生效方式包括以下至少一种：弹窗显示提醒、语音提醒。

11、为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种物流订单处理装置。

12、本发明实施例的物流订单处理装置包括：风险识别单元，用于：在物流订单提交后，获取所述物流订单执行者的特定行为特征数据和所述物流订单指示的、所述执行者的关联用户的特定行为特征数据，根据所述特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果；备注解析单元，用于：在所述识别结果符合预设风险条件的情况下，将所述物流订单中的填写文本输入预先训练的解析模型，获得所述填写文本中的用户备注文本；终端提醒单元，用于将基于所述用户备注文本生成的提醒消息发送，以使所述提醒消息生效在所述执行者的终端设备。

13、为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种物流订单处理系统。

14、本发明实施例的物流订单处理系统包括：订单发起子系统、订单处理子系统、备注提醒子系统和履约终端子系统；其中，所述订单发起子系统执行物流订单提交；所述订单处理子系统根据所述物流订单生成物流运单；所述备注提醒子系统基于所述履约终端子系统提供的任务分配信息获得所述物流订单执行者的特定行为特征数据，基于所述物流运单获得所述物流订单指示的、所述执行者的关联用户的特定行为特征数据，根据所述特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果；并在所述识别结果符合预设风险条件的情况下，将所述物流订单中的填写文本输入预先训练的解析模型，获得所述填写文本中的用户备注文本；所述备注提醒子系统将基于所述用户备注文本生成的提醒消息发送到所述履约终端子系统，所述履约终端子系统将所述提醒消息生效在所述执行者的终端设备。

15、为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种终端提醒方法。

16、本发明实施例的终端提醒方法应用在物流订单执行者的终端设备；所述方法包括：在所述物流订单提交后，接收所述物流订单的提醒消息并将所述提醒消息生效；其中，所述提醒消息是基于用户备注文本生成的，所述用户备注文本是在识别结果符合预设风险条件的情况下、由预先训练的解析模型根据输入的所述物流订单中的填写文本而输出的；所述识别结果用于表征特定行为发生概率，是根据预先获取的、所述执行者的特定行为特征数据和所述执行者的关联用户的特定行为特征数据确定的。

17、为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。

18、本发明的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的物流订单处理方法。

19、为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

20、本发明的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明所提供的物流订单处理方法。

21、根据本发明的技术方案，上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：

22、在物流订单提交之后，备注提醒子系统首先获取物流订单执行者的特定行为特征数据及其关联用户的特定行为特征数据，进而根据以上特定行为特征数据确定表征特定行为发生概率的识别结果；在以上识别结果表示存在特定行为发生风险时，将物流订单中的填写文本输入预先训练的解析模型，提炼归纳出填写文本中的用户备注文本。最后，备注提醒子系统将基于用户备注文本生成的提醒消息发送，从而使提醒消息生效在执行者的终端设备。如此，能够利用机器学习模型的文本解析归纳能力自动识别物流订单中的备注文本并及时在快递员终端设备提醒，提醒模式可以根据风险程度的高低分为强提醒和弱提醒，由此使快递员能够容易地注意到用户的不规范备注，从而提高物流履约效率和质量，并满足用户诉求。并且，备注提醒子系统在执行以上提醒时首先根据快递员和用户的特定行为特征数据对可能发生的特定行为风险进行识别，根据识别结果决定是否执行以上提醒，由此避免后台系统不必要的计算资源消耗，提高系统运算效率和高可用性。

23、上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。