一种售后一键下单智能处理系统的制作方法

本发明涉及信息，尤其涉及一种售后一键下单智能处理系统。

背景技术：

1、在当今的电商平台和售后服务系统中，随着电子商务的迅猛发展，售后服务需求量不断增加，企业面临着诸多挑战。尽管售后服务的重要性日益凸显，传统的售后处理流程依然存在许多亟待解决的问题，这些问题严重影响了售后服务的效率和用户满意度。电商平台和联保售后企业往往各自拥有独立的产品数据库，信息标准不统一，难以进行有效整合。传统的产品信息处理方式缺乏自动化手段，数据整合效率低下，导致售后处理过程中信息不对称，容易引发误判和延误服务。在用户提交售后需求时，售后需求描述文本的处理是另一个关键环节。用户描述的售后需求通常包含大量自然语言文本，传统的文本处理方式依赖人工审核，效率低下且容易出错。人工审核不仅耗时，而且无法快速识别文本中的关键故障信息和用户是否进行了独立修复尝试，导致响应速度慢，用户体验差。特别是针对用户是否进行了独立修复尝试的情况，传统系统缺乏有效的识别手段。用户的独立修复尝试直接影响后续的维修措施和任务安排，但现有系统难以区分用户的具体操作和故障现象，无法准确确定故障原因并提供个性化的维修方案。这种情况下，不同的故障处理方式难以得到合理的区分，影响了维修效果和用户满意度。此外，传统的维修任务单生成方式主要依靠人工调度，缺乏智能化手段，难以高效匹配售后服务区域。因此，亟需一种高效、智能的售后服务处理系统，以解决上述问题，提升售后服务的整体水平。

技术实现思路

1、本发明对上述现有技术存在的问题，提供一种售后一键下单智能处理系统，主要包括：

2、用户信息处理模块，用于获取售后需求单用户信息数据集，验证并筛选有效联系方式，匹配有效用户生成地址文案列表，通过地理编码api转换为区域信息和经纬度坐标；

3、产品信息合并模块，用于根据售后需求单数据库提取产品唯一值，通过关联映射匹配电商平台产品信息和联保售后企业商品数据库数据并进行产品信息合并，得到产品信息列表；

4、售后需求描述文本分析模块，用于根据产品的售后需求描述文本，进行k-means聚类，生成文本片段的修复操作标签和故障现象标签，判断用户是否对产品进行独立修复尝试；

5、非独立修复故障分析模块，用于根据判断为用户没有对产品进行独立修复尝试的售后需求描述文本的故障现象标签，匹配故障码和故障原因，确定获得维修措施；

6、独立修复故障分析模块，用于根据判断为用户对产品进行独立修复尝试的售后需求描述文本的用户修复操作和故障现象标签，对文本片段进行时序标注，确定操作-故障链和故障根本原因，通过维修知识库获取复合故障维修措施；

7、维修指导视频生成模块，用于根据故障维修措施的复杂程度或复合故障维修措施的复杂程度，判断可自行维修的售后需求单，生成维修指导视频，并发送至可自行维修的售后需求单用户；

8、维修任务单生成模块，用于根据用户经纬度制定区域匹配规则，匹配售后服务区域，并生成维修任务单。

9、进一步地，所述用户信息处理模块，用于获取售后需求单用户信息数据集，验证并筛选有效联系方式，匹配有效用户生成地址文案列表，通过地理编码api转换为区域信息和经纬度坐标，包括：

10、根据电商平台提供的api接口，获取售后需求单的用户信息数据集，包含用户姓名、联系方式、地址；通过清洗数据，去除冗余信息、修正格式错误，并使用正则表达式标准化用户姓名、联系方式和地址格式，得到标准化后的用户信息数据集；通过遍历用户信息数据集，提取每个用户的手机号码字段，得到包含所有用户手机号码的列表；传递手机号码列表至验证api，判断每个号码的可用性和有效性，通过api返回每个号码的状态，包括有效号码、空号或无效号码；剔除无效号码和空号，筛选出有效号码，生成有效号码列表；通过匹配有效手机号码与用户信息数据集，筛选出所有联系方式有效的用户及其需求单；提取无效号码的用户信息，通过电商平台的消息系统，发送警告提示，通知用户更新联系方式；通过遍历有效用户的售后需求单，提取地址字段，生成包含所有有效用户地址的文案列表；通过调用地理编码api，将有效用户地址的文案列表转换为区域信息和经纬度坐标。

11、进一步地，所述产品信息合并模块，用于根据售后需求单数据库提取产品唯一值，通过关联映射匹配电商平台产品信息和联保售后企业商品数据库数据并进行产品信息合并，得到产品信息列表，包括:

12、通过查询售后需求单数据库，提取每个售后需求单中对应的产品唯一值，唯一值为sku号；采用关联映射技术，根据产品唯一值，与电商平台的产品数据库进行匹配，获取电商平台产品信息，包括生产厂家、品类、规格、品牌和型号信息；通过联保售后企业商品数据库，根据产品唯一值，确定符合联保售后企业商品数据库的产品，并获取符合联保售后企业商品数据库产品信息，包括保修状态、报修历史、故障码、售后支持协议；对来自电商平台和联保售后企业商品数据库的产品信息进行数据标准化处理，统一字段名称和数据格式；根据产品唯一值作为主键定义匹配规则，使用哈希映射算法查找相同产品唯一值的电商平台产品信息和联保售后企业商品数据库产品信息，并将电商平台和联保售后企业商品数据库中匹配到的产品信息进行合并，得到产品信息列表。

13、进一步地，所述售后需求描述文本分析模块，用于根据产品的售后需求描述文本，进行k-means聚类，生成文本片段的修复操作标签和故障现象标签，判断用户是否对产品进行独立修复尝试，包括:

14、根据售后需求单，获取产品的售后需求描述文本；使用正则表达式对售后需求描述文本进行分词，得到每个文本片段的词汇列表；使用预定义的停用词列表过滤掉无关词汇，得到精简后的词汇列表；使用spacy对过滤后的词汇进行词性标注，标注每个词汇的词性，提取名词、动词和形容词；根据精简后的词汇列表获取每个文本片段的词汇索引表示，采用bert模型的分词器，将每个词汇映射为bert词汇表中的索引表示；将每个文本片段的索引表示输入预训练的bert模型，进行前向传播，获取每个词汇在上下文中的嵌入向量；通过提取bert模型输出的cls标记对应的嵌入向量，作为整个文本片段的特征向量，得到包含上下文信息的文本片段特征向量；根据文本特征向量，采用k-means聚类算法对文本片段进行聚类，得到文本片段的聚类标签，聚类标签包括修复操作标签和故障现象标签；根据文本片段的修复操作标签判断用户是否对产品进行独立修复尝试。

15、进一步地，所述非独立修复故障分析模块，用于根据判断为用户没有对产品进行独立修复尝试的售后需求描述文本的故障现象标签，匹配故障码和故障原因，确定获得维修措施，包括:

16、若用户没有对产品进行独立修复尝试，则通过联保售后企业商品数据库api获取故障码对应的故障模式文本；使用tf-idf算法将故障现象标签和故障码对应的故障模式文本转换为特征向量，并使用皮尔逊相关系数计算方法得到故障现象标签特征向量和故障码对应的故障模式特征向量的相似度；根据预设的相似度阈值，确定每个故障现象标签对应的故障码，若故障现象标签特征向量和故障码对应的故障模式特征向量的相似度大于预设相似度阈值，则判断故障现象标签与故障码匹配，并基于故障码获取故障原因；通过调用维修知识库api，使用故障原因作为查询条件，获得故障维修措施以及故障维修措施的复杂程度，复杂程度包括简单、中等、复杂。

17、进一步地，所述独立修复故障分析模块，用于根据判断为用户对产品进行独立修复尝试的售后需求描述文本的用户修复操作和故障现象标签，对文本片段进行时序标注，确定操作-故障链和故障根本原因，通过维修知识库获取复合故障维修措施，包括:

18、若用户对产品进行独立修复尝试，则根据文本片段的修复操作标签和故障现象标签、预定义的连接词和预定义的时间描述词汇，对文本片段进行时序标注，确定文本片段的顺序关系；根据时序标注后的文本片段，采用长短期记忆网络模型进行上下文语义分析，确定每次修复尝试的修复操作和导致的故障变化现象，识别初始故障现象和各次修复尝试导致的故障变化现象，故障变化现象包括故障新增、故障转换；获取历史维修反馈文本，并标注各次修复尝试导致的故障变化现象和对应的故障现象标签，以及用户的错误修复尝试操作，使用循环神经网络构建用户错误修复尝试操作预测模型，预测用户的错误修复尝试操作，确定故障变化现象的故障根本原因；通过调用维修知识库api，使用故障根本原因作为查询条件，确定各故障变化现象的维修措施，得到复合故障维修措施以及复合故障维修措施的复杂程度。

19、进一步地，所述维修指导视频生成模块，用于根据故障维修措施的复杂程度或复合故障维修措施的复杂程度，判断可自行维修的售后需求单，生成维修指导视频，并发送至可自行维修的售后需求单用户，包括：

20、获取复杂程度为简单的故障维修措施和复合故障维修措施的售后需求单，将该售后需求单标记为可自行维修的售后需求单；根据故障维修措施和复合故障维修措施，确定维修部件；通过产品部位图片数据库中获取与维修部位直接连接的部件图片，对获取的部件图片进行标注，标明操作位置；根据维修手册，确定维修措施的维修操作步骤，并根据维修操作步骤，依次排列部件图片，形成一个展示操作流程的图片序列；根据维修手册，生成每一步维修操作步骤的文字说明，并使用文本语音转换技术将每一步维修操作步骤的文字说明转换为语音；将标注好的图片和生成的语音进行同步，并使用视频编辑软件adobe将图片序列和语音合成维修指导视频；将维修指导视频发送至可自行维修的售后需求单的用户账号和手机。

21、进一步地，所述维修任务单生成模块，用于根据用户经纬度制定区域匹配规则，匹配售后服务区域，并生成维修任务单，包括：

22、根据用户的经纬度信息，制定区域匹配规则，将用户的经纬度信息与售后企业的售后服务区域进行匹配，确定用户所属的售后服务区域；根据不可自行维修的售后需求描述文本的故障现象识别结果和故障维修措施，生成维修任务单，并将生成的维修任务单分配至用户所属的售后服务区域，维修任务单内容包括初始故障现象和各次修复尝试导致的故障变化现象的故障标注；将维修任务分配结果发送至用户账号和手机，并安排维修时间；通过实时监控系统，跟踪和监控每个维修任务的执行进度；获取维修任务完成后的用户反馈信息，进行售后维修服务的质量评估和改进。

23、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

24、本发明提供一种售后一键下单智能处理系统。通过电商平台与联保售后企业的数据有效整合，消除了信息孤岛，提升了数据一致性和处理效率。本发明能够智能化处理用户的售后需求文本，能够快速生成修复操作和故障现象标签，并有效判断用户是否进行了独立修复尝试，提升了文本处理的效率和准确性。对于不同类型的故障，本发明能够快速匹配故障码并确定故障原因，提供针对性的维修措施。对于用户的独立修复尝试，本发明通过分析操作和故障链，准确识别故障根本原因，提供个性化的复合故障维修方案，确保维修方案的针对性和有效性。本发明还能根据维修措施的复杂程度，生成个性化的维修指导视频，帮助用户进行自行维修，提升用户体验，减少不必要的售后资源浪费。本发明通过精确的区域匹配规则和智能化的任务单生成，确保了维修任务的高效分配和执行。本发明通过信息标准化、智能化文本处理和智能调度，解决了传统售后服务系统中存在的信息不对称、处理效率低和响应速度慢的问题，显著提高了售后服务的效率、准确性和用户满意度。