一种处理纠纷单的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113592315A(43)申请公布日2021.11.02(21)申请号202110889249.2(22)申请日2021.08.04(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人陈旭涛郑吉星(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人张一军王安娜(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q40/04(2012.01)权利要求书2页说明书13页附图4页(54)发明名称一种处理纠纷单的方法和装置(57)摘要本发明公开了一种处理纠纷单的方法和装置，涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录，识别出所述纠纷单的风险系数；判断所述纠纷单的风险系数是否大于等于风险阈值；若是，则将所述纠纷单下发至客服终端，以通过客服处理所述纠纷单；若否，则将所述纠纷单流转到纠纷处理模型中，基于所述纠纷单的交易链路数据输出所述纠纷单的处理结果；其中，所述交易链路数据包括以下至少两种：用户属性、用户行为记录、物品属性、物流进度、订单记录、物品评价内容、物品问答内容和纠纷沟通记录。该实施方式能够解决缺少纠纷风险识别和模型准确率低的技术问题。CN113592315ACN113592315A权利要求书1/2页1.一种处理纠纷单的方法，其特征在于，包括：根据纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录，识别出所述纠纷单的风险系数；判断所述纠纷单的风险系数是否大于等于风险阈值；若是，则将所述纠纷单下发至客服终端，以通过客服处理所述纠纷单；若否，则将所述纠纷单流转到纠纷处理模型中，基于所述纠纷单的交易链路数据输出所述纠纷单的处理结果；其中，所述交易链路数据包括以下至少两种：用户属性、用户行为记录、物品属性、物流进度、订单记录、物品评价内容、物品问答内容和纠纷沟通记录。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录，识别出所述纠纷单的风险系数，包括：将纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录输入到经过训练的风险识别模型中，从而输出所述纠纷单对应的风险系数；其中，所述风险识别模型采用风险样本进行有监督训练得到，每个风险样本包括历史纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录，以及所述历史纠纷单是否具有纠纷风险。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风险识别模型为DeepFM+TextCNN模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述纠纷单流转到纠纷处理模型中，基于所述纠纷单的交易链路数据输出所述纠纷单的处理结果，包括：将所述纠纷单对应的交易链路数据输入到经过训练的纠纷处理模型中，得到所述纠纷处理模型输出的输出结果；采用修正系数修正所述输出结果，从而得到所述纠纷单的处理结果；其中，所述纠纷处理模型采用纠纷样本进行有监督训练得到，每个纠纷样本包括历史纠纷单对应的交易链路数据和处理方案；所述输出结果包括各个处理方案对应的概率。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述纠纷处理模型为多模态模型；所述交易链路数据的模态包括文本、图片和结构化数据。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用修正系数修正所述输出结果，从而得到所述纠纷单的处理结果，包括：采用各个处理方案对应的修正系数分别乘以所述各个处理方案对应的概率，得到所述各个处理方案对应的修正概率；筛选出修正概率最高的处理方案作为所述纠纷单的处理结果。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于任意一个处理方案，所述处理方案的修正系数采用如下方法得到：从用户填写的纠纷回访表中解析出各项服务的分值；将所述各项服务的分值输入到综合评价模型中，以输出满意度系数；对所述满意度系数进行非线性变换，得到所述处理方案的修正系数。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述各项服务的分值输入到综合评价模型中，以输出满意度系数，包括：基于所述各项服务的分值权重，对所述各项服务的分值进行加权求和，得到满意度系2CN113592315A权利要求书2/2页数。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述满意度系数进行非线性变换，得到所述处理方案的修正系数，包括：采用自然对数公式对所述满意度系数进行非线性变换，得到所述处理方案的修正系数。10.一种处理纠纷单的装置，其特征在于，包括：识别模块，用于根据纠纷单对应的用户属性、用户行为记录和纠纷沟通记录，识别出所述纠纷单的风险系数；处理模块，用于判断所述纠纷单的风险系数是否大于等于风险阈值；若是，则将所述纠纷单下发至客服