业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质，用于提升业务系统计算推荐人的业务奖励的计算效率。业务系统不再需要执行繁重且复杂的数据提取和数据转换操作，只需生成订单标签和推荐人标签，即可直接根据订单标签和推荐人标签进行业务奖励的计算，提升了业务奖励计算的效率。并且，订单标签和推荐人标签紧紧关联于业务订单和推荐人，只要生成了订单标签和推荐人标签，在后面的多个奖励活动中均可以复用上述标签，无需再一次生成标签，从而可进一步减少业务系统的操作并提升业务奖励的计算效率。操作并提升业务奖励的计算效率。操作并提升业务奖励的计算效率。

【技术实现步骤摘要】
业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质


[0001]本申请实施例涉及数据处理领域，具体涉及一种业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在涉及交易的业务中，向客户推荐商品或者服务的推荐人可获得一定的报酬，以奖励其推荐行为。其中，该涉及交易的业务可以是涉及商品交易或者涉及服务交易，涉及商品交易的业务如设备交易、房屋交易、贷款产品交易、保险产品交易等商品买卖业务，涉及服务交易的业务如咨询服务、代理服务、美容服务、培训服务等以提供劳动的形式满足他人需求的业务。
[0003]例如，贷款推荐人将放贷机构的贷款产品推荐给贷款申请人，并且该贷款产品成功放贷给贷款申请人，则放贷机构可根据贷款产品向该贷款推荐人发放佣金以奖励其贷款推荐行为。
[0004]放贷机构需要根据贷款业务数据来计算贷款推荐人的佣金，即需要从贷款业务数据的明细数据中提取出特定数据，并对该特定数据进行数据转换，再根据转换得到的数据计算佣金。此佣金计算方式需要进行复杂的数据提取和数据转换操作，佣金计算耗费的时间较长，计算效率低，尤其是当多笔贷款需要计算佣金或者每笔贷款需要在不同的奖励活动中计算佣金时，此佣金计算方式的操作更为繁琐复杂。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质，用于提升业务系统计算推荐人的业务奖励的计算效率。
[0006]本申请实施例第一方面提供了一种业务数据处理方法，所述方法应用于业务系统，所述方法包括：
[0007]获取目标业务的业务数据，所述业务数据包括所述目标业务的业务订单的订单数据以及所述业务订单的推荐人的推荐人数据；
[0008]根据所述订单数据生成所述业务订单的订单标签；
[0009]根据所述推荐人数据生成所述推荐人的推荐人标签；
[0010]根据所述订单标签和所述推荐人标签计算所述推荐人的业务奖励。
[0011]本申请实施例第二方面提供了一种业务系统，所述业务系统包括：
[0012]获取单元，用于获取目标业务的业务数据，所述业务数据包括所述目标业务的业务订单的订单数据以及所述业务订单的推荐人的推荐人数据；
[0013]生成单元，用于根据所述订单数据生成所述业务订单的订单标签；
[0014]所述生成单元还用于根据所述推荐人数据生成所述推荐人的推荐人标签；
[0015]计算单元，用于根据所述订单标签和所述推荐人标签计算所述推荐人的业务奖励。
[0016]本申请实施例第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述第一方面的方法。
[0017]本申请实施例第四方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有指令，该指令在计算机上执行时，使得计算机执行前述第一方面的方法。
[0018]本申请实施例第五方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行前述第一方面的方法。
[0019]从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
[0020]业务系统不再需要执行繁重且复杂的数据提取和数据转换操作，只需生成订单标签和推荐人标签，即可直接根据订单标签和推荐人标签进行业务奖励的计算，提升了业务奖励计算的效率。并且，订单标签和推荐人标签紧紧关联于业务订单和推荐人，只要生成了订单标签和推荐人标签，在后面的多个奖励活动中均可以复用上述标签，无需再一次生成标签，从而可进一步减少业务系统的操作并提升业务奖励的计算效率。
附图说明
[0021]图1为本申请实施例中业务数据处理方法一个流程示意图；
[0022]图2为本申请实施例中业务数据处理方法另一流程示意图；
[0023]图3为本申请实施例中业务系统的多个功能模块或单元的结构示意图；
[0024]图4为本申请实施例中业务系统一个结构示意图；
[0025]图5为本申请实施例中业务系统另一结构示意图。
具体实施方式
[0026]本申请实施例提供了一种业务数据处理方法、业务系统及计算机存储介质，用于提升业务系统计算推荐人的业务奖励的计算效率。
[0027]请参阅图1，本申请实施例中业务数据处理方法一个实施例包括：
[0028]101、获取目标业务的业务数据，业务数据包括目标业务的业务订单的订单数据以及业务订单的推荐人的推荐人数据；
[0029]本实施例的方法可应用于业务系统，该业务系统可以终端设备或者服务器设备等设备形式存在，用于为用户提供业务服务和业务功能。当业务系统为终端时，可以是个人电脑(personal computer，PC)、台式计算机等终端设备；当业务系统为服务器时，可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云数据库、云计算以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
[0030]目标业务可以是任意的涉及交易的业务，例如可以是涉及产品交易的业务或者涉及服务交易的业务，涉及产品交易的业务如设备交易、房屋交易、贷款产品交易、保险产品交易等产品买卖业务，涉及服务交易的业务如咨询服务、代理服务、美容服务、培训服务等以提供劳动的形式满足他人需求的业务。
[0031]目标业务的推荐人可向客户推荐该目标业务，客户选择目标业务之后，生成目标业务的业务订单，业务订单表示客户预订了该目标业务对应的产品或者服务。例如对于贷款业务而言，推荐人可向客户推荐多款贷款产品，客户可选择其中一款或多款贷款产品进行申贷，并生成贷款订单，表示客户预订了其选择的贷款产品。
[0032]业务系统可获取业务订单的订单数据以及推荐人的推荐人数据，以便于根据目标业务的上述业务数据确定推荐人的业务奖励。
[0033]102、根据订单数据生成业务订单的订单标签；
[0034]103、根据推荐人数据生成推荐人的推荐人标签；
[0035]目标业务的业务数据繁杂且凌乱，业务系统需要从繁杂的业务数据中提取出能够用于计算推荐人的业务奖励的数据，并且提取出的数据的格式不符合预设格式时，还要再对提取出的数据进行数据转换，以使得转换后的数据能够直接用于业务奖励的计算。当设置的奖励活动较多时，每一笔目标业务的业务数据都要在每个奖励活动中计算业务奖励，业务系统需要频繁地从每一笔目标业务的业务数据中提取能够计算业务奖励的数据并进行数据转换，或者当有多笔目标业务需要计算业务奖励时，业务系统同样需要频繁地从大量的业务数据中提取能够计算业务奖励的数据并进行数据转换。显然，这种方式下业务系统需要执行繁重且重复的操作步骤，需要耗费大量时间用于数据提取和数据转换，导致业务奖励的计算效率不高，难以快速给出业务奖励的计算结果。
[0036]为此，本实施例中，在获得目标业务的业务数据时，业务系统并不做业务数据的提取和数据转换，而是生成目标业务的业务订单的订单标签，以及生成该业务订单的推本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于业务系统，所述方法包括：获取目标业务的业务数据，所述业务数据包括所述目标业务的业务订单的订单数据以及所述业务订单的推荐人的推荐人数据；根据所述订单数据生成所述业务订单的订单标签；根据所述推荐人数据生成所述推荐人的推荐人标签；根据所述订单标签和所述推荐人标签计算所述推荐人的业务奖励。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述订单数据生成所述业务订单的订单标签，包括：根据所述业务订单的订单状态以及所述业务订单的明细数据中的至少之一，生成所述业务订单的订单标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从消息队列中获取所述业务订单的订单状态的状态变更消息，所述消息队列用于存储至少一笔业务订单的状态变更消息；根据所述状态变更消息更新所述业务订单的订单标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从消息队列中获取所述推荐人的推荐人数据的数据变更消息，所述消息队列用于存储至少一个推荐人的推荐人数据；根据所述数据变更消息更新所述推荐人的推荐人标签。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定多个所述推荐人中推荐人标签匹配预设推荐人标签的目标推荐人；从所述目标推荐人的所有业务订单中确定订单标签匹配预设订单标签的目标业务订单；所述根据所述订单标签和所述推荐人标签计算所述推荐人的业务奖励，包括：根据所述目标业务订单的订单标签和所述目标业务订单的推荐人的推荐人标签计算所述目标业务订单的推荐人的业务奖励。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述订单标签和所述推荐人标签计算所述推荐人的业务奖励，包括：根据奖励...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志强，徐刚，傅日云，
申请(专利权)人：金蝶征信有限公司，
类型：发明
国别省市：