一种交易平台的流程配置系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交易平台的流程配置系统，涉及交易流程决策技术领域，通过预先在测试环境中收集历史客户订单数据和历史店铺订单数据，基于历史店铺订单数据生成店铺退款数据，并基于历史客户订单数据和店铺退款数据生成客户退款数据，将客户退款数据转化为深度强化学习模型所能接收的训练四元组集合，基于训练四元组集合训练出对客户进行“仅退款”交易流程进行决策的深度强化学习模型，在非测试环境中，客户发起“仅退款”交易流程时，使用深度强化学习模型决策是否同意该客户的“仅退款”申请；实现对客户“只退款”交易流程的智能决策，达到避免店铺和客户承受不公平结果的目的。的。的。

【技术实现步骤摘要】
一种交易平台的流程配置系统


[0001]本专利技术涉及交易流程决策
，具体是一种交易平台的流程配置系统。

技术介绍

[0002]在线购物平台在现代消费中扮演着重要的角色，为消费者提供了方便快捷的购物体验。然而，随着在线购物的普及，一些电商平台提供了“钱包”功能，用户通过“钱包”功能在平台中进行消费，平台通过“钱包”功能进行各项交易流程的监管和决策，分析历史数据，决定是否同意用户退款申请；
[0003]为了进一步地保障消费者的权利，电商平台还在交易流程中添加了“仅退款”的流程，当用户收到假冒伪劣时，申请“仅退款”后，电商平台通过回滚操作，恢复用户的账户余额，而不需要用户进行退货；但是这项流程的添加导致了一些消费者滥用退款政策；
[0004]一些消费者可能会在使用产品后，故意声称产品有问题或不符合预期，以获得退款。这种滥用行为不仅会给卖家带来经济损失，还会导致平台上恶意退款的频繁发生，损害整个交易生态系统的健康发展；
[0005]但同时也存在一些不良商家会发送假冒伪劣的产品甚至发送空包裹的形式谋取暴利，因此，在这种情况下，需要允许客户进行“仅退款”操作；因此，对于平台来说，对“仅退款”操作进行智能决策成为一项需要解决的事项；
[0006]申请公开号为CN108734454A的中国专利公开了一种退款处理方法和系统，将获取的各业务方订单的退款请求中的每个业务类型信息在数据库中进行搜寻处理，得到对应的工作流配置文件；并根据工作流配置文件将退款请求分发至预设并行工作流模组中对应的工作流模板中；根据退款请求查询订单的退款记录，得到订单的当前退款状态；根据当前退款状态、工作流配置文件以及工作流模板对各业务方订单的退款请求执行退款处理；该专利技术却并未考虑到客户申请“仅退款”时的情形；
[0007]为此，本专利技术提出一种交易平台的流程配置系统。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种交易平台的流程配置系统，实现对客户“只退款”交易流程的智能决策，达到避免店铺和客户承受不公平结果的目的。
[0009]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种交易平台的流程配置系统，包括交易训练数据收集模块、训练数据转换模块、模型训练模块以及仅退款决策模块；其中，各个模块之间通过有线网络方式连接；
[0010]交易训练数据收集模块，预先在测试环境中收集历史客户订单数据和历史店铺订单数据，基于历史店铺订单数据生成店铺退款数据，并基于历史客户订单数据和店铺退款数据生成客户退款数据；
[0011]其中，在所述测试环境，电商平台服务器后台预先挑选测试客户，实时收集每个测
试客户的订单交易数据，并在每个测试客户选择“仅退款”交易流程时，以概率P随机拒绝“仅退款”的交易流程，以概率1
‑
P随机同意“仅退款”的交易流程，并继续收集每个测试客户后续的订单交易数据；其中，P为预设的概率值；再将每个测试客户选择了“仅退款”交易流程的所有对应的店铺作为测试店铺，收集每个测试店铺的所有订单交易数据；
[0012]其中，所述历史客户订单数据包括每个测试客户的客户交易划分序列集合；
[0013]在所述客户交易划分序列集合中，每个元素为一个客户交易划分序列；
[0014]对于每个测试客户，所述客户交易划分序列包含订单交易数据，每个客户交易划分序列中的订单交易数据为按时间顺序进行排序；除最后一个客户交易划分序列外，每个客户交易划分序列中有且仅有一个订单交易数据的交易标签为“仅退款”，且交易标签为“仅退款”的订单交易数据为客户交易划分序列中的最后一个；
[0015]其中，所述订单交易数据包括测试客户每次交易的测试客户编号、店铺编号、交易标签、交易时间、交易金额以及交易状态；对于每个测试客户的客户交易划分序列集合，其中的每个订单交易数据的测试客户编号相同，且对应该测试客户；
[0016]其中，所述交易标签为“仅退款”和“非仅退款”中的一个，交易标签为“仅退款”时，表示测试客户对对应的交易选择了“仅退款”交易流程；
[0017]所述交易状态包括“其他”、“同意”以及“拒绝”，当交易标签为“非仅退款”时，交易状态为“其他”，当交易标签为“仅退款”且电商平台服务器后台选择拒绝时，交易状态为“拒绝”，当交易标签为“仅退款”且电商平台服务器后台选择同意时，交易状态为“同意”；
[0018]其中，所述店铺退款数据包括每个测试店铺的店铺交易划分序列集合；
[0019]在所述店铺交易划分序列集合中，每个元素为一个店铺交易划分序列；
[0020]对于每个测试店铺，所述店铺交易划分序列包含订单交易数据，每个店铺交易划分序列中的订单交易数据为按时间顺序进行排序；除最后一个店铺交易划分序列外，每个店铺交易划分序列中有且仅有一个订单交易数据的交易标签为“仅退款”，且交易标签为“仅退款”的订单交易数据为店铺交易划分序列中的最后一个；
[0021]基于历史店铺订单数据生成店铺退款数据的方式为：
[0022]将每个测试店铺的编号标记为k，将第k个测试店铺的店铺交易划分序列集合标记为Mk，则每个店铺交易划分序列的编号标记为mk，第mk个店铺交易划分序列中的订单交易数据的数量标记为Nmk；其中，mk=1,2,3,
…
,|Mk|；
[0023]计算第k个测试店铺的退款率Lk；所述退款率Lk的计算公式为：；
[0024]计算第k个测试店铺的店铺改进效率Gk和店铺恶化效率Ek；
[0025]店铺改进效率Gk和店铺恶化效率Ek的计算方式为：
[0026]将所有店铺交易划分序列按最后一个订单交易数据的交易状态划分为两组，并将最后一个订单交易数据的交易状态为“同意”的店铺交易划分序列编号的集合标记为Mk1，将最后一个订单交易数据的交易状态为“拒绝”的店铺交易划分序列编号的集合标记为Mk2；
[0027]对于店铺交易划分序列集合Mk1，计算店铺改进效率Gk；
[0028]所述店铺改进效率Gk的计算公式为：；其中，Fmk为反应效率，
且反应效率Fmk的计算公式为；
[0029]对于店铺交易划分序列集合Mk2，计算店铺恶化效率Ek；
[0030]所述店铺恶化效率Ek的计算公式为：；
[0031]所述店铺退款数据包括每个测试店铺的退款率、店铺改进效率和店铺恶化效率；
[0032]基于历史客户订单数据和店铺退款数据生成客户退款数据的方式为：
[0033]将测试客户的编号标记为i，将第i个测试客户的客户交易划分序列集合标记为Ji，每个客户交易划分序列编号标记为ij；其中，ij=1,2,3,
…
,|Ji|；第ij个客户交易划分序列中的订单交易数据数量标记为Nij；
[0034]将第i个客户的退款率标记为Li；其中，退款率Li的计算公式为Li=；
[0035]对于第ij个客户交易划分序列本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易平台的流程配置系统，其特征在于，包括交易训练数据收集模块、训练数据转换模块、模型训练模块以及仅退款决策模块；其中，各个模块之间通过有线网络方式连接；交易训练数据收集模块，预先在测试环境中收集历史客户订单数据和历史店铺订单数据，基于历史店铺订单数据生成店铺退款数据，并基于历史客户订单数据和店铺退款数据生成客户退款数据，将客户退款数据发送至训练数据转换模块；训练数据转换模块，将客户退款数据转化为深度强化学习模型所能接收的训练四元组集合，将训练四元组集合发送至模型训练模块；模型训练模块，基于训练四元组集合，训练出对客户进行“仅退款”交易流程进行决策的深度强化学习模型，将训练完成的深度强化学习模型发送至仅退款决策模块；仅退款决策模块，在非测试环境中，客户发起“仅退款”交易流程时，使用深度强化学习模型决策是否同意该客户的“仅退款”申请。2.根据权利要求1所述的一种交易平台的流程配置系统，其特征在于，在所述测试环境，电商平台服务器后台预先挑选测试客户，实时收集每个测试客户的订单交易数据，并在每个测试客户选择“仅退款”交易流程时，以概率P随机拒绝“仅退款”的交易流程，以概率1
‑
P随机同意“仅退款”的交易流程，并继续收集每个测试客户后续的订单交易数据；其中，P为预设的概率值；再将每个测试客户选择了“仅退款”交易流程的所有对应的店铺作为测试店铺，收集每个测试店铺的所有订单交易数据。3.根据权利要求2所述的一种交易平台的流程配置系统，其特征在于，所述历史客户订单数据包括每个测试客户的客户交易划分序列集合；在所述客户交易划分序列集合中，每个元素为一个客户交易划分序列；对于每个测试客户，所述客户交易划分序列包含订单交易数据，每个客户交易划分序列中的订单交易数据为按时间顺序进行排序；除最后一个客户交易划分序列外，每个客户交易划分序列中有且仅有一个订单交易数据的交易标签为“仅退款”，且交易标签为“仅退款”的订单交易数据为客户交易划分序列中的最后一个；其中，所述订单交易数据包括测试客户每次交易的测试客户编号、店铺编号、交易标签、交易时间、交易金额以及交易状态；对于每个测试客户的客户交易划分序列集合，其中的每个订单交易数据的测试客户编号相同，且对应该测试客户；其中，所述交易标签为“仅退款”和“非仅退款”中的一个，交易标签为“仅退款”时，表示测试客户对对应的交易选择了“仅退款”交易流程；所述交易状态包括“其他”、“同意”以及“拒绝”，当交易标签为“非仅退款”时，交易状态为“其他”，当交易标签为“仅退款”且电商平台服务器后台选择拒绝时，交易状态为“拒绝”，当交易标签为“仅退款”且电商平台服务器后台选择同意时，交易状态为“同意”；所述店铺退款数据包括每个测试店铺的店铺交易划分序列集合；在所述店铺交易划分序列集合中，每个元素为一个店铺交易划分序列；对于每个测试店铺，所述店铺交易划分序列包含订单交易数据，每个店铺交易划分序列中的订单交易数据为按时间顺序进行排序；除最后一个店铺交易划分序列外，每个店铺交易划分序列中有且仅有一个订单交易数据的交易标签为“仅退款”，且交易标签为“仅退款”的订单交易数据为店铺交易划分序列中的最后一个。
4.根据权利要求3所述的一种交易平台的流程配置系统，其特征在于，基于历史店铺订单数据生成店铺退款数据的方式为：将每个测试店铺的编号标记为k，将第k个测试店铺的店铺交易划分序列集合标记为Mk，则每个店铺交易划分序列的编号标记为mk，第mk个店铺交易划分序列中的订单交易数据的数量标记为Nmk；其中，mk=1,2,3,
…
,|Mk|；计算第k个测试店铺的退款率Lk；所述退款率Lk的计算公式为：；计算第k个测试店铺的店铺改进效率Gk和店铺恶化效率Ek；所述店铺退款数据包括每个测试店铺的退款率、店铺改进效率和店铺恶化效率。5.根据权利要求4所述的一种交易平台的流程配置系统，其特征在于，店铺改进效率Gk和店铺恶化效率Ek的计算方式为：将所有店铺交易划分序列按最后一个订单交易数据的交易状态划分为两组，并将最后一个订单交易数据的交易状态为“同意”的店铺交易划分序列编号的集合标记为Mk1，将最后一个订单交易数据的交易状态为“拒绝”的店铺交易划分序列编号的集合标记为Mk2；对于店铺交易划分序列集合Mk1，计算店铺改进效率Gk；所述店铺改进效率Gk的计算公式为：；其中，Fmk为反应效...

【专利技术属性】
技术研发人员：许扬汶，韩冬，刘天鹏，李楠，孟祥宇，顾阜城，
申请(专利权)人：南京大数据集团有限公司，
类型：发明
国别省市：