基于大數據和人工智能的訂單管理方法及系統與流程

本發明屬于大數據和人工智能領域，尤其涉及基于大數據和人工智能的訂單管理方法及系統。

背景技術：

1、隨著電子商務的迅猛發展，訂單管理和智能營銷成為電商平臺提升運營效率和銷售業績的關鍵環節。現有的訂單管理系統和營銷策略在處理大規模數據、實現智能化操作和提供個性化服務方面存在諸多不足。傳統訂單管理系統主要依賴人工操作和簡單的規則引擎，難以實時檢測和處理訂單異常，如欺詐訂單、重復訂單等。同時，客戶服務和售后管理依賴人工客服，效率低且成本高，難以滿足用戶日益增長的需求。此外，現有的營銷策略多基于歷史數據分析，缺乏實時性和精準性，難以動態調整以適應市場變化和用戶個性化需求。

2、在數據整合與分析方面，現有技術往往無法有效地整合來自不同渠道的數據，導致數據孤島問題嚴重，難以提供全面的業務洞察和決策支持。傳統的數據分析方法主要依賴于預設的統計模型，無法充分利用大數據和人工智能技術帶來的優勢，難以實現精準的銷售預測和客戶細分。

技術實現思路

1、本發明的目的是提出基于大數據和人工智能的訂單管理方法及系統，結合大數據和人工智能技術，提供一個完整的智能訂單管理及營銷系統，提升平臺的運營效率和銷售業績。通過整合最新的深度學習、強化學習、自然語言處理等前沿技術，本發明將實現訂單管理、客戶服務、數據分析的全面智能化和自動化。

2、為了達到上述目的，在本發明提供了基于大數據和人工智能的訂單管理方法，所述方法包括：

3、s1、獲取電商平臺采集訂單數據，并進行預處理，將預處理后的數據進行數據融合、歸一化處理和數據降維與選擇，然后對選擇后的數據進行分類與標注并進行存儲；

4、s2、對訂單數據進行特征提取，并構建基于深度學習的多層檢測模型對特征進行異常檢測并融合；

5、s3、根據異常檢測的結果利用rpa技術和智能合約自動處理異常訂單；

6、s4、使用自然語言處理技術識別并分類用戶提出的與異常訂單相關的問題，根據分類的結果從知識圖譜中匹配出相應的異常訂單解決方案，然后生成自然的回復內容，并與用戶進行互動；

7、s5、利用大數據處理技術從多個渠道收集數據，并進行預處理，然后對預處理后的數據進行提取特征，并進行特征融合得到特征數據，基于融合后的特征數據進行分析和建模，再基于分析和建模結果，進行優化和決策支持；

8、其中，所述多層檢測模型分為初級檢測、高級檢測和時序檢測：

9、所述初級檢測使用基于規則的方法對訂單進行快速篩選，識別明顯的異常訂單，表示如下：

10、

11、其中，tj表示第j個特征的閾值；表示第i個訂單的初級檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xi,j表示第i個訂單的第j個特征；

12、所述高級檢測使用基于自編碼器的深度學習模型進行的檢測，表示如下：

13、hi＝σ(w1xi+b1)

14、

15、其中，hi表示第i個訂單的隱藏層表示，維度為h；表示第i個訂單的重構特征向量；w1和w2分別表示編碼器和解碼器的權重矩陣，b1和b2分別表示偏置向量，σ為激活函數；

16、所述基于自編碼器的深度學習模型的損失函數l表示如下：

17、

18、其中，n表示樣本數，∥·∥2表示歐幾里得距離，i表示第i個樣本；xi表示第i個訂單的特征向量，維度為d；

19、所述高級檢測的檢測判別表示如下：

20、

21、其中，di表示第i個訂單的高級檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；∈表示預設的閾值；

22、所述時序檢測利用長短期記憶網絡lstm對訂單數據進行時序分析，識別在特定時間段內的異常模式，表示如下：

23、ht＝lstm(xt)

24、

25、其中，w3為輸出層權重矩陣；b3為偏置向量；xt表示時間t的訂單特征向量序列，包含過去k個時間步的特征；表示基于ht預測的時間t+1的訂單特征向量；ht表示時間t的隱藏層狀態；

26、然后進行時序檢測判別：

27、

28、其中，δ為預設的時序檢測閾值；表示時間t的時序檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xt+1表示實際的時間t+1的訂單特征向量；

29、將初級檢測、高級檢測和時序檢測的結果進行融合，形成最終的異常檢測結果，表示如下：

30、

31、其中，∨表示邏輯或運算，表示第i個訂單的最終檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常。

32、進一步地，在所述s1中，獲取電商平臺采集訂單數據，所述訂單數據包括線上銷售數據、線下銷售數據、社交媒體數據和客戶行為數據。

33、進一步地，所述s1中，所述數據降維與選擇采用主成分分析算法計算數據的協方差矩陣，進行特征值分解，選擇前k個特征向量作為主成分，再選擇對目標變量貢獻最大的特征。

34、進一步地，所述步驟s3中，根據步驟s2中檢測到的異常訂單數據提取異常訂單特征并進行異常訂單標記，然后根據不同的異常類型，定義相應的處理規則，再使用rpa技術和智能合約執行預定義的處理規則。

35、進一步地，所述使用rpa技術和智能合約執行預定義的處理規則，具體包括：

36、啟動rpa機器人，準備執行處理任務；

37、rpa機器人登錄訂單管理系統，獲取異常訂單信息oi；其中，oi＝[ai,ti,qi,pi,hi]，ai表示訂單金額，ti表示下單時間，qi表示購買商品數量，pi表示支付方式，hi表示用戶歷史購買行為；

38、根據處理規則依次執行每個步驟，同時將每個處理步驟的結果和時間戳記錄到數據庫中；其中，pi表示第i個訂單的處理流程，表示根據訂單的異常檢測結果所定義的一系列處理規則。

39、進一步地，所述步驟s4，具體包括：

40、從用戶提出的問題中提取關鍵特征，使用預訓練的語言模型將用戶問題轉化為特征向量，采用基于圖神經網絡的分類模型，對用戶問題進行分類，再構建圖結構，其中，節點表示用戶問題，邊表示問題之間的相似度；

41、根據客戶問題分類結果，從知識圖譜中匹配出相應的異常訂單解決方案，根據問題分類結果ci，在知識圖譜中查找對應的解決方案；其中，所述知識圖譜包含異常訂單處理相關的知識點和解決方案，節點表示知識點和解決方案，邊表示知識點之間或知識點與解決方案之間的關系；

42、設計對話管理模型跟蹤對話狀態，使用生成式模型生成自然的回復內容；

43、收集用戶對每次回復的反饋，作為對話管理模型改進的依據，根據用戶反饋調整對話管理模型參數，優化分類和生成式模型。

44、進一步地，所述相似度sim計算如下：

45、

46、其中，qi表示問題i，qj表示問題j，σ表示激活函數，exp表示指數函數；

47、然后進行分類，所述分類公式表示如下：

48、ci＝gnn(qi)

49、其中，gnn是訓練好的圖神經網絡模型，ci表示問題qi的分類結果。

50、進一步地，所述根據客戶問題分類結果，從知識圖譜中匹配出相應的異常訂單解決方案，其中，所述匹配的過程如下：

51、從知識圖譜中的問題節點開始，搜索與其相連的解決方案節點；

52、根據問題節點與解決方案節點之間的關系強度確定最佳匹配；

53、采用圖搜索算法查找最優解決方案節點。

54、進一步地，在所述步驟s5中，基于融合后的特征數據進行分析和建模，所述分析包括聚類分析和關聯規則，所述建模使用監督學習方法進行預測建模。

55、在本發明的另一個方面提供了基于大數據和人工智能的訂單管理系統，所述系統包括：

56、數據采集模塊，用于獲取電商平臺采集訂單數據，并進行預處理，將預處理后的數據進行數據融合、歸一化處理和數據降維與選擇，然后對選擇后的數據進行分類與標注并進行存儲；

57、訂單分析模塊，用于對訂單數據進行特征提取，并構建基于深度學習的多層檢測模型對特征進行異常檢測并融合；根據異常檢測的結果利用rpa技術和智能合約自動處理異常訂單；

58、異常訂單處理模塊，用于使用自然語言處理技術識別并分類用戶提出的與異常訂單相關的問題，根據分類的結果從知識圖譜中匹配出相應的異常訂單解決方案，然后生成自然的回復內容，并與用戶進行互動；

59、系統更新模塊，用于利用大數據處理技術從多個渠道收集數據，并進行預處理，然后對預處理后的數據進行提取特征，并進行特征融合得到特征數據，基于融合后的特征數據進行分析和建模，再基于分析和建模結果，進行優化和決策支持；

60、其中，所述多層檢測模型分為初級檢測、高級檢測和時序檢測：

61、所述初級檢測使用基于規則的方法對訂單進行快速篩選，識別明顯的異常訂單，表示如下：

62、

63、其中，tj表示第j個特征的閾值；表示第i個訂單的初級檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xi,j表示第i個訂單的第j個特征；

64、所述高級檢測使用基于自編碼器的深度學習模型進行的檢測，表示如下：

65、hi＝σ(w1xi+b1)

66、

67、其中，hi表示第i個訂單的隱藏層表示，維度為h；表示第i個訂單的重構特征向量；w1和w2分別表示編碼器和解碼器的權重矩陣，b1和b2分別表示偏置向量，σ為激活函數；

68、所述基于自編碼器的深度學習模型的損失函數l表示如下：

69、

70、其中，n表示樣本數，∥·∥2表示歐幾里得距離，i表示第i個樣本；xi表示第i個訂單的特征向量，維度為d；

71、所述高級檢測的檢測判別表示如下：

72、

73、其中，di表示第i個訂單的高級檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；∈表示預設的閾值；

74、所述時序檢測利用長短期記憶網絡lstm對訂單數據進行時序分析，識別在特定時間段內的異常模式，表示如下：

75、ht＝lstm(xt)

76、

77、其中，w3為輸出層權重矩陣；b3為偏置向量；xt表示時間t的訂單特征向量序列，包含過去k個時間步的特征；表示基于ht預測的時間t+1的訂單特征向量；ht表示時間t的隱藏層狀態；

78、然后進行時序檢測判別：

79、

80、其中，δ為預設的時序檢測閾值；表示時間t的時序檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常；xt+1表示實際的時間t+1的訂單特征向量；

81、將初級檢測、高級檢測和時序檢測的結果進行融合，形成最終的異常檢測結果，表示如下：

82、

83、其中，∨表示邏輯或運算，表示第i個訂單的最終檢測結果，取值為0或1，0表示正常，1表示異常。

84、本發明的有益技術效果至少在于以下：

85、(1)本發明利用基于深度學習的自動編碼器和時序異常檢測算法，實時檢測訂單異常(如欺詐訂單、重復訂單)。結合rpa(機器人流程自動化)和智能合約技術，實現異常訂單的自動化處理和退款。高效、精準地檢測和處理訂單異常，減少人工干預，提高處理速度和準確性。

86、(2)本發明利用基于自然語言處理(如gpt模型)和知識圖譜，為客戶提供智能化的客服服務，自動解答常見問題。使用機器學習模型(如決策樹、svm)，分析售后服務數據，優化售后流程，提升客戶滿意度。提供7x24小時智能客服，提升客戶服務效率和滿意度。優化售后服務流程，減少客戶投訴和退貨率。

87、(3)本發明使用數據湖和etl技術，整合線上線下銷售數據、社交媒體數據、客戶行為數據，形成統一的數據平臺。基于大數據分析和深度學習模型，提供銷售趨勢預測、客戶細分、市場分析等決策支持。打破數據孤島，實現全渠道數據整合與分析，提供全面的業務洞察和決策支持，提升營銷策略的精準性和實時性。