一种基于数据分析的助手自动收票系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析的助手自动收票系统，包括：用户请求模块，用户自主创建需求任务，并基于订单条件自动形成派生指定需求；信誉评分模块，建立用户评分模型，并基于评分模型决定需求任务订单派发的优先；采购策略模块，基于所述需求任务，执行抢购决策，形成最优抢购计划。该发明专利技术提供的基于数据分析的助手自动收票系统，简化了票据收发处理的效率，用户根据行口报价与额度进行收票的条件相对固定，基于海量数据的分析执行操作。基于海量数据的分析执行操作。基于海量数据的分析执行操作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的助手自动收票系统


[0001]本专利技术涉及票据交易系统
，具体涉及一种基于数据分析的助手自动收票系统。

技术介绍

[0002]现行的票据交易的互联网平台众多，比如同城票据网，深度票据网，融资线等。但是用户每天在这些平台需要根据行口的价格以及自身的收票偏好来筛选到合适的票源耗时耗力，往往也很难抢到合适的票，用户常常抱怨收票难，抢不到票。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于数据分析的助手自动收票系统，用于解决上述问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于数据分析的助手自动收票系统，包括：
[0006]用户请求模块，用户创建编辑形成需求任务，并基于订单条件自动形成派生指定需求；
[0007]信誉评分模块，建立用户评分模型，并基于评分模型决定需求任务订单的优先；
[0008]采购策略模块，基于所述用户需求任务订单，执行抢购决策，形成最优抢购计划
[0009]所述用户评分模型依据用户需求任务订单与实际订单签收的比例划分等级，钻石＞90％、黄金＜90％、且＞70％；白铜＜70％、且＞60％，青铜≤60％；
[0010]其中，所述信誉评分模块还包括优先策略单元，基于所述用户评分模型依据信用等级优先进行收票需求任务的排序。
[0011]所述用户请求模块包括：
[0012]订单修改单元，基于所述需求任务订单运行的同时，可修改订单数据以及增加；
[0013]订单查询单元，基于所述需求任务订单查询执行状态；
[0014]信用等级提示窗口，展示当前所述用户的信用等级；
[0015]任务订单完成提示单元，所述需求任务订单全部完成，执行弹窗提示；
[0016]任务订单需求签收单元，当用户订单签收超时会发出信号让系统自动主动帮助关闭用户的收票任务，完成签收后所述需求任务订单恢复执行。
[0017]所述采购策略模块包括第一策略计划，所述用户创建修改任务时候将数据存储在ElasticSearch中，当用户在平台发布票据订单的时候，会根据票据订单的条件从ElasticSearch中反向匹配查询出满足条件的任务，筛选处理的所述需求任务订单在内存中排除不能接单的任务，最后按照用户价格低、用户评分模型等级的顺序放入队列中，然后依次让队列里面的任务去接单。
[0018]所述采购策略模块包括第二策略计划，基于发布的所述需求任务订单，进行同类收票条件匹配，分配给满足需求条件的用户任务，当需求任务订单达到用户任务的阈值(用
户额度，价格，签收超时比例等)则自动停止所述第二策略计划，否，继续进行票据的匹配。
[0019]所述采购策略模块还包括第三策略计划，所述用户请求模块中所述订单修改单元或者增加订单需求，修改的所述需求任务会触发匹配平台上的待接单订单，并依据所述采购策略模块中的第二策略计划执行采购计划。
[0020]一种基于数据分析的助手自动收票方法，应用于上述方案中所述的基于数据分析的助手自动收票系统，其步骤如下：
[0021]S001、用户建立收票任务，形成收票需求；
[0022]S002、用户开启对应的收票任务之后，平台上发布的订单会定向匹配用户任务的条件帮助用户自动接单；
[0023]S003、如果用户无法通过接单校验，会依据一定策略顺位下个满足条件的用户任务来自动接单；
[0024]S004、接单成功自动扣减用户的额度。
[0025]在上述技术方案中，本专利技术提供的一种基于数据分析的助手自动收票系统，具备以下有益效果：基于数据分析的助手自动收票系统真正释放了用户持续盯盘的操作，减少了人力成本，采用了大数据手段分析数据，一定策略的算法让用户实现快速收票。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术实施例提供的模块结构示意图；
[0028]图2为本专利技术实施例提供的收票任务创建流程结构示意图；
[0029]图3为本专利技术实施例提供的收票任务接单流程结构示意图；
[0030]图4为本专利技术实施例提供的流程结构示意图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]实施例1
[0033]如图1
‑
3所示，一种基于数据分析的助手自动收票系统，包括：
[0034]用户请求模块，用户创建编辑形成需求任务，并基于订单条件自动形成派生指定需求；
[0035]信誉评分模块，建立用户评分模型，并基于评分模型决定需求任务订单的优先；
[0036]采购策略模块，基于所述用户需求任务订单，执行抢购决策，形成最优抢购计划
[0037]具体的，上述实施例中的用户评分模型依据用户需求任务订单与实际订单签收的比例划分等级，钻石＞90％、黄金＜90％、且＞70％；白铜＜70％、且＞60％，青铜≤60％；
[0038]其中，所述信誉评分模块还包括优先策略单元，基于所述用户评分模型依据信用
等级优先进行收票需求任务的排序。
[0039]进一步的，用户请求模块包括：
[0040]订单修改单元，基于需求任务订单运行的同时，可修改订单数据以及增加；
[0041]订单查询单元，基于需求任务订单查询执行状态；
[0042]信用等级提示窗口，展示当前用户的信用等级；
[0043]任务订单完成提示单元，需求任务订单全部完成，执行弹窗提示；
[0044]任务订单需求签收单元，当用户订单签收超时会发出信号让系统自动主动帮助关闭用户的收票任务，完成签收后需求任务订单恢复执行。
[0045]更为进一步的，结合图3所示，采购策略模块包括第一策略计划，用户创建修改任务时候将数据存储在ElasticSearch中，当用户在平台发布票据订单的时候，会根据票据订单的条件从ElasticSearch中反向匹配查询出满足条件的任务，筛选处理的需求任务订单在内存中排除不能接单的任务，最后按照用户价格低、用户评分模型等级的顺序放入队列中，然后依次让队列里面的任务去接单。
[0046]其采用先横向匹配，再纵向接单的算法策略，考虑到平台用户创建开启的任务可以支持10万多个，采用搜索引擎ElasticSearch在用户创建修改任务的时候将数据存储在ElasticSearch中，然后用户发布订单时直接从ElasticSearch中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的助手自动收票系统，其特征在于，包括：用户请求模块，用户创建编辑形成需求任务，并基于订单条件自动形成派生指定需求；信誉评分模块，建立用户评分模型，并基于评分模型决定需求任务订单的优先；采购策略模块，基于所述用户需求任务订单，执行抢购决策，形成最优抢购计划。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的助手自动收票系统，优选的特征在于，所述用户评分模型依据用户需求任务订单与实际订单签收的比例给用户划分等级，钻石＞90％、黄金＜90％、且＞70％；白铜＜70％、且＞60％，青铜≤60％；其中，所述信誉评分模块还包括优先策略单元，基于所述用户评分模型依据信用等级优先决定票据收取给满足条件的用户任务的优先级。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的助手自动收票系统，其特征在于，所述用户请求模块包括：订单修改单元，基于所述需求任务订单运行的同时，可修改订单条件数据以及增加任务订单的数量；订单查询单元，基于所述需求任务订单查询执行状态；信用等级提示窗口，展示当前所述用户的信用等级；任务订单完成提示单元，所述需求任务订单全部完成，执行弹窗提示；任务订单需求签收单元，当用户订单签收超时会发出信号让系统自动帮助关闭用户的收票任务，完成签收后所述需求任务订单会自动恢复执行。4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的助手自动收票系统，其特征在于，所述采购策略模块包括第一策略计划，所述用户创建修改任务时候将数据存储在ElasticSearch中，当用户在平台发布票据订单的时候，会根据票据订单的条件从ElasticSearch中反向匹配查询出满足条件的任务，筛选处理所述需求任务订单后再次在内存中排除不...

【专利技术属性】
技术研发人员：王元康，
申请(专利权)人：江苏银承网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：