本申请提供一种风险对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，预设时段包括至少两个顺序存在的单位时段；基于历史业务数据，分时段对目标对象进行风险识别，得到目标对象在各单位时段的风险识别结果；统计各风险识别结果，得到目标对象的风险类型，风险类型用于筛选出目标对象中的风险对象。采用本方法，可降低单时段分析时存在的偶发性，进而可提升风险对象的识别准确率。提升风险对象的识别准确率。提升风险对象的识别准确率。
【技术实现步骤摘要】
风险对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种风险对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着人们对生活质量的不断提高，人们对于产品或者服务等的要求也在提高，在面对各种不利情形或疑问时，消费者往往会选择向供应商反馈。例如，在物流领域，消费者会向物流供应商反馈派件问题。
[0003]目前，物流领域中派件问题的存在普遍因派件员的服务质量、形象素质、派送时效等因素导致，虽然已有物流供应商提出可通过分析客诉率来识别具有高风险的派件员进行管控(如降低高风险派件员的派件量、加大对高风险派件员的监控力度等)，以此预防此类客诉情况地持续发生，但是仅仅通过客诉率对派件员进行管控，不仅片面且存在偶发性。
[0004]因此，现有的风险对象识别方法存在着识别准确率不高的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于提供一种风险对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质，用以多指标、跨时段分析目标对象在业务环节中的客诉风险，提升风险对象的识别准确率。
[0006]第一方面，本申请提供一种风险对象识别方法，包括：
[0007]获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，预设时段包括至少两个顺序存在的单位时段；
[0008]基于历史业务数据，分时段对目标对象进行风险识别，得到目标对象在各单位时段的风险识别结果；
[0009]统计各风险识别结果，得到目标对象的风险类型，风险类型用于筛选出目标对象中的风险对象。
[0010]在本申请一些实施例中，获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，包括：获取目标对象的历史业务基础数据，历史业务基础数据包括业务时间；根据业务时间，筛选出匹配于单位时段的历史业务基础数据，作为目标业务基础数据；解析目标业务基础数据包含的客诉音频信息、电联时长以及电联时间，得到客诉数据和电联数据；根据客诉数据和电联数据，获取目标对象在各单位时段内的客诉量、客诉率以及电联率，得到历史业务数据。
[0011]在本申请一些实施例中，根据客诉数据和电联数据，获取目标对象在各单位时段内的客诉量、客诉率以及电联率，得到历史业务数据，包括：根据客诉数据和电联数据，统计各单位时段内的目标业务基础数据包含的订单数量、客诉数量以及电联数量；其中，客诉数量是根据客诉音频信息确定的，电联数据是根据电联时长和电联时间确定的；根据订单数量、客诉数量以及电联数量，获取客诉量、客诉率以及电联率，得到历史业务数据。
[0012]在本申请一些实施例中，根据订单数量、客诉数量以及电联数量，获取客诉量、客诉率以及电联率，得到历史业务数据，包括：确定客诉数量，作为历史业务数据中的客诉量；
获取客诉数量相对于订单数量的占比，作为客诉率；获取电联数量相对于订单数量的占比，作为电联率。
[0013]在本申请一些实施例中，目标对象为多于两个的目标对象，历史业务数据包括客诉量、客诉率以及电联率；其中，基于历史业务数据，分时段对目标对象进行风险识别，得到目标对象在各单位时段的风险识别结果，包括：根据电联率、客诉量以及客诉率，分时段对各目标对象进行风险识别，得到各目标对象在各单位时段的风险识别结果。
[0014]在本申请一些实施例中，历史业务数据包括客诉量、客诉率以及电联率，基于历史业务数据，分时段对目标对象进行风险识别，得到目标对象在各单位时段的风险识别结果，包括：获取各单位时段的电联率集合，电联率集合包括各目标对象的电联率；分析各电联率集合，筛选出各目标对象中的第一风险对象；根据第一风险对象的客诉量，获取各单位时段的客诉量集合；分析各客诉量集合，筛选出各第一风险对象中的第二风险对象；根据第二风险对象的客诉率，获取各单位时段的客诉率集合；分析各客诉率集合，筛选出各第二风险对象中的第三风险对象；对各第三风险对象进行风险层级划分，得到各目标对象在各单位时段的风险识别结果。
[0015]在本申请一些实施例中，分析各电联率集合，筛选出各目标对象中的第一风险对象，包括：对各电联率集合中的电联率进行升序排列，得到各单位时段的电联率序列；根据电联率序列，筛选出小于或等于预设第一阈值的电联率，作为目标电联率；其中，第一阈值包括电联率序列中在预设百分位数上的电联率；电联率序列中的预设百分位数包括中位数；确定目标电联率对应的目标对象，作为第一风险对象。
[0016]在本申请一些实施例中，分析各客诉量集合，筛选出各第一风险对象中的第二风险对象，包括：对各客诉量集合中的客诉量进行升序排列，得到各单位时段的客诉量序列；根据客诉量序列，筛选出大于或等于预设第二阈值的客诉量，作为目标客诉量；其中，第二阈值包括客诉量序列中在预设百分位数上的客诉量；客诉量序列中的预设百分位数包括百分之十分位数；确定目标客诉量对应的第一风险对象，作为第二风险对象。
[0017]在本申请一些实施例中，分析各客诉率集合，筛选出各第二风险对象中的第三风险对象，包括：对各客诉率集合中的客诉率进行升序排列，得到各单位时段的客诉率序列；根据客诉率序列，筛选出大于或等于预设第三阈值的客诉率，作为目标客诉率；其中，第三阈值包括客诉率序列中在预设百分位数上的客诉量；客诉率序列中的预设百分位数包括中位数；确定目标客诉率对应的第二风险对象，作为第三风险对象。
[0018]在本申请一些实施例中，对各第三风险对象进行风险层级划分，得到各目标对象在各单位时段的风险识别结果，包括：针对各单位时段，获取由各第三风险对象的目标客诉率构成的目标客诉率集合；对各目标客诉率集合中的客诉率进行升序排列，得到各单位时段的目标客诉率序列；根据各目标客诉率序列，筛选出小于或等于预设第四阈值的第一目标客诉率，并筛选出大于或等于第四阈值且小于或等于预设第五阈值的第二目标客诉率，以及筛选出大于或等于第五阈值的第三目标客诉率；确定第一目标客诉率对应的第三风险对象作为低风险对象，第二目标客诉率对应的第三风险对象作为中风险对象，第三目标客诉率对应的第三风险对象作为高风险对象；其中，第四阈值和第五阈值包括目标客诉率序列中在预设百分位数上的目标客诉量；目标客诉率序列中的预设百分位数包括百分之三十分位数和百分之六十分位数。
[0019]在本申请一些实施例中，统计各风险识别结果，得到目标对象的风险类型，包括：基于内连接算法，统计目标对象在各单位时段的风险识别结果，得到综合识别结果；根据综合识别结果，确定目标对象的风险类型。
[0020]在本申请一些实施例中，根据综合识别结果，确定目标对象的风险类型，包括：根据各单位时段的时间顺序，解析综合识别结果包含的各风险识别结果的变化趋势信息；响应于变化趋势信息为上升趋势，确定目标对象的风险类型为风险对象；响应于变化趋势信息为下降趋势或不变趋势，确定目标对象的风险类型为非风险对象。
[0021]第二方面，本申请提供一种风险对象识别装置，包括：
[0022]数据获取模块，用于获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，预设时段包括至少两个顺序存在的单位时段；本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险对象识别方法，其特征在于，包括：获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，所述预设时段包括至少两个顺序存在的单位时段；基于所述历史业务数据，分时段对所述目标对象进行风险识别，得到所述目标对象在各所述单位时段的风险识别结果；统计各所述风险识别结果，得到所述目标对象的风险类型，所述风险类型用于筛选出所述目标对象中的风险对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象在预设时段内的历史业务数据，包括：获取目标对象的历史业务基础数据，所述历史业务基础数据包括业务时间；根据所述业务时间，筛选出匹配于所述单位时段的历史业务基础数据，作为目标业务基础数据；解析所述目标业务基础数据包含的客诉音频信息、电联时长以及电联时间，得到客诉数据和电联数据；根据所述客诉数据和所述电联数据，获取所述目标对象在各所述单位时段内的客诉量、客诉率以及电联率，得到所述历史业务数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史业务数据包括客诉量、客诉率以及电联率，所述基于所述历史业务数据，分时段对所述目标对象进行风险识别，得到所述目标对象在各所述单位时段的风险识别结果，包括：获取各所述单位时段的电联率集合，所述电联率集合包括各所述目标对象的电联率；分析各所述电联率集合，筛选出各所述目标对象中的第一风险对象；根据所述第一风险对象的客诉量，获取各所述单位时段的客诉量集合；分析各所述客诉量集合，筛选出各所述第一风险对象中的第二风险对象；根据所述第二风险对象的客诉率，获取各所述单位时段的客诉率集合；分析各所述客诉率集合，筛选出各所述第二风险对象中的第三风险对象；对各所述第三风险对象进行风险层级划分，得到各所述目标对象在各所述单位时段的风险识别结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分析各所述电联率集合，筛选出各所述目标对象中的第一风险对象，包括：对各所述电联率集合中的电联率进行升序排列，得到各所述单位时段的电联率序列；根据所述电联率序列，筛选出小于或等于预设第一阈值的电联率，作为目标电联率；其中，所述第一阈值包括所述电联率序列中在预设百分位数上的电联率；所述电联率序列中的预设百分位数包括中位数；确定所述目标电联率对应的目标对象，作为所述第一风险对象。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分析各所述客诉量集合，筛选出各所述第一风险对象中的第二风险对象，包括：对各所述客诉量集合中的客诉量进行升序排列，得到各所述单位时段的客诉量序列；根据所述客诉量序列，筛选出大于或等于预设第二阈值的客诉量，作为目标客诉量；其中，所述第二阈值包括所述客诉量序列中在预设百分位数上的客诉量；所述客诉量序列中
的预设百分位数包括百分之十分位数；确定所述目标客诉量对应的第一风险对象，作为所述第二风险对象。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分析各所述客诉率集合，筛选出各所述第二风险对象中的第三风险对象，包括：对各所述客诉率集合中的客诉...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎碧君，聂仁桐，李磊，万奕枫，潘舒静，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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