【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机领域，具体涉及一种订单分配方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、当前，在很多领域都经常会涉及到将订单分配给相应的处理人进行处理。以保险领域为例，针对失效或到期的保单，常常会分配给保险代理人进行处理。
2、以保险行业为例，相关技术进行保单分配的过程如下：获取行政区域的区域名称以及所述区域名称在电子地图上的区域边界；根据所述区域边界获取所述区域名称对应的多个保单的保单数据，所述保单数据包括保单标识；对所述保单数据进行分析，得到保单对应的业务类型；查询所述行政区域内擅长所述业务类型的保险代理人标识；将相同业务类型的保单的保单标识发送至擅长所述业务类型的保险代理人标识对应的终端。
3、然而，相关技术这种分配方式存在分配效率较低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种订单分配方法、装置及电子设备，能够解决相关技术这种分配方式存在分配效率较低的问题。
2、第一方面，提供一种订单分配方法，包括：
3、获取m个订单标识和n个订单处理人员标识；
4、将所述m个订单标识和所述n个订单处理人员标识输入训练好的机器学习模型进行概率预测处理，得到预测概率，所述预测概率包括所述n个订单处理人员标识中一个订单处理人员标识对应的一目标人处理一个订单标识对应的一目标订单的目标概率；
5、根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配。
6、可选地，在本申请的一个实施例中，所述约束条件包括金额约
7、根据所述目标概率和所述目标订单的订单金额，确定期望订单收入；
8、确定在所述期望订单收入纳入所述目标人的名下的情况下，所述目标人的名下金额是否超出金额约束范围；
9、在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人；
10、在所述目标人的的名下金额超出所述金额约束范围的情况下，将所述目标订单不分配给所述目标人。
11、可选地，在本申请的一个实施例中，在所述根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配之前，所述方法还包括：
12、确定所述m个订单标识对应的总订单金额；
13、将所述总订单金额除以n，得到一个订单处理人员对应的平均订单金额；
14、基于所述平均订单金额，确定所述金额约束范围。
15、可选地，在本申请的一个实施例中，所述金额约束范围在所述平均订单金额的a倍与所述平均订单金额的b倍之间；
16、其中，0.7≤a≤0.9，1.1≤b≤1.3。
17、可选地，在本申请的一个实施例中，所述在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人，包括：
18、在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，确定所述目标人处理所述目标订单的概率是否比其他人处理所述目标订单的概率更大；
19、在所述目标人处理所述目标订单的概率比其他人处理所述目标订单的概率更大的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人；
20、或者，
21、在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，确定所述目标人处理所述目标订单的概率是否比处理其他订单的概率更大；
22、在所述目标人处理所述目标订单的概率比处理其他订单的概率更大的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人。
23、可选地，在本申请的一个实施例中，所述确定在所述期望订单收入纳入所述目标人的名下的情况下，所述目标人的名下金额是否超出金额约束范围包括：
24、确定所述目标人处理所述目标订单的概率是否比其他人处理所述目标订单的概率更大；
25、在所述目标人处理所述目标订单的概率比其他人处理所述目标订单的概率更大的情况下，确定在所述期望订单收入纳入所述目标人的名下的情况下，所述目标人的名下金额是否超出金额约束范围；
26、或者，
27、确定所述目标人处理所述目标订单的概率是否比处理其他订单的概率更大；
28、在所述目标人处理所述目标订单的概率比处理其他订单的概率更大的情况下，确定在所述期望订单收入纳入所述目标人的名下的情况下，所述目标人的名下金额是否超出金额约束范围。
29、可选地，在本申请的一个实施例中，所述订单为保险行业的保单，所述目标人为保险代理人。
30、可选地，在本申请的一个实施例中，所述机器学习模型包括极端梯度提升模型；在所述将所述m个订单标识和所述n个订单处理人员标识输入训练好的机器学习模型进行概率预测处理之前，所述方法还包括：
31、获取历史失效的保单和历史关联的复效保险代理人；
32、基于所述历史失效的保单和所述历史关联的复效保险代理人，对极端梯度提升模型进行训练，得到训练好的机器学习模型。
33、第二方面，提供一种订单分配装置，包括：
34、获取模块，用于获取m个订单标识和n个订单处理人员标识；
35、处理模块，用于将所述m个订单标识和所述n个订单处理人员标识输入训练好的机器学习模型进行概率预测处理，得到预测概率，所述预测概率包括所述n个订单处理人员标识中一个订单处理人员标识对应的一目标人处理一个订单标识对应的一目标订单的目标概率；
36、分配模块，用于根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配。
37、第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储程序，所述程序被处理器执行时实现根据第一方面所述的方法中的步骤。
38、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序，所述程序被执行时实现根据第一方面所述的方法中的步骤。
39、在本申请实施例中，获取m个订单标识和n个订单处理人员标识；将所述m个订单标识和所述n个订单处理人员标识输入训练好的机器学习模型进行概率预测处理，得到预测概率，所述预测概率包括所述n个订单处理人员标识中一个订单处理人员标识对应的一目标人处理一个订单标识对应的一目标订单的目标概率；根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配。如此，通过引入训练好的机器学习模型，并利用训练好的机器学习模型进行概率预测处理，得到一个目标人处理一个目标订单的目标概率，进而可以根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配，从而大大提高了订单分配的效率，同时也具有较高的准确性，解决了相关技术这种分配方式存在分配效率较低的问题。
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1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括金额约束范围；所述根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述金额约束范围在所述平均订单金额的a倍与所述平均订单金额的b倍之间；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定在所述期望订单收入纳入所述目标人的名下的情况下，所述目标人的名下金额是否超出金额约束范围包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述订单为保险行业的保单，所述目标人为保险代理人。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型包括极端梯度提升模型；在
9.一种订单分配装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8任一项所述的方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括金额约束范围；所述根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配，包括；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标概率和所述订单处理人员标识的约束条件，进行订单分配之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述金额约束范围在所述平均订单金额的a倍与所述平均订单金额的b倍之间；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述目标人的名下金额未超出所述金额约束范围的情况下，将所述目标订单分配给所述目标人，包括：
6.根据权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员：严衎，李昊，王玉，
申请(专利权)人：人保信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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