CN108921654A - 订单数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种订单数据处理方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备,方法包括:获取对象物品的实际称重信息;获取与对象物品对应的已支付订单信息;将对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。这种方法,能够降低用户在自助购模式下还需要进行排队等待核查人员对订单进行核验所消耗的时间,提高了订单的检测效率,同时,也降低了在使用自助购的商场等门店需要对订单进行核验所要耗费的人工成本。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别是涉及一种订单数据处理方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备。
背景技术
在实体超市等购物场所进行购物时,往往需要配置多名检查人员对购买商品的用户的全部商品进行检查。随着计算机技术的发展,生活趋向于智能化,部分商场或超市引进了自助购的技术。自助购是指,购买商品的用户可自行在移动终端上选择需要购买的商品,并在线上支付,即可省去需要排队买单的流程。然而,传统技术中,为了降低商场损失,会限制购买数量,比如限制购买商品数量低于5件才能够使用自助购的方式进行购物。或者商场仍然需要配置多名检查人员对选择自助购的用户的商品进行核查,核查用户选择的商品与用户支付的商品和数量是否是一致的。但是这种方式效率降低,人工成本也较高。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高订单检测效果且降低人工成本的订单数据处理方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备。
一种订单数据处理方法,包括:
获取对象物品的实际称重信息;
获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种订单数据处理装置,所述装置包括:
实际称重信息模块,用于获取对象物品的实际称重信息;
订单信息接收模块,用于获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
比对模块,用于将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
策略模块,用于当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取对象物品的实际称重信息;
获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取对象物品的实际称重信息;
获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
上述订单数据处理方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备,通过电子检测设备对对象物品进行称重以及对订单的支付结果码进行扫描得到订单信息,从而可以获取到对象物品的总重量和实际商量。因此可以对对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对,比对这两个重量之间的差值是否有达到阈值,若否,则服务器可获取到与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;若是,则确定所述对象物品的第二放行策略,第一放行策略和第二放行策略可以是进行现场核查或不需要进行现场核查。这种方法,能够降低用户在自助购模式下还需要进行排队等待核查人员对订单进行核验所消耗的时间,提高了订单的检测效率,同时,也降低了在使用自助购的商场等门店需要对订单进行核验所要耗费的人工成本。
一种订单数据处理方法,包括:
对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种订单数据处理装置,所述装置包括:
称重模块,用于对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
识别模块,用于获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
称重模块,还用于将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
上述订单数据处理方法、装置、计算机可读存储介质以及计算机设备,通过电子检测设备对第一终端上的支付结果码进行识别得到订单信息,以得到订单信息中包含的订单重量信息。并对对象物品进行实际称重得到对象物品的实际称重信息,从而可以对订单重量信息和对象物品的实际称重信息进行比对,比对这两个重量之间的差值是否有达到阈值。若是,则电子检测设备可以发出告警信息,核查人员可根据告警信息确定此订单需要进行现场核查。这种方法,能够降低用户在自助购模式下还需要进行排队等待核查人员对订单进行核验所消耗的时间,提高了订单的检测效率,同时,也降低了在使用自助购的商场等门店需要对订单进行核验所要耗费的人工成本。
附图说明
图1为一个实施例中订单数据处理方法的应用环境图;
图2为一个实施例中订单数据处理方法的流程示意图;
图3为另一个实施例中订单数据处理方法的流程示意图;
图4为又一个实施例中订单数据处理方法的流程示意图;
图5为一个实施例中电子检测设备的数据处理流程示意图;
图6为一个实施例中用户使用自助购方式进行购物的示意图;
图7为一个实施例中订单数据处理方法的时序图;
图8为一个实施例中不同类别用户进行自助购的示意图;
图9为一个实施例中订单数据处理装置的结构框图;
图10为另一个实施例中订单数据处理装置的结构框图;
图11为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1为一个实施例中订单数据处理方法的应用环境图。参照图1,该订单数据处理方法应用于订单数据处理系统。该订单数据处理系统包括第一终端110、电子检测设备120和服务器130。第一终端110和服务器130、电子检测设备120和服务器130通过网络连接。第一终端110具体可以是台式终端或移动终端,移动终端具体可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。电子检测设备120可以是一个将识别引擎和智能秤封装成一体的设备,也可以是具备识别引擎的设备或者具备智能秤的设备。服务器130可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现,服务器130可以不属于远程服务器,即服务器130可以是现场服务器设备。
如图2所示,在一个实施例中,提供了一种订单数据处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器130来举例说明。参照图2,该订单数据处理方法具体包括如下步骤:
步骤202,获取对象物品的实际称重信息。
电子检测设备可以是一种将识别引擎和智能秤封装成一体的设备,也可以是具备识别引擎的设备或具备智能秤的设备。其中,识别引擎能够识别终端上的支付结果码的设备,得到相应的订单信息,因此可以通过识别引擎查询用户订单相关的信息。识别引擎也可以与服务器进行通讯,比如识别引擎可以将订单信息中包含的用户标识和订单重量信息发送至服务器。智能秤是一种能够对对象物品进行称重获取到对象物品的实际称重信息的秤,且智能秤能够将对象物品的实际称重信息反馈至识别引擎。通过电子检测设备可以对对象物品进行称重,从而得到对象物品的实际称重信息,电子检测设备中的识别引擎可以将对象物品的实际称重信息发送至服务器。即服务器可以接收电子检测设备对对象物品进行称重得到的对象物品的实际称重信息。
步骤204,获取与对象物品对应的已支付订单信息,已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息。
在用户使用终端对线上选购的对象物品进行支付后,会生成对应的已支付订单,每个已支付订单可对应有一个唯一的支付结果码,即支付结果码是用户在对需要支付的订单成功进行支付后所得到的。支付结果码可以是二维码、条形码,或者是其他的展示形式。用户在对订单成功支付后,在用户使用的第一终端上会显示与订单对应的支付结果码。第一终端可以是移动终端,具体可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。用户可将支付结果码放置于电子检测设备的扫描处,电子检测设备中的识别引擎可以对第一终端上显示的支付结果码进行扫描识别,从而可以得到相应的已支付订单信息。识别引擎可将扫描得到的订单信息发送至服务器,即服务器可接收到电子检测设备识别第一终端上的支付结果码得到的订单信息以及用户标识。用户支付的订单中包含有一个或多个对象物品,每个对象物品均有各自的重量。将订单中全部的对象物品重量进行汇总,即可计算得到订单中对象物品的总重量,在订单被支付成功后,对象物品的总重量会包含在订单信息中。
步骤206,将对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对。
步骤208,检测订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值是否达到阈值,若否,则执行步骤210;若是,则执行步骤212。
步骤210,获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略。
步骤212,确定对象物品的第二放行策略。
对象物品的实际称重信息可以通过电子检测设备对对象物品进行称重得到的,订单重量信息则是通过订单信息得到的。也就是说,订单重量信息是一个较为理想的值,因为订单重量信息是服务器根据用户在线上选择购买的每一个对象物品的重量进行汇总计算得到的。而对象物品的实际称重信息是在线下称重得到的,那么则可能存在一定的误差,比如称不准等。正常情况下,订单信息中包含的订单重量信息应该是与对象物品的实际称重信息是一致的。这样则说明该用户实际上选取的对象物品与他在线上购买的对象物品是一致的。因此可以通过对对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对,则可以知道此用户在选取对象物品时,是否是有多拿或者漏拿的情况。
因此,可以设置一个阈值,当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器则可以获取到与用户标识对应的信用分值,可以根据信用分值确定对象物品的第一放行策略。第一放行策略是指是否需要对对象物品进行现场核查。服务器也可以将用户的信用分值发送至核查人员使用的第二终端上进行显示。第二终端具备显示屏,可以显示用户的信用分值等,第二终端可以是移动终端,比如手机、平板电脑、笔记本电脑等。核查人员可根据第二终端上显示的用户的信用分值确定是否需要对该用户购买的对象物品进行现场核查。
当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,则可以确定第二放行策略,第二放行策略是指是否需要对对象物品进行现场核查。比如第二放行策略是需要对对象物品进行现场核查,则核查人员可对对象物品进行现场核查操作。服务器也可以向电子检测设备发送告警信息,订单核查员则可以根据告警信息获知,此用户的订单对象物品需要进行进一步的核查。
上述订单数据处理方法,通过电子检测设备对对象物品进行称重以及对订单的支付结果码进行扫描得到订单信息,从而可以获取到对象物品的总重量和实际商量。因此可以对对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对,比对这两个重量之间的差值是否有达到阈值,若否,服务器可以获取到用户标识的信用分值,可根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;若是,则可以确定对象物品的第二放行策略。比如服务器可以向电子检测设备发送告警信息,核查人员可根据告警信息确定此订单需要进行现场核查。这种方法,能够降低用户在自助购模式下还需要进行排队等待核查人员对订单进行核验所消耗的时间,提高了订单的检测效率,同时,也降低了在使用自助购的商场等门店需要对订单进行核验所要耗费的人工成本。
在一个实施例中,上述订单数据处理方法还包括:当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
电子检测设备对第一终端上的支付结果码进行识别得到订单信息后,可将订单信息发送至服务器,在订单信息中包含有用户标识和订单重量信息。用户标识是用户使用第一终端在对需要购买的对象物品进行支付时,所使用的用户账号对应的标识。用户账号与用户标识一一对应,可根据用户标识查找到对应的订单信息以及信用分值等。信用分值指的是根据用户以往使用自助购时的累计评分,信用分值也可以引入用户在其他平台的信誉分,比如根据用户使用信用卡还款的信用记录对应的信誉分等。
当服务器获取到对象物品的实际称重信息与订单重量信息后,可以对这两个重量进行比对。比对发现订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器可以获取到与用户标识对应的信用分值。信用分值是针对用户本次的自助购行为而言的,代表着服务器在用户当前正在进行自助购时获取到的信用分值是根据该用户以往的购物记录计算得到的分值,并不是当前自助购行为即时产生的信用分值。自助购是指用户通过自助终端选购自己需要购买的对象物品,并使用第一终端支付订单,从而用户可以无需排队等待收银人员对对象物品进行核算,而可以直接将对象物品选取带走的购物行为。服务器在获取到对应的信用分值后,可将用户的信用分值发送至核查人员使用的第二终端上进行显示。第二终端具备显示屏,可以显示用户的信用分值等,第二终端也可以具有输入装置,核查人员可以通过输入装置输入现场核查的核查结果等。第二终端也可以是打分器等终端,也可以是移动终端,比如手机、平板电脑、笔记本电脑等。核查人员可根据第二终端上显示的用户的信用分值确定是否需要对该用户购买的对象物品进行现场核查。
具体的,核查人员可根据第二终端上显示的用户的信用分值判断该用户是否是高信用的用户。在根据信用分值判断对应用户是否是高信用的用户时,可以将信用分值与信用分阈值进行比较,当用户的信用分值高于信用分阈值时,可认为该用户是属于高信用的用户。反之,当用户的信用分值低于信用分阈值时,可认为该用户是属于低信用的用户。当判定用户属于高信用的用户后,则核查人员可知,此用户的购物信用较好,在此用户以往的自助购记录中,此用户使用自助购形式在线上下单选购的对象物品与其实际上在线下选取的对象物品是一致的。那么核查人员可以自行选择是否要对该用户购买的对象物品进行现场核查,比如若是在商场人流量较大的时间段,核查人员可免去对高信用的对象物品进行现场核查的步骤。同理,若是判定用户属于低信用的用户后,则核查人员可知,此用户的以往购物信用较差,需要对此用户购买的对象物品进行现场核查。
在一个实施例中,上述订单数据处理方法还包括:接收第二终端根据第一放行策略或第二放行策略对对象物品进行现场核查的核查结果;根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
核查人员可根据第一放行策略或第二放行策略决定对用户购买的对象商品进行现场核查。核查人员在对用户的对象物品进行现场核查以后,可以通过第二终端输入对此用户本次进行现场核查的核查结果。核查结果可以有多种方式,比如按照等级输入,如优、良、一般、较差等,也可以直接输入分值,如10分,8分,6分,4分等。或者也可以对核查结果进行更细致的输入,区分多种情况,如用户的态度,用户购买的对象物品是否完全一致等等,但核查结果输入的越详细也会增加部分核查人员的工作。
当核查人员通过第二终端输入现场核查的核查结果后,可发送至服务器。服务器则可以根据接收到的核查结果生成本次核查的核查分数,再将本次的核查分数与该用户标识对应的信用分值进行结合,生成该用户当前最新的信用分值,即根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。那么该用户在下一次使用自助购时所对应的信用分值则会被更新。
在一个实施例中,信用分值为基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。
信用分值的一种计算方式是,对基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,即为基础信用分值和现场核查信用分值分别设置权重。则信用分值的计算公式为:信用分值=基础信用分值*X1+现场核查信用分值*X2,其中X1是基础信用分值的权重,X2是现场核查信用分值的权重。技术人员可对X1和X2进行调整,也就是调整基础信用分值和现场核查信用分值对信用分值的影响度。一般情况下,X1与X2相加为1。基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,预设应用是预先规定的应用。比如将预设应用设置为微信,那么基础信用分值就是根据用户使用微信进行数据转移操作得到的数据转移结果,计算得到的分值。
数据转移结果可以是用户使用预设应用与其他用户或商户之间进行交易所产生的数据转移的结果。比如用户与商户A之间存在交易行为,但用户未成功将规定的金额转移至商户A,那么用户与商户A之间的数据转移结果为失败。反之,若是用户成功将规定的金额转移至商户A,那么用户与商户A之间的数据转移结果为成功。现场核查信用分值则是根据现场核查的核查结果得到的分值,即核查人员在对用户购买的对象物品进行现场核查后,通过第二终端向服务器传输核查结果,从而服务器根据接收到的核查结果计算得到的分值。
在一个实施例中,当数值转移结果为成功时,基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当所数值转移结果为失败时,基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少;当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。
可以通过基础信用分值与现场核查信用分值进行加权求和,计算得到信用分值。基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,那么当数值转移结果为成功时,则可以将基础信用分值进行递增,每次增加的幅度会减少。即随着基础信用分值越高,每次增加的分数会减少。比如,用户A的基础信用分值为65分,那么当用户第一次数值转移结果为成功时,则会将基础信用分值增加10分,这时基础信用分值则为75分。当用户第二次数值转移结果为成功时,则会将基础信用分值增加5分,当用户第三次数值转移结果为成功时,增加的分数可以为2.5分。具体每次增加多少以及每次增加的幅度,可由技术人员进行配置。当数值转移结果为失败时,则可以将基础信用分值进行递减,每次减少的幅度会减少。在本实施例中,当数值转移结果为失败时,可以不将基础信用分值进行递减,而是设置一个固定的数值,每次数值转移结果为失败时,则将基础信用分值减少固定的数值。具体的数值可由技术人员进行设定。
现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。同样地,当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少。即当现场核查信用分值较高时,则每次增加的幅度会减少。当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。现场核查信用分值进行增减的方式可以与基础信用分值的增减方式是一致的。因此,在本实施例中,当核查结果为异常时,可以不将现场核查信用分值进行递减,而是设置一个固定的数值,每次现场核查信用分值为异常时,则将现场核查信用分值减少固定的数值。具体的数值可由技术人员进行设定。
在一个实施例中,上述订单数据处理方法还包括:根据本次核查结果对与用户标识对应的信用分值进行更新,当本次核查结果为正常时,则对信用分值进行增加,当本次核查结果为异常时,则对信用分值进行减少。
本次核查结果有两种情况,一种是核查人员进行现场核查时所得到的核查结果,另一种则是对用户使用预设应用进行数据转移的结果进行核查得到的结果。核查人员对用户购买的对象物品进行现场核查时,可通过第二终端将现场核查的核查结果反馈至服务器,即将本次核查结果通过第二终端反馈至服务器。服务器在接收到第二终端发送的本次核查结果后,可根据本次核查结果对用户的信用分值进行更新。也可以是获取到用户使用预设应用进行数据转移的记录,并获取到数据转移的结果,服务器根据数据转移的结果对用户标识对应的信用分值进行更新。
具体地,服务器可对本次核查结果进行判断,判断核查结果是正常还是异常。当本次核查结果是正常时,则核查人员本次对用户购买的对象物品进行检查时,并无问题,即用户通过自助终端选取的对象物品与用户在实体店选取拿走的对象物品是一致的。那么可认为用户本次的信用度是良好的,则服务器可对用户的信用分值进行增加。而当本次核查结果是异常时,则核查人员本次对用户购买的对象物品进行检查时,是存在问题的,即用户通过自助终端选取的对象物品与用户实际选取的对象物品并不是完全一致的。那么可认为用户本次的信用度是较差的,则服务器可将用户的信用分值进行减少。或者,服务器可以获取到用户使用预设应用进行数据转移的结果。当本次核查结果为正常时,则说明数据转移结果正常,那么可认为用户本次的信用度是良好的,服务器可对用户的信用分值进行增加。反之,当本次核查结果是异常时,则说明数据转移结果异常,可认为用户本次的信用度是较差的,则服务器可将用户的信用分值进行减少。
本次核查结果指的是用户本次对应的现场核查结果或数据转移结果。本次核查结果之后,用户标识对应的信用分值会根据本次的核查结果进行更新。也就是说,用户本次使用的信用分值实际上是根据用户上一次的现场核查结果或数据转移结果进行更新过的信用分值。也可以理解为,用户本次使用的信用分值实际上是“历史”信用分值。用户每一次的核查结果会影响用户下一次的信用分值。
如图3所示,在一个实施例中,提供了一种订单数据处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器130来举例说明。参照图3,该订单数据处理方法具体包括如下步骤:
步骤302,对对象物品进行称重以获取对象物品的实际称重信息。
电子检测设备包含有识别引擎和智能秤。用户在使用自助购的购物模式时,可使用自助端在线上挑选需购买的对象物品,并使用第一终端成功支付相应的订单后,用户即可在线下选取对应的实际对象物品。比如用户在商场、超市等进行自助购的方式购物。在用户挑选好实际对象物品后,可通过电子检测设备的智能秤对用户购买的对象物品进行称重,从而可获取到对象物品的实际称重信息。
步骤304,获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,订单信息中包含用户标识和订单重量信息。
用户使用第一终端对需要购买的对象物品成功进行支付后,在第一终端上会显示相应的支付结果码。电子检测设备的识别引擎可以对第一终端上显示的支付结果码进行扫描识别,以得到对应订单的订单信息。在订单信息中包含有用户购买对象物品的订单重量信息。订单重量信息是根据用户在第一终端上支付的订单中包含的每个对象物品的重量计算得到的。
步骤306,将订单重量信息与实际称重信息进行比对。
步骤308,检测订单重量信息与实际称重信息之间的差值是否达到阈值,若否,则执行步骤310;若是,则执行步骤312。
步骤310,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略。
步骤312,确定对象物品的第二放行策略。
对象物品的实际称重信息是通过电子检测设备对对象物品进行称重得到的,订单重量信息则是通过订单信息得到的。也就是说,订单重量信息是一个较为理想的值,因为订单重量信息是服务器根据用户选择购买的每一个对象物品的重量进行汇总计算得到的。正常情况下,订单信息中包含的订单重量信息应该是与对象物品的实际称重信息是一致的。这样则说明该用户实际上选取的对象物品与他在线上购买的对象物品是一致的。因此可以通过对对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对,则可以知道此用户在选取对象物品时,是否是有多拿或者漏拿的情况。因此,可以设置一个阈值,当电子检测设备检测到订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,则服务器可以获取到与用户标识对应的信用分值,可根据信用分值确定对用户选购的对象物品的第一放行策略,即确定是否需要对对象物品进行现场核查。当电子检测设备检测到订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,则认为需要对对象物品进行现场核查,则差值达到阈值时,对象物品的第二放行策略为需要进行现场核查。电子检测设备也可以生成告警信息,订单核查员则可以根据告警信息获知,此用户的订单对象物品需要进行进一步的核查。
上述订单数据处理方法,通过电子检测设备对第一终端上的支付结果码进行识别得到订单信息,以得到订单信息中包含的订单重量信息。并对对象物品进行实际称重得到对象物品的实际称重信息,从而可以对订单重量信息和对象物品的实际称重信息进行比对,比对这两个重量之间的差值是否有达到阈值。若否,则获取到信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略,如当信用分值较低时则对对象物品进行现场核查,信用分值较高时可以对对象物品不进行现场核查或者进行随机抽查。若是差值达到阈值,则可以确定对对象物品的第二放行策略为需要进行现场核查,如电子检测设备可以发出告警信息,核查人员可根据告警信息确定此订单需要进行现场核查。这种方法,能够降低用户在自助购模式下还需要进行排队等待核查人员对订单进行核验所消耗的时间,提高了订单的检测效率,同时,也降低了在使用自助购的商场等门店需要对订单进行核验所要耗费的人工成本。
在一个实施例中,订单信息中还包含用户标识。上述订单数据处理方法还包括:将订单重量信息与对象物品的实际称重信息发送至服务器;当对象物品的总重量与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,则服务器获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
用户标识是用户使用第一终端在对需要购买的对象物品进行下单与支付时,所使用的用户账号对应的标识。用户账号与用户标识一一对应,可根据用户标识查找到对应的订单信息以及信用分值等。电子检测设备对第一终端上的支付结果码进行识别得到订单信息后,可获取到订单信息中包含的订单重量信息。电子检测设备还可以对用户购买的对象物品进行实际称重,以得到用户购买的对象物品的实际称重信息。从而电子检测设备可以将订单信息与对象物品的实际称重信息发送至服务器,通过服务器对订单重量信息与实际称重信息进行比对。在订单信息中包含有用户标识和订单重量信息,相当于电子检测设备可以将用户标识、实际称重信息和订单重量信息发送至服务器。当比对发现对象物品的订单重量信息与实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器则可以获取到与用户标识对应的信用分值。
信用分值指的是根据用户以往使用自助购时的累计评分,信用分值也可以引入用户在其他平台的信誉分,比如根据用户使用信用卡还款的信用记录对应的信誉分等。当服务器获取到用户的信用分值后,可以将用户的信用分值发送至核查人员所使用的第二终端进行显示。核查人员可根据第二终端上显示的信用分值决定是否需对对象物品进行现场核查。
具体的,核查人员可根据第二终端上显示的用户的信用分值判断该用户是否是高信用的用户。在根据信用分值判断对应用户是否是高信用的用户时,可以将信用分值与信用分阈值进行比较,当用户的信用分值高于信用分阈值时,可认为该用户是属于高信用的用户。反之,当用户的信用分值低于信用分阈值时,可认为该用户是属于低信用的用户。当判定用户属于高信用的用户后,则核查人员可知,此用户的购物信用较好,在此用户以往的自助购记录中,此用户使用自助购形式在线上下单选购的对象物品与其实际上在线下选取的对象物品是一致的。那么核查人员可以自行选择是否要对该用户购买的对象物品进行现场核查,比如若是在商场人流量较大的时间段,核查人员可免去对高信用的对象物品进行现场核查的步骤。同理,若是判定用户属于低信用的用户后,则核查人员可知,此用户的以往购物信用较差,需要对此用户购买的对象物品进行现场核查。
如图4所示,在一个实施例中,提供了一种订单数据处理方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器130来举例说明。参照图4,该订单数据处理方法具体包括如下步骤:
步骤402,接收电子检测设备对对象物品进行称重得到的实际称重信息。
步骤404,接收电子检测设备识别第一终端上的支付结果码得到的订单信息,订单信息包含订单重量信息。
电子检测设备包含有识别引擎和智能秤,可通过电子检测设备中的智能秤对用户购买的对象物品进行称重,以得到对象物品的实际称重信息。从而电子检测设备可以将对象物品的实际称重信息发送至服务器,即服务器可接收到对象物品的实际称重信息。可通过电子检测设备中的识别引擎对支付结果码进行识别,以得到对应的订单信息。在订单信息中包含有订单重量信息,从而识别引擎可以将订单信息发送至服务器。服务器可接收到订单信息,则服务器可获取到订单重量信息。
如图5所示,用户使用第一终端对线上选取的需购买的对象物品成功进行支付后,在第一终端上会显示一个支付结果页面。在支付结果页面上会显示有支付结果码,支付结果页面上也可以显示有订单重量信息,用户可获知自己选购的对象物品的总重量。用户可在线下选取与线上订单一致的对象物品,选取完毕后,可将对象物品放置在电子检测设备上进行称重,从而电子检测设备可获取到对象物品的实际称重信息,并可将对象物品的实际称重信息发送至服务器。并且,用户可以将支付结果码供电子检测设备的识别引擎扫描,电子检测设备则可以获取到对应的订单信息,并发送至服务器。在服务器接收到的订单信息中,包含有订单重量信息。如此,服务器通过电子检测设备获取到对象物品的实际称重信息和订单重量信息,并将这两个重量进行比对。
步骤406,将实际称重信息与订单重量信息进行比对。
步骤408,检测订单重量信息与实际称重信息之间的差值是否达到阈值,若是,则执行步骤410;若否,则执行步骤412。
步骤410,向电子检测设备发送告警信息,告警信息用于确定需对对象物品进行现场核查。
服务器获取到对象物品的实际称重信息和订单重量信息后,可对这两个重量进行比对。比对后若是发现订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值已经达到阈值,则服务器可以向电子检测设备发送告警信息。核查人员则能够根据告警信息获知,此用户购买的对象物品需要进行现场核查。
在此处,电子检测设备在通过智能秤对对象物品进行称重获取到对象物品的实际称重信息,且电子检测设备的识别引擎对支付结果码进行识别得到了订单信息中包含的订单重量信息以后,电子检测设备可以不将对象物品的实际称重信息和订单重量信息发送至服务器。电子检测设备可以自行对对象物品的实际称重信息和订单重量信息进行对比,当检测到订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值已经达到阈值,则电子检测设备可自行发出告警信息,核查人员则可以根据告警信息对用户购买的对象物品进行现场核查。
步骤412,获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示。
步骤414,接收第二终端对对象物品进行现场核查的核查结果;
步骤416,根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,说明用户选取的对象物品和订单中包含的对象物品是一致的。此时,可以进一步确定是否要对用户的对象物品进行现场核查。服务器可获取到与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至核查人员所使用的第二终端上进行显示。信用分值的高低决定了是否需对对象物品进行现场核查。可以设定一个信用分阈值,当用户的信用分值高于信用分阈值时,则可认为用户属于高信用用户,可以对此用户购买的对象物品宽松处理,即可以对高信用用户的对象物品进行随机检查。反之,当用户的信用分值低于信用分阈值时,则可认为用户属于低信用用户,则确定需要对用户购买的对象物品进行现场核查。
如图6所示,用户在付款完毕后,可以通过电子检测设备的识别引擎和智能秤分别对支付结果码进行识别,以及对对象物品进行称重得到对象物品的实际称重信息。若是订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值已达到阈值,则电子检测设备可以发出告警信息,从而核查人员可以根据告警信息对用户购买的对象物品进行现场核查。若是订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值,服务器可以从数据库中获取到用户标识对应的信用分值,若是信用分值高于信用分阈值,则可以随机进行现场核查。若是信用分值低于信用分阈值,则可以对用户购买的对象物品进行现场核查。
也就是说,会对用户购买的对象物品进行现场核查的情况有三种,一种是检测到订单重量信息和对象物品的实际称重信息之间的差值达到了阈值,从而电子检测设备发出告警信息,核查人员会根据告警信息进行现场核查;第二种是检测到订单重量信息和对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值,电子检测设备未发出告警信息,但用户的信用分值低于信用分阈值;第三种则是,检测到订单重量信息和对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值,电子检测设备未发出告警信息,用户的信用分值也高于信用分阈值,但是核查人员随机抽查的时候有被抽到进行现场核查。
可以将存储信用分值的数据库称为信誉平台,在核查人员对用户购买的对象物品进行现场核查以后,可以将核查结果反馈至服务器,由服务器根据每次的核查结果对用户的信用分值进行更新。信用分值是对基础信用分值与现场核查信用分值进行加权求和计算得到的。在根据每次的核查结果对信用分值进行更新时,具体地,当数值转移结果为成功时,基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当数值转移结果为失败时,基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值。比如当预设应用为微信时,则可以获取到用户在使用微信时的数据转移结果。数据转移结果可以是用户的支付记录,如用户通过使用微信打车,或者进行生活缴费等。若是用户打车后未进行缴费,则用户打车时的数据转移结果就是失败的。现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值,即核查人员通过第二终端反馈的核查结果。
在本实施例中,自助端、第一终端、电子检测设备、服务器与第二终端之间的数据交互如图7的时序图所示。用户使用自助端进行商品的选购,选购完毕后用户使用第一终端支付订单,并在第一终端上会显示对应的支付结果码。可通过电子检测设备对第一终端的支付结果码进行扫描识别,获取到对应的订单信息,即可获取到订单信息中包含的订单重量信息。电子检测设备还可以对商品进行称重,获取到商品的实际称重信息。电子检测设备可将商品的实际称重信息和订单重量信息发送至服务器,由服务器对商品的实际称重信息和订单重量信息中的重量进行比对。当检测到订单重量信息和商品的实际称重信息之间的差值达到了阈值时,服务器会向电子检测设备发送告警信息,从而电子检测设备可以发出告警信息,比如电子检测设备发出“滴滴滴”的提示响铃。核查人员则可对商品进行现场核查,并将核查结果通过第二终端反馈至服务器,即通过第二终端将核查结果发送至服务器。若是检测到订单重量信息和商品的实际称重信息之间的差值未达到阈值,服务器可获取到订单信息中包含的用户标识所对应的信用分值,并将信用分值发送至第二终端进行显示。核查人员可根据信用分值判断是否要对商品进行现场核查。若是进行了现场核查,核查人员可通过第二终端将核查结果发送至服务器。服务器即可根据核查结果对信用分值进行更新。
在本实施例中,可以将用户分为两类,一类是高信用的用户,即信用分值高于信用分阈值;另一类则是低信用的用户,即信用分值低于信用分阈值的用户。这两类用户在使用自助购模式进行购物时,即便是商品的实际称重信息与订单信息中的商品总重量是一致的,这两类用户的购物流程也会所有区别。
具体如图8所示。首先,这两类用户都有通过第一终端进行线上选购商品并成功支付订单,并在第一终端上显示了对应的支付结果码,且在线下选取的商品的实际称重信息与线上订单上的订单重量信息也是一致的。当用户是高信用用户时,用户可将第一终端上显示的支付结果码通过电子检测设备进行识别,识别后电子检测设备会将扫描得到的订单信息发送服务器,服务器查询到用户的信用分值并发送至核查人员所使用的第二终端进行显示。当核查人员通过第二终端上显示的信用分值得知该用户是高信用用户时,可对用户购买的商品进行选择性核查。同样地,当用户是低信用用户时,核查人员可通过第二终端上显示的信用分值得知该用户是低信用用户,则核查人员可对用户购买的商品进行现场核查。不论核查人员是否进行了现场核查,均会对用户的订单进行核销反馈,即确认订单已完成并将对应的核查结果反馈至服务器。
以微信应用为例。用户通过自助终端完成商品的选择,并使用第一终端对订单进行支付,从而在用户的手机上会显示有对应的支付结果码。用户可在线下进行商品的选购,比如在超市里选择与线上支付的订单中一致的商品,选购完成后,可将手机上显示的支付结果码放置于电子检测设备的扫描处,使得电子检测设备可以对支付结果码进行扫描识别从而得到对应的订单信息,电子检测设备则可获取到商品的总重量。同时,用户可将选购的商品放置于电子检测设备上进行称重,从而电子检测设备可以获取到商品的实际称重信息。电子检测设备会将订单信息和商品的实际称重信息发送至服务器,服务器会比对商品的实际称重信息和商品的总重量。当这两个重量之间的差值达到阈值时,服务器会向电子检测设备发送告警信息。电子检测设备会发出告警信息提示核查人员需对该用户购买的商品进行现场核查,核查用户购买的商品与用户的订单上的商品是否是一致的。若是当这两个重量之间的差值未达到阈值,服务器可获取到用户对应的信用分值,并发送至核查人员使用的第二终端上,核查人员可根据信用分值决定是否需要对用户购买的商品进行现场核查。
图2至图5为各个实施例中订单数据处理方法的流程示意图。应该理解的是,虽然各个图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各个图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图9所示,提供了一种订单数据处理装置,包括:
实际称重信息模块902,用于获取对象物品的实际称重信息。
订单信息接收模块904,用于获取与对象物品对应的已支付订单信息,已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息。
比对模块906,用于将对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对。
策略模块908,用于当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。
在一个实施例中,上述订单数据处理装置还包括更新模块(图中未示出),用于接收第二终端根据第一放行策略或第二放行策略对对象物品进行现场核查的核查结果;根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
在一个实施例中,上述更新模块还用于根据本次核查结果对与用户标识对应的信用分值进行更新,当本次核查结果为正常时,则对信用分值进行增加,当本次核查结果为异常时,则对信用分值进行减少。
在一个实施例中,信用分值为基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。
在一个实施例中,当数值转移结果为成功时,基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当数值转移结果为失败时,基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少;当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。
在一个实施例中,如图10所示,也提供了一种订单数据处理装置,包括:
称重模块1002,用于对对象物品进行称重以获取对象物品的实际称重信息。
识别模块1004,用于获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,订单信息中包含用户标识和订单重量信息。
称重模块1002,还用于将订单重量信息与实际称重信息进行比对;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。
在一个实施例中,上述订单数据处理装置还包括信用分显示模块(图中未示出),用于将订单重量信息与对象物品的实际称重信息发送至服务器;当对象物品的总重量与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,则服务器获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
图11示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的服务器130。如图11所示,该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统,还可存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器实现订单数据处理方法。该内存储器中也可储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行订单数据处理方法。
本领域技术人员可以理解,图11中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,本申请提供的订单数据处理装置可以实现为一种计算机程序的形式,计算机程序可在如图11所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该订单数据处理装置的各个程序模块,比如,图9所示的实际称重信息模块、订单信息接收模块、比对模块和策略模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的订单数据处理方法中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:获取对象物品的实际称重信息;获取与对象物品对应的已支付订单信息,已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;将对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。
在一个实施例中,所述计算机程序还使得处理器执行如下步骤:当订单重量信息与实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
在一个实施例中,所述计算机程序还使得处理器执行如下步骤:接收第二终端根据第一放行策略或第二放行策略对对象物品进行现场核查的核查结果;根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
在一个实施例中,所述计算机程序还使得处理器执行如下步骤:根据本次核查结果对与用户标识对应的信用分值进行更新,当本次核查结果为正常时,则对信用分值进行增加,当本次核查结果为异常时,则对信用分值进行减少。
在一个实施例中,信用分值为基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。
在一个实施例中,当数值转移结果为成功时,基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当数值转移结果为失败时,基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少;当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:获取对象物品的实际称重信息;获取与对象物品对应的已支付订单信息,已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;将对象物品的实际称重信息与订单重量信息进行比对;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。在一个实施例中,订单信息还包括用户标识。所述计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:当订单重量信息与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
在一个实施例中,所述计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:接收第二终端根据第一放行策略或第二放行策略对对象物品进行现场核查的核查结果;根据核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
在一个实施例中,所述计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据本次核查结果对与用户标识对应的信用分值进行更新,当本次核查结果为正常时,则对信用分值进行增加,当本次核查结果为异常时,则对信用分值进行减少。
在一个实施例中,信用分值为基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。
在一个实施例中,当数值转移结果为成功时,基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当数值转移结果为失败时,基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少;当核查结果为正常时,现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当核查结果为异常时,现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:对对象物品进行称重以获取对象物品的实际称重信息;获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,订单信息中包含用户标识和订单重量信息;将订单重量信息与实际称重信息进行比对;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。
在一个实施例中,订单信息中还包含用户标识。所述计算机程序还使得处理器执行如下步骤:将订单重量信息与对象物品的实际称重信息发送至服务器;当对象物品的总重量与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,则服务器获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:对对象物品进行称重以获取对象物品的实际称重信息;获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,订单信息中包含用户标识和订单重量信息;将订单重量信息与实际称重信息进行比对;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据信用分值确定对象物品的第一放行策略;当订单重量信息与实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定对象物品的第二放行策略。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:将订单重量信息与对象物品的实际称重信息发送至服务器;当对象物品的总重量与对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,则服务器获取与用户标识对应的信用分值,将信用分值发送至第二终端进行显示,信用分值用于确定是否需对对象物品进行现场核查。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种订单数据处理方法,包括:
获取对象物品的实际称重信息;
获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述第二终端根据第一放行策略或第二放行策略对所述对象物品进行现场核查的核查结果;
根据所述核查结果更新与用户标识对应的信用分值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据本次核查结果对与所述用户标识对应的信用分值进行更新,当本次核查结果为正常时,则对所述信用分值进行增加,当本次核查结果为异常时,则对所述信用分值进行减少。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述信用分值为基础信用分值与现场核查信用分值的加权求和,所述基础信用分值是根据预设应用的数据转移结果得到的分值,所述现场核查信用分值为根据现场核查的核查结果得到的分值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,当所述数值转移结果为成功时,所述基础信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当所述数值转移结果为失败时,所述基础信用分值进行递减,每次减少的幅度减少;
当所述核查结果为正常时,所述现场核查信用分值进行递增,每次增加的幅度减少;当所述核查结果为异常时,所述现场核查信用分值进行递减,每次减少的幅度减少。
6.一种订单数据处理方法,包括:
对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值未达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;
当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
7.一种订单数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:
实际称重信息模块,用于获取对象物品的实际称重信息;
订单信息接收模块,用于获取与所述对象物品对应的已支付订单信息,所述已支付订单信息包含用户标识和订单重量信息;
比对模块,用于将所述对象物品的实际称重信息与所述订单重量信息进行比对;
策略模块,用于当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值未达到阈值时,获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;当所述订单重量信息与所述对象物品的实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
8.一种订单数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:
称重模块,用于对对象物品进行称重以获取所述对象物品的实际称重信息;
识别模块,用于获取对第一终端上的支付结果码进行识别得到的订单信息,所述订单信息中包含用户标识和订单重量信息;
称重模块,还用于将所述订单重量信息与所述实际称重信息进行比对;当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,服务器获取与用户标识对应的信用分值,根据所述信用分值确定所述对象物品的第一放行策略;当所述订单重量信息与所述实际称重信息之间的差值达到阈值时,确定所述对象物品的第二放行策略。
9.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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