CN111126899A - 一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备，属于物流运输技术领域。方法包括：利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个运单号以及各个运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；针对临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；针对每一个仲裁单，判断是否存在该仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，若否，则维持仲裁单；将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。本发明实现了仲裁延误的自动化处理。

Description

一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备

技术领域

本发明涉及物流运输技术领域，尤其涉及一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备。

背景技术

随着快递物流业发展迅速，网点之间因包裹延误而造成的仲裁屡见不鲜，取证、上诉等流程繁多，浪费网点大量精力，造成人工成本不断攀升，更有甚者，个别网点不惜引进外包仲裁，将延误仲裁变相成为盈利手段，损害网点间的感情，恶劣行径严重影响快递网络可持续性发展。

发明内容

为了解决上述背景技术中提到的技术问题，本发明提供了一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种仲裁延误的自动处理方法，所述方法包括：

利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个所述运单号以及各个所述运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

针对所述临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出所述运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于所述运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据所述匹配的当前政策信息更新所述仲裁单，若否则维持所述仲裁单；

将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

进一步地，所述利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，包括：

利用所述大数据工具定时从包裹运单表中抓取由末端分拨中心已发件的、且由末端网点已签收的多个运单号，并在多个运单号中剔除预设类型的运单号；

针对剔除后的多个所述运单号中的每一个运单号，执行如下操作：

确定所述运单号对应的目标末端分拨中心以及目标末端网点；

根据所述目标末端网点签收所述运单号的签收时间、所述目标末端分拨中心发出所述运单号的发件时间以及所述目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号；

在所述判断的结果为是的情况下，获取所述运单号对应的延误天数。

进一步地，所述根据所述目标末端网点签收所述运单号的签收时间、所述目标末端分拨中心发出所述运单号的发件时间以及所述目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号，包括：

判断所述目标末端分拨中心的发件时间是否在规定的发件时间之前；

若是，则将所述目标末端网点的标准物流时效作为所述运单号对应的物流时效；

若否，则将所述目标末端网点的标准物流时效进行加一后作为所述运单号对应的物流时效；

将所述运单号的签收时间与所述运单号的发件时间之间的时间差与所述运单号对应的物流时效进行比较；

根据比较结果，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号。

进一步地，所述运单号关联的赔款网点信息包含所述运单号对应的签收网点的网点编码、所述签收网点所属分公司的公司编码以及所述签收网点对应的省市区信息；

所述运单号关联的受款网点信息包含所述运单号对应的发件网点的网点编码、所述发件网点所属分公司的公司编码。

进一步地，所述方法还包括：

对所述临时数据表中已创建系统仲裁单的运单号标记为创单成功状态。

进一步地，所述方法还包括：

通过定时任务异步删除所述临时数据表中标记为创单成功状态的运单号。

进一步地，所述针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，包括：

针对每一个所述仲裁单，将所述仲裁单与待处理的每一个当前政策信息按照所述当前政策信息对应的政策维度进行匹配，其中，所述当前政策信息用于调整所述仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数；

根据匹配结果判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息。

进一步地，所述方法还包括：

利用所述大数据工具抽取当前配置的政策信息，并在后续获取到的属于延误类型的多个运单号中排除所述当前配置的政策信息所对应的运单号。

第二方面，提供了一种仲裁延误的自动处理装置，所述装置包括：

抓取模块，用于利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个所述运单号以及各个所述运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

创建模块，用于针对所述临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出所述运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于所述运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

更新模块，用于针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据所述匹配的当前政策信息更新所述仲裁单，若否，则维持所述仲裁单；

处理模块，用于将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

第三方面，提供了一种计算机设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面任一所述的仲裁延误的自动处理方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的仲裁延误的自动处理方法。

本发明实施例提供一种仲裁延误的自动处理方法、装置及计算机设备，通过利用大数据工具基于预设抓取条件自动抓取属于延误类型的多个运单号，并对抓取到的每一个运单号分别创建对应的仲裁单，以及结合当前政策信息以更新或维持仲裁单，并将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作，从而实现了仲裁全程无人化操作，实现了仲裁延误的自动分析处理，取代传统人工，极大地减少了人工成本和网点时间成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的仲裁延误的自动处理方法的流程图；

图2为图1所示方法中步骤S11的具体流程图；

图3为本发明实施例提供的仲裁延误的自动处理装置的结构图；

图4为本发明实施例提供的计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。

此外，在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

现有技术中，网点之间因包裹延误而造成的仲裁屡见不鲜，取证、上诉等流程繁多，浪费网点大量精力，造成人工成本不断攀升，更有甚者，个别网点不惜引进外包仲裁，将延误仲裁变相成为盈利手段，损害网点间的感情，恶劣行径严重影响快递网络可持续性发展。为此，本发明实施例提供了一种仲裁延误的自动处理方法，通过利用大数据工具从快递配送链路海量数据中自动抓取属于延误类型的多个运单号并对抓取到的每一个运单号分别创建对应的仲裁单，以及结合当前政策信息以更新或维持仲裁单，并将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作，从而实现了全程无人化操作，实现延误仲裁自动分析取代传统人工，极大地减少了人工成本和网点时间成本。

实施例一

本发明实施例提供了一种仲裁延误的自动处理方法，该方法可以应用于服务器中，该服务器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，如图1所示，该方法可以包括步骤S11至步骤S14。

步骤S11，利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个运单号以及各个运单号对应的延误天数保存至临时数据表中。

其中，一个包裹在运输过程中会对应唯一的运单号。

具体地，如图2所示，步骤S11的实现过程可以包括：

步骤S111，利用大数据工具定时从包裹运单表中抓取由末端分拨中心已发件的、且由末端网点已签收的多个运单号，并在多个运单号中剔除预设类型的运单号。

具体地，利用大数据工具每天自动从包裹运单表中抽取运单状态为已签收的多个运单号，其中包括末端网点已签收、转同行签收、超区转同行签收、自提柜入柜、提货签收且在24小时内的运单号；在抽取到的多个运单号中剔除如下预设类型的运单号：以336开头的运单号、疑难件类型和无签收终止类型的运单号、以及未匹配到对应分拨中心的运单号、发件公司和收件公司属于同一公司的运单号，以确保抓取所抽取到的运单号数据的准确性。

本实施例中，利用大数据工具抓取符合延误抓取条件的数据，抓取率达100％，更加全面也更加及时，这样能够有效打击仲裁外包，杜绝网络间的伤害行为，平衡全网仲裁能力。同时，通过大数据，能够及时掌握各网点配送时效，便于及时明确匹配指导方案，提升末端网点服务质量。

步骤S112，针对剔除后的多个运单号中的每一个运单号，确定运单号对应的目标末端分拨中心以及目标末端网点。

具体地，针对剔除后的多个运单号中的每一个运单号，根据该运单号对应的物流信息确定该运单号对应的目标末端分拨中心以及目标末端网点，其中，目标末端分拨中心是指发出该运单号对应的包裹的末端分拨中心，目标末端网点是指签收该运单号对应的包裹的末端网点，运单号对应的物流信息可以根据运单号提供物流服务查询系统提供的接口进行查询获取到，物流信息中包括包裹运输过程中经过的各物流环节以及各物流环节的发件时间以及签收时间。

步骤S113，根据目标末端网点签收运单号的签收时间、目标末端分拨中心发出运单号的发件时间以及目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断运单号是否为属于延误类型的运单号。

这里，物流时效指的是包裹自末端分拣中心发件到由末端网点签收之间的时间天数，物流时效是以天为单位进行计算。

具体地，判断目标末端分拨中心的发件时间是否在规定的发件时间之前，若是，则将目标末端网点的标准物流时效作为运单号对应的物流时效；若否，则将目标末端网点的标准物流时效进行加一后作为运单号对应的物流时效；将运单号的签收时间与运单号的发件时间之间的时间差与运单号对应的物流时效进行比较，并根据比较结果，判断运单号是否为属于延误类型的运单号。

本实施例中，末端网点的标准物流时效可以预先进行配置设定，即对末端网点配置出标准的物流时间范围，并存入时效配置表中，其中，时效配置表中记录有末端网点、末端网点的上级公司(分公司)、末端网点的标准物流时效以及上级公司的标准物流时效。可以根据实际需求对时效配置表中的标准物流时效进行新增、修改或删除处理。

示例性地，当末端网点A的标准物流时效设定为1天时，假如末端网点A在末端分拨中心将属于末端网点A的包裹装车后的发件时间为当日中午12时，那么包裹被运到末端网点A后，末端网点A签收该包裹的签收时间则应为次日中午12时之前。通过对末端网点配置对应的标准物流时效，从而容易判断出末端网点处理包裹的时间是否满足设定的时间标准。

此外，大数据工具在时效配置表中查询目标末端网点的标准物流时效时，若目标末端网点在时效配置表中没有对应的标准物流时效，则以该目标末端网点的上级公司的物流时效进行计算运单号对应的物流时效，如该目标末端网点的上级公司的物流时效也未在时效配置表中查询出，那么将不再对该目标末端网点所签收的运单号进行延误计算。

本发明实施例中，以末端分拨发件作为延误抓取的时间节点，避免了以末端网点到件作为延误件判定的时间节点而使得网点因晚做到件来逃避延误处罚的行为，进而使得仲裁结果更加精准。

步骤S114，在判断的结果为是的情况下，获取运单号对应的延误天数。

具体地，当运单号的签收时间与运单号的发件时间之间的时间差大于运单号对应的物流时效时，将签收时间与发件时间之间的时间差减去运单号对应的物流时效，即得到运单号对应的延误天数。

需要说明的是，在一些特殊情况下，还可以对延误天数自动顺延，例如有留仓天数时，则根据留仓天数对计算得到的延误天数自动顺延，又例如，规定周六周日以及节假日对计算得到的延误天数进行自动顺延。

步骤S12，针对临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单。

其中，运单号关联的赔款网点信息包含运单号对应的签收网点的网点编码、签收网点所属分公司的公司编码以及签收网点对应的省市区信息；运单号关联的受款网点信息包含运单号对应的发件网点的网点编码、发件网点所属分公司的公司编码。

具体地，可以通过定时任务(例如每两分钟执行一次)对临时数据表中的多个运单号(例如500个运单号)中的每个运单号，查询该运单号对应的物流记录，若存在对应的物流记录，则判断物流记录中是否存在赔款网点，若存在，则确定该运单号满足仲裁单创建条件，此外，还可以进一步地进行重复性校验，例如，利用受款网点所属分公司和运单号两个字段进行唯一性校验，以确定运单号是否满足仲裁单创建条件。

其中，在对运单号通过物流服务查询系统提供的接口查询到该运单号对应的物流记录时，获取物流记录中的运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息、发件时间、签收时间，省，市，区字段等；当接口出现异常时，可以采取失败重试机制，重试次数3次进行查询获取物流记录中的相关信息。

其中，每个仲裁单分别对应有唯一的仲裁单号，生成仲裁单号时可以采用预设的ID组件采用预设数据格式进行生成，其中，预设数据格式可以采用14位时间戳+2位机器ID+3位版本号+4位序列号，以确保仲裁单号的唯一性。

在查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息后，可以根据运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，以及基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单。

具体地，可以按照预设的业务规则，根据运单号对应的延误天数以及预先配置的处罚系数来计算运单号对应的赔付金额，并根据运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息以及运单号对应的赔付金额，生成对应的仲裁单。

其中，处罚系数可以根据实际需要进行设定。

需要说明的是，当运单号对应的延误天数超过预设天数(例如5天)，则按预设天数以及预先配置的处罚系数计算运单号对应的赔付金额。

进一步地，为了防止重复从临时数据表中捞取数据，而导致自动创建仲裁单的定时任务无效，在步骤S12之后，方法还可以包括：

对临时数据表中已创建系统仲裁单的运单号标记为创单成功状态。

进一步地，为了减缓仲裁单创建时查询临时数据表的压力，增加处理效率，方法还可以包括：

通过定时任务异步删除临时数据表中标记为创单成功状态的运单号。

步骤S13，针对每一个仲裁单，判断是否存在该仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，若否，则维持仲裁单。

具体地，针对每一个仲裁单，将仲裁单与待处理的每一个当前政策信息按照当前政策信息对应的政策维度进行匹配，其中，当前政策信息用于调整仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数；根据匹配结果判断是否存在仲裁单匹配的当前政策信息。

其中，政策维度可以划分为六个维度：网点、分公司、全国、省、市、区，可以按照政策维度预先配置不同的政策信息，政策信息可以用于调整仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数。

针对网点政策、分公司政策这两个维度，在政策配置界面配置政策后，因这部分仲裁单的数量较少，在所配置的政策经人工审核后，可以直接判断所配置的政策信息是否与待处理的仲裁单相匹配，并在判断的结果为是时，根据所配置的政策信息进行更新或维持待处理的仲裁单。示例性地，假如所配置的政策信息属于网点政策，在匹配过程中，会对该政策信息中的网点编码与待处理的仲裁单中的网点编码进行匹配，若匹配，则确定该政策信息与待处理的仲裁单相匹配。

针对全国政策、省政策、市政策、区政策这四个维度，对应待处理的仲裁单的数量比较大，尤其是全国政策，高峰期时，大约100万单量。对于这部分仲裁单，政策信息创建后，不会立即执行，而是将政策信息存储到一张临时政策表中，通过配置定时任务JOB，每天晚上12点开始自动处理更新仲裁单，每天自动执行一次，一次性处理临时政策表中的所有政策信息。具体地，首先分页查询政策临时表中待处理的政策信息，每次政策处理前，均需要查询政策表中当前政策信息是否存在，然后根据当前政策信息对应的全国、省、市、区，分页查询对应未处理的仲裁单，并更新对应的仲裁单；其中，由于数据处理量比较大，可以采用分页查询，将大事务化为一个个小事务，采用单线程处理，通过WINDQ技术(消息中间件)，利用监听，将每条记录分发到10台服务器处理，从而极大地减少了单台服务的压力。

具体地，根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，可以包括：

根据匹配的当前政策信息，调整仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数。

例如，根据匹配的当前政策信息调整用于计算赔付金额的延误天数，当延误天数调整为0时，赔付金额为0，则取消仲裁单。

步骤S14，将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

具体地，配置一个定时任务(例如每3分钟执行一次)针对预设数量的多个仲裁单(例如500个仲裁单)，根据各个仲裁单的创建时间，查询预设时间段内(例如15天前)的未进行扣费处理的仲裁单，将查询到的各个仲裁单中的赔付金额下发给计费系统，以使计费系统执行相应的扣费操作来完成扣费，并对应更改仲裁单的状态，防止重复扣费。

进一步地，方法还可以包括：

提供监控页面，并根据用户的查询操作从对应的数据表查询出相关数据，显示在监控页面上。

本实施例中，由于中间临时表比较多，增加监控页面，可以方便业务人员监控对应流程是否处理结束。

进一步地，方法还可以包括：

利用大数据工具抽取当前配置的政策信息，并在后续获取到的属于延误类型的多个运单号中排除当前配置的政策信息所对应的运单号。

其中，当前配置的政策信息为当天所配置的政策信息。

具体地，若获取到当天配置的政策信息，则根据当天配置的政策信息生成排查条件，则大数据工具在次日0点时会自动对后续抓取的属于延误类型的多个运单号中排除该排查条件对应的运单号，即将当天配置的政策信息作为后续捞取的数据的排查条件，直接排除对应的数据，无需人工干预，实现政策自动处理，提高抓取数据的准确率。

本实施例中，通过大数据工具每天自动地基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，且以当前配置的政策信息作为排查条件进行排除运单号，以及通过配置定时任务JOB，异步生成仲裁单，在处理过程中，结合当前新增的政策，通过windq技术(消息中间件)分发处理是否更新仲裁单，并在更新仲裁单后，下发到扣费系统，并在指定的时间完成扣款，从而完成仲裁延误的自动处理，代替人工，极大地降低了人工成本，并且提高了工作效率。

本发明实施例提供了一种仲裁延误的自动处理方法，通过利用大数据工具基于预设抓取条件自动抓取属于延误类型的多个运单号，并对抓取到的每一个运单号分别创建对应的仲裁单，以及结合当前政策信息以更新或维持仲裁单，并将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作，从而实现了仲裁全程无人化操作，实现了仲裁延误的自动分析处理，取代传统人工，极大地减少了人工成本和网点时间成本。

应该理解的是，虽然图1至图2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，图1至图2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。

实施例二

本发明实施例提供了一种仲裁延误的自动处理装置，如图3所示，该装置可以包括：

抓取模块31，用于利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个运单号以及各个运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

创建模块32，用于针对临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

更新模块33，用于针对每一个仲裁单，判断是否存在该仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，若否，则维持仲裁单；

处理模块34，用于将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

进一步地，抓取模块31包括：

抓取子模块，用于利用大数据工具定时从包裹运单表中抓取由末端分拨中心已发件的、且由末端网点已签收的多个运单号，并在多个运单号中剔除预设类型的运单号；

确定子模块，用于针对剔除后的多个运单号中的每一个运单号，确定运单号对应的目标末端分拨中心以及目标末端网点；

判断子模块，用于根据目标末端网点签收运单号的签收时间、目标末端分拨中心发出运单号的发件时间以及目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断运单号是否为属于延误类型的运单号；

获取子模块，用于在判断的结果为是的情况下，获取运单号对应的延误天数。

进一步地，判断子模块具体用于：

判断目标末端分拨中心的发件时间是否在规定的发件时间之前；

若是，则将目标末端网点的标准物流时效作为运单号对应的物流时效；

若否，则将目标末端网点的标准物流时效进行加一后作为运单号对应的物流时效；

将运单号的签收时间与运单号的发件时间之间的时间差与运单号对应的物流时效进行比较；

根据比较结果，判断运单号是否为属于延误类型的运单号。

进一步地，运单号关联的赔款网点信息包含运单号对应的签收网点的网点编码、签收网点所属分公司的公司编码以及签收网点对应的省市区信息；

运单号关联的受款网点信息包含运单号对应的发件网点的网点编码、发件网点所属分公司的公司编码。

进一步地，装置还包括：

标记模块，用于对临时数据表中已创建系统仲裁单的运单号标记为创单成功状态。

进一步地，装置还包括：

删除模块，用于通过定时任务异步删除临时数据表中标记为创单成功状态的运单号。

进一步地，更新模块33具体用于：

针对每一个仲裁单，将仲裁单与待处理的每一个当前政策信息按照当前政策信息对应的政策维度进行匹配，其中，当前政策信息用于调整仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数；

根据匹配结果判断是否存在仲裁单匹配的当前政策信息。

进一步地，装置还包括：

抽取模块，用于利用大数据工具抽取当前配置的政策信息，并在后续获取到的属于延误类型的多个运单号中排除当前配置的政策信息所对应的运单号。

本发明实施例提供的仲裁延误的自动处理装置，与本发明实施例所提供的仲裁延误的自动处理方法属于同一发明构思，可执行本发明实施例所提供的仲裁延误的自动处理方法，具备执行仲裁延误的自动处理方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例提供的仲裁延误的自动处理方法，此处不再加以赘述。

图4为本发明实施例提供的计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。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，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仲裁延误的自动处理方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明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。

本发明实施例提供一种计算机设备，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，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个运单号以及各个运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

针对临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

针对每一个仲裁单，判断是否存在该仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，若否则维持仲裁单；

将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

此外，本发明实施例还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：

利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个运单号以及各个运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

针对临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

针对每一个仲裁单，判断是否存在该仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据匹配的当前政策信息更新仲裁单，若否则维持仲裁单；

将更新或维持后的仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

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，上述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明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发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种仲裁延误的自动处理方法，其特征在于，所述方法包括：

利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个所述运单号以及各个所述运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

针对所述临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出所述运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于所述运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据所述匹配的当前政策信息更新所述仲裁单，若否则维持所述仲裁单；

将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，包括：

利用所述大数据工具定时从包裹运单表中抓取由末端分拨中心已发件的、且由末端网点已签收的多个运单号，并在多个运单号中剔除预设类型的运单号；

针对剔除后的多个所述运单号中的每一个运单号，执行如下操作：

确定所述运单号对应的目标末端分拨中心以及目标末端网点；

根据所述目标末端网点签收所述运单号的签收时间、所述目标末端分拨中心发出所述运单号的发件时间以及所述目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号；

在所述判断的结果为是的情况下，获取所述运单号对应的延误天数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标末端网点签收所述运单号的签收时间、所述目标末端分拨中心发出所述运单号的发件时间以及所述目标末端网点的预先配置的标准物流时效，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号，包括：

判断所述目标末端分拨中心的发件时间是否在规定的发件时间之前；

若是，则将所述目标末端网点的标准物流时效作为所述运单号对应的物流时效；

若否，则将所述目标末端网点的标准物流时效进行加一后作为所述运单号对应的物流时效；

将所述运单号的签收时间与所述运单号的发件时间之间的时间差与所述运单号对应的物流时效进行比较；

根据比较结果，判断所述运单号是否为属于延误类型的运单号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运单号关联的赔款网点信息包含所述运单号对应的签收网点的网点编码、所述签收网点所属分公司的公司编码以及所述签收网点对应的省市区信息；

所述运单号关联的受款网点信息包含所述运单号对应的发件网点的网点编码、所述发件网点所属分公司的公司编码。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述临时数据表中已创建系统仲裁单的运单号标记为创单成功状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过定时任务异步删除所述临时数据表中标记为创单成功状态的运单号。

7.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，包括：

针对每一个所述仲裁单，将所述仲裁单与待处理的每一个当前政策信息按照所述当前政策信息对应的政策维度进行匹配，其中，所述当前政策信息用于调整所述仲裁单中的赔付金额的计算方式和/或参数；

根据匹配结果判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述大数据工具抽取当前配置的政策信息，并在后续获取到的属于延误类型的多个运单号中排除所述当前配置的政策信息所对应的运单号。

9.一种仲裁延误的自动处理装置，其特征在于，所述装置包括：

抓取模块，用于利用大数据工具基于预设抓取条件抓取属于延误类型的多个运单号，并将各个所述运单号以及各个所述运单号对应的延误天数保存至临时数据表中；

创建模块，用于针对所述临时数据表中满足仲裁单创建条件的每一个运单号，查询出所述运单号关联的赔款网点信息和受款网点信息，并结合基于所述运单号对应的延误天数所生成的赔付金额，创建对应的仲裁单；

更新模块，用于针对每一个所述仲裁单，判断是否存在所述仲裁单匹配的当前政策信息，若存在，则根据所述匹配的当前政策信息更新所述仲裁单，若否，则维持所述仲裁单；

处理模块，用于将更新或维持后的所述仲裁单中的赔付金额发送至计费系统以执行相应的扣费操作。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8任一所述的仲裁延误的自动处理方法。

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