CN116468341A - 仲裁工单的处理方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及物流管理技术领域，公开了一种仲裁工单的处理方法、装置、系统及存储介质，用于物流服务方无法及时获取仲裁工单的节点状态，也无法对仲裁结果进行申诉，导致不必要的错误判责及罚款判责。仲裁工单的处理方法包括：监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表；接收物流服务端发送的申诉请求列表；通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；通过申诉处理模型的决策层对多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息。
Description
技术领域
本发明涉及物流管理技术领域，尤其涉及一种仲裁工单的处理方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
互联网的发展使得网络购物成为人们生活的一部分，快递物流交易量增长迅速，物流企业可能因为货物破损、交付延期、货物丢失、货物污染等原因产生仲裁工单，仲裁工单用于确定责任方及赔付/维修方案，一般通过仲裁系统对仲裁工单进行处理。
传统仲裁系统根据用户理赔请求、物流节点信息、理赔证明材料进行仲裁，当用户理赔请求成立时会生成对责任快递网点/分拨中心/快递员生成赔付、罚款、服务评价降级等负面处理结果。
在一些情况下，仲裁系统仅根据理赔请求、物流节点信息、理赔证明材料可能将目标快递网点/分拨中心/快递员等物流服务方误判为责任用户，导致仲裁错误，而物流服务方无法及时获取仲裁工单的节点状态，也无法对仲裁结果进行申诉，导致不必要的错误判责及罚款判责。
发明内容
本发明提供了一种仲裁工单的处理方法、装置、系统及存储介质，用于解决物流服务方无法及时获取仲裁工单的节点状态，也无法对仲裁结果进行申诉，导致不必要的错误判责及罚款判责。
本发明第一方面提供了一种仲裁工单的处理方法，包括：监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；通过申诉处理模型的决策层对多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
在一种可行的实施方式中，通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，包括：通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对每个申诉请求的申诉理由进行文本特征提取，得到多个第一文本特征；通过申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型；通过申诉处理模型的分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，每个文本特征携带有顺序标签。
在一种可行的实施方式中，通过申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型，包括：通过预置的数据类型匹配子模型对每个申诉请求的申诉证明数据进行识别，得到申诉证明数据的数据类型；通过预置的文本转化子模型根据数据类型对申诉证明数据进行文本转化处理，得到目标文本数据；通过预置的文本特征提取子模型对目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征。
在一种可行的实施方式中，通过申诉处理模型的决策层根据多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，包括：将每个申诉请求对应的多个文本特征输入申诉处理模型的决策层，决策层包括预置的第一决策树子模型，第一决策树子模型包括多级决策节点；通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果，包括：通过第一决策树子模型对理由类型特征进行判断，若理由类型特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，对关键文本特征进行判断，若关键文本特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，则根据第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果，包括：根据多级决策节点和多个文本特征进行遍历匹配，若存在任意一个决策节点缺少与之对应的文本特征时，将决策节点确定为目标节点，并将目标节点对应的文本特征确定为缺失值；对目标节点进行缺失值填充并进行逐级判断，得到得到第一申诉结果和缺失值得分，缺失值得分用于指示缺失值对目标申诉结果的影响程度；根据多个文本特征生成第二决策树子模型并进行逐级判断，得到第二申诉结果；根据第一申诉结果、缺失值得分和第二申诉结果生成每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面，包括：对预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果进行统计，得到仲裁统计数据，仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；根据仲裁管理数据、差错管理数据和理赔管理数据生成数据看板，并展示于仲裁系统的第一显示区域；根据罚款管理数据生成罚款排名列表，并展示于仲裁系统的第二显示区域。
本发明第二方面提供了一种仲裁工单的处理装置，包括：监听模块，用于监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收模块，用于接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；特征提取模块，用于通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；判断模块，用于通过申诉处理模型的决策层根据多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；显示模块，用于根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
在一种可行的实施方式中，特征提取模块包括：第一提取单元，用于通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对每个申诉请求的申诉理由进行文本特征提取，得到多个第一文本特征；第二提取单元，用于通过申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型；排序单元，用于通过申诉处理模型的分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，每个文本特征携带有顺序标签。
在一种可行的实施方式中，第二提取单元具体用于：通过预置的数据类型匹配子模型对每个申诉请求的申诉证明数据进行识别，得到申诉证明数据的数据类型；通过预置的文本转化子模型根据数据类型对申诉证明数据进行文本转化处理，得到目标文本数据；通过预置的文本特征提取子模型对目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征。
在一种可行的实施方式中，判断模块包括：输入单元，用于将每个申诉请求对应的多个文本特征输入申诉处理模型的决策层，决策层包括预置的第一决策树子模型，第一决策树子模型包括多级决策节点；判断单元，用于通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，判断单元，具体用于通过第一决策树子模型对理由类型特征进行判断，若理由类型特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，对关键文本特征进行判断，若关键文本特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，则根据第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，判断单元，具体用于根据多级决策节点和多个文本特征进行遍历匹配，若存在任意一个决策节点缺少与之对应的文本特征时，将决策节点确定为目标节点，并将目标节点对应的文本特征确定为缺失值；对目标节点进行缺失值填充并进行逐级判断，得到得到第一申诉结果和缺失值得分，缺失值得分用于指示缺失值对目标申诉结果的影响程度；根据多个文本特征生成第二决策树子模型并进行逐级判断，得到第二申诉结果；根据第一申诉结果、缺失值得分和第二申诉结果生成每个申诉请求的目标申诉结果。
在一种可行的实施方式中，显示模块，具体用于对预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果进行统计，得到仲裁统计数据，仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；根据仲裁管理数据、差错管理数据和理赔管理数据生成数据看板，并展示于仲裁系统的第一显示区域；根据罚款管理数据生成罚款排名列表，并展示于仲裁系统的第二显示区域。
本发明第三方面提供了一种仲裁工单的处理系统，仲裁工单的处理系统执行上述的仲裁工单的处理方法，包括：至少一个物流服务端，用于接收变更通知，并物流服务用户的申诉理由和申诉证明数据生成对应候选仲裁工单的申诉请求，将至少一个申诉请求组合为申诉请求列表发送至仲裁平台；至少一个物流用户端，用于生成理赔请求，并发送至仲裁平台；仲裁平台，用于根据理赔请求生成初始仲裁工单，并进行仲裁处理，得到初始仲裁结果；根据初始仲裁结果确定责任用户；监听每个初始仲裁工单的节点状态，当责任用户为物流服务用户时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收申诉请求列表，对申诉请求列表的每个申诉请求进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，将每个申诉请求的目标申诉结果发送至物流服务端。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的仲裁工单的处理方法。
本发明提供的技术方案中，监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表；接收物流服务端发送的申诉请求列表；通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；通过申诉处理模型的决策层对多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息。本发明实施例中，当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，避免不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
附图说明
图1为本发明实施例中仲裁工单的处理方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中仲裁工单的处理方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中仲裁系统显示界面的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中仲裁工单的处理装置的一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中仲裁工单的处理装置的另一个实施例示意图；
图6为本发明实施例中仲裁系统的一个实施例示意图；
图7为本发明实施例中仲裁平台的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种仲裁工单的处理方法、装置、系统及存储介质，用于当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，避免不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中仲裁工单的处理方法的一个实施例包括：
101、监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单。
可以理解的是，本发明的执行主体可以为仲裁工单的处理装置，还可以是仲裁系统，具体此处不做限定。本发明实施例以仲裁系统为执行主体为例进行说明。
仲裁系统包括至少一个物流服务端、至少一个物流用户端和仲裁平台，其中，至少一个物流服务端用于接收变更通知，并根据物流服务用户的申诉请求发送至仲裁平台，至少一个物流用户端，用于生成理赔请求，并发送至仲裁平台；仲裁平台，用于根据理赔请求生成初始仲裁工单，并进行仲裁处理，得到初始仲裁结果；根据初始仲裁结果确定责任用户；监听每个初始仲裁工单的节点状态，当责任用户为物流服务用户时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收申诉请求列表，对申诉请求列表的每个申诉请求进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，将每个申诉请求的目标申诉结果发送至物流服务端进行可视化显示。
其中，节点状态包括以下的任意一种：已申报，处理中；继续申报，处理中；已申诉，待处理；继续申诉，待处理；结案；物流用户端提交理赔请求至仲裁平台时，初始仲裁工单的节点状态为已申报，处理中；仲裁平台对初始仲裁工单进行仲裁，得到初始仲裁结果，根据初始仲裁结果确定责任用户，责任用户包括物流用户和物流服务用户。
当初始仲裁结果的责任用户是物流用户时(即初始仲裁结果为物流用户理赔请求不成立)，将变更通知返回物流用户端，物流用户可以补充/变更理赔证据、理赔理由等方式继续请求理赔仲裁，初始仲裁工单的节点状态变化为继续申报，处理中，当物流用户接收初始仲裁结果或超过预设的理赔期限时，则初始仲裁工单的节点变更为结案。在物流用户理赔请求不成立时，由于不涉及物流服务用户的申诉需求，节点的变更状态可以不发送至物流服务端，可以降低物流服务端的计算需求，也可以发送至物流服务端用于构建物流用户画像等用途。
当初始仲裁结果的责任用户是物流服务用户时，将变更通知返回物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单，候选仲裁工单是指责任用户为物流服务用户的仲裁工单，物流服务用户可以选择申诉或不申诉，当物流服务用户提交申诉请求时，节点状态变化为已申诉，待处理，仲裁平台对申诉请求进行判断，得到目标申诉结果，当目标申诉结果为申诉不成立时，物流用户可以补充/变更申诉证明数据、申诉理由等方式继续请求申诉仲裁，节点状态变化为继续申诉，处理中；当目标申诉结果为申诉成立或物流服务用户不申诉或超过预设的申诉期限时，节点状态变化为结案。
102、接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据。
仲裁系统的仲裁平台接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据。
其中，申诉理由为物流服务方对候选仲裁工单及其初始仲裁结果的申诉说明，是物流服务方维护权益的具体说明文本，说明物流服务方是由于非己方缘故导致的货物破损、交付延期、货物丢失、货物污染，以避免被误判为责任用户，或者用于降低责任比例、罚款金额等。可以包括签收地址不准确、无法联系签收人、签收人不是收件人等异常签收理由说明文本，揽收地址不准确、无法联系寄件人、揽收快件为违禁品等揽收异常理由说明文本，恶劣天气、突发地质灾害、政策法规因素等不可抗力原因说明文本。
申诉证明数据为申诉理由对应的证明材料，可以包括图像信息、语音信息、视频信息、链接信息等数据类型，如，签收票据图像、物流用户拒收的录音/录像、错误地址的地址定位链接、违禁物品图像、物流订单对应的错误联系号码、错误地址信息等。
103、通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征。
仲裁系统通过预训练的申诉处理模型对每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，其中，预训练的申诉处理模型包括输入层、第一提取层、第二提取层、分类层、决策层和输出层。
通过输入层将每个申诉请求的申诉理由输入第一提取层进行文本特征提取，得到多个第一文本特征，将每个申诉请求的申诉证明数据输入第二提取层进行处理，得到多个第二文本特征，再通过分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征进行关联提取和顺序标记，得到多个第一文本特征和多个第二文本特征之间的关联关系，构成携带有顺序标签的多个文本特征，顺序标签用于指示每个文本特征的判断顺序。
可以理解的是申诉证明数据由于可能包括多种数据类型，为避免申诉处理模型过拟合需要先识别数据类型，根据数据类型进行文本数据转化，再根号有转化得到的目标文本进行文本特征提取。
申诉处理模型的训练过程通过人工标注多个申诉请求的申诉理由和申诉证明数据，得到多个样本数据，每个样本数据对应一个申诉请求，样本数据中的预标注的申诉证明数据应包括多个数据类型。根据样本数据构建训练集和测试集，通过训练集对初始申诉处理模型进行训练，输出每个样本数据的申诉处理结果，并计算申诉处理结果的目标损失函数，目标损失函数包括文本特征损失函数和分类损失函数，文本特征损失函数用于指示第一提取层和第二提取层文本特征提取的准确率，分类损失函数用于指示申诉处理结果判断的准确率，通过目标损失函数对初始申诉处理模型的学习速率和超参数进行调整，得到预训练的申诉处理模型。
104、通过申诉处理模型的决策层对多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
仲裁系统通过申诉处理模型的决策层对多个文本特征进行判断，决策层决策层包括预置的第一决策树子模型，第一决策树子模型对多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
具体的，通过第一决策树子模型对理由类型特征进行判断，若为空值，则输出目标申诉结果为申诉不通过；若不为空值，则对关键文本特征进行判断，若为空值，则输出目标申诉结果为申诉不通过；若不为空值，则根据第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
105、根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
仲裁系统统计预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果，得到仲裁统计数据，仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；根据仲裁统计数据生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面，可视化信息可以包括数据看板和排名列表，数据看板用于指示预设时间周期内的仲裁统计数据的数量以及涨跌比，如一个月内的仲裁工单数量和以及相较于上个月的涨跌比，仲裁管理数据为处理中的仲裁工单数量和审核中的仲裁工单数量，差错管理数据为目标申诉结果为申诉通过的工单数量以及处理中的申诉工单数量，理赔管理数据为目标申诉结果为申诉不通过和不申诉的工单数量和金额，罚款管理数据为目标申诉结果为申诉不通过和不申诉的仲裁工单对应的罚款工单数量和金额。
本发明实施例中，当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，避免不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
请参阅图2，本发明实施例中仲裁工单的处理方法的另一个实施例包括：
201、监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单。
202、接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据。
步骤201-202可参照上述步骤101-102执行，此处不再赘述。
203、通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对每个申诉请求的申诉理由进行文本特征提取，得到多个第一文本特征。
仲裁系统通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对申诉理由进行去噪、分词、关键词匹配、关键词含义转换等处理，得到申诉理由对应的多个第一文本特征，第一文本特征可以分为理由类型特征和关键文本特征，理由类型特征用于指示申诉理由所属的类型，可以包括异常签收、揽收异常、不可抗力等，关键文本特征用于指示申诉理由所包含的关键文本，可以包括签收地址不准确、无法联系签收人、签收人不是收件人、收件人拒收、揽收地址不准确、无法联系寄件人、揽收快件为违禁品、恶劣天气、突发地质灾害、政策法规因素、交通管制等。关键文本特征与理由类型特征相互对应，可以根据关键文本特征确定对应的理由类型。
进一步的，每个关键文本特征可以对应多个同义关键词、简写词、常见错别字以及对应的下位概念词语，以提高模型的鲁棒性和准确性，避免物流服务用户在使用不同的同义词、简写词或出现错别字导致申诉理由无法识别，也避免后续决策树的节点过多，降低决策树的运算量，例如，当对申诉理由进行去噪、分词处理后，进行关键词匹配，得到地址错误、定位失败、定位异常、地址不正确、地点有误、定位不成功等词语时，进行关键词含义转换得到关键文本特征为签收地址不准确。再例如，高温、暴雨、冰雹等，可以转换得到对应的关键文本特征为恶劣天气。
204、通过申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型。
申诉证明数据为申诉理由对应的证明材料，可以包括图像信息、语音信息、视频信息、链接信息等数据类型，如，签收票据图像、物流用户拒收的录音/录像、错误地址的地址定位链接、违禁物品图像、物流订单对应的错误联系号码、错误地址信息等。
仲裁系统通过预置的数据类型匹配子模型对每个申诉请求的申诉证明数据进行识别，得到申诉证明数据的数据类型；通过预置的文本转化子模型根据数据类型对申诉证明数据进行文本转化处理，得到目标文本数据；通过预置的文本特征提取子模型对目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征。
上述文本转化子模型根据数据类型进行选择，当数据类型为图像信息时，可以选取光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)模型提取图像中的文字信息组成目标文本数据，当当数据类型为语音信息时，可以选取语音处理模型(如语音识别模型、语音转换模型等)作为文本转化子模型，可以将语音数据转化为目标文本数据，当数据类型为视频信息时可以选取视频描述模型作为文本转化子模型，可以将视频数据转化为目标文本数据；当为链接信息时可以选取链接数据处理模型作为文本转化子模型，可以对链接数据进行网页爬取、文本提取等操作，生成对应的目标文本数据。
例如，申诉证明数据为签收票据图像，数据类型匹配子模型识别该申诉证明数据为图像信息，则调取对应的OCT模型对签收票据图像进行识别，得到收件人姓名、签收时间、签收地点等目标文本数据。
进一步的，通过预置的文本特征提取子模型根据第一文本特征对目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征，以提高第二本文特征提取的准确度和效率，例如，第一文本特征为收件人拒收时，通过预置的文本特征提取子模型可以根据第一文本特征提取目标文本数据中是否存在“拒收”、“不收”、“现在没空”等关键词，得到第二文本特征为收件人拒收。
205、通过申诉处理模型的分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，每个文本特征携带有顺序标签。
仲裁系统通过申诉处理模型的分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征分配顺序标签，顺序标签指示文本特征在决策层中进行判定的顺序，如顺序为理由类型特征、关键文本特征、第二文本特征。
206、通过申诉处理模型的决策层根据多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
仲裁系统将每个申诉请求对应的多个文本特征输入申诉处理模型的决策层，决策层包括预置的第一决策树子模型，第一决策树子模型包括多级决策节点；通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果。
具体的，通过第一决策树子模型对理由类型特征进行判断，若理由类型特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，对关键文本特征进行判断，若关键文本特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，则根据第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
具体的，根据多级决策节点和多个文本特征进行遍历匹配，得到匹配文本特征，匹配文本特征表示与第一决策树模型的决策节点一一对应的文本特征，若存在任意一个决策节点缺少与之对应的文本特征时，将决策节点确定为目标节点，并将目标节点对应的文本特征确定为缺失值；对目标节点进行缺失值填充并进行逐级判断，得到得到第一申诉结果和缺失值得分，缺失值得分用于指示缺失值对目标申诉结果的影响程度；根据多个文本特征生成第二决策树子模型并进行逐级判断，得到第二申诉结果；根据第一申诉结果、缺失值得分和第二申诉结果生成每个申诉请求的目标申诉结果。
上述，缺失值填充可以根据目标节点的子节点进行确定，例如，当缺少理由类型特征，关键文本特征为揽收快件为违禁品时，可以根据关联将揽收异常作为缺失值进行填充；再例如，当缺少关键文本特征时，申诉证明数据对应的第二文本特征为号码错误时，可以申诉证明数据与申诉理由的关联性，将无法联系签收人作为关键文本特征进行缺失值填充，以便第一决策树子模型在申诉请求填写不全面导致文本特征缺失时也能进行决策，得到目标申诉结果。
缺失值得分用于指示缺失值对目标申诉结果的影响程度，可以根据缺失值的数量、缺失值所对应的子节点的数量以及匹配文本特征数量设置对应因素的权重，计算得到第一决策模型对应的缺失值得分。
具体的，根据多个文本特征的顺序标签生成多级决策节点，递归构建第二决策树子模型，第二决策树子模型不存在缺失值，通过第二决策树子模型对多个文本特征进行决策，得到第二申诉结果。
207、根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
仲裁系统对预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果进行统计，得到仲裁统计数据，仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；根据仲裁管理数据、差错管理数据和理赔管理数据生成数据看板，并展示于仲裁系统的第一显示区域；根据罚款管理数据生成罚款排名列表，并展示于仲裁系统的第二显示区域。
为便于理解，图3展示了一种仲裁系统的显示界面，仲裁系统的第一显示区域为仲裁统计数据的数据看板，显示了预设时间周期内仲裁管理数据、差错管理数据和理赔管理数据的处理中的工单数量、待审核的工单数量，其中“昨日”为比较时间周期，当预设时间周期为当天的仲裁数据统计情况，则比较时间周期为“昨日”，预设时间周期可以设置为本月、本季度、本年，相应的比较时间周期还可以设置为上个月、上一季度、上一年，可以根据实际情况进行调整，图3中的浮动标志表示预设时间周期与比较时间周期内对应数据的涨跌情况，用于直观展示仲裁统计数据的变化。
仲裁系统的第二显示区域为罚款排名列表可以包括当日罚款前五名、月罚款前五名以及本月奖罚金额统计，该项可以根据实际情况进行设置，当用户身份为具有管理权限的物流服务用户时，其可以统计下属物流服务用户预设时间周期内的仲裁统计数据，以便对下属物流服务用户的运营状态进行了解并进行奖惩管理。
进一步的，仲裁系统还包括第三显示区域，即系统菜单，系统菜单包括仲裁管理、差错管理、理赔管理、奖惩管理，物流服务用户可以通过点击首页相应数值或者通过点击系统菜单相应字段，跳转至仲裁中心处理页、差错中心处理页、理赔中心处理页、奖惩中心处理页，进行对应的工单的处理，例如，仲裁中心处理页可以选取对应的仲裁工单提交申诉请求，奖惩中心处理页可以根据下属物流服务用户的运营状况进行进行罚款处理和奖励处理，差错中心处理页可以查看用户及下属物流服务用户的差错工单明细列表，理赔中心处理页可以查看用户及下属物流服务用户的理赔工单明细列表。
可以理解的是，图3为总部管理端的一种仲裁系统的显示界面，根据用户权限的不同，上述显示区域的功能设置可以根据实际情况进行设置，如，快递员端的第三显示区域可以仅展示仲裁管理、差错管理和理赔管理，第二显示区域可以展示月度奖罚明细列表或者通过图表等形式可视化展示仲裁数据统计情况，如，月度情况统计条形图/折线图/饼图等。
本发明实施例中，当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，根据申诉请求数据类型提取对应的第二文本特征，将第一文本特征和第二文本特征输入决策层进行决策，并通过缺失值填充和第二决策树子模型，提高了申诉请求判断的准确性和灵活性，避免物流服务方不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
上面对本发明实施例中仲裁工单的处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中仲裁工单的处理装置进行描述，请参阅图4，本发明实施例中仲裁工单的处理装置一个实施例包括：
监听模块401，用于监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；
接收模块402，用于接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；
特征提取模块403，用于通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；
判断模块404，用于通过申诉处理模型的决策层根据多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；
显示模块405，用于根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
本发明实施例中，当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，避免不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
请参阅图5，本发明实施例中仲裁工单的处理装置的另一个实施例包括：
监听模块401，用于监听每个初始仲裁工单的节点状态，当节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；
接收模块402，用于接收物流服务端发送的申诉请求列表，申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；
特征提取模块403，用于通过预训练的申诉处理模型对申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；
判断模块404，用于通过申诉处理模型的决策层根据多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；
显示模块405，用于根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于仲裁系统的显示界面。
可选的，特征提取模块403包括：
第一提取单元4031，用于通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对每个申诉请求的申诉理由进行文本特征提取，得到多个第一文本特征；
第二提取单元4032，用于通过申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型；
排序单元4033，用于通过申诉处理模型的分类层对多个第一文本特征和多个第二文本特征进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，每个文本特征携带有顺序标签。
可选的，第二提取单元4032具体用于：通过预置的数据类型匹配子模型对每个申诉请求的申诉证明数据进行识别，得到申诉证明数据的数据类型；通过预置的文本转化子模型根据数据类型对申诉证明数据进行文本转化处理，得到目标文本数据；通过预置的文本特征提取子模型对目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征。
可选的，判断模块404包括：
输入单元4041，用于将每个申诉请求对应的多个文本特征输入申诉处理模型的决策层，决策层包括预置的第一决策树子模型，第一决策树子模型包括多级决策节点；
判断单元4042，用于通过第一决策树子模型包括多级决策节点对多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果。
可选的，判断单元4042具体用于：通过第一决策树子模型对理由类型特征进行判断，若理由类型特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，对关键文本特征进行判断，若关键文本特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；否则，则根据第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
可选的，判断单元4042具体用于：根据多级决策节点和多个文本特征进行遍历匹配，若存在任意一个决策节点缺少与之对应的文本特征时，将决策节点确定为目标节点，并将目标节点对应的文本特征确定为缺失值；对目标节点进行缺失值填充并进行逐级判断，得到得到第一申诉结果和缺失值得分，缺失值得分用于指示缺失值对目标申诉结果的影响程度；根据多个文本特征生成第二决策树子模型并进行逐级判断，得到第二申诉结果；根据第一申诉结果、缺失值得分和第二申诉结果生成每个申诉请求的目标申诉结果。
可选的，显示模块405，具体用于对预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果进行统计，得到仲裁统计数据，仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；根据仲裁管理数据、差错管理数据和理赔管理数据生成数据看板，并展示于仲裁系统的第一显示区域；根据罚款管理数据生成罚款排名列表，并展示于仲裁系统的第二显示区域。
本发明实施例中，当仲裁工单的节点状态发生变化时，自动通知物流服务方，并对提交的申诉请求进行判断，根据申诉请求数据类型提取对应的第二文本特征，将第一文本特征和第二文本特征输入决策层进行决策，并通过缺失值填充和第二决策树子模型，提高了申诉请求判断的准确性和灵活性，避免物流服务方不必要的错误判责及罚款判责，实时统计仲裁工单和申诉工单状态，便于物流服务方及时了解运营状态。
上面图4和图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的仲裁工单的处理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中仲裁工单的处理系统进行详细描述。
图6是本发明实施例提供的一种仲裁工单的处理系统的结构示意图，包括至少一个物流服务端610、至少一个物流用户端620和仲裁平台630。
其中，至少一个物流服务端610，用于接收变更通知，并物流服务用户的申诉理由和申诉证明数据生成对应候选仲裁工单的申诉请求，将至少一个申诉请求组合为申诉请求列表发送至仲裁平台630。
物流服务用户是指物流服务的提供方，例如物流企业总部、快递网点、分拨中心、快递员等，物流服务用户根据权限等级可以访问对应的物流服务端610，物流服务端可以包括：总部管理端、快递网点端、分拨中心端、快递员端，物流服务端610的可以搭载于是智能终端如手机、电脑等硬件设施。
物流服务用户在物流服务端610上可以查看变更通知，并选择变更通知中仲裁工单列表对应的候选仲裁工单进行申诉，当选中需要进行申诉的至少一个候选仲裁工单时，物流服务用户在物流服务端610输入对应候选仲裁工单的申诉理由，并上传对应的申诉证明数据，物流服务端610根据申诉理由和申诉证明数据生成对应候选候选仲裁工单的申诉请求，并将至少一个候选仲裁工单的申诉请求组合为申诉请求列表，发送至仲裁平台630。
至少一个物流用户端620，用于生成理赔请求，并发送至仲裁平台630。物流用户是指物流服务的使用方，可以是个人也可以是公司、机构等法人、非法人主体，物流用户在出现货物破损、交付延期、货物丢失、货物污染等情况时可以在物流用户端620选择目标物流订单进入理赔仲裁步骤，生成目标物流订单对应的理赔请求并发送至仲裁平台630。
仲裁平台630，用于根据理赔请求生成初始仲裁工单，并进行仲裁处理，得到初始仲裁结果；根据初始仲裁结果确定责任用户；监听每个初始仲裁工单的节点状态，当责任用户为物流服务用户时，生成变更通知发送至物流服务端610，变更通知包括仲裁工单列表，仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收申诉请求列表，对申诉请求列表的每个申诉请求进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，将每个申诉请求的目标申诉结果发送至物流服务端610。
具体的，仲裁平台630在接收到物流用户的理赔请求时，根据理赔请求、物流节点信息、理赔证明材料生成初始仲裁工单，对初始仲裁工单进行仲裁，得到初始仲裁结果，初始仲裁结果包括责任用户，责任用户可以是物流用户也可以是物流服务用户，当责任用户为物流服务用户时，生成变更通知发送至物流服务端610以使物流服务方获悉目标物流订单被仲裁，以及仲裁平台630根据初始仲裁工单判定物流服务方为责任用户。进一步的，物流服务端610可以是一个或多个，直接提供物流服务的物流服务方及其隶属的上级物流服务方均可以获得该变更通知，如，直接提供物流服务的快递员、及其隶属的快递网点/分部/分拨中心均可以获得该变更通知，以便快递员及时进行申诉，便于其隶属的上级快递网点/分部/分拨中心统计候选仲裁工单和目标申诉结果。
进一步的，物流服务用户根据权限等级可在物流服务端610的显示界面查看预设周期内的仲裁统计数据，以便对其及其下属物流服务用户的运营状况进行了解，如，物流企业总部可以通过总管管理端显示界面查看预设时间周期内下属的所有分拨中心的仲裁统计数据，分拨中心可以通过分拨中心端显示界面查看预设时间周期内下属快递网点或分部的仲裁统计数据；快递网点可以通过快递网点端显示界面查看预设时间周期内下属的快递员仲裁统计数据。
图7为该仲裁平台630一种可能的配置，可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)6310(例如，一个或一个以上处理器)和存储器6320，一个或一个以上存储应用程序6333或数据6332的存储介质6330(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器6320和存储介质6330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质6330的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对仲裁平台630中的一系列指令操作。更进一步地，处理器6310可以设置为与存储介质6330通信，在仲裁平台630上执行存储介质6330中的一系列指令操作。
仲裁平台630还可以包括一个或一个以上电源6340，一个或一个以上有线或无线网络接口6350，一个或一个以上输入输出接口6360，和/或，一个或一个以上操作系统6331，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图7示出的仲裁平台结构并不构成对仲裁平台的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行仲裁工单的处理方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述仲裁工单的处理方法应用于仲裁系统，包括：
监听每个初始仲裁工单的节点状态，当所述节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，所述变更通知包括仲裁工单列表，所述仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；
接收所述物流服务端发送的申诉请求列表，所述申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，所述申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；
通过预训练的申诉处理模型对所述申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；
通过所述申诉处理模型的决策层对所述多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；
根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于所述仲裁系统的显示界面。
2.根据权利要求1所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述通过预训练的申诉处理模型对所述申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，包括：
通过预训练的申诉处理模型的第一提取层对每个申诉请求的申诉理由进行文本特征提取，得到多个第一文本特征；
通过所述申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，所述第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型；
通过所述申诉处理模型的分类层对所述多个第一文本特征和所述多个第二文本特征进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征，每个文本特征携带有顺序标签。
3.根据权利要求2所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述通过所述申诉处理模型的第二提取层对每个申诉请求的申诉证明数据进行处理，得到多个第二文本特征，所述第二提取层包括预置的数据类型匹配子模型、预置的文本转化子模型和预置的文本特征提取子模型，包括：
通过预置的数据类型匹配子模型对每个申诉请求的申诉证明数据进行识别，得到申诉证明数据的数据类型；
通过预置的文本转化子模型根据所述数据类型对所述申诉证明数据进行文本转化处理，得到目标文本数据；
通过预置的文本特征提取子模型对所述目标文本数据进行特征提取，得到多个第二文本特征。
4.根据权利要求2所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述通过所述申诉处理模型的决策层根据所述多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，包括：
将每个申诉请求对应的多个文本特征输入所述申诉处理模型的决策层，所述决策层包括预置的第一决策树子模型，所述第一决策树子模型包括多级决策节点；
通过第一决策树子模型包括多级决策节点对所述多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果。
5.根据权利要求4所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述通过第一决策树子模型包括多级决策节点对所述多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果，包括：
通过所述第一决策树子模型对所述第一文本特征的理由类型特征进行判断，若所述理由类型特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；
否则，对所述第一文本特征的关键文本特征进行判断，若所述关键文本特征不存在，则输出目标申诉结果为申诉不通过；
否则，则根据所述第二文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果。
6.根据权利要求4所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述通过第一决策树子模型包括多级决策节点对所述多个文本特征进行逐级判断输出每个申诉请求的目标申诉结果，包括：
根据所述多级决策节点和所述多个文本特征进行遍历匹配，若存在任意一个决策节点缺少与之对应的文本特征时，将所述决策节点确定为目标节点，并将所述目标节点对应的文本特征确定为缺失值；
对所述目标节点进行缺失值填充并进行逐级判断，得到得到第一申诉结果和缺失值得分，所述缺失值得分用于指示所述缺失值对目标申诉结果的影响程度；
根据多个文本特征生成第二决策树子模型并进行逐级判断，得到第二申诉结果；
根据第一申诉结果、缺失值得分和第二申诉结果生成每个申诉请求的目标申诉结果。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的仲裁工单的处理方法，其特征在于，所述根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于所述仲裁系统的显示界面，包括：
对预设时间周期内的候选仲裁工单和目标申诉结果进行统计，得到仲裁统计数据，所述仲裁统计数据包括仲裁管理数据、差错管理数据、理赔管理数据和罚款管理数据；
根据所述仲裁管理数据、所述差错管理数据和所述理赔管理数据生成数据看板，并展示于所述仲裁系统的第一显示区域；
根据所述罚款管理数据生成罚款排名列表，并展示于所述仲裁系统的第二显示区域。
8.一种仲裁工单的处理装置，其特征在于，所述仲裁工单的处理装置包括：
监听模块，用于监听每个初始仲裁工单的节点状态，当所述节点状态的变更时，生成变更通知发送至物流服务端，所述变更通知包括仲裁工单列表，所述仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；
接收模块，用于接收所述物流服务端发送的申诉请求列表，所述申诉请求列表包括至少一个候选仲裁工单的申诉请求，所述申诉请求包括申诉理由和申诉证明数据；
特征提取模块，用于通过预训练的申诉处理模型对所述申诉请求列表的每个申诉请求进行处理，得到每个申诉请求的多个文本特征；
判断模块，用于通过所述申诉处理模型的决策层根据所述多个文本特征进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果；
显示模块，用于根据每个申诉请求的目标申诉结果生成可视化信息并展示于显示界面。
9.一种仲裁工单的处理系统，其特征在于，所述仲裁工单的处理系统执行如权利要求1-7中任一项所述的仲裁工单的处理方法，所述仲裁工单的处理系统包括：
至少一个物流服务端，用于接收变更通知，并物流服务用户的申诉理由和申诉证明数据生成对应候选仲裁工单的申诉请求，将至少一个申诉请求组合为申诉请求列表发送至仲裁平台；
至少一个物流用户端，用于生成理赔请求，并发送至所述仲裁平台；
所述仲裁平台，用于根据所述理赔请求生成初始仲裁工单，并进行仲裁处理，得到初始仲裁结果；根据所述初始仲裁结果确定责任用户；监听每个初始仲裁工单的节点状态，当所述责任用户为物流服务用户时，生成变更通知发送至物流服务端，所述变更通知包括仲裁工单列表，所述仲裁工单列表包括至少一个候选仲裁工单；接收所述申诉请求列表，对所述申诉请求列表的每个申诉请求进行判断，得到每个申诉请求的目标申诉结果，将每个申诉请求的目标申诉结果发送至物流服务端。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令在被读取并运行时执行如权利要求1-7中任一项所述仲裁工单的处理方法。
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