TW202207140A - 基於即時風險決策來收集退還物件的自動資訊站及方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供與使用自動資訊站基於即時風險決策來收集退還物件相關的系統及方法。自動資訊站擷取表示退還物件的退還物件資訊，且將退還物件資訊及對與退還物件相關的退還風險度的請求傳輸至伺服器，伺服器可操作以執行在歷史資訊上訓練的機器學習模型以判定風險度。伺服器藉由使用機器學習模型基於接收到的退還來判定風險度，且將所判定風險度即時傳輸至資訊站。基於所判定風險度及與退還物件相關聯的退還金額，伺服器亦可即時處理退款。

Description

基於即時風險決策來收集退還物件的自動資訊站及方法
本揭露內容大體上是關於用於使用自動資訊站來收集退還物件的電腦化系統及方法。特定而言，本揭露內容的實施例是關於發明性及非習知系統，所述系統是關於用於基於即時風險決策有效率地收集退還物件的電腦實行系統、方法以及設備。
退還詐欺為零售業界中的常見問題。典型退還損失來自空箱、受損物件、錯誤物件、退還詐欺集團等。除典型退還損失以外，存在因檢驗及再度存放所致的額外勞動成本。退還亦導致降價、缺貨以及其他費用。儘管用於收集退還物件的當前現有系統經組態以偵測退還詐欺，但常見問題在系統無法立刻接受或拒絕退還物件及處理退款時出現。舉例而言，與高金額退還物件相關聯的顧客可能想要在退還物件後立刻接收退款，但系統因其無法立刻決定退還是否為詐欺而無法處理立即退款。此導致不良顧客滿意度，且來自不滿顧客的評論可能阻礙來自其他買方的潛在銷售。
為緩解此類問題，習知電子系統使用退還政策（例如，電子強制的規則）以處置退還詐欺。政策允許顧客獲得安全感，此轉而展示商戶為具有品質及承諾的一個商戶。然而，此類政策通常過於嚴格且不靈活，需要頻繁更新。儘管此等系統嘗試以有效率的方式處理退還，但很多時候顧客無法接收立即且所需的退款，且商戶無法藉由相應地採取即時動作來減少詐欺退還損失。舉例而言，可立刻拒絕高風險退還以減少直接金錢損失或遞送/再度存放成本，且低風險退還可接收立即退款以獲得更佳顧客體驗。
因此，需要用於有效率退還詐欺偵測以減少退還損失的經改良方法及系統。
本揭露內容的一個態樣是針對一種用於基於即時風險決策來收集退還物件的自動資訊站。所述自動資訊站可包括成像裝置、容座、網路介面、顯示螢幕以及一或多個容器，每一容器與標識符相關聯，所述標識符與空或佔用的狀態相關聯。所述自動資訊站可更包括：一或多個記憶體裝置，儲存指令；以及一或多個處理器，經組態以執行所述指令以進行操作。所述操作可包括：藉由用所述成像裝置擷取表示退還物件的退還物件資訊對使用者輸入作出回應；經由所述網路介面將所述退還物件資訊及對與所述退還物件相關的退還風險度的請求傳輸至伺服器，所述伺服器可操作以執行在歷史資訊上訓練的機器學習模型以預測風險分數。所述伺服器經組態以藉由以下操作回應於所述請求而準備所述退還風險度：藉由使用所述機器學習模型基於接收到的退還來預測所述退還請求的風險分數；基於所預測的風險分數來判定風險度；以及將所判定風險度傳輸至所述資訊站。當伺服器傳輸風險度時，所述操作可更包括：經由所述網路介面自所述伺服器接收所傳輸風險度；基於接收到的風險度來判定退還結果；以及在所述顯示螢幕上顯示所述退還結果。所述操作即時進行。
本揭露內容的另一態樣是針對一種用於使用自動資訊站基於即時風險決策來收集退還物件的方法。所述方法可包括：藉由用所述成像裝置擷取表示退還物件的退還物件資訊對使用者輸入作出回應；經由所述網路介面將所述退還物件資訊及對與所述退還物件相關的退還風險度的請求傳輸至伺服器，所述伺服器可操作以執行在歷史資訊上訓練的機器學習模型以預測風險分數。所述伺服器經組態以藉由以下操作回應於所述請求而準備所述退還風險度：藉由使用所述機器學習模型基於接收到的退還來預測所述退還請求的風險分數；基於所預測的風險分數來判定風險度；以及將所判定風險度傳輸至所述資訊站。當伺服器傳輸風險度時，所述方法可更包括：經由所述網路介面自所述伺服器接收所傳輸風險度；基於接收到的風險度來判定退還結果；以及在所述顯示螢幕上顯示所述退還結果。所述方法即時進行。
本揭露內容的又一態樣是針對一種包括如上文所論述的自動資訊站及伺服器的系統。與所揭露實施例一致，所述伺服器可操作以執行在歷史資訊上訓練的機器學習模型以預測風險分數。所述伺服器可包含儲存指令的一或多個記憶體裝置及經組態以執行所述指令以進行操作的一或多個處理器。所述操作包括：自所述資訊站接收退還物件資訊及對與退還物件相關的退還風險度的請求；藉由部署所述機器學習模型基於接收到的退還來預測所述退還請求的風險分數；基於所預測的風險分數來判定風險度；以及將所判定風險度傳輸至所述資訊站。
本文中亦論述其他系統、方法以及電腦可讀媒體。
以下詳細描述參考隨附圖式。只要可能，即在圖式及以下描述中使用相同附圖標號來指代相同或類似部分。儘管本文中描述若干示出性實施例，但修改、調適以及其他實施是可能的。舉例而言，可對圖式中所示出的組件及步驟作出替代、添加或修改，且可藉由取代、重新排序、移除步驟或將步驟添加至所揭露方法來修改本文中所描述的示出性方法。因此，以下詳細描述不限於所揭露實施例及實例。實情為，本發明的正確範圍由隨附申請專利範圍界定。
本揭露內容的實施例是針對經組態以用於藉由使用自動資訊站基於即時風險決策來收集退還物件的系統及方法。所揭露實施例提供允許基於即時風險決策來收集退還物件的創新技術特徵。舉例而言，所揭露實施例使得能夠將表示退還物件的退還物件資訊自自動資訊站傳輸至伺服器，所述伺服器可操作以執行在歷史資訊上訓練的機器學習模型以預測風險分數，且使得伺服器能夠基於所預測的風險分數來判定與退還物件相關聯的風險度且將所判定風險度傳輸資訊站，以基於所判定風險度方便地接受或拒絕退還物件。此外，所揭露實施例提供允許基於與退還相關聯的所判定風險度來處理針對退還的退款的創新技術特徵。舉例而言，所揭露實施例使得能夠基於與退還及退還金額相關聯的所判定風險度來判定退款，且使得能夠有效率地處理所判定退款。
參考圖1A，繪示示出包括用於實現運送、運輸以及物流操作的通信的電腦化系統的系統的例示性實施例的示意性方塊圖100。如圖1A中所示出，系統100可包含各種系統，所述系統中的每一者可經由一或多個網路彼此連接。所述系統亦可經由直接連接（例如，使用電纜）彼此連接。所描繪系統包含運送授權技術（shipment authority technology；SAT）系統101、外部前端系統103、內部前端系統105、運輸系統107、行動裝置107A、行動裝置107B以及行動裝置107C、賣方入口網站109、運送及訂單追蹤（shipment and order tracking；SOT）系統111、履行最佳化（fulfillment optimization；FO）系統113、履行通信報閘道（fulfillment messaging gateway；FMG）115、供應鏈管理（supply chain management；SCM）系統117、倉庫管理系統119、行動裝置119A、行動裝置119B以及行動裝置119C（描繪為位於履行中心（fulfillment center；FC）200內部）、第3方履行系統121A、第3方履行系統121B以及第3方履行系統121C、履行中心授權（fulfillment center authorization；FC Auth）系統123以及勞動管理系統（labor management system；LMS）125。
在一些實施例中，SAT系統101可實行為監控訂單狀態及遞送狀態的電腦系統。舉例而言，SAT系統101可判定訂單是否超過其承諾遞送日期（Promised Delivery Date；PDD），且可採取適當的動作，包含發起新訂單、對非遞送訂單中的物件進行再度運送、取消非遞送訂單、發起與訂購顧客的連絡或類似者。SAT系統101亦可監控其他資料，包含輸出（諸如在特定時間段期間運送的包裹的數目）及輸入（諸如接收到的用於運送的空紙板箱的數目）。SAT系統101亦可充當系統100中的不同裝置之間的閘道，從而（例如，使用儲存及轉送或其他技術）實現諸如外部前端系統103及FO系統113的裝置之間的通信。
在一些實施例中，外部前端系統103可實行為使得外部使用者能夠與系統100中的一或多個系統交互作用的電腦系統。舉例而言，在系統100使得系統的呈現能夠允許使用者針對物件下訂單的實施例中，外部前端系統103可實行為接收搜尋請求、呈現物件頁以及索求支付資訊的網頁伺服器。舉例而言，外部前端系統103可實行為電腦或電腦運行軟體，諸如Apache HTTP伺服器、微軟網際網路資訊服務（Internet Information Service；IIS）、NGINX或類似者。在其他實施例中，外部前端系統103可運行經設計以接收及處理來自外部裝置（例如，行動裝置102A或電腦102B）的請求、基於彼等請求自資料庫及其他資料儲存庫獲取資訊，以及基於所獲取的資訊將回應提供至接收到的請求的定製網頁伺服器軟體。
在一些實施例中，外部前端系統103可包含網頁快取系統、資料庫、搜尋系統或支付系統中的一或多者。在一個態樣中，外部前端系統103可包括此等系統中的一或多者，而在另一態樣中，外部前端系統103可包括連接至此等系統中的一或多者的介面（例如，伺服器至伺服器、資料庫至資料庫，或其他網路連接）。
藉由圖1B、圖1C、圖1D以及圖1E所示出的示出性步驟集合將有助於描述外部前端系統103的一些操作。外部前端系統103可自系統100中的系統或裝置接收資訊以供呈現及/或顯示。舉例而言，外部前端系統103可代管或提供一或多個網頁，包含搜尋結果頁（SRP）（例如，圖1B）、單一明細頁（Single Detail Page；SDP）（例如，圖1C）、購物車頁（例如，圖1D），或訂單頁（例如，圖1E）。（例如，使用行動裝置102A或電腦102B的）使用者裝置可導航至外部前端系統103且藉由將資訊輸入至搜尋框中來請求搜尋。外部前端系統103可請求來自系統100中的一或多個系統的資訊。舉例而言，外部前端系統103可自FO系統113請求滿足搜尋請求的資訊。外部前端系統103亦可（自FO系統113）請求及接收包含於搜尋結果中的每一產品的承諾遞送日期（PDD）。在一些實施例中，PDD可表示在特定時間段內（例如，在一天結束（下午11:59）前）訂購的情況下對含有產品的包裹將何時到達使用者的所要位置或承諾將產品遞送至使用者的所要位置處的最遲日期的估計。（PDD在下文相對於FO系統113進一步論述。）
外部前端系統103可基於資訊來準備SRP（例如，圖1B）。SRP可包含滿足搜尋請求的資訊。舉例而言，此可包含滿足搜尋請求的產品的圖像。SRP亦可包含每一產品的各別價格，或與每一產品的增強遞送選項、PDD、重量、大小、報價、折扣或類似者相關的資訊。外部前端系統103可（例如，經由網路）將SRP發送至請求使用者裝置。
使用者裝置可接著例如藉由點選或輕觸使用者介面或使用另一輸入裝置自SRP選擇產品，以選擇表示於SRP上的產品。使用者裝置可製訂對關於所選產品的資訊的請求且將其發送至外部前端系統103。作為回應，外部前端系統103可請求與所選產品相關的資訊。舉例而言，資訊可包含除針對各別SRP上的產品呈現的資訊以外的額外資訊。此可包含例如包裹中的物件的保存期限、原產國、重量、大小、數目、處置說明，或關於產品的其他資訊。資訊亦可包含類似產品的推薦（基於例如大資料及/或對購買此產品及至少一個其他產品的顧客的機器學習分析）、頻繁詢問的問題的答案、來自顧客的評論、製造商資訊、圖像或類似者。
外部前端系統103可基於接收到的產品資訊來準備SDP（單一明細頁）（例如，圖1C）。SDP亦可包含其他交互式元素，諸如「現在購買」按鈕、「添加至購物車」按鈕、數量欄位、物件的圖像或類似者。SDP可更包含提供產品的賣方的列表。可基於每一賣方提供的價格來對列表進行排序，使得可在頂部處列出提供以最低價格出售產品的賣方。亦可基於賣方排名來對列表進行排序，使得可在頂部處列出最高排名的賣方。可基於多個因素來製訂賣方排名，所述因素包含例如賣方的符合承諾PDD的過去的追蹤記錄。外部前端系統103可（例如，經由網路）將SDP遞送至請求使用者裝置。
請求使用者裝置可接收列出產品資訊的SDP。在接收SDP後，使用者裝置可接著與SDP交互作用。舉例而言，請求使用者裝置的使用者可點選或以其他方式與SDP上的「放在購物車中」按鈕交互作用。此將產品添加至與使用者相關聯的購物車。使用者裝置可將把產品添加至購物車的此請求傳輸至外部前端系統103。
外部前端系統103可生成購物車頁（例如，圖1D）。在一些實施例中，購物車頁列出使用者已添加至虛擬「購物車」的產品。使用者裝置可藉由在SRP、SDP或其他頁上的圖標上點選或以其他方式與所述圖標交互作用來請求購物車頁。在一些實施例中，購物車頁可列出使用者已添加至購物車的所有產品，以及關於購物車中的產品的資訊（諸如每一產品的數量、每物件的每一產品的價格、每一產品基於相關聯數量的價格）、關於PDD、遞送方法、運送成本的資訊、用於修改購物車中的產品（例如，刪除或修改數量）的使用者介面元素、用於訂購其他產品或設置產品的定期遞送的選項、用於設置利息支付的選項、用於前進至購買的使用者介面元素或類似者。使用者裝置處的使用者可在使用者介面元素（例如，寫著「現在購買」的按鈕）上點選或以其他方式與所述使用者介面元素交互作用，以發起對購物車中的產品的購買。在如此做後，使用者裝置可將發起購買的此請求傳輸至外部前端系統103。
外部前端系統103可回應於接收發起購買的請求而生成訂單頁（例如，圖1E）。在一些實施例中，訂單頁再度列出來自購物車的物件且請求支付及運送資訊的輸入。舉例而言，訂單頁可包含請求關於購物車中的物件的購買者的資訊（例如，姓名、地址、電子郵件地址、電話號碼）的區段、關於接收者的資訊（例如，姓名、地址、電話號碼、遞送資訊）、運送資訊（例如，遞送及/或撿取的速度/方法）、支付資訊（例如，信用卡、銀行轉賬、支票、儲存的積分）、請求現金收據（例如，出於稅務目的）的使用者介面元素或類似者。外部前端系統103可將訂單頁發送至使用者裝置。
使用者裝置可輸入關於訂單頁的資訊，且點選或以其他方式與將資訊發送至外部前端系統103的使用者介面元素交互作用。自此處，外部前端系統103可將資訊發送至系統100中的不同系統，以實現創建及處理具有購物車中的產品的新訂單。
在一些實施例中，外部前端系統103可進一步經組態以使得賣方能夠傳輸及接收與訂單相關的資訊。
在一些實施例中，內部前端系統105可實行為使得內部使用者（例如，擁有、操作或租用系統100的組織的雇員）能夠與系統100中的一或多個系統交互作用的電腦系統。舉例而言，在網路101使得系統的呈現能夠允許使用者針對物件下訂單的實施例中，內部前端系統105可實行為使得內部使用者能夠查看關於訂單的診斷及統計資訊、修改物件資訊或審查與訂單相關的統計的網頁伺服器。舉例而言，內部前端系統105可實行為電腦或電腦運行軟體，諸如Apache HTTP伺服器、微軟網際網路資訊服務（IIS）、NGINX或類似者。在其他實施例中，內部前端系統105可運行經設計以接收及處理來自系統100中所描繪的系統或裝置（以及未描繪的其他裝置）的請求、基於彼等請求自資料庫及其他資料儲存庫獲取資訊，以及基於所獲取的資訊將回應提供至接收到的請求的定製網頁伺服器軟體。
在一些實施例中，內部前端系統105可包含網頁快取系統、資料庫、搜尋系統、支付系統、分析系統、訂單監控系統或類似者中的一或多者。在一個態樣中，內部前端系統105可包括此等系統中的一或多者，而在另一態樣中，內部前端系統105可包括連接至此等系統中的一或多者的介面（例如，伺服器至伺服器、資料庫至資料庫，或其他網路連接）。
在一些實施例中，運輸系統107可實行為實現系統100中的系統或裝置與行動裝置107A至行動裝置107C之間的通信的電腦系統。在一些實施例中，運輸系統107可自一或多個行動裝置107A至行動裝置107C（例如，行動電話、智慧型電話、PDA或類似者）接收資訊。舉例而言，在一些實施例中，行動裝置107A至行動裝置107C可包括由遞送工作者操作的裝置。遞送工作者（其可為永久雇員、臨時雇員或輪班雇員）可利用行動裝置107A至行動裝置107C來實現對含有由使用者訂購的產品的包裹的遞送。舉例而言，為遞送包裹，遞送工作者可在行動裝置上接收指示遞送哪一包裹及將所述包裹遞送到何處的通知。在到達遞送位置後，遞送工作者可（例如，在卡車的後部或在包裹的條板箱中）定位包裹、使用行動裝置掃描或以其他方式擷取與包裹上的標識符（例如，條碼、影像、文字串、RFID標籤或類似者）相關聯的資料，且（例如，藉由將其留在前門處、將其留給警衛、將其交給接收者或類似者來）遞送包裹。在一些實施例中，遞送工作者可使用行動裝置擷取包裹的相片及/或可獲得簽名。行動裝置可將資訊發送至運輸系統107，所述資訊包含關於遞送的資訊，包含例如時間、日期、GPS位置、相片、與遞送工作者相關聯的標識符、與行動裝置相關聯的標識符或類似者。運輸系統107可在資料庫（未描繪）中儲存此資訊以供藉由系統100中的其他系統訪問。在一些實施例中，運輸系統107可使用此資訊來準備追蹤資料且將所述追蹤資料發送至其他系統，所述追蹤資料指示特定包裹的位置。
在一些實施例中，某些使用者可使用一個種類的行動裝置（例如，永久工作者可使用具有定製硬體（諸如條碼掃描器、尖筆以及其他裝置）的專用PDA），而其他使用者可使用其他類型的行動裝置（例如，臨時工作者或輪班工作者可利用現成的行動電話及/或智慧型電話）。
在一些實施例中，運輸系統107可將使用者與每一裝置相關聯。舉例而言，運輸系統107可儲存使用者（由例如使用者標識符、雇員標識符或電話號碼表示）與行動裝置（由例如國際行動設備識別（International Mobile Equipment Identity；IMEI）、國際行動訂用標識符（International Mobile Subscription Identifier；IMSI）、電話號碼、通用唯一標識符（Universal Unique Identifier；UUID）或全球唯一標識符（Globally Unique Identifier；GUID）表示）之間的關聯。運輸系統107可結合在遞送時接收到的資料使用此關聯以分析儲存於資料庫中的資料，以便尤其判定工作者的位置、工作者的效率，或工作者的速度。
在一些實施例中，賣方入口網站109可實行為使得賣方或其他外部實體能夠與系統100中的一或多個系統電子地通信的電腦系統。舉例而言，賣方可利用電腦系統（未描繪）來上傳或提供賣方希望經由使用賣方入口網站109的系統100來出售的產品的產品資訊、訂單資訊、連絡資訊或類似者。
在一些實施例中，運送及訂單追蹤系統111可實行為接收、儲存以及轉送關於含有由顧客（例如，由使用裝置102A至裝置102B的使用者）訂購的產品的包裹的位置的資訊的電腦系統。在一些實施例中，運送及訂單追蹤系統111可請求或儲存來自由遞送含有由顧客訂購的產品的包裹的運送公司操作的網頁伺服器（未描繪）的資訊。
在一些實施例中，運送及訂單追蹤系統111可請求及儲存來自在系統100中描繪的系統的資訊。舉例而言，運送及訂單追蹤系統111可請求來自運輸系統107的資訊。如上文所論述，運輸系統107可自與使用者（例如，遞送工作者）或車輛（例如，遞送卡車）中的一或多者相關聯的一或多個行動裝置107A至行動裝置107C（例如，行動電話、智慧型電話、PDA或類似者）接收資訊。在一些實施例中，運送及訂單追蹤系統111亦可請求來自倉庫管理系統（warehouse management system；WMS）119的資訊以判定個別產品在履行中心（例如，履行中心200）內部的位置。運送及訂單追蹤系統111可請求來自運輸系統107或WMS 119中的一或多者的資料，在請求後處理所述資料，且將所述資料呈現給裝置（例如，使用者裝置102A及使用者裝置102B）。
在一些實施例中，履行最佳化（FO）系統113可實行為儲存來自其他系統（例如，外部前端系統103及/或運送及訂單追蹤系統111）的顧客訂單的資訊的電腦系統。FO系統113亦可儲存描述特定物件保存或儲存於何處的資訊。舉例而言，某些物件可能僅儲存於一個履行中心中，而某些其他物件可能儲存於多個履行中心中。在再其他實施例中，某些履行中心可經設計以僅儲存特定的一組物件（例如，新鮮生產或冷凍的產品）。FO系統113儲存此資訊以及相關聯資訊（例如，數量、大小、接收的日期、到期日期等）。
FO系統113亦可計算每一產品的對應PDD（承諾遞送日期）。在一些實施例中，PDD可基於一或多個因素。舉例而言，FO系統113可基於下述者來計算產品的PDD：對產品的過去需求（例如，在一段時間期間訂購了多少次所述產品）、對產品的預期需求（例如，預測在即將到來的一段時間期間多少顧客將訂購所述產品）、指示在一段時間期間訂購了多少產品的全網路過去需求、指示預期在即將到來的一段時間期間將訂購多少產品的全網路預期需求、儲存於每一履行中心200中的產品的一或多個計數、哪一履行中心儲存每一產品、產品的預期或當前訂單或類似者。
在一些實施例中，FO系統113可定期（例如，每小時）判定每一產品的PDD且將其儲存於資料庫中以用於檢索或發送至其他系統（例如，外部前端系統103、SAT系統101、運送及訂單追蹤系統111）。在其他實施例中，FO系統113可自一或多個系統（例如，外部前端系統103、SAT系統101、運送及訂單追蹤系統111）接收電子請求且按需求計算PDD。
在一些實施例中，履行通信報閘道（FMG）115可實行為自系統100中的一或多個系統（諸如FO系統113）接收呈一種格式或協定的請求或回應、將其轉換成另一格式或協定且將其以經轉換格式或協定轉送至其他系統（諸如WMS 119或第3方履行系統121A、第3方履行系統121B或第3方履行系統121C）且反之亦然的電腦系統。
在一些實施例中，供應鏈管理（SCM）系統117可實行為進行預測功能的電腦系統。舉例而言，SCM系統117可基於例如下述者來預測對特定產品的需求水平：對產品的過去需求、對產品的預期需求、全網路過去需求、全網路預期需求、儲存於每一履行中心200中的計數產品、每一產品的預期或當前訂單或類似者。回應於此預測水平及所有履行中心中的每一產品的量，SCM系統117可生成一或多個購買訂單以購買及存放足夠數量，以滿足對特定產品的預測需求。
在一些實施例中，倉庫管理系統（WMS）119可實行為監控工作流程的電腦系統。舉例而言，WMS 119可自個別裝置（例如，裝置107A至裝置107C或裝置119A至裝置119C）接收指示離散事件的事件資料。舉例而言，WMS 119可接收指示使用此等裝置中的一者來掃描包裹的事件資料。如下文相對於履行中心200及圖2所論述，在履行過程期間，可藉由特定階段處的機器（例如，自動式或手持式條碼掃描器、RFID讀取器、高速攝影機、諸如平板電腦119A、行動裝置/PDA 119B、電腦119C的裝置或類似者）掃描或讀取包裹標識符（例如，條碼或RFID標籤資料）。WMS 119可儲存指示掃描或讀取對應資料庫（未描繪）中的包裹標識符的每一事件以及包裹標識符、時間、日期、位置、使用者標識符或其他資訊，且可將此資訊提供至其他系統（例如，運送及訂單追蹤系統111）。
在一些實施例中，WMS 119可儲存將一或多個裝置（例如，裝置107A至裝置107C或裝置119A至裝置119C）與一或多個使用者（所述一或多個使用者與系統100相關聯）相關聯的資訊。舉例而言，在一些情形下，使用者（諸如兼職雇員或全職雇員）可與行動裝置相關聯，此是由於使用者擁有行動裝置（例如，行動裝置為智慧型電話）。在其他情形下，使用者可與行動裝置相關聯，此是由於使用者臨時保管行動裝置（例如，使用者在一天開始時拿到行動裝置，將在一天期間使用所述行動裝置，且將在一天結束時退還所述行動裝置）。
在一些實施例中，WMS 119可維護與系統100相關聯的每一使用者的工作日誌。舉例而言，WMS 119可儲存與每一雇員相關聯的資訊，包含任何經指定過程（例如，從卡車卸載、自撿取區撿取物件、合流牆（rebin wall）工作、包裝物件）、使用者標識符、位置（例如，履行中心200中的樓層或區）、藉由雇員經由系統移動的單位數目（例如，所撿取物件的數目、所包裝物件的數目）、與裝置（例如，裝置119A至裝置119C）相關聯的標識符或類似者。在一些實施例中，WMS 119可自計時系統接收登記及登出資訊，所述計時系統諸如在裝置119A至裝置119C上操作的計時系統。
在一些實施例中，第3方履行（3rd party fulfillment；3PL）系統121A至第3方履行系統121C表示與物流及產品的第三方提供商相關聯的電腦系統。舉例而言，儘管一些產品儲存於履行中心200（如下文相對於圖2所論述）中，但其他產品可儲存於場外、可按需求生產，或可以其他方式不可供用於儲存於履行中心200中。3PL系統121A至3PL系統121C可經組態以（例如，經由FMG 115）自FO系統113接收訂單，且可直接為顧客提供產品及/或服務（例如，遞送或安裝）。在一些實施例中，3PL系統121A至3PL系統121C中的一或多者可為系統100的部分，而在其他實施例中，3PL系統121A至3PL系統121C中的一或多者可位於系統100外部（例如，由第三方提供商擁有或操作）。
在一些實施例中，履行中心授權系統123可實行為具有各種功能的電腦系統。舉例而言，在一些實施例中，履行中心授權系統123可充當系統100中的一或多個其他系統的單一簽入（single-sign on；SSO）服務。舉例而言，履行中心授權系統123可使得使用者能夠經由內部前端系統105登入、判定使用者具有訪問運送及訂單追蹤系統111處的資源的類似特權，且使得使用者能夠在不需要第二登入過程的情況下取得彼等特權。在其他實施例中，履行中心授權系統123可使得使用者（例如，雇員）能夠將自身與特定任務相關聯。舉例而言，一些雇員可能不具有電子裝置（諸如裝置119A至裝置119C），且實際上可能在一天的過程期間在履行中心200內自任務至任務以及自區至區移動。履行中心授權系統123可經組態以使得彼等雇員能夠在一天的不同時間處指示其正進行何任務以及其位於何區。
在一些實施例中，勞動管理系統（LMS）125可實行為儲存雇員（包含全職雇員及兼職雇員）的出勤及超時資訊的電腦系統。舉例而言，LMS 125可自履行中心授權系統123、WMA 119、裝置119A至裝置119C、運輸系統107及/或裝置107A至裝置107C接收資訊。
圖1A中所描繪的特定組態僅為實例。舉例而言，儘管圖1A描繪連接至FO系統113的履行中心授權系統123，但並非所有實施例均要求此特定組態。實際上，在一些實施例中，系統100中的系統可經由一或多個公用或私用網路彼此連接，所述網路包含網際網路、企業內部網路、廣域網路（Wide-Area Network；WAN）、都會區域網路（Metropolitan-Area Network；MAN）、順應IEEE 802.11a/b/g/n標準的無線網路、租用線或類似者。在一些實施例中，系統100中的系統中的一或多者可實行為在資料中心、伺服器群或類似者處實行的一或多個虛擬伺服器。
圖2描繪履行中心200。履行中心200為儲存用於運送至顧客的物件在訂購時的實體位置的實例。可將履行中心（FC）200劃分成多個區，所述區中的每一者描繪於圖2中。在一些實施例中，可認為此等「區」為接收物件、儲存物件、檢索物件以及運送物件的過程的不同階段之間的虛擬劃分。因此儘管在圖2中描繪「區」，但其他區劃分是可能的，且在一些實施例中可省略、複製或修改圖2中的區。
入站區203表示FC 200的自希望使用來自圖1A的系統100出售產品的賣方接收到物件的區域。舉例而言，賣方可使用卡車201來遞送物件202A及物件202B。物件202A可表示足夠大以佔據其自己的運送托板的單一物件，而物件202B可表示在同一托板上堆疊在一起以節省空間的一組物件。
工作者將接收入站區203中的物件，且可使用電腦系統（未描繪）來視情況檢查物件的損壞及正確性。舉例而言，工作者可使用電腦系統來比較物件202A及物件202B的數量與所訂購的物件數量。若數量未匹配，則工作者可拒絕物件202A或物件202B中的一或多者。若數量的確匹配，則工作者可（使用例如台車、手推平車、叉車或手動地）將彼等物件移動至緩衝區205。緩衝區205可為當前無需處於撿取區中的物件（例如由於撿取區中存在足夠高數量的所述物件以滿足預測需求）的臨時儲存區域。在一些實施例中，叉車206操作以移動緩衝區205周圍以及入站區203與投卸（drop）區207之間的物件。若（例如，由於預測需求而）需要撿取區中的物件202A或物件202B，則叉車可將物件202A或物件202B移動至投卸區207。
投卸區207可為FC 200的在將物件移動至撿取區209之前儲存所述物件的區域。指定給撿貨任務的工作者（「撿貨員」）可靠近撿取區中的物件202A及物件202B，使用行動裝置（例如，裝置119B）來掃描撿取區的條碼，且掃描與物件202A及物件202B相關聯的條碼。撿貨員可接著將物件（例如，藉由將其置放於推車上或攜帶其）取至撿取區209。
撿取區209可為FC 200的將物件208儲存於儲存單元210上的區域。在一些實施例中，儲存單元210可包括實體擱架、書架、箱、置物包（tote）、冰箱、冷凍機、冷藏庫或類似者中的一或多者。在一些實施例中，撿取區209可組織成多個樓層。在一些實施例中，工作者或機器可以多種方式將物件移動至撿取區209中，包含例如叉車、電梯、傳送帶、推車、手推平車、台車、自動式機器人或裝置，或手動地移動。舉例而言，撿貨員可在投卸區207中將物件202A及物件202B置放於手推平車或推車上，且將物件202A及物件202B步移至撿取區209。
撿貨員可接收將物件置放（或「收置」）於撿取區209中的特定點（諸如儲存單元210上的特定空間）的指令。舉例而言，撿貨員可使用行動裝置（例如，裝置119B）來掃描物件202A。裝置可例如使用指示走道、貨架以及位置的系統來指示撿貨員應將物件202A收置於何處。裝置可接著提示撿貨員在將物件202A收置於所述位置之前掃描所述位置處的條碼。裝置可（例如，經由無線網路）將資料發送至諸如圖1A中的WMS 119的電腦系統，所述資料指示物件202A已由使用裝置119B的使用者收置於所述位置處。
一旦使用者下訂單，撿貨員就可在裝置119B上接收自儲存單元210檢索一或多個物件208的指令。撿貨員可檢索物件208、掃描物件208上的條碼，且將所述物件208置放於運輸機構214上。儘管將運輸機構214表示為滑道，但在一些實施例中，運輸機構可實行為傳送帶、電梯、推車、叉車、手推平車、台車或類似者中的一或多者。物件208可接著到達包裝區211。
包裝區211可為FC 200的自撿取區209接收到物件且將所述物件包裝至箱或袋子中以供最終運送至顧客的區域。在包裝區211中，指定給接收物件的工作者（「合流工作者」）將自撿取區209接收物件208且判定其對應於何訂單。舉例而言，合流工作者可使用諸如電腦119C的裝置來掃描物件208上的條碼。電腦119C可在視覺上指示物件208與哪一訂單相關聯。此可包含例如對應於訂單的牆216上的空間或「單元格」。一旦訂單完成（例如，由於單元格含有所述訂單的所有物件），合流工作者就可指示包裝工作者（或「包裝員」）訂單完成。包裝員可自單元格檢索物件且將所述物件置放於箱或袋子中以供運送。包裝員可接著例如經由叉車、推車、台車、手推平車、傳送帶、手動地或以其他方式將箱或袋子發送至轉運（hub）區213。
轉運區213可為FC 200的自包裝區211接收所有箱或袋子（「包裹」）的區域。轉運區213中的工作者及/或機器可檢索包裹218且判定每一包裹預期去至遞送區域的哪一部分，且將包裹投送至適當的暫駐區215。舉例而言，若遞送區域具有兩個更小子區域，則包裹將去至兩個暫駐區215中的一者。在一些實施例中，工作者或機器可（例如，使用裝置119A至裝置119C中的一者）掃描包裹以判定其最終目的地。將包裹投送至暫駐區215可包括例如（例如，基於郵政碼）判定包裹去往的地理區域的一部分，以及判定與地理區域的所述部分相關聯的暫駐區215。
在一些實施例中，暫駐區215可包括一或多個建築、一或多個實體空間或一或多個區域，其中自轉運區213接收到包裹以供分選至路線及/或子路線中。在一些實施例中，暫駐區215與FC 200實體地分開，而在其他實施例中，暫駐區215可形成FC 200的一部分。
暫駐區215中的工作者及/或機器可例如基於下述者來判定包裹220應與哪一路線及/或子路線相關聯：目的地與現有路線及/或子路線的比較、對每一路線及/或子路線的工作負荷的計算、時刻、運送方法、運送包裹220的成本、與包裹220中的物件相關聯的PDD或類似者。在一些實施例中，工作者或機器可（例如，使用裝置119A至裝置119C中的一者）掃描包裹以判定其最終目的地。一旦將包裹220指定給特定路線及/或子路線，工作者及/或機器就可移動待運送的包裹220。在例示性圖2中，暫駐區215包含卡車222、汽車226以及遞送工作者224A及遞送工作者224B。在一些實施例中，卡車222可由遞送工作者224A駕駛，其中遞送工作者224A為遞送FC 200的包裹的全職雇員，且卡車222由擁有、租用或操作FC 200的同一公司擁有、租用或操作。在一些實施例中，汽車226可由遞送工作者224B駕駛，其中遞送工作者224B為在視需要基礎上（例如，季節性地）遞送的「彈性」工作者或臨時工作者。汽車226可由遞送工作者224B擁有、租用或操作。
圖3為可經組態以對退還物件提供即時決策的例示性系統環境的示意圖。圖3中所繪示的組件及配置並不意欲限制所揭露實例，因為用以實行所揭露過程及特徵的組件可改變。
根據所揭露實施例，即時退還決策系統300可包含自動資訊站301、網路302以及退還系統307。
資訊站301可包括具有使得資訊站301能夠經由網路302與退還系統307通信的計算、儲存以及通信能力的寄物櫃、機櫃、櫥櫃、行李箱或任何合適的設備。資訊站301的每一組件相對於下圖4另外詳細地論述。
資訊站301可相對可攜且具有儲存退還物件的能力。舉例而言，較大大小的資訊站301尺寸可為約5'x5'x10'，具有30個容器，其中每一容器為2'x2'x1'。較大大小的資訊站301可在物理地收集物件之前容納約30個退還物件。類似地，較小大小的資訊站301可容納約10個退還物件。每一容器在退還系統307中具有其對應標識符。
資訊站301可定位於（但不限於）購物中心、常規零售店、郵局等處。資訊站301可為可見的且顧客可安全地訪問。資訊站301可根據人口密度、可及性或緊湊度來分佈。
資訊站301可首先開始退還處理，包括藉由鑑別顧客對退還物件作出即時退還決策。舉例而言，資訊站301可擷取由顧客呈現的與顧客相關聯的快速響應（Quick Response；QR）碼以供掃描，且將鑑別請求以及所擷取QR碼傳輸至退還系統307。在接收請求後，退還系統307可鑑別與所傳輸QR碼相關聯的顧客。在另一實例中，資訊站301可藉由擷取資訊站301上的使用者輸入來鑑別顧客。顧客可輸入使用者姓名及對應密碼。當資訊站301接收輸入時，資訊站301可將輸入傳輸至退還系統307以供鑑別顧客。若資訊站301無法完全驗證顧客，則資訊站301可進行額外驗證，諸如直接電話呼叫或相片驗證。舉例而言，資訊站301可呼叫與顧客相關聯的電話號碼且在顧客接受呼叫後驗證顧客。在另一實例中，資訊站301可使用成像裝置401為顧客拍攝相片，且比較所述相片與儲存於退還系統307中的顧客的可用相片。
在鑑別顧客之後，資訊站301可將對退還風險度的請求傳輸至退還系統307。資訊站301可擷取表示退還物件的退還物件資訊以請求退還風險度，所述退還物件資訊經傳輸至退還系統307以供計算與退還物件相關的風險分數。舉例而言，資訊站301可擷取退還物件資訊，且將所擷取退還物件資訊以及對退還風險度的請求傳輸至退還系統307，所述退還物件資訊包含但不限於訂單ID、物件ID、產品條碼、預先生成的QR碼或預先生成的退還ID。預先生成的QR碼及預先生成的退還ID可藉由與顧客相關聯的電腦實行裝置生成。裝置可將對退還物件的QR碼或退還ID的請求傳輸至外部前端系統103，且外部前端系統103可將所請求QR碼或退還ID提供至裝置。在生成QR碼或退還ID後，外部前端系統103可將所生成QR碼或退還ID傳輸至退還系統307以儲存。舉例而言，當資訊站301將預先生成的退還ID傳輸至退還系統307時，退還系統307可在所儲存退還ID中查找接收到的退還ID。若接收到的退還ID匹配所儲存退還ID中的一者，則退還系統307可將與接收到的退還ID相關聯的退還物件經驗核的指示發送至資訊站301。退還ID亦可在資訊站301處生成。
大部分物件有資格利用資訊站301以供退還。然而，一些物件不可經由資訊站301退還。不可退還的物件可包含例如過大物件、易碎物件、昂貴物件或具有高風險退還度的物件。決定具有高風險退還的物件的過程在下文相對於退還系統307描述。
在各種實施例中，自動資訊站301可藉由網路302以可操作方式耦接至退還系統307。網路302可為任何類型的網路，諸如區域網路（local area network；LAN）、廣域網路（wide area network；WAN）或其他類型的網路。
在一些實施例中，退還系統307可實行為電腦系統（例如，伺服器），所述電腦系統藉由執行在儲存於資料庫304中的歷史資訊305上訓練的機器學習模型來即時判定與退還物件相關的風險度。退還系統307可包括使得退還系統307能夠經由內部前端系統105與圖1A中的系統100通信的通信能力。此外，退還系統307亦可處理針對退還物件的退款。在一些實施例中，退還系統307可包含儲存指令的一或多個記憶體裝置306及一或多個處理器303，所述處理器303可藉由在退還物件上部署機器學習模型來預測自資訊站301傳輸的與退還物件相關的退還請求的風險分數。退還請求可包括與退還相關的資訊，諸如顧客ID、訂單ID、退還ID、產品資訊等。在接收退還請求後，處理器303可即時預測與退還物件相關聯的風險分數，因此退還退還物件的顧客可立刻在資訊站301處接收決策。預測可涉及用以計算常見於監督式機器學習模型（例如，梯度提昇樹（Gradient Boosting Tree）模型）中的歷史變數的有效率方法。監督式學習為其中模型使用演算法來學習自輸入變數（x）至輸出變數（Y）的映射函數。舉例而言，在具有所選變數的歷史資訊（x）上訓練監督式機器學習模型以預測風險分數（Y）。輸入變數的幾個實例可為退還歷史、退還金額、所退還產品的列表、退還時間等。模型的輸出（與退還物件相關的風險分數（Y））可判定退還的風險分數，其中高風險退還物件的風險分數更高。
風險分數可與特定規則組合以滿足商業或順應性要求。使用強大且可靠的風險模型分數及所選臨限值，資訊站301可將退還物件劃分成高風險、低風險或中風險，且分開處置不同風險度退還物件以供處理退款。
在一些實施例中，退還系統307可將大部分退還指定給低風險退還。舉例而言，退還系統307可設定分數臨限值，使得約75%退還標記為低風險。設定低風險退還的分數臨限值可協助針對良好顧客的立即退還處理。退還系統307可包含與退還詐欺相關聯的歷史標籤，且歷史標籤可訓練監督式機器學習模型並估計分數臨限值。可預定義分數臨限值以將即時決策提供至資訊站301。舉例而言，當退還的所預測分數低於預定義分數臨限值40時，退還系統307可將低風險指定給退還。然而，退還系統307可將詐欺損失調整為小於總退還詐欺損失的20%，其通常在對大部分良好顧客產生正面影響的情況下為可容許的。
在一些實施例中，退還系統307可將一些退還指定給高風險退還。舉例而言，退還系統307可設定分數臨限值，使得約10%退還標記為高風險。退還系統307可在高風險退還當中以可接受的誤報捕捉50%退還詐欺。
在一些實施例中，退還系統307可將一些退還指定給中風險退還。舉例而言，退還系統307可設定分數臨限值，使得約15%訂單標記為中風險。資訊站301處接受中風險退還但退還系統307可能推遲退款，直至所述退款由人工審查組驗證為止。退還系統307可在直接損失之前捕捉30%詐欺。
當藉由基於滿足商業或順應性要求的特定規則的指定來判定風險度時，退還系統307可將風險度傳輸至資訊站301。在一些實施例中，資訊站301可經由網路302自退還系統307接收風險度。基於接收到的風險度，資訊站可繼續進行不同指令。舉例而言，若風險度為高，則資訊站301可向顧客展示附有拒絕原因的拒絕退還的決策。在另一實例中，若風險度為低，則資訊站301可展示接受退還的通知、展示插入用於退還的物件的指令，且彈出容器以供顧客儲存退還物件。藉助於其他實例，若風險度為中，則資訊站301可向顧客請求額外資訊。額外資訊可為（但不限於）退還物件的影像、顧客的圖像，或與退還相關的額外證明。在驗核額外資訊之後，資訊站301可判定接受或拒絕退還物件。當容器彈出以儲存退還物件時，顧客可將退還物件置放於容器內部且將容器退還至資訊站301。
當資訊站301接收儲存退還物件的容器時，其可將退還確認傳輸至退還系統307。退還確認可包含表示退還物件的退還物件資訊、與退還物件相關聯的風險度，以及與儲存退還物件的容器相關聯的標識符。在自資訊站301接收退還確認後，退還系統307可儲存接收到的退還確認。所儲存退還確認可作為歷史資訊訓練監督式機器學習模型。
退還系統307亦可基於與退還物件相關聯的接收到的風險度及與退還物件資訊相關聯的退還金額來判定退款。舉例而言，退還系統307可處理針對低風險&低金額退還物件的即時退款、針對低風險&高金額退還物件的快速退款（需要物件驗證），以及針對中風險退還物件的推遲退款。藉由比較退還金額與預定義金額來判定高&低金額，且推遲退款可要求物件驗證或卡資訊驗證。在另一實例中，退還系統307可拒絕針對高風險退還物件的退還。拒絕可伴隨拒絕原因及賬戶屏蔽。
在退款類型判定之後，退還系統307可處理所判定退款。處理可要求儲存關於退還金額、訂單金額或待處理金額的相關資訊。舉例而言，退還系統307可藉由向與退還顧客相關聯的銀行賬戶發行退款金額來處理即時退款。
退還系統307可以各種方法傳輸所判定風險度。舉例而言，退還系統307可將文字訊息或電話呼叫通知傳輸至與顧客相關聯的行動裝置。在另一實例中，退還系統307可用關於退還物件的標題將電子郵件訊息傳輸至與顧客相關聯的電子郵件地址。藉助於其他實例，退還系統307可將通知傳輸至運行於與顧客相關聯的行動裝置上的行動應用程式。通知可針對低風險&低金額退還物件顯示「您的退還成功且您的退還已處理」。
退還系統307亦可經由網路302將所判定退款類型傳輸至資訊站301。在接收退款類型後，資訊站301可顯示接收到的退款類型。舉例而言，資訊站301可針對與低風險&高金額退還物件相關聯的快速退款顯示「您的退還成功且您的退款在驗證物件之前正在處理中」。
在自顧客接收對資訊站301的位置的請求後，外部前端系統103可向退還系統307請求資訊站301的位置。退還系統307可藉由找出距顧客的家庭地址或顧客的預定義地址最近的資訊站或找出具有更多可用空間的資訊站來推薦所請求位置。退還系統307亦可推薦具有可用空間的最近資訊站。
資訊站301需要良好維護以進行上文所描述的功能。亦需要保全以確保資訊站301未濫用或破損。舉例而言，當資訊站301大於80%佔用時，資訊站301可將移除所儲存退還物件的請求發送至退還系統307。退還系統307可請求與工作者相關聯的行動裝置自資訊站301檢索退還物件。在另一實例中，當資訊站301經歷機械或電子故障時，其可將修理請求傳輸至退還系統307。資訊站301亦可利用所附著成像裝置來偵測詐欺或濫用行為。
圖4描繪經組態以進行所揭露方法的功能的資訊站301的例示性圖。資訊站301可包括具有使得資訊站301能夠與退還系統307通信的計算、儲存以及通信能力的寄物櫃、機櫃、櫥櫃、行李箱或任何合適的設備。資訊站301可包含成像裝置401、顯示器402、一或多個容器403A-D，以及容座404。
成像裝置401可擷取經傳輸至退還系統307以供判定與退還物件相關聯的退還風險的表示退還物件的退還物件資訊及與中間風險退還物件相關的額外資訊。成像裝置401可包括攝影機、掃描器或具有擷取能力的任何合適的裝置。舉例而言，成像裝置401可擷取與退還物件相關聯的產品條碼，且經由網路302將與所擷取條碼相關聯的退還物件資訊傳輸至退還系統307。成像裝置401亦可鑑別顧客且驗核退還物件。舉例而言，成像裝置401可擷取與顧客相關聯的QR碼以鑑別顧客，或擷取與退還物件相關聯的物件ID以驗核退還物件。成像裝置401亦可偵測詐欺或濫用行為。
顯示器402可擷取經傳輸至退還系統307以供判定與退還物件相關聯的退還風險的表示退還物件及退還原因的退還資訊。舉例而言，顧客可輸入與退還物件相關聯的訂單ID且在資訊站301的顯示器402上選擇預定義退還原因。藉助於其他實例，顧客可輸入訂單ID，且藉由使用壓敏輸入機構（例如，觸控螢幕裝置或鍵盤）或資訊站301中的顯示器402上的任何其他適當的選擇機構來選擇退還原因。顯示器402亦可生成與退還物件相關聯的退還ID。
顯示器402可提供與退還決策及服從指令以及退款處理相關的資訊。舉例而言，顯示器402可針對高風險退還物件展示帶有原因的拒絕決策。藉助於其他實例，顯示器402可展示接受通知及用於藉由將用於退還的物件儲存於所彈出容器403A中且經由容座404退還容器403A來退還物件的指令。對於退款處理，顯示器402可針對一些高風險退還物件呈現「您不允許使用資訊站進行自動退還且您的賬戶已屏蔽。請呼叫顧客服務以解除屏蔽」。
容器403A-D可儲存所接受退還物件，且與每一容器403A-D相關聯的標識符經傳輸至退還系統307以與所接受退還物件相關的退還物件資訊一起儲存。舉例而言，當儲存所接受退還物件的容器403A經由容座404退還至資訊站301時，資訊站301可將與容器403A相關聯的標識符及與退還物件相關的退還物件資訊傳輸至退還系統307。在接收標識符及退還物件資訊後，退還系統307可儲存接收到的標識符及退還物件資訊。
圖5為用於使用自動資訊站301即時判定與退還物件相關的退還風險的過程500的例示性流程圖。儘管圖5相對於資訊站301及退還系統307進行描述，但所屬技術領域中具有通常知識者將認識到，其他組態是可能的。
在步驟501中，資訊站301可藉由使用成像裝置401或顯示器402擷取表示退還物件的退還物件資訊，所述退還物件資訊經傳輸至退還系統307以供獲得與退還物件相關的風險分數。舉例而言，資訊站301的成像裝置401可擷取訂單ID、物件ID、產品條碼、預先生成的QR碼或預先生成的退還ID。預先生成的QR碼及預先生成的退還ID可藉由與顧客相關聯的電腦實行裝置生成。裝置可將對退還物件的QR碼或退還ID的請求傳輸至外部前端系統103，且外部前端系統103可將所請求QR碼或退還ID提供至裝置。在生成QR碼或退還ID後，外部前端系統103可將所生成QR碼或退還ID傳輸至退還系統307以儲存。舉例而言，當資訊站301將預先生成的退還ID傳輸至退還系統307時，所述系統可在所儲存退還ID中查找接收到的退還ID。若接收到的退還ID匹配所儲存退還ID中的一者，則退還系統307可將與接收到的退還ID相關聯的退還物件經驗核的指示發送至資訊站301。退還ID亦可在資訊站301處生成。
在步驟502中，資訊站301可將對退還風險度的請求傳輸至退還系統307。資訊站301亦可判定物件是否（例如，因其過大、易碎或昂貴）為不可退還的且可拒絕所述物件。資訊站301可將來自步驟501的所擷取退還物件資訊及對與退還物件相關的退還風險度的請求傳輸至退還系統307。舉例而言，資訊站301可將所擷取退還物件資訊以及對退還風險度的請求傳輸至退還系統307。若接收到的自退還系統307發送的退還風險度在無額外資訊驗證的情況下為高或中，則資訊站301可拒絕退還物件。
在步驟503中，退還系統307可藉由在退還物件上部署機器學習模型來預測接收到的自步驟502發送的退還請求的風險分數。退還請求可包括與退還相關的資訊，諸如顧客ID、訂單ID、退還ID、產品資訊等。在接收退還請求後，退還系統307可即時預測與退還物件相關聯的風險分數，因此退還退還物件的顧客可立刻在資訊站301處接收決策。預測可涉及用以計算常見於監督式機器學習模型（例如，梯度提昇樹模型）中的歷史變數的有效率方法。監督式學習為其中模型使用演算法來學習自輸入變數（x）至輸出變數（Y）的映射函數。舉例而言，在具有所選變數的歷史資訊（x）上訓練監督式機器學習模型以預測風險分數（Y）。輸入變數的幾個實例可為退還歷史、退還金額、退還產品的列表、退還時間等。模型的輸出（與退還物件相關的風險分數（Y））可判定退還的風險分數，其中高風險退還物件的風險分數更高。
在步驟504中，退還系統307可藉由組合所預測風險分數與特定規則以滿足商業或順應性要求來判定退還物件的風險度。使用強大且可靠的風險模型分數及所選臨限值，退還系統307可將退還物件劃分成高風險、低風險或中風險，且分開處置不同風險度退還物件以供處理退款。舉例而言，退還系統307可藉由設定分數臨限值將大部分退還指定給低風險退還，將一些退還指定給高風險退還，且將一些退還指定給中風險退還，使得約75%的退還標記為低風險，10%的退還標記為高風險，且15%的退還標記為中風險。設定低風險退還的分數臨限值可協助針對良好顧客的立即退還處理。然而，退還系統307可將詐欺損失調整為小於總退還詐欺損失的20%，其通常在對大部分良好顧客產生正面影響的情況下為可容許的。退還系統307亦可在高風險退還當中以可接受的誤報捕捉50%詐欺退還。資訊站301處接受中風險退還但退還系統307可能推遲退款，直至退還物件由人工審查組驗證為止。退還系統307可在直接損失（包含空箱、受損物件、錯誤物件、退還詐欺集團等）之前捕捉30%詐欺。
在步驟505中，退還系統307可將所判定風險度傳輸至資訊站301。將風險度劃分成高風險、低風險或中風險，且可附有拒絕原因。
在步驟506中，資訊站301可接收在步驟505中發送的風險度，且在步驟508中，所述資訊站301可判定接收到的風險度是否為中。若接收到的風險度為中，則資訊站301可在步驟509中在顯示器402上顯示對額外資訊的請求且擷取所請求額外資訊。若接收到的風險度不為中，則資訊站301可在步驟513中在顯示器402上顯示退還結果。
在步驟509中，資訊站301可擷取額外資訊。舉例而言，資訊站301可藉由在顯示器402上呈現請求向顧客請求額外資訊，且使用成像裝置401或顯示器402擷取所請求額外資訊。額外資訊可為（但不限於）退還物件的影像、顧客的圖像，或與退還相關的額外證明。
在步驟510中，資訊站301可經由網路302將所擷取額外資訊傳輸至退還系統307。當資訊站301傳輸所擷取額外資訊時，退還系統307可在步驟511中接收額外資訊且驗核額外資訊。舉例而言，退還系統307可在儲存所存放物件的影像的資料庫中查找接收到的退還物件的影像且驗核額外資訊。
在步驟512中，退還系統307可經由網路302將驗證結果傳輸至資訊站301。舉例而言，當在步驟510中發送的額外資訊經驗核時，退還系統307可將指示符指定給驗證結果。
在步驟513中，資訊站301可在顯示器402上顯示退還結果。舉例而言，當接收到的風險度在驗證結果中無指定指示符的情況下為高或中時，資訊站301可在顯示器402上顯示帶有拒絕原因的拒絕決策，且不進行進一步執行。顯示於顯示器402上的例示性拒絕決策為「由於風險度高，已拒絕您的退還」及「您不允許使用資訊站進行自動退還且您的賬戶已屏蔽。請呼叫顧客服務以解除屏蔽」。在另一實例中，當接收到的風險在驗證結果中具有指定指示符的情況下為低或中時，資訊站301可在顯示器402上顯示所接受通知及下一步驟指令。
在步驟514中，當接收到的風險在驗證結果中具有指定指示符的情況下為低或中時，資訊站301可接受退還物件。舉例而言，資訊站301可藉由彈出容器403A以供顧客儲存退還物件來接受退還物件。藉助於其他實例，顧客可將退還物件儲存於所彈出容器403A中且經由容座404將容器403A退還至資訊站301。
圖6為用於使用自動資訊站301即時處理針對所接受退還物件的退款的過程600的例示性流程圖。儘管圖6相對於資訊站301及退還系統307進行描述，但所屬技術領域中具有通常知識者將認識到，其他組態是可能的。
在步驟601中，當資訊站301經由容座404接收儲存退還物件的容器403A時，其可接受退還，如上文相對於圖5中的步驟514所描述。舉例而言，資訊站301可藉由彈出容器403A以供顧客儲存退還物件來接受退還物件。藉助於其他實例，顧客可將退還物件儲存於所彈出容器403A中且經由容座404將容器403A退還至資訊站301。
在步驟602中，資訊站301可經由網路302將退還確認傳輸至退還系統307。退還確認可包含表示退還物件的退還物件資訊、與退還物件相關聯的風險度，以及與儲存退還物件的容器相關聯的標識符。
在步驟603中，退還系統307可接收在步驟602中發送的退還確認且儲存接收到的退還確認。退還系統307可使用所儲存退還確認來訓練監督式機器學習模型（上文相對於圖5中的步驟503所描述）。
在步驟604中，退還系統307可基於與退還物件相關聯的接收到的風險度及與退還物件資訊相關聯的退還金額來判定退款。舉例而言，退還系統307可指定針對低風險&低金額退還物件的即時退款、針對低風險&高金額退還物件的快速退款（需要物件驗證），以及針對中風險退還物件的推遲退款。藉由比較退還金額與預定義金額來判定高&低金額，且推遲退款可要求物件驗證或卡資訊驗證。
在步驟605中，退還系統307可處理來自步驟604的所判定退款。處理可要求儲存關於退還金額、訂單金額或待處理金額的相關資訊。舉例而言，退還系統307可藉由向與退還顧客相關聯的銀行賬戶發行退款金額來處理即時退款。
在步驟606中，退還系統307可經由網路302將來自步驟604的所判定退款傳輸至資訊站301。退款可包含即時退款（針對低風險&低金額退還物件）、快速退款（針對低風險&高金額退還物件），以及推遲退款（針對中風險退還物件）。
在步驟607中，資訊站301可接收在步驟606中發送的退款且在步驟608中顯示接收到的退款。舉例而言，資訊站301可在顯示器402上針對即時退款顯示「您的退還成功且您的退款已處理」，針對快速退款顯示「您的退還成功且您的退款在驗證物件之前正在處理中」，且針對推遲退款顯示「您的退還已接受且在驗證物件之前退款推遲」及「您的退還已接受且在驗證卡資訊之前退款推遲」。
儘管已參考本揭露內容的特定實施例繪示及描述本揭露內容，但應理解，可在不修改的情況下在其他環境中實踐本揭露內容。已出於示出的目的呈現前述描述。前述描述並不詳盡且不限於所揭露的精確形式或實施例。修改及調適對所屬技術領域中具有通常知識者而言將自本說明書的考量及所揭露實施例的實踐顯而易見。另外，儘管將所揭露實施例的態樣描述為儲存於記憶體中，但所屬技術領域中具有通常知識者應瞭解，此等態樣亦可儲存於其他類型的電腦可讀媒體上，諸如次級儲存裝置，例如硬碟或CD ROM，或其他形式的RAM或ROM、USB媒體、DVD、藍光，或其他光碟機媒體。
基於書面描述及所揭露方法的電腦程式在有經驗開發者的技能內。各種程式或程式模組可使用所屬技術領域中具有通常知識者已知的技術中的任一者來創建或可結合現有軟體經設計。舉例而言，程式區段或程式模組可以或藉助於.Net框架（.Net Framework）、.Net緊密框架（.Net Compact Framework）(及相關語言，諸如視覺培基（Visual Basic）、C等)、爪哇（Java）、C++、目標-C（Objective-C）、HTML、HTML/AJAX組合、XML或包含爪哇小程式的HTML經設計。
此外，儘管本文中已描述示出性實施例，但所屬技術領域中具有通常知識者將基於本揭露內容瞭解具有等效元件、修改、省略、（例如，各種實施例中的態樣的）組合、調適及/或更改的任何及所有實施例的範圍。申請專利範圍中的限制應基於申請專利範圍中所採用的語言來廣泛地解譯，且不限於本說明書中所描述或在本申請案的審查期間的實例。實例應解釋為非排他性的。另外，所揭露方法的步驟可以包含藉由對步驟重新排序及/或插入或刪除步驟的任何方式修改。因此，希望僅將本說明書及實例視為示出性的，其中藉由以下申請專利範圍及其等效物的完整範圍指示真實範圍及精神。
100:系統 101:運送授權技術系統 102A、107A、107B、107C、119A、119B、119C:行動裝置 102B:電腦 103:外部前端系統 105:內部前端系統 107:運輸系統 109:賣方入口網站 111:運送及訂單追蹤系統 113:履行最佳化系統 115:履行通信報閘道 117:供應鏈管理系統 119:倉庫管理系統 121A、121B、121C:第3方履行系統 123:履行中心授權系統 125:勞動管理系統 200:履行中心 201、222:卡車 202A、202B、208:物件 203:入站區 205:緩衝區 206:叉車 207:投卸區 209:撿取區 210:儲存單元 211:包裝區 213:轉運區 214:運輸機構 215:暫駐區 216:牆 218、220:包裹 224A、224B:遞送工作者 226:汽車 300:即時退還決策系統 301:資訊站 302:網路 303:處理器 304:資料庫 305:歷史資訊 306:記憶體裝置 307:退還系統 401:成像裝置 402:顯示器 403A-D:容器 404:容座 500、600:過程 501、502、503、504、505、506、508、509、510、511、512、513、514、601、602、603、604、605、606、607、608:步驟
圖1A為與所揭露實施例一致的示出包括用於實現運送、運輸以及物流操作的通信的電腦化系統的網路的例示性實施例的示意性方塊圖。 圖1B描繪與所揭露實施例一致的包含滿足搜尋請求的一或多個搜尋結果以及交互式使用者介面元素的樣品搜尋結果頁（Search Result Page；SRP）。 圖1C描繪與所揭露實施例一致的包含產品及關於所述產品的資訊以及交互式使用者介面元素的樣品單一顯示頁（Single Display Page；SDP）。 圖1D描繪與所揭露實施例一致的包含虛擬購物車中的物件以及交互式使用者介面元素的樣品購物車頁。 圖1E描繪與所揭露實施例一致的包含來自虛擬購物車的物件以及關於購買及運送的資訊以及交互式使用者介面元素的樣品訂單頁。 圖2為與所揭露實施例一致的經組態以利用所揭露電腦化系統的例示性履行中心的圖解圖示。 圖3為與所揭露實施例一致的可經組態以對退還物件提供即時決策的例示性系統環境的示意圖。 圖4描繪與所揭露實施例一致的經組態以進行所揭露方法的功能的資訊站的例示性圖。 圖5為與所揭露實施例一致的用於使用自動資訊站即時判定與退還物件相關的退還風險的過程的例示性流程圖。 圖6為與所揭露實施例一致的用於使用自動資訊站即時處理針對所接受退還物件的退款的過程的例示性流程圖。
301:資訊站
307:退還系統
500:過程
501、502、503、504、505、506、508、509、510、511、512、513、514:步驟

Claims (10)

  1. 一種用於使用自動資訊站基於即時風險決策來收集退還物件的方法，包括： 擷取表示退還物件資訊，所述退還物件資訊包括以下中的至少一者：訂單標識符、物件標識符、產品條碼、預先生成的快速響應碼、或預先生成的退還標識符； 將所述退還物件資訊及對與退還物件相關的退還風險度的請求傳輸至伺服器，以執行預測風險分數的機器學習模型，其中所述伺服器經組態以藉由以下操作回應於所述請求而準備所述退還風險度： 基於對所擷取到的所述退還物件資訊施加所述機器學習模型來預測的所述退還物件的風險分數； 基於所預測的所述風險分數來判定風險度；以及 將所判定的所述風險度傳輸至所述自動資訊站； 自所述伺服器接收所傳輸的所述風險度； 基於接收到的所述風險度在顯示螢幕上顯示退還結果。
  2. 如請求項1所述的方法，更包括基於高於臨限值的所述風險度請求額外退還物件資訊。
  3. 如請求項2所述的方法，其中所請求的所述額外退還物件資訊包括以下中的至少一者：所述退還物件的影像、與所述退還物件相關的顧客的圖像。
  4. 如請求項1所述的方法，更包括： 接收額外退還物件資訊；以及 判定所述額外退還物件資訊是否有效，其中所述退還結果是基於所述額外退還物件資訊是否有效的判定。
  5. 如請求項4所述的方法，其中 所述額外退還物件資訊包括所述退還物件的影像；以及 判定所述額外退還物件資訊是否有效包括比較所述退還物件的所述影像與所儲存的影像。
  6. 如請求項1所述的方法，更包括判定退款金額及退款時機，其中所述退款金額及所述退款時機為基於所述退還結果及所述風險分數。
  7. 如請求項1所述的方法，其中所述機器學習模型是在歷史資訊上訓練的，所述歷史資訊包含退還歷史、退還金額、所退還產品的列表或退還時間中的至少一者。
  8. 如請求項1所述的方法，其中： 所述風險度是從多個風險度中判定的；以及 所述多個風險度是根據根據總退還的百分比定義的。
  9. 如請求項1所述的方法，更包括判定所述退還物件是否為不可退還的，其中所述退還結果更基於所述退還物件是否為不可退還的判定。
  10. 一種用於基於即時風險決策來收集退還物件的自動資訊站，包括： 一或多個記憶體裝置，儲存指令； 顯示螢幕； 一或多個處理器，經組態以執行所述指令以進行請求項1至9中的至少一者的操作。
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