账户余额预警方法、装置及设备与流程

本发明涉及计算机，尤其涉及一种账户余额预警方法、装置及设备。

背景技术：

1、现有技术中快递员使用外呼业务过程中存在如下问题：1、被动式管控，无预判能力，业务中断频发。现有系统仅能实时检测当前账户余额，无法对未来余额消耗趋势进行预测，快递员无法提前知晓余额不足风险。快递外呼业务具有时段集中性、批量性特征，高峰期短时间内会产生大量外呼扣费，极易突发余额不足停机，导致正在执行的派送通知、紧急件提醒等业务强制中断，造成快件派送延误、用户投诉等问题。2、无自动化续充机制，人工运维成本高。现有方案完全依赖快递员人工查看余额、手动充值，快递员外勤作业期间无暇实时管控账户状态，发现停机后再充值重启系统，会产生较长时间的业务空档，严重影响外呼业务连续性。3、资源单一无冗余，调度灵活性差。现有系统采用单一业务员账户独立作业模式，无网点共享资源池概念，单个业务员余额不足时，其名下所有外呼任务全部停滞，无法通过闲置资源承接兜底，资源利用率极低，系统抗风险能力差。4、无任务分级与风控机制，效率与安全失衡。现有技术对紧急生鲜件、投诉预警件、普通派送件等不同优先级任务无差异化管控，余额不足时高低优先级任务同步中断；同时缺乏异常外呼识别能力，无法拦截同一号码高频重复拨打等违规操作，易引发用户投诉、运营商风控封禁等风险。

技术实现思路

1、本发明提供了一种账户余额预警方法、装置及设备，可以在快递员的账户余额不足时提前发出预警信息，避免突发余额不足停机，造成快件派送延误的问题。

2、一方面，本发明提供了一种账户余额预警方法，所述方法包括：

3、采集目标快递员的历史外呼运维数据，构建多维时序数据集；对所述多维时序数据集进行归一化、去噪以及时序对齐预处理后，得到处理后数据集；

4、将所述处理后数据集输入时序注意力tcn-lstm混合预测模型，所述混合预测模型包括tcn模块以及lstm模块；

5、通过所述tcn模块提取所述处理后数据集中的短时突变特征，通过所述lstm模块提取所述处理后数据集中的长时序周期特征；

6、基于特征注意力机制与时序注意力机制对所述短时突变特征以及所述长时序周期特征进行加权融合，预测所述目标快递员在未来预设时长内的余额消耗趋势；

7、基于所述余额消耗趋势的预测结果，确定所述未来预设时长内的剩余余额；若所述剩余余额小于或等于预设停机阈值，向所述目标快递员的终端推送预警信息。

8、另一方面提供了一种账户余额预警装置，所述装置包括：

9、数据采集模块，用于采集目标快递员的历史外呼运维数据，构建多维时序数据集；对所述多维时序数据集进行归一化、去噪以及时序对齐预处理后，得到处理后数据集；

10、数据输入模块，用于将所述处理后数据集输入时序注意力tcn-lstm混合预测模型，所述混合预测模型包括tcn模块以及lstm模块；

11、特征提取模块，用于通过所述tcn模块提取所述处理后数据集中的短时突变特征，通过所述lstm模块提取所述处理后数据集中的长时序周期特征；

12、特征融合模块，用于基于特征注意力机制与时序注意力机制对所述短时突变特征以及所述长时序周期特征进行加权融合，预测所述目标快递员在未来预设时长内的余额消耗趋势；

13、预警模块，用于基于所述余额消耗趋势的预测结果，确定所述未来预设时长内的剩余余额；若所述剩余余额小于或等于预设停机阈值，向所述目标快递员的终端推送预警信息。

14、在一示例性实施方式中，所述预警模块还用于：若检测到所述剩余余额小于或等于预设停机阈值，生成余额不足消息、预计停机时间以及人工充值提示信息；

15、根据所述余额不足消息、预计停机时间以及人工充值提示信息，生成弹窗预警以及提醒消息；并向所述目标快递员的终端推送所述弹窗预警以及所述提醒消息。

16、在一示例性实施方式中，所述装置还包括：

17、推送模块，用于在推送所述预警信息之后的预设响应窗口期内，若未检测到针对所述目标快递员的账户充值操作，执行对所述目标快递员的账户进行预设数值的充值操作；所述预设数值小于目标数值；

18、扣除模块，用于获取所述目标快递员的次日结算薪资，并从所述次日结算薪资中扣除所述预设数值的金额。

19、在一示例性实施方式中，所述特征提取模块，还用于通过所述tcn模块提取所述处理后数据集中的短时高峰期批量外呼特征以及局部突发扣费特征，得到短时突变特征；

20、通过所述lstm模块提取所述处理后数据集中不同时间周期各自对应的余额消耗周期性特征，得到长时序周期特征。

21、在一示例性实施方式中，所述装置还包括：

22、优先级获取模块，用于在检测到外呼任务的情况下，若检测到所述剩余余额小于预设阈值或即将降至所述预设停机阈值，获取所述外呼任务的优先级；

23、任务执行模块，用于若所述优先级为高优先级，基于所述目标快递员的账户执行所述外呼任务；

24、任务迁移模块，用于若所述优先级为低优先级，将所述外呼任务迁移至网点共享ai代打账户执行；

25、任务回迁模块，用于在检测到所述目标快递员的账户恢复正常后自动回迁所述外呼任务。

26、在一示例性实施方式中，所述高优先级的外呼任务包括生鲜冷链件、超时预警件、用户投诉回访件对应的任务；所述低优先级的外呼任务包括普通派送通知、常规提醒任务。

27、在一示例性实施方式中，所述装置还包括：

28、数据监测模块，用于实时监控全量外呼任务的行为数据，若检测到同一电话号码在短时间内出现重复拨打、单时段外呼频次与历史均值的差值大于预设数值或空拨的异常行为，将所述外呼任务确定为异常外呼任务；

29、工单推送模块，用于自动终止所述异常外呼任务，冻结所述异常外呼任务的调度权限，并将所述异常外呼任务对应的异常工单推送至网点管理员后台，转入人工审核排查。

30、另一方面提供了一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上所述的账户余额预警方法。

31、另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上所述的账户余额预警方法。

32、另一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行以实现如上所述的账户余额预警方法。

33、本发明提供的账户余额预警方法、装置及设备，具有如下技术效果：

34、本发明采集目标快递员的历史外呼运维数据，构建多维时序数据集；对所述多维时序数据集进行归一化、去噪以及时序对齐预处理后，得到处理后数据集；将所述处理后数据集输入时序注意力tcn-lstm混合预测模型，所述混合预测模型包括tcn模块以及lstm模块；通过所述tcn模块提取所述处理后数据集中的短时突变特征，通过所述lstm模块提取所述处理后数据集中的长时序周期特征；基于特征注意力机制与时序注意力机制对所述短时突变特征以及所述长时序周期特征进行加权融合，预测所述目标快递员在未来预设时长内的余额消耗趋势；然后基于所述余额消耗趋势的预测结果，确定所述未来预设时长内的剩余余额；若所述剩余余额小于或等于预设停机阈值，向所述目标快递员的终端推送预警信息，从而可以在快递员的账户余额不足时提前发出预警信息，避免突发余额不足停机，导致正在执行的派送通知、紧急件提醒等业务强制中断，造成快件派送延误、用户投诉等问题。