基于RPA和参数更新校正的票据跟单方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，包括步骤：s1，获取历史连续每日的同个时间段内的每笔票据订单的交易信息，包括票据信息、交易双方信息、交易状态信息和操作记录信息，每笔所述票据订单的所述交易信息记为所述票据订单的所述交易信息记为其中，k＝1或2，k＝1时表示所述票据订单为买房发布的收票需求订单，k＝2时表示所述票据订单为卖方发布的卖票需求订单；j＝1，2，3，4，5，分别表示所述票据订单的当前交易状态为待接单状态、待确认状态、待支付状态、待背书状态和待签收状态；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的第i笔所述票据订单的所述票据信息；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的第i笔所述票据订单的所述交易双方信息；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的处于j交易状态下的第i笔所述票据订单的所述交易状态信息；表示在历史x日的所述时间段内对类型为k的第i笔所述票据订单结束其j交易状态的操作时长；s2，通过以下公式(1)计算于历史连续每天的同个所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的操作时长的加权平均值的加权平均值公式(1)中，m连续历史天的天数；n为历史第x天中的所述时间段内的k类型的所述票据订单的数量；s3，判断k类型下的每个与的比值是否处于区间[a，b]中，若是，则转入步骤s4；若否，则剔除相应的然后返回步骤s2重新计算s4，以为映射函数h
θ
的自变量计算h
θ
的y值，所得y值作为对在所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的允许操作时长对应的真实值，记为y；s5，将步骤s3剔除剩余的每个代入到所述映射函数h
θ
中得到对应的y值，记为s6，通过以下公式(2)计算所述映射函数h
θ
的函数参数θ
i
：s7，判断原始的θ
i
或经更新校正后的θ
i
是否小于预设的ε的值，若原始的θ
i
小于ε，则将作为对在所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的操作时间阈值然后跳转到步骤s11；若经更新校正后的θ
i
小于ε，则跳
转到步骤s10；若原始的θ
i
或经更新校正后的θ
i
大于等于ε，则转入步骤s8；s8，通过以下公式(3)对θ
i
进行更新校正：公式(3)中，α为校正系数；s9，返回步骤s7，直至判定更新校正后的θ
i
＜ε，然后转入步骤s10；s10，基于更新校正后的θ
i
，通过所述公式(2)反推得到y对应的y
′
，并基于所述映射函数h
θ
的自变量与因变量的映射关系，得到y
′
对应的并将作为对k类型的所述票据订单结束其j交易状态的所述操作时间阈值s11，判断当前天的同个所述时间段内的k类型下的第i笔所述票据订单进入j交易状态的等待操作时间是否大于对应的所述操作时间阈值若是，则生成跟单任务并转入步骤s12；若否，则不生成跟单任务；s12，通过rpa机器人流程自动化技术将流转到跟单对象所在的微信群中，以提示其对指定订单尽快予以状态确认。2.根据权利要求1所述的基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，所述票据信息包括买方票据信息和卖方票据信息，所述买方票据信息包括拟购买的票据类型、票据承兑机构、拟受让金额、承兑剩余期限、票据转让利率、票据转让违约金比例和发起的票据交易订单的时效；所述卖方票据信息包括票据的票号、承兑行行号、承兑到期日、竞价方式、转让利率、承兑剩余期限、票据转让违约金比例和转让报价；所述交易双方信息包括买方信息和卖方信息，所述买方信息包括受让方账户名称、受让方接收账户、受让方开户银行；所述卖方信息包括卖方名称、法人和征信记录；所述交易状态信息包括每笔所述票据订单中处于不同交易环节的待接单状态、待确认状态、待支付状态、待背书状态和待签收状态；所述操作记录信息为交易中的买方和/或卖方结束每笔订单中的当前交易状态所记录的操作时长。3.根据权利要求1所述的基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，m＝3或5或7。4.根据权利要求1所述的基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，ε＝1。5.根据权利要求1所述的基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，α＝0.1。6.根据权利要求1所述的基于rpa和参数更新校正的票据跟单方法，其特征在于，还包括步骤：s13，对生成过跟单任务的每笔所述票据订单分别按订单类型、跟单任务生成时间点所
述票据订单的所处交易状态、票据类型、票据承兑机构、承兑剩余期限、票据转让违约金比例、受让方账户名称、卖方名称、卖方征信记录进行归类，然后以可视化方式将归类结果展示给用户。7.一种基于rpa和参数更新校正的票据跟单系统，可实现如权利要求1-6任意一项所述的票据跟单方法，其特征在于，所述票据跟单系统包括：历史票据交易信息获取模块，用于获取历史连续每日的同个时间段内的每笔票据订单的交易信息，包括票据信息、交易双方信息、交易状态信息和操作记录信息，每笔所述票据订单的所述交易信息记为其中，k＝1或2，k＝1时表示所述票据订单为买房发布的收票需求订单，k＝2时表示所述票据订单为卖方发布的卖票需求订单；j＝1，2，3，4，5，分别表示所述票据订单的当前交易状态为待接单状态、待确认状态、待支付状态、待背书状态和待签收状态；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的第i笔所述票据订单的所述票据信息；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的第i笔所述票据订单的所述交易双方信息；表示获取的在历史x日的所述时间段内的类型为k的处于j交易状态下的第i笔所述票据订单的所述交易状态信息；表示在历史x日的所述时间段内对类型为k的第i笔所述票据订单结束其j交易状态的操作时长；加权平均值计算模块，连接所述历史票据交易信息获取模块，用于通过以下公式(4)计算于历史连续每天的同个所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的操作时长的加权平均值的加权平均值公式(4)中，m连续历史天的天数；n为历史第x天中的所述时间段内的k类型的所述票据订单的数量；第一判断模块，连接所述加权平均值计算模块，用于判断k类型下的每个与的比值是否处于区间[a，b]中，并将比值不处于所述区间[a，b]中的剔除掉；真实值计算模块，连接所述第一判断模块，用于以为映射函数h
θ
的自变量计算h
θ
的y值，所得y值作为对在所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的允许操作时长对应的真实值，记为y；y值计算模块，用于将剔除剩余的每个代入到所述映射函数h
θ
中得到对应的y值，记为
函数参数计算模块，分别连接所述真实值计算模块和所述y值计算模块，用于通过以下公式(5)计算所述映射函数h
θ
的函数参数θ
i
：第二判断模块，连接所述函数参数计算模块，用于判断θ
i
是否小于预设的ε的值；参数更新校正模块，连接所述第二判断模块，用于在所述第二判断模块判定θ
i
大于或等于预设的ε的值时，通过以下公式(6)对θ
i
进行更新校正：公式(6)中，α为校正系数；操作时间阈值计算模块，连接所述第二判断模块和所述参数更新校正模块，用于在所述第二判断模块判定初始的θ
i
小于预设的ε的值时，将作为对在所述时间段内产生的k类型的所述票据订单结束其j交易状态的操作时间阈值以及用于在所述第二判断模块判定经更新校正后的θ
i
小于预设的ε的值时，基于更新校正后的θ
i
，通过所述公式(5)反推得到y对应的y
′
，并基于所述映射函数h
θ
的因变量与自变量的映射关系，计算得到y
′
对应的并将作为对k类型的所述票据订单结束其j交易状态的所述操作时间阈值第三判断模块，连接所述操作时间阈值计算模块，用于判断当前天的同个所述时间段内的k类型下的第i笔所述票据订单进入j交易状态的等待操作时间是否大于所述操作时间阈值若是，则生成跟单任务若否，则不生成跟单任务；rpa自动跟单模块，连接所述第三判断模块，用于通过rpa机器人流程自动化技术将流转到跟单对象所在的微信群中，以提示所述跟单对象对指定订单尽快予以状态确认。

技术总结
本发明公开了一种基于RPA和参数更新校正的票据跟单方法，通过更新校正映射函数h


技术研发人员：全传晓 赵梓杰
受保护的技术使用者：深度（山东）数字科技集团有限公司
技术研发日：2022.04.11
技术公布日：2022/7/15