交易纠纷数据处理方法、装置、设备及存储介质

摘要

本说明书提供一种交易纠纷数据处理方法、装置、设备及存储介质，通过对投诉用户进行分析，确定出投诉用户类型，再对投诉信息进行分析，确定出投诉交易类型，实现对投诉用户的分类和交易信息的分类。再结合确定出的投诉用户类型以及投诉交易类型，为用户推荐出适合的纠纷投诉入口，实现了投诉入口的自动化推荐。并且通过推荐的纠纷投诉入口可以准确的获得对应的纠纷解决流程，快速得到解决用户的问题，不需要用户填写过多的内容，避免了因提供的解决方案不合适，用户反复提交交易纠纷投诉内容，不断切换解决方案，提高了交易纠纷的处理效率。并且实现了交易纠纷投诉入口的个性化推荐，实现了交易纠纷投诉的多人多面，简化了纠纷投诉的流程。

说明书

技术领域

本说明书属于计算机技术领域，尤其涉及一种交易纠纷数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，线上交易越来越普及，业务量的增加也带来了更多的交易纠纷。一般的，用户可以通过电话或填写表单等形式进行交易纠纷的举报，但是，随着交易类型的增多，用户遇到的问题的种类也在增多，用户对于交易纠纷的类型无法准确的确定，可能需要多次提交材料，导致流程繁琐，影响交易纠纷处理的效率。

发明内容

本说明书实施例的目的在于提供一种交易纠纷数据处理方法、装置、设备及存储介质，提高了交易纠纷数据处理的准确性和效率。

一方面，本说明书实施例提供了一种交易纠纷数据处理方法，所述方法包括：

接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息；

根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型；

根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型；

基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

另一方面，本说明书提供了一种交易纠纷数据处理装置，包括：

请求接收模块，用于接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息；

用户分层模块，用于根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型；

交易分层模块，用于根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型；

投诉入口确定模块，用于基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

再一方面，本说明书实施例提供了一种交易纠纷数据处理设备，包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述交易纠纷数据处理方法。

还一方面，本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述交易纠纷数据处理方法。

本说明书提供的交易纠纷数据处理方法、装置、设备及存储介质，通过对投诉用户进行分析，确定出投诉用户类型，再对投诉信息进行分析，确定出投诉交易类型，实现对投诉用户的分类和交易信息的分类。再结合确定出的投诉用户类型以及投诉交易类型，为用户推荐出适合的纠纷投诉入口，实现了投诉入口的自动化推荐。并且用户通过推荐的纠纷投诉入口可以准确的获得对应的纠纷解决流程，快速得到解决用户的问题，不需要用户填写过多的内容，避免了因提供的解决方案不合适，用户反复提交交易纠纷投诉内容，不断切换解决方案，本说明书实施例推荐的纠纷投诉入口可以一次获得准确的解决方案，提高了交易纠纷的处理效率。并且实现了交易纠纷投诉入口的个性化推荐，实现了交易纠纷投诉的多人多面，简化了纠纷投诉的流程。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书实施例提供的交易纠纷数据处理方法实施例的流程示意图；

图2是本说明书一些实施例中纠纷入口推荐的流程示意图；

图3是本说明书一些实施例中智能交互纠纷处理流程示意图；

图4是本说明书一些实施例中交易纠纷处理的原理管架示意图；

图5是本说明书提供的交易纠纷数据处理装置一个实施例的模块结构示意图；

图6是本说明书一个实施例中交易纠纷数据处理服务器的硬件结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

一般的，在交易过程中若有一方遇到问题，可以通过投诉请求第三方介入协助解决。对于线上交易，用户可以在交易平台中通过提交投诉表单或者联系交易平台的客服，来诉说自己遇到的问题，以请求帮助解决交易纠纷。交易平台一般会根据用户提交的投诉交易类型，为用户提供对应的纠纷解决方案，但是，用户自己确定的投诉交易类型可能会不准确，导致提供的解决方案不合理或不准确，使得用户的问题无法得到解决，用户需要反复多次提交投诉请求，影响交易纠纷的解决效率。本说明书实施例中的交易纠纷可以理解为在交易过程中遇到的用户自己无法解决的问题，交易纠纷的具体类型可以包括：扣款不合理、发货慢、货不对版、商家无法联系、欺诈交易等等，具体交易纠纷的类型本说明书实施例不作具体限定。

图1是本说明书实施例提供的交易纠纷数据处理方法实施例的流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本说明书实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置、服务器或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境、甚至包括分布式处理、服务器集群的实施环境)。

具体的一个实施例如图1所示，本说明书提供的交易纠纷数据处理方法的一个实施例中，所述方法可以应用在交易平台或交易平台中的交易纠纷处理系统中具体可以为计算机、平板电脑、服务器、智能手机等终端，所述方法可以包括如下步骤：

步骤102、接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息。

在具体的实施过程中，若用户在交易过程中遇到问题，无法联系商家或与商家协商无法解决时，可以向交易平台提交交易纠纷处理请求，即请求交易平台协助解决交易纠纷问题。一般的，交易纠纷处理请求可以包括投诉用户信息、涉及到的交易的交易信息，当然还可以包括被投诉用户信息等与纠纷相关的简单信息。其中，投诉用户信息可以包括：用户姓名、年龄、职业、历史交易信用记录、历史投诉记录等等与投诉用户相关的信息。交易信息可以包括与当前交易纠纷涉及到的交易相关的信息如：交易金额、交易商品类型、交易时间、交易双方的设备信息等等。

步骤104、根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型。

在具体的实施过程中，在接收到交易纠纷处理请求后，可以先根据交易纠纷处理请求中的投诉用户信息对投诉用户进行分类，确定出投诉用户对应的投诉用户类型。如：可以根据投诉用户信息中的历史交易信用记录、历史投诉记录等来确定投诉用户是否是恶意投诉用户。其中，投诉用户类型的分类可以根据实际需要确定，如：可以分为恶意投诉用户、普通投诉用户、高质量投诉用户等等，本说明书实施例不作具体限定。

本说明书一些实施例中，所述根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型包括：

根据所述投诉用户信息对所述交易纠纷处理请求的投诉用户进行用户画像刻画，确定出所述投诉用户的用户画像；

根据所述投诉用户的用户画像，确定出所述投诉用户类型。

在具体的实施过程中，可以根据投诉用户信息对投诉用户进行用户画像的刻画，获得投诉用户的用户画像，用户画像可以理解为利用大数据分析，将真实的用户抽象出来，提炼出用户的特点，本说明书实施例中的用户画像可以表征投诉用户的行为特点。其中，用户画像的刻画方法可以采用智能学习算法，基于投诉用户的个人信息以及历史行为信息进行用户画像的刻画，本说明书实施例不作具体限定。在确定出投诉用户的用户画像后，可以基于用户画像确定出投诉用户的投诉用户类型。如：用户画像可以体现出投诉用户是否属于易受骗人群或易发声人群或者恶意投诉人群，基于用户画像可以确定出投诉用户是高质量投诉用户、恶意投诉用户或普通投诉用户，进而确定出投诉用户的类型。通过对投诉用户进行用户画像的客刻画，从而能够准确快速的确定出投诉用户的投诉风险，为后续投诉入口的推荐奠定了数据基础。

步骤106、根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型。

在具体的实施过程中，在接收到交易纠纷处理请求后，可以根据交易纠纷处理请求中的交易信息如：交易金额、交易商品类型、交易时间、交易双方的设备信息等确定出当前交易纠纷处理请求的投诉交易类型。投诉交易类型可以根据实际交易纠纷的具体数据进行划分，如：可以包括欺诈类投诉、普通纠纷投诉、禁限售投诉、交易遗忘投诉等等，本说明书实施例对投诉交易类型的划分不作具体限定。在基于交易信息确定投诉交易类型时，可以利用历史交易信息以及最终确定的投诉交易类型进行模型的训练，构建出投诉交易类型划分模型，基于构建的智能学习模型确定当前接收到的交易纠纷处理请求的投诉交易类型。当然，也可以使用专家策略等方式确定投诉交易类型，本说明书实施例不作具体限定。

本说明书一些实施例中，所述交易信息中包括交易属性和被投诉用户信息，所述根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型包括：

根据所述被投诉用户信息对所述交易纠纷处理请求的被投诉用户进行风险识别，确定出所述被投诉用户的风险信息；

根据所述交易属性和所述被投诉用户的风险信息确定所述投诉交易类型。

在具体的实施过程中，交易信息中可以包括交易属性如：业务类型、交易时间、交易金额、商品名称等，交易信息中还可以包括被投诉用户信息如：被投诉用户的成熟度、历史风险情况、历史被投诉记录等。可以基于交易信息中被投诉用户信息，对被投诉用户进行风险识别，确定出被投诉用户的风险信息，风险信息可以理解为被投诉用户存在风险的可能性的大小以及对应的风险类别，再基于交易属性以及被投诉用户的风险信息确定出当前交易纠纷处理请求对应的投诉交易类型。投诉交易类型可以理解为对可能会被投诉的交易的分类，如：可以包括欺诈类、违禁类、普通纠纷类。

通过对被投诉用户进行风险识别，确定出被投诉用户的风险信息，结合交易属性，实现对交易的分类，进而确定出当前可能的投诉交易类型，为后续对纠纷入口的推荐奠定了数据基础。

步骤108、基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

在具体的实施过程中，在确定出投诉用户类型以及投诉交易类型后，可以利用智能学习分类算法结合投诉用户类型以及投诉交易类型确定出当前交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口，不同的纠纷投诉入口对应有不同的纠纷处理流程。例如：可以预先利用历史数据进行智能学习模型的训练，再利用训练好的模型和确定出的投诉用户类型以及投诉交易类型，确定出当前的纠纷投诉入口。或者，根据专家策略和专家经验，确定出纠纷投诉入口与投诉用户类型、投诉交易类型之间的映射关系，基于确定出的映射关系，确定出当前交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。在确定出纠纷投诉入口后，投诉用户可以点击推荐的纠纷投诉入口进入到对应的纠纷处理流程，按照流程提示的内容，提交对应的投诉信息，获得对应的解决方案。

本说明书实施例提供的交易纠纷数据处理方法，通过对投诉用户进行分析，确定出投诉用户类型，再对投诉信息进行分析，确定出投诉交易类型，实现对投诉用户的分类和交易信息的分类。再结合确定出的投诉用户类型以及投诉交易类型，为用户推荐出适合的纠纷投诉入口，实现了投诉入口的自动化推荐。并且用户通过推荐的纠纷投诉入口可以准确的获得对应的纠纷解决流程，快速得到解决用户的问题，不需要用户填写过多的内容，避免了因提供的解决方案不合适，用户反复提交交易纠纷投诉内容，不断切换解决方案，本说明书实施例推荐的纠纷投诉入口可以一次获得准确的解决方案，提高了交易纠纷的处理效率。并且实现了交易纠纷投诉入口的个性化推荐，实现了交易纠纷投诉的多人多面，简化了纠纷投诉的流程。

在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，在接收到所述交易纠纷处理请求后，所述方法还包括：

根据所述交易纠纷处理请求在交易纠纷记录中查询是否存在投诉记录，若存在，则获取所述交易纠纷处理请求对应的投诉详情信息。

在具体的实施过程中，在接收到交易纠纷处理请求后，可以先在交易纠纷记录中查询是否存在该交易纠纷处理请求对应的交易的投诉记录，即投诉用户是否之前已经提交过针对该笔交易的交易纠纷处理请求。若查询到存在该交易纠纷处理请求的投诉记录，则可以直接获取该交易纠纷处理请求对应的投诉详情信息和处理进度，基于获取到的投诉详情信息和处理进度继续进行交易纠纷的处理。

本说明书实施例，在接收到交易纠纷处理请求后，先查询是否已经存在投诉记录，若存在，则直接获取到的投诉详情信息和处理进度，不需要用户重新提交投诉信息，直接基于上次的投诉内容继续进行纠纷的处理，或基于处理进度催促相关人员尽快处理，简化了交易纠纷的处理程序，提升了交易纠纷的处理效率。

图2是本说明书一些实施例中纠纷入口推荐的流程示意图，如图2所示，用户在点击交易纠纷处理请求后，可以先选择对应的交易，交易平台可以先确定该笔交易是否可以投诉，如：对于未付款的交易不能进行投诉，对于不能投诉的交易可以向用户展示不能投诉的原因说明。若确定可以投诉，则可以在投诉记录中查询该笔交易是否有投诉记录，若有，则可以直接跳转到投诉记录对应的投诉详情，以便用户可以查询到对应的投诉处理进度以及处理结果。若该笔交易没有投诉记录，则可以利用分层策略模型对投诉用户进行人群分层，确定出投诉用户类型，再对涉及到的交易进行交易分层，确定出投诉交易类型，结合人群分层结果和交易分层结果实现对当前交易纠纷投诉的纠纷投诉入口的推荐。如图2所示，本说明书一些场景示例中，可以分为误投诉恶意投诉入口、欺诈违禁投诉入口以及普通纠纷投诉入口，针对误投诉恶意投诉可以引导用户进行投诉确认，对于普通纠纷投诉可以进入纠纷调解流程，对于欺诈违禁投诉可以进入举报流程。

在上述实施例的基础上，本说明书一些实施例中，在确定出所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口后，所述方法还包括：

接收所述交易纠纷处理请求对应的投诉用户通过所述纠纷投诉入口提交的投诉信息；

对所述投诉信息进行要素提取，获得投诉要素；

根据所述投诉要素确定出所述投诉用户的投诉意图；

基于所述投诉意图，确定出所述交易纠纷处理请求对应的调解流程。

在具体的实施过程中，本说明书一些实施例中，纠纷投诉入口是对交易纠纷的粗略分类，在确定出纠纷投诉入口后，用户点击纠纷投诉入口进入到对应的纠纷处理流程后，可以引导提示用户提交投诉信息。接收投诉用户通过纠纷投诉入口提交的投诉信息后，可以对投诉信息进行处理如：可以对投诉信息进行要素提取，获得投诉要素。投诉要素可以理解为能够表征用户诉求的关键信息，可以将用户提交的投诉信息与要素数据库进行匹配，确定出对应的投诉要素，或者利用智能学习模型对投诉信息进行要素提取，本说明书实施例不作具体限定。基于获取到的投诉要素确定出投诉用户的投诉意图，基于投诉意图给出对应的调解流程，对用户的投诉请求进行调解处理。

例如：投诉用户填写了一段描述“说好的证件照一直付了款就是没存下来照片，找也没找到订单，后面换个手机登录才拍到，才保存下来，第一次没保存以为我哪里搞错了，又弄了一次还是没办法，只能换个手机，换个手机就可以了，前面两次没收到照片，根本没有电子照”，可以利用要素模型对用户提交的投诉信息进行要素提取，提取投诉要素为：“付了款”、“没找到订单”、“没收到照片”，基于提取到的投诉要素可以确定投诉意图为付款未发货，历史上付款未发货的诉求基本为退款或者催促发货，基于该投诉意图可以为用户匹配退款或催促发货的调解流程。

本说明书实施例，通过对投诉用户通过纠纷投诉入口提交的投诉信息进行要素提取，再基于提取到的投诉要素确定出，基于投诉要素确定出用户的投诉意图，进而准确的确定出用户所需要解决的问题，为用户提供准确的调解流程，实现了交易纠纷调解流程的自动化准确匹配。

在上述实施例的基础上，所述根据所述投诉要素确定出所述投诉用户的投诉意图，包括：

根据所述投诉要素，利用智能人机交互模型与所述投诉用户进行多轮意图确认交互，根据交互内容，确定出所述投诉意图。

在具体的实施过程中，投诉用户提交的投诉信息可能描述的不完整，提取到的投诉要素比较少，无法准确确定出用户的投诉意图，如：确定出的投诉意图有多个或者确定不出投诉意图。此时，可以利用智能人机交互模型如人机交互机器人与投诉用户进行多轮意图确认交互，基于交互的内容确定出投诉用户的投诉意图。例如：上述示例中，基于提取到的投诉要素可以确定投诉意图为付款未发货，历史上付款未发货的诉求基本为退款或者催促发货，但仍无法准确判断用户的诉求是需要退款还是催促发货。此时，可以在第一轮智能交互中，输出“您的问题收到了，请问是要求商家退款还是催促商家发货呢”，此时根据用户的回答准确确定出投诉用户的投诉意图，进而将问题进行分类后流转给服务中台，并推送用户进度管理页面。

此外，在进行要素提取后，若提取到的投诉要素不全，也可以通过智能人机交互模型与投诉用户进行交互，引导投诉用户补充投诉信息，以实现要素补全。例如：若基于投诉要素无法确定出投诉意图，则可以认为投诉要素不全，可以通过智能人机交互模型与投诉用户进行交互，引导投诉用户补充投诉信息。

本说明书实施例，通过引入智能AI(Artificial Intelligence)算法进行大脑模拟，在投诉过程中实现机器人读取、分析、判断，基于提取到的投诉要素输出多轮交互，提高了用户投诉意图确定的准确性，进而能够保证为用户提供准确合适的纠纷调解流程。

在上述实施例的基础上，若所述投诉意图涉及所述交易纠纷处理请求对应的被投诉用户，则所述基于所述投诉意图，确定出所述交易纠纷处理请求对应的调解流程包括：

将所述投诉信息和所述投诉意图发送至所述被投诉用户，引导所述被投诉用户和投诉用户进行二方调解；

接收所述被投诉用户和投诉用户分别反馈的二方调解的调解结果，根据所述调解结果确定所述交易纠纷处理请求对应的调解流程是否结束。

在具体的实施过程中，在确定出投诉用户的投诉意图后，可以先判断用户的投诉意图是否需要被投诉用户操作，若需要被投诉用户操作，则可以将确定出的投诉意图以及投诉用户提交的投诉信息发送至被投诉用户，引导投诉用户和被投诉用户进行二方调解。同时，可以接收投诉用户和被投诉用户分别反馈的调解结果，基于投诉用户和被投诉用户反馈的调解结果，可以确定双方对当前的交易纠纷调解是否满意，交易纠纷处理请求的调解流程是否结束。

本说明书一些实施例中，所述方法还包括：

若根据所述调解结果确定所述交易纠纷处理请求对应的调解流程未结束，则确定二方调解失败，将所述投诉信息和所述投诉意图发送至交易平台，由所述交易平台介入进行三方调解；

若所述三方调解失败，则根据所述投诉用户和所述被投诉用户的请求，提供对应的咨询服务。

在具体的实施过程中，若投诉用户和被投诉用户中有一方反馈的调解结果为不满意，则可以认为当前交易纠纷处理请求的调解流程没有结束，二方调解失败。可以将投诉信息以及投诉意图发送至交易平台，由交易平台接入进行三方调解，若三方调解失败，则可以根据投诉用户和被投诉用户的请求，提供对应的咨询服务如：法律咨询服务，可以为投诉用户和被投诉用户推荐相关的专业的律师协助进行交易纠纷的调解，进行四方调解。

当然，若投诉用户提供的投诉信息中显示已经与被投诉用户进行调解过，但调解失败，也可以直接由交易平台介入进行三方调解。

本说明书一些实施例中，所述方法还包括：

在引导所述被投诉用户和投诉用户进行二方调解时，对二方调解的处理进度进行监督，若在指定时间内所述投诉信息未被处理，则对所述被投诉用户进行惩罚。

在具体的实施过程中，在引导投诉用户和被投诉用户进行二方调解时，可以对二方调解的进度即处理速度进行监督，若在指定时间内被投诉用户没有处理投诉用户提交的投诉信息，则可以对被投诉用户进行惩罚如：扣取被惩罚用户的信用分值，或对被惩罚用户进行交易限权等。

本说明书一些实施例中，所述方法还包括：

在确定在指定时间内所述投诉信息未被处理后，获取所述被投诉用户对应的被投诉记录，若所述被投诉用户在预设时间范围内接收到的被投诉记录大于预设数量，则向交易平台发送超时处理提醒信息，以使得所述交易平台对所述被投诉用户进行交易处罚。

在具体的实施过程中，若在指定时间内被投诉用户没有处理投诉用户提交的投诉信息，则可以获取被投诉用户的被投诉记录，若被投诉用户在预设时间范围内接收到的被投诉记录大于预设数量，则可以认为被投诉用户存在比较高的风险，可能存在经营不善或恶意经营等等，可以向交易平台发送超时处理提醒信息，以使得交易平台及时对被投诉用户进行交易处罚如：可以制定对被投诉用户进行相关惩罚的机制，例如扣分等，扣分超过一定阈值可以对被投诉用户进行限制交易等，如：可以对被投诉用户的交易商品进行下架或隐藏，以避免其他用户遇到相似的问题。在被投诉用户的被投诉记录处理完成后，可以恢复被投诉用户的权限。

此外，本说明书一些实施例中，若投诉用户的投诉意图不涉及被投诉用户，可以为投诉用户提供自助调解方案的处理流程。如：识别出用户投诉为代扣问题，投诉意图是解除代扣；那么，可以为投诉用户提供代扣解除操作步骤并通过链接引导用户至操作页面。如果识别出用户仅对商家服务态度、服务质量不满意，并没有其他用户诉求，智能交互模型可以承担调解员的作用，对用户情绪进行引导和纾解。

图3是本说明书一些实施例中智能交互纠纷处理流程示意图，如图3所示，引导投诉用户进入对应的纠纷投诉入口后，可以接收到用户提交的投诉信息即用户对交易纠纷的描述，可以对用户提交的投诉信息进行要素提取，并判断提取到的投诉要素是否满足意图判断，即提取到的投诉要素是否齐全，若投诉要素不全，则可以利用智能人机交互引导用户补充投诉信息，以提取出更多的投诉要素。基于提取到的投诉要素，可以对投诉用户的诉求即投诉意图进行确定，确定出投诉用户的真实意图后，可以判断当前的交易纠纷处理请求是否需要引调，即是否需要进行自助解决方案的引调，若是，可以再判断用户是否仅仅是对商家服务态度、服务质量不满，没有具体的诉求，只是需要情绪发泄，若是，则可以为投诉用户提供情绪纾解，若不是，则可以为投诉用户提供自助调解解决方案。若基于确定出的投诉意图，确定需要被投诉用户操作解决，则可以提供调解流程，如：将投诉信息和投诉意图转给被投诉用户，引导投诉用户和被投诉用户进行二方调解。

本说明书实施例根据确定出的投诉意图对用户投诉进行多方位调解，对于退款类、发货类等一般涉及到被投诉用户操作的诉求通过交易平台流转给被投诉用户，引导投诉用户与被投诉用户完成二方调解，并由投诉用户和被投诉用户同时反馈调解结果。二方调解过程中，可以引入监督模型及惩罚机制，对可能无法完成调解的情况进行预测并提早干预(例如：经营不善爆发投诉等情形)，这时由交易平台介入，进行三方调解；对于三方调解失败的情况可根据双方意愿提供法律咨询服务，进行四方调解。提供了完整的交易纠纷调解流程，实现了交易纠纷的自动化处理，提高了交易纠纷的处理效率以及用户投诉意愿的转化率，在投诉过程中实现了引调功能，降低了五后端服务压力。

图4是本说明书一些实施例中交易纠纷处理的原理管架示意图，如图4所示，本说明书实施例中的交易纠纷处理主要可以包括举报流程和调解流程，在举报流程中，可以先为投诉用户推荐纠纷投诉入口，可以基于投诉用户的人群分层结果以及交易纠纷涉及到的交易的交易分层结果来推荐出合适的纠纷投诉入口，具体可以参考上述实施例的记载，此处不再赘述。确定出纠纷投诉入口后，可以引导投诉用户进入到纠纷投诉入口对应的调解流程，如图4所示，可以通过智能问答、诉求挖掘等智能交互方式确定出投诉用户的投诉意图。基于确定出的投诉意图，进入调解流程，如图4所示，可以进行投诉用户与被投诉用户的二方调解，也可以由交易平台接入进行三方调解，还可以提供法律服务，进行四方调解。

本说明书实施例，在交易纠纷的投诉过程中，通过人群分层和交易识别，实现投诉入口个性化推荐，极大的简化了纠纷投诉的流程。通过智能化的方法快速定位用户问题及诉求，并对其中一些纠纷类型进行自动化的解决方案引导，极大的缓解了人工运营成本。通过引入智能AI算法进行大脑模拟，在投诉过程中实现机器人读取、分析、判断、输出多轮交互，提高了交易纠纷的处理效率，保障了用户的投诉体验。

本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参考方法实施例的部分说明即可。

基于上述所述的交易纠纷数据处理方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种用于交易纠纷数据处理的装置。所述系统可以包括使用了本说明书实施例所述方法的装置(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参考前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

具体地，图5是本说明书提供的交易纠纷数据处理装置一个实施例的模块结构示意图，该装置可以应用在交易平台中，如图5所示，本说明书中提供的交易纠纷数据处理装置可以包括：

请求接收模块51，用于接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息；

用户分层模块52，用于根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型；

交易分层模块53，用于根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型；

投诉入口确定模块54，用于基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

本说明书实施例提供的交易纠纷数据处理装置，通过对投诉用户进行分析，确定出投诉用户类型，再对投诉信息进行分析，确定出投诉交易类型，实现对投诉用户的分类和交易信息的分类。再结合确定出的投诉用户类型以及投诉交易类型，为用户推荐出适合的纠纷投诉入口，实现了投诉入口的自动化推荐。并且用户通过推荐的纠纷投诉入口可以准确的获得对应的纠纷解决流程，快速得到解决用户的问题，不需要用户填写过多的内容，避免了因提供的解决方案不合适，用户反复提交交易纠纷投诉内容，不断切换解决方案，本说明书实施例推荐的纠纷投诉入口可以一次获得准确的解决方案，提高了交易纠纷的处理效率。并且实现了交易纠纷投诉入口的个性化推荐，实现了交易纠纷投诉的多人多面，简化了纠纷投诉的流程。

本说明书一些实施例中，所述装置还包括纠纷处理模块，用于：

在确定出所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口后，接收所述交易纠纷处理请求对应的投诉用户通过所述纠纷投诉入口提交的投诉信息；

对所述投诉信息进行要素提取，获得投诉要素；

根据所述投诉要素确定出所述投诉用户的投诉意图；

基于所述投诉意图，确定出所述交易纠纷处理请求对应的调解流程。

本说明书实施例提供的交易纠纷数据处理装置，通过对投诉用户通过纠纷投诉入口提交的投诉信息进行要素提取，再基于提取到的投诉要素确定出，基于投诉要素确定出用户的投诉意图，进而准确的确定出用户所需要解决的问题，为用户提供准确的调解流程，实现了交易纠纷调解流程的自动化准确匹配。

需要说明的，上述所述的装置根据对应方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照上述对应的方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书实施例还提供一种交易纠纷数据处理设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例的交易纠纷数据处理方法，如：

接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息；

根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型；

根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型；

基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

需要说明的，上述所述的设备根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书提供的交易纠纷数据处理装置，也可以应用在多种数据分析处理系统中。所述系统或服务器或终端或设备可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例系统或服务器或终端或设备的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述核对差异数据的检测系统可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。

本说明书实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图6是本说明书一个实施例中交易纠纷数据处理服务器的硬件结构框图，该计算机终端可以是上述实施例中的交易纠纷数据处理服务器或交易纠纷数据处理装置。如图6所示服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的非易失性存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本领域普通技术人员可以理解，图6所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图6所示不同的配置。

非易失性存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的交易纠纷数据处理方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在非易失性存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及资源数据更新。非易失性存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，非易失性存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局与网、移动通信网及其组合。

传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果，如：

接收交易纠纷处理请求，所述交易纠纷处理请求中包括：投诉用户信息、交易信息；

根据所述投诉用户信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉用户类型；

根据所述交易信息，确定所述交易纠纷处理请求的投诉交易类型；

基于所述投诉用户类型和所述投诉交易类型，确定所述交易纠纷处理请求对应的纠纷投诉入口。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

本说明书实施例提供的上述交易纠纷数据处理方法或装置可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在PC端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、iOS系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。

需要说明的是说明书上述所述的装置、计算机存储介质、系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例并不局限于必须是符合行业通信标准、标准计算机资源数据更新和数据存储规则或本说明书一个或多个实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书实施例的可选实施方案范围之内。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式资源数据更新环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程资源数据更新设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程资源数据更新设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程资源数据更新设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程资源数据更新设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参考即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参考方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。