CN107516255B - 资源分配异常状况的处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种资源分配异常状况的处理方法及装置，该方法可以包括：当在先交互事件的交互双方之间存在资源分配异常状况时，获取所述在先交互事件在预设维度的指标参数；根据所述指标参数，预估预设处理方介入处理所述资源分配异常状况的概率；根据得到的预估需求程度，配置所述预设处理方的介入流程。通过本申请的技术方案，可以动态配置预设处理方对异常状况的介入，有助于资源的合理利用。

Description

资源分配异常状况的处理方法及装置

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种资源分配异常状况的处理方法及装置。

背景技术

通讯双方在执行通讯数据的交互过程中，可能由于一些原因而导致其出现异常状况。在一些情况下，可以通过通讯双方之间的协商处理，自动修复该异常状况，并恢复正常通讯。但是，在另一些情况下，通讯双方可能无法顺利完成协商，导致需要第三方对该异常状况进行介入处理。

在相关技术中，第三方对于通讯双方的异常状况的介入时间点是固定时间，比如从异常状况发生起的2天后，如果该异常状况仍然未解决，则由第三方介入处理该异常状况。

但是，对于一些情况下，若异常状况必然需要第三方的介入处理，如果仍然按照预先设置的介入时间点进行介入，将导致该异常状况的持续时长过长，无法对通讯资源进行合理利用。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种资源分配异常状况的处理方法及装置，可以动态配置预设处理方对异常状况的介入，有助于资源的合理利用。

为实现上述目的，本申请提供技术方案如下：

根据本申请的第一方面，提出了一种资源分配异常状况的处理方法，包括：

监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况；

根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度；

根据得到的预估需求程度，配置所述预设处理方的介入流程。

根据本申请的第二方面，提出了一种资源分配异常状况的处理装置，包括：

监听单元，监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况；

预估单元，根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度；

配置单元，根据得到的预估需求程度，配置所述预设处理方的介入流程。

根据本申请的第三方面，提出了一种交易纠纷的处理方法，包括：

监听到针对在先交易事件的纠纷事件；

根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度；

根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入流程。

根据本申请的第四方面，提出了一种交易纠纷的处理装置，包括：

监听单元，监听到针对在先交易事件的纠纷事件；

预估单元，根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度；

配置单元，根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入流程。

由以上技术方案可见，本申请通过获取在先交互事件在预设维度的指标参数，可以准确需要预设处理方介入处理的概率，即预估交互双方对于资源分配异常状况的成功处理概率，从而动态配置预设处理方对该资源分配异常状况的介入流程，使其更加符合交互双方的实际调解需求。

附图说明

图1A是本申请一示例性实施例提供的一种资源分配异常状况的处理方法的流程图。

图1B是本申请一示例性实施例提供的一种交易纠纷的处理方法的流程图。

图2是本申请一示例性实施例提供的另一种资源分配异常状况的处理方法的流程图。

图3是本申请一示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

图4是本申请一示例性实施例提供的一种资源分配异常状况的处理装置的框图。

图5是本申请一示例性实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。

图6是本申请一示例性实施例提供的一种交易纠纷的处理装置的框图。

具体实施方式

在相关技术中，通讯双方之间出现的异常状况可能被自动修复，也可能需要由第三方介入处理。但是，相关技术中的第三方介入处理的时间点是固定的，无法根据实际情况进行动态变化，造成通讯双方之间的通讯资源无法被合理利用。

为了更容易理解，下面结合交互平台的资源分配异常状况，具体描述上述的通讯双方之间的异常状况的处理过程。在相关技术中，交互平台为用户提供了实现交互的功能和机会。第一交互方可以将交互对象的描述信息等展示于该交互平台，而第二交互方查看后可以提出针对该交互对象的交互请求，从而通过创建的交互事件，使得第二交互方获得该交互对象、第一交互方获得第二交互方提供的交互资源。那么，第一交互方、第二交互方相当于上述的通讯双方，而针对该交互事件发生的资源分配异常状况，则相当于上述通讯双方在执行通讯数据的交互过程中的异常状况。

其中，交互平台不仅提供了便捷的交互功能，而且针对已发生的在先交互事件，交互双方存在一定的“反悔期”，比如在确认在先交互事件完成后的15天内，提供交易资源的第二交互方如果对于得到的交互对象不满意，比如认为实际情况与第一交互方在交互平台上提供的描述信息不一致，那么第二交互方可以向该第一交互方提出资源退回请求，以要求其退回全部或部分交互资源。第一交互方与第二交互方可以在该反悔期内进行协商。如果协商一致，则纠纷得到解决，相当于上述通讯双方之间的异常状况的自动修复；但是，可能由于第一交互方或第二交互方的需求不符合客观情况，导致双方无法协商一致，则可以由该交互平台提供的作为“第三方”的预设处理方介入处理，以尽可能客观地解决纠纷。

下面以“网络交互平台”形式的交互平台为例：第一交互方可以为卖家、第二交互方可以为买家，交互对象可以为卖家在网络交互平台上提供的商品、交互资源可以为买家为交互该商品而提供的资金。那么，买家通过向卖家提供一定数额的资金后，可以交互得到相应的商品；但是，买家如果认为商品存在诸如质量缺陷等，可以向卖家提出退款请求，要求卖家全额或部分退回资金。在此后的5天的时间内，买家与卖家之间可以就是否退款、退款数额等进行协商；在5天内如果仍未协商一致，可以向网络交互平台的客服人员发起投诉，从而由该客服人员针对买家、卖家的实际情况，客观地解决纠纷。

但是，如果卖家多次被发起投诉，或者当前商品本身已经被多次投诉，那么在买家提出退款请求后，具有很大可能需要进一步提起投诉，但买家必须要等待5天之后才能够发起投诉，长时间的等待可能时买家付出极大的精力和耐心，很可能忘记投诉或放弃投诉。或者，买家可能向卖家恶意退款，并且可以反复多次发起退款请求，导致卖家必须时刻关注买家发起的恶意退款，否则可能导致5天超时后自动退款，尤其是当买家曾经在多次投诉中被发现存在恶意退款的情况下，卖家存在很大可能需要进一步提出投诉，但卖家同样必须要等待5天之后才能够发起投诉，导致卖家同样需要付出极大的精力和耐心。

因此，本申请通过改进资源分配异常状况的处理方案，以解决相关技术中的上述问题。为对本申请进行进一步说明，提供下列实施例：

图1A是本申请一示例性实施例提供的一种资源分配异常状况的处理方法的流程图，如图1A所示，该方法应用于服务器中，该服务器用于承载本申请中的交互平台；该方法可以包括以下步骤：

步骤102A，监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况。

在本实施例中，在先交互事件是指交互双方已经完成交互的事件，其中第一交互方在该事件中提供了交互对象、第二交互方在该事件中提供了交互资源，并使该交互对象与该交互资源之间进行交互操作。

步骤104A，根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度。

在本实施例中，在先交互事件存在若干维度，每个维度存在若干指标参数，那么任意预设维度下的任意指标参数，只要能够用于预估预设处理方对当前资源分配异常状况的介入处理概率，均能够被应用于此。

在一实施方式中，当所述预设维度与所述在先交互事件的第一交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第一交互方的第一属性特征，其中所述第一交互方在所述在先交互事件中提供交互对象；所述第一交互方在参与的历史交互事件中的第一行为特征。

在另一实施方式中，当所述预设维度与所述在先交互事件的第二交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第二交互方的第二属性特征，其中所述第二交互方在所述在先交互事件中提供交互资源；所述第二交互方在参与的历史交互事件中的第二行为特征。

在又一实施方式中，当所述预设维度与所述交互资源相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互对象的对象属性特征。

在又一实施方式中，当所述预设维度与所述交互对象相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互资源的资源属性特征。

在本实施例中，可以根据预定义的异常处理模型中对应于所述指标参数的分值计算规则，计算所述指标参数对应的单项分值；然后根据每一指标参数对应的单项分值，以及所述异常处理模型中相应的预配置权重，计算所述在先交互事件对应的总分值，以进一步得到所述预估需求程度。

其中，异常处理模型可以通过对交互平台积累或沉淀下的历史交互数据进行统计分析得到。

步骤106A，根据得到的预估需求程度，配置所述预设处理方的介入流程。

在一实施例中，可以根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述资源分配异常状况对应的请求开放时间段；其中，针对所述资源分配异常状况的介入请求在所述请求开放时间段内被发送至所述预设处理方，以使所述预设处理方介入对所述资源分配异常状况的处理操作。

例如，可以根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述请求开放时间段的起始时刻和持续时长中至少之一；其中，所述起始时刻与当前时刻之间的间隔时长负相关于所述预设程度范围的数值，所述持续时长正相关于所述预设程度范围的数值。

在另一实施例中，当所述预估需求程度达到预定义的介入程度时，可以向所述预设处理方发起针对所述资源分配异常状况的介入请求。

由以上技术方案可见，本申请通过获取在先交互事件在预设维度的指标参数，可以准确需要预设处理方介入处理的概率，即预估交互双方对于资源分配异常状况的成功处理概率，从而动态配置预设处理方对该资源分配异常状况的介入流程，使其更加符合交互双方的实际调解需求，避免交互双方不必要的长时间等待。

图1A所示的实施例可以应用于多种场景。举例而言，当应用于网络交易平台下的纠纷处理时，对应于图1B所示的本申请一示例性实施例提供的一种交易纠纷的处理方法的流程图；如图1B所示，该方法应用于服务器中，该服务器用于承载网络交易平台；该方法可以包括以下步骤：

步骤102B，监听到针对在先交易事件的纠纷事件。

步骤104B，根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度。

步骤106B，根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入流程。

在本实施例中，当该在先交易事件的卖家或买家涉及到多起客服人员的介入处理时，即卖家为恶意卖家或者买家为恶意买家，表明该纠纷事件极有可能仍然需要客服人员的介入处理，即该纠纷事件对于客服人员的介入处理具有较高的需求程度，那么可以配置客服人员尽早介入该纠纷事件。

当该在先交易事件的卖家、买家均信用良好，表明该纠纷事件很可能在买家、卖家之间自行协商解决，即该纠纷事件对于客服人员的介入处理具有较低的需求程度，那么无需令客服人员尽早介入该纠纷事件。

为了便于理解，下面结合网络交互平台下的纠纷处理过程，对本申请的技术方案进行详细说明。图2是本申请一示例性实施例提供的另一种资源分配异常状况的处理方法的流程图，如图2所示，该方法应用于服务器中，该服务器用于承载该网络交互平台；该方法可以包括以下步骤：

步骤202，检测到退款请求。

在本实施例中，针对在先交互事件，当买家对交互的商品存在诸如质量、数量、交互耗时等任意方面的不满时，均可以针对卖家发起退款请求，使卖家退回全部或部分数额的交互资金，对买家进行补偿。针对接收到的退款请求，卖家可以直接接受并退款，也可以拒绝退款，还可以与买家针对退款数额进行协商，总之意味着买家与卖家之间针对退款请求产生了纠纷。

那么，由于资金相当于其他交互平台中的交互资源，因而该退款请求相当于其他交互平台中的资源分配异常状况的描述信息，则买卖双方之间针对该退款请求产生的纠纷，相当于图1A所示实施例中的资源分配异常状况。

步骤204，根据预定义的异常处理模型，获取预设维度的指标参数。

在本实施例中，服务器可以通过预先对累积或沉淀下来的历史交互数据进行统计分析，形成针对交互事件的异常处理模型。该异常处理模型中预定义了在先交互事件在预设维度的指标参数，比如该指标参数可以如下表1所示：

指标参数	权重
		买家等级	0.2
买家纠纷发起率	20
		买家交易笔数	-5
买家投诉发起笔数	3
		卖家等级	0.5
卖家服务能力	-1.5
		是否新卖家	0.2
卖家被投诉笔数	10
		资金数值	2
是否需要退货	5
		退款原因大类	6
商品投诉量	7
		被卖家拒绝退款次数	6

表1

表1所示的诸多指标参数，分别属于在先交互事件的多个预设维度，例如：

1)与在先交互事件的第一交互方相关的预设维度，即与在先交互事件的卖家相关的维度；相应地，该预设维度下的指标参数可以包括：第一交互方的第一属性特征，即卖家的第一属性特征，比如“卖家等级”、“卖家服务能力”、“是否新卖家”等；第一交互方在参与的历史交互事件中的第一行为特征，即卖家在历史交互事件中的第一行为特征，比如“卖家被投诉笔数”等。

这些指标参数均在一定程度上(对应于权重值)能够影响到资源分配异常状况的处理方式，比如在交互双方之间解决该资源分配异常状况，或者需要预设处理方进行介入处理。例如：

当卖家等级越高时，表明该卖家的纠纷处理经验可能越丰富、信誉可能更高，从而更加能够处理好资源分配异常状况，使预设处理方进行介入处理的概率就越低；而当卖家等级越低时，使预设处理方进行介入处理的概率就越高。

当卖家服务能力越高时，表明该卖家可能越能够处理好处理，使预设处理方进行介入处理的概率就越低；而当卖家服务能力越低时，使预设处理方进行介入处理的概率就越高。

当卖家为新卖家时，比如举例卖家的店铺开业的时间较短、售出的商品数量较少等，表明该卖家的纠纷处理经验可能不足，可能无法处理好资源分配异常状况，使预设处理方进行介入处理的概率就更高；而当卖家不是新卖家时，使预设处理方进行介入处理的概率就更低。

当卖家被投诉笔数越多时，表明该卖家可能由于自身原因，比如商品质量不佳且售后态度较差，导致无法处理好资源分配异常状况，使预设处理方进行介入处理的概率就更高；而当卖家被投诉笔数越少时，使预设处理方进行介入处理的概率就越低。

2)与在先交互事件的第二交互方相关的预设维度，即与在先交互事件的买家相关的维度；相应地，该预设维度下的指标参数可以包括：第二交互方的第二属性特征，即卖家的第二属性特征，比如“买家等级”等；第二交互方在参与的历史交互事件中的第二行为特征，即买家在历史交互事件中的第二行为特征，比如“买家纠纷发起率”、“买家交易笔数”、“买家投诉发起笔数”等。例如：

当买家等级、买家交易笔数越高时，表明该买家的信誉可能越好，从而存在马甲账号、恶意因素的可能性越低，使预设处理方进行介入处理的概率就越低；而当买家等级越低时，使预设处理方进行介入处理的概率就越高。

当买家纠纷发起率越高、买家投诉发起笔数越多时，表明该买家存在恶意因素的可能性越高，使预设处理方进行介入处理的概率就越高；而当买家纠纷发起率越低、买家投诉发起笔数越少时，使预设处理方进行介入处理的概率就越低。

3)与在先交互事件的交互资源相关的预设维度，即与交互资金相关的预设维度；相应地，该预设维度下的指标参数可以包括：交互资源的资源属性特征，比如“资金数值”等。

其中，当“资金数值”越大时，交互双方处于规避风险的原因，更加可能倾向于自身利益、忽视对方利益，从而使预设处理方进行介入处理的概率就越高；而当“资金数值”越小时，使预设处理方进行介入处理的概率就越低。

4)与在先交互事件的交互对象相关的预设维度，即与商品相关的预设维度；相应地，该预设维度下的指标参数可以包括：交互对象的对象属性特征，比如“是否需要退货”、“退款原因大类”、“商品投诉量”、“被卖家拒绝退款次数”等。

“是否需要退货”是指买家在发起退货请求时，选择“退货及退款”或是“退款但不退货”的类型；当选择“退货及退款”时，买家更可能由于商品确实存在问题，因而选择发起退款，从而使预设处理方进行介入处理的概率就越低；当选择“退款但不退货”时，买家更可能存在恶意因素，使预设处理方进行介入处理的概率就越高。

“退款原因大类”是指买家在发起退货请求时，选择的退款原因，比如“商品质量缺陷”、“商品发货慢”、“商品数量不足”等。买家在选择每种原因时，都可能存在相应的实际因素，以及可能存在的恶意因素，因而可以根据用户选择的退款原因，确定使预设处理方进行介入处理的概率高低。

“商品投诉量”是指该在先交互事件的交互商品，在历史交互数据中存在投诉状况的次数。当商品的投诉量越高时，说明该商品更可能确实存在一定问题，或者该商品的卖家可能存在一定问题，使预设处理方进行介入处理的概率就越高；当商品的投诉量越低时，使预设处理方进行介入处理的概率就越低。

“被卖家拒绝退款次数”是指该在先交互事件的交互商品，在本次交互处理纠纷中，被卖家累计拒绝退款的次数。当卖家累计拒绝退款的次数越多时，表明该卖家的售后处理能力可能越弱，使预设处理方进行介入处理的概率就越高；当卖家累计拒绝退款的次数越少时，使预设处理方进行介入处理的概率就越低。

步骤206A，计算指标参数的单项分值。

步骤206B，确定指标参数的预配置权重。

步骤208，计算总分值。

在本实施例中，异常处理模型还预定义了每项指标参数的分值计算规则和预配置权重，因而根据预定义的异常处理模型中对应于指标参数的分值计算规则，可以计算指标参数对应的单项分值，然后根据每一指标参数对应的单项分值和相应的预配置权重，可以计算在先交互事件对应的总分值，以进一步得到预估需求程度。

以“买家交易笔数”为例，表2示出了交易笔数中的“投诉”与“未投诉”维持各个数值关系时，相应的单项分值，比如当“投诉”数量为3247、“未投诉”数量为914321时，相应的单项分值为10分；当“投诉”数量为4424、“未投诉”数量为1377时，相应的单项分值为60分等。

表2

再以“被卖家拒绝退款次数”为例，表3示出了交易笔数中的“被拒绝次数”对应的单项分值，比如当“被拒绝次数”为2时，相应的单项分值为20分；当“被拒绝次数”为4时，相应的单项分值为100分等。

分值	被拒绝次数
		0	0
20	1
		50	2
70	3
		100	4

表3

然后，基于分别确定出的各个指标参数对应的单项分值，以及对应的预配置权重，计算出总分值为所有指标参数对应的单项分值的加权和。

步骤210A，向客服人员发起投诉。

在本实施例中，基于上述表1-3所示的实施例，当总分值越大时，表明预设处理方介入处理资源分配异常状况的预估需求程度越大；当然，在其他实施例中，也可以采用总分值与预估需求程度呈负相关的形式，本申请并不对此进行限制。

那么，当预估需求程度达到预定义的介入程度时，即总分值达到预定义的介入分值时，表明交互双方具有极大概率无法妥善解决纠纷、需要由预设处理方介入处理，因而无需交互双方操作，服务器可以自动向预设处理方发起针对该资源分配异常状况的介入请求，使得预设处理方尽早介入交互该资源分配异常状况中，避免交互双方的长时间等待、减少交互双方之间的低效沟通。

步骤210B，2天后开启投诉入口。

步骤210C，5天后开启投诉入口。

在本实施例中，仍然需要交互双方手动触发向预设处理方的介入请求，但可以根据预估需求程度落入的预设程度范围，即总分值落入的预设分值范围，调整资源分配异常状况对应的请求开放时间段；其中，针对资源分配异常状况的介入请求在该请求开放时间段内被发送至预设处理方，以使预设处理方介入对该资源分配异常状况的处理操作。

在该实施例中，可以针对总分值的不同情况，即预估需求程度的不同情况，动态配置请求开放时间段，使得对于预估需求程度较高、可能无法妥善处理纠纷的交互双方，能够降低发起介入请求的门槛、使交互双方可以更加方便地向预设处理方发起介入请求；以及，使得对于预估需求程度较低、更加可能妥善处理纠纷的交互双方，能够为其提供足够的协商时间，而避免通过降低发起介入请求的门槛，导致激起用户发起介入请求的想法。

在本实施例中，可以从多个角度对请求开放时间段进行调整，下面进行举例说明：

1)根据预估需求程度落入的预设程度范围，调整请求开放时间段的起始时刻，其中起始时刻与当前时刻之间的间隔时长负相关于预设程度范围的数值。换言之，当预估需求程度越高时，可以越早开启该请求开放时间段，使得交互双方能够尽早向预设处理方发起介入请求。比如在图2所示的实施例中，设置了两个预设程度范围，那么当预估需求程度落入较大预设程度范围时，可以将间隔时长配置为2天，当预估需求程度落入较小预设程度范围时，可以将间隔时长配置为5天。

2)根据预估需求程度落入的预设程度范围，调整请求开放时间段的持续时长，其中持续时长正相关于预设程度范围的数值。换言之，当预估需求程度越高时，该请求开放时间段的持续时长可以越大；实际上，请求开放时间段存在关闭时刻，因而通过增大该持续时长，使得交互双方能够存在更多的机会来发起介入请求。

当然，本申请还可以从其他更多角度对请求开放时间段进行调整，本申请并不对此进行限制；其中，同一次可以调整多个角度中的一个或多个，可以根据实际情况进行配置，比如预估需求程度越高时，调整的角度可以越多。

在本实施例中，步骤210A中采用的“介入程度”与步骤210B-210C中采用的“预设程度范围”可以采用同一数值体系，比如预先配置了两个预设分值范围(对应于预设程度范围)分别为“0-50”和“50-90”，那么介入分值(对应于介入程度)可以为“90”，即：总分值处于0～50的情况下，采用步骤210C处理；总分值处理50～90的情况下，采用步骤210B处理；总分值大于90的情况下，采用步骤210A处理。

此外，在本申请的上述任一实施例中，还可以根据预定义的纠纷处理规则，向在先交互事件的交互方发送提醒消息，以实现预警提醒功能。例如，该提醒消息可以包括以下至少之一：

1)消息接收方所需执行的应对操作，以应对预设处理方的介入处理。

比如提醒消息可以用于提醒消息接收方收集相关证据。例如，当消息接收方为卖家时，假定买家由于“假冒商品”提出退款时，提醒消息可以提醒卖家准备相关商品的品牌授权证书、商品检验合格证书等，假定买家由于“未及时发货”提出退款时，提醒消息可以为提醒卖家准备相关商品的物流单据或物流公司提供的物流信息等。

例如，当消息接收方为买家时，假定买家由于“假冒商品”提出退款时，提醒消息可以提醒买家提供相关证据，假定买家由于“未及时发货”提出退款时，提醒消息可以提醒买家提供物流单据等。

2)消息接收方的预估判责状况，该预估判责状况是根据在先交互事件的预设维度的指标参数进行预判得到。根据在先交互事件的指标参数，可以得到预估判责状况，比如买家存在较高的纠纷发起率时，表明买家可能存在恶意因素，则预估判责状况可能偏向于卖家；或者，比如卖家存在较高的被投诉笔数时，表明卖家可能存在商品或售后问题，则预估判责状况可能偏向于买家。

3)消息接收方的责任风险，该消息接收方为预估判责状况中的预估担责方。例如，当买家可能存在恶意因素时，该买家如果被认定为预估担责方，那么可以告知其责任风险，比如恶意投诉可能会降低信用度等；再例如，当卖家可能存在商品或售后问题时，该卖家如果被认定为预估担责方，那么可以告知其责任风险，比如虚假发货将导致扣除12分等。

通过对交互双方的预警提醒，一方面可以使其做好应对投诉处理的工作，有助于提升投诉处理的效率；另一方面可以通过对其责任风险的提前告知，使得部分交互方主动放弃投诉处理，有助于促成交互双方对于资源分配异常状况的自行处理，从而降低投诉率、确保客服资源(如预设处理方)被有效利用。

图3示出了根据本申请的一示例性实施例的电子设备的示意结构图。请参考图3，在硬件层面，该电子设备包括处理器302、内部总线304、网络接口306、内存308以及非易失性存储器310，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器302从非易失性存储器310中读取对应的计算机程序到内存302中然后运行，在逻辑层面上形成资源分配异常状况的处理装置。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

请参考图4，在软件实施方式中，该资源分配异常状况的处理装置可以包括监听单元41、预估单元42和配置单元43。其中：

监听单元41，监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况；

预估单元42，根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度；

配置单元43，根据得到的预估需求程度，配置所述预设处理方的介入流程。

可选的，所述配置单元43具体用于：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述资源分配异常状况对应的请求开放时间段；

其中，针对所述资源分配异常状况的介入请求在所述请求开放时间段内被发送至所述预设处理方，以使所述预设处理方介入对所述资源分配异常状况的处理操作。

可选的，所述配置单元43具体用于：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述请求开放时间段的起始时刻和持续时长中至少之一；

其中，所述起始时刻与当前时刻之间的间隔时长负相关于所述预设程度范围的数值，所述持续时长正相关于所述预设程度范围的数值。

可选的，所述配置单元43具体用于：

当所述预估需求程度达到预定义的介入程度时，向所述预设处理方发起针对所述资源分配异常状况的介入请求。

可选的，所述预估单元42具体用于：

根据预定义的异常处理模型中对应于所述指标参数的分值计算规则，计算所述指标参数对应的单项分值；

根据每一指标参数对应的单项分值，以及所述异常处理模型中相应的预配置权重，计算所述在先交互事件对应的总分值，以进一步得到所述预估需求程度。

可选的，所述异常处理模型是通过对历史交互数据进行统计分析得到。

可选的，

当所述预设维度与所述在先交互事件的第一交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第一交互方的第一属性特征，其中所述第一交互方在所述在先交互事件中提供交互对象；所述第一交互方在参与的历史交互事件中的第一行为特征；

当所述预设维度与所述在先交互事件的第二交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第二交互方的第二属性特征，其中所述第二交互方在所述在先交互事件中提供交互资源；所述第二交互方在参与的历史交互事件中的第二行为特征；

当所述预设维度与所述交互对象相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互对象的对象属性特征；

当所述预设维度与所述交互资源相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互资源的资源属性特征。

可选的，还包括：

发送单元44，根据预定义的纠纷处理规则，向所述在先交互事件的交互方发送提醒消息，所述提醒消息包括以下至少之一：

消息接收方所需执行的应对操作，以应对所述预设处理方的介入处理；

消息接收方的预估判责状况，所述预估判责状况是根据所述指标参数进行预判得到；

消息接收方的责任风险，所述消息接收方为所述预估判责状况中的预估担责方。

图5示出了根据本申请的一示例性实施例的电子设备的示意结构图。请参考图5，在硬件层面，该电子设备包括处理器502、内部总线504、网络接口506、内存508以及非易失性存储器510，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器502从非易失性存储器510中读取对应的计算机程序到内存502中然后运行，在逻辑层面上形成交易纠纷的处理装置。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

请参考图6，在软件实施方式中，该交易纠纷的处理装置可以包括监听单元61、预估单元62和配置单元63。其中：

监听单元61，监听到针对在先交易事件的纠纷事件；

预估单元62，根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度；

配置单元63，根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入流程。

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。

还需要说明的是，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、商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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (18)

1.一种资源分配异常状况的处理方法，其特征在于，包括：

监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况，所述在先交互事件为交互双方已经完成交互的事件；

根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估参与所述在先交互事件的交互双方对所述资源分配异常状况的成功处理概率；其中，所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度与所述成功处理概率呈负相关；

根据得到的预估需求程度，配置向所述预设处理方发送针对所述资源分配异常状况的介入请求的时间点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的预估需求程度，配置向所述预设处理方发送针对所述资源分配异常状况的介入请求的时间点，包括：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述资源分配异常状况对应的请求开放时间段；

其中，针对所述资源分配异常状况的介入请求在所述请求开放时间段内被发送至所述预设处理方，以使所述预设处理方介入对所述资源分配异常状况的处理操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述资源分配异常状况对应的请求开放时间段，包括：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述请求开放时间段的起始时刻和持续时长中至少之一；

其中，所述起始时刻与当前时刻之间的间隔时长负相关于所述预设程度范围的数值，所述持续时长正相关于所述预设程度范围的数值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的预估需求程度，配置向所述预设处理方发送针对所述资源分配异常状况的介入请求的时间点，包括：

当所述预估需求程度达到预定义的介入程度时，向所述预设处理方发起针对所述资源分配异常状况的介入请求。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估参与所述在先交互事件的交互双方对所述资源分配异常状况的成功处理概率，包括：

根据预定义的异常处理模型中对应于所述指标参数的分值计算规则，计算所述指标参数对应的单项分值；

根据每一指标参数对应的单项分值，以及所述异常处理模型中相应的预配置权重，计算所述在先交互事件对应的总分值，以进一步得到所述预估需求程度，并基于所述预估需求程度得到所述成功处理概率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述异常处理模型是通过对历史交互数据进行统计分析得到。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当所述预设维度与所述在先交互事件的第一交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第一交互方的第一属性特征，其中所述第一交互方在所述在先交互事件中提供交互对象；所述第一交互方在参与的历史交互事件中的第一行为特征；

当所述预设维度与所述在先交互事件的第二交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第二交互方的第二属性特征，其中所述第二交互方在所述在先交互事件中提供交互资源；所述第二交互方在参与的历史交互事件中的第二行为特征；

当所述预设维度与所述交互对象相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互对象的对象属性特征；

当所述预设维度与所述交互资源相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互资源的资源属性特征。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预定义的纠纷处理规则，向所述在先交互事件的交互方发送提醒消息，所述提醒消息包括以下至少之一：

消息接收方所需执行的应对操作，以应对所述预设处理方的介入处理；

消息接收方的预估判责状况，所述预估判责状况是根据所述指标参数进行预判得到；

消息接收方的责任风险，所述消息接收方为所述预估判责状况中的预估担责方。

9.一种资源分配异常状况的处理装置，其特征在于，包括：

监听单元，监听到针对在先交互事件的资源分配异常状况，所述在先交互事件为交互双方已经完成交互的事件；

预估单元，根据所述在先交互事件在预设维度的指标参数，预估参与所述在先交互事件的交互双方对所述资源分配异常状况的成功处理概率；其中，所述资源分配异常状况对预设处理方介入处理的需求程度与所述成功处理概率呈负相关；

配置单元，根据得到的预估需求程度，配置向所述预设处理方发送针对所述资源分配异常状况的介入请求的时间点。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述配置单元具体用于：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述资源分配异常状况对应的请求开放时间段；

其中，针对所述资源分配异常状况的介入请求在所述请求开放时间段内被发送至所述预设处理方，以使所述预设处理方介入对所述资源分配异常状况的处理操作。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述配置单元具体用于：

根据所述预估需求程度落入的预设程度范围，调整所述请求开放时间段的起始时刻和持续时长中至少之一；

其中，所述起始时刻与当前时刻之间的间隔时长负相关于所述预设程度范围的数值，所述持续时长正相关于所述预设程度范围的数值。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述配置单元具体用于：

当所述预估需求程度达到预定义的介入程度时，向所述预设处理方发起针对所述资源分配异常状况的介入请求。

13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预估单元具体用于：

根据预定义的异常处理模型中对应于所述指标参数的分值计算规则，计算所述指标参数对应的单项分值；

根据每一指标参数对应的单项分值，以及所述异常处理模型中相应的预配置权重，计算所述在先交互事件对应的总分值，以进一步得到所述预估需求程度，并基于所述预估需求程度得到所述成功处理概率。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述异常处理模型是通过对历史交互数据进行统计分析得到。

15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，

当所述预设维度与所述在先交互事件的第一交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第一交互方的第一属性特征，其中所述第一交互方在所述在先交互事件中提供交互对象；所述第一交互方在参与的历史交互事件中的第一行为特征；

当所述预设维度与所述在先交互事件的第二交互方相关时，所述预设维度的指标参数包括以下至少之一：所述第二交互方的第二属性特征，其中所述第二交互方在所述在先交互事件中提供交互资源；所述第二交互方在参与的历史交互事件中的第二行为特征；

当所述预设维度与所述交互对象相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互对象的对象属性特征；

当所述预设维度与所述交互资源相关时，所述预设维度的指标参数包括：所述交互资源的资源属性特征。

16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

发送单元，根据预定义的纠纷处理规则，向所述在先交互事件的交互方发送提醒消息，所述提醒消息包括以下至少之一：

消息接收方所需执行的应对操作，以应对所述预设处理方的介入处理；

消息接收方的预估判责状况，所述预估判责状况是根据所述指标参数进行预判得到；

消息接收方的责任风险，所述消息接收方为所述预估判责状况中的预估担责方。

17.一种交易纠纷的处理方法，其特征在于，包括：

监听到针对在先交易事件的纠纷事件，所述在先交易事件为交互双方已经完成交互的事件；

根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估参与所述在先交易事件的交互双方对所述纠纷事件的成功处理概率；其中，所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度与所述成功处理概率呈负相关；

根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入时间点。

18.一种交易纠纷的处理装置，其特征在于，包括：

监听单元，监听到针对在先交易事件的纠纷事件，所述在先交易事件为交互双方已经完成交互的事件；

预估单元，根据所述在先交易事件在预设维度的指标参数，预估参与所述在先交易事件的交互双方对所述纠纷事件的成功处理概率；其中，所述纠纷事件对客服人员介入处理的需求程度与所述成功处理概率呈负相关；

配置单元，根据得到的预估需求程度，配置所述客服人员对所述纠纷事件的介入时间点。

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