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酒店訂單的監(jiān)控方法、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品與流程

文檔序號:42326978發(fā)布日期:2025-07-01 19:46閱讀:15來源:國知局

本公開涉及數(shù)據(jù)處理,特別涉及一種酒店訂單的監(jiān)控方法、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。


背景技術:

1、由于商旅客戶的消費由公司承擔,員工僅須在預訂流程上滿足公司商旅標準,往往并不在意個人行為是否會給公司帶來額外的浪費或損失,一個典型的場景就是員工和酒店勾結(jié),通過商旅預訂來套取公司差旅費用,從而給公司帶來隱藏損失。隨著企業(yè)差旅支出的逐年遞增,企業(yè)對差旅合規(guī)性的重視程度越來越高,使用技術手段捕捉并處理員工與酒店異常套現(xiàn)行為勢在必行。

2、商旅平臺及其他差旅平臺的管控系統(tǒng)中,并無完善的員工酒店套現(xiàn)合規(guī)系統(tǒng),存在員工酒店套現(xiàn)行為的識別準確率低、覆蓋率低,企業(yè)負責人定位和處理風險訂單的效率低的缺陷。


技術實現(xiàn)思路

1、本公開要解決的技術問題是為了克服現(xiàn)有技術中的商旅平臺及其他差旅平臺針對員工酒店套現(xiàn)行為的識別,存在準確率低、覆蓋率低的缺陷,提供一種酒店訂單的監(jiān)控方法、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

2、本公開是通過下述技術方案來解決上述技術問題:

3、本公開第一方面提供了一種酒店訂單的監(jiān)控方法,所述監(jiān)控方法包括:

4、獲取用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù);

5、基于所述用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值;

6、基于所述酒店訂單風險值獲取與酒店訂單對應的房型屏蔽分值;

7、響應于所述房型屏蔽分值大于等于預設屏蔽分值,確定目標用戶已預訂的酒店訂單存在異常;

8、對所述目標用戶屏蔽與酒店訂單對應的房型。

9、優(yōu)選地,所述監(jiān)控方法還包括:

10、基于所述用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)獲取差旅用戶預訂行為類、差旅用戶瀏覽行為類、ota用戶預訂行為類、ota用戶瀏覽行為類、酒店調(diào)價行為類;

11、所述基于所述用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值的步驟包括:

12、基于差旅用戶預訂行為類、差旅用戶瀏覽行為類、ota用戶預訂行為類、ota用戶瀏覽行為類、酒店調(diào)價行為類獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值。

13、優(yōu)選地,所述基于所述酒店訂單風險值獲取與酒店訂單對應的房型屏蔽分值的步驟包括:

14、根據(jù)預設條件獲取酒店訂單粒度風險值;

15、基于所述酒店訂單粒度風險值獲取每筆酒店訂單下單時的用戶粒度、用戶與酒店粒度、用戶與酒店以及房型粒度的風險值,得到組合粒度風險值;

16、基于所述組合粒度風險值獲取每筆酒店訂單下單時的房型屏蔽分值。

17、優(yōu)選地,所述監(jiān)控方法還包括:

18、生成異常酒店訂單的分析報告;

19、基于所述分析報告分析異常酒店的風險場景和影響程度。

20、優(yōu)選地,所述監(jiān)控方法還包括:

21、將屏蔽的房型存儲至遠程字典服務中。

22、優(yōu)選地,所述監(jiān)控方法還包括:

23、獲取異常酒店訂單中的套現(xiàn)行為;

24、獲取套現(xiàn)行為的套現(xiàn)概率;

25、根據(jù)所述套現(xiàn)概率獲取預設條件,所述預設條件包括黑、白、灰三類規(guī)則。

26、本公開第二方面提供了一種酒店訂單的監(jiān)控系統(tǒng),所述監(jiān)控系統(tǒng)包括:

27、第一獲取模塊,用于獲取用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù);

28、第二獲取模塊,用于基于所述用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值;

29、第三獲取模塊,用于基于所述酒店訂單風險值獲取與酒店訂單對應的房型屏蔽分值;

30、確定模塊,用于響應于所述房型屏蔽分值大于等于預設屏蔽分值,確定目標用戶已預訂的酒店訂單存在異常;

31、屏蔽模塊,用于對所述目標用戶屏蔽與酒店訂單對應的房型。

32、優(yōu)選地,所述監(jiān)控系統(tǒng)還包括:

33、第四獲取模塊,用于基于所述用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)獲取差旅用戶預訂行為類、差旅用戶瀏覽行為類、ota用戶預訂行為類、ota用戶瀏覽行為類、酒店調(diào)價行為類;

34、所述第二獲取模塊,用于基于差旅用戶預訂行為類、差旅用戶瀏覽行為類、ota用戶預訂行為類、ota用戶瀏覽行為類、酒店調(diào)價行為類獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值。

35、優(yōu)選地,所述第三獲取模塊包括:

36、第一獲取單元,用于根據(jù)預設條件獲取酒店訂單粒度風險值;

37、第二獲取單元,用于基于所述酒店訂單粒度風險值獲取每筆酒店訂單下單時的用戶粒度、用戶與酒店粒度、用戶與酒店以及房型粒度的風險值,得到組合粒度風險值;

38、第三獲取單元,用于基于所述組合粒度風險值獲取每筆酒店訂單下單時的房型屏蔽分值。

39、優(yōu)選地,所述監(jiān)控系統(tǒng)還包括:

40、生成模塊,用于生成異常酒店訂單的分析報告;

41、分析模塊,用于基于所述分析報告分析異常酒店的風險場景和影響程度。

42、優(yōu)選地,所述監(jiān)控系統(tǒng)還包括:

43、存儲模塊,用于將屏蔽的房型存儲至遠程字典服務中。

44、優(yōu)選地,所述監(jiān)控系統(tǒng)還包括:

45、第五獲取模塊,用于獲取異常酒店訂單中的套現(xiàn)行為;

46、第六獲取模塊,用于獲取套現(xiàn)行為的套現(xiàn)概率;

47、第七獲取模塊,用于根據(jù)所述套現(xiàn)概率獲取預設條件,所述預設條件包括黑、白、灰三類規(guī)則。

48、本公開第三方面提供了一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并用于在處理器上運行的計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)第一方面所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。

49、本公開第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。

50、本公開第五方面提供了一種計算機程序產(chǎn)品,包括計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。

51、在符合本領域常識的基礎上,上述各優(yōu)選條件,可任意組合,即得本公開各較佳實例。

52、本公開的積極進步效果在于:

53、本公開通過整合用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及ota數(shù)據(jù)結(jié)合多維度和多粒度的算法模型,全面捕捉用戶在酒店預訂中疑似套現(xiàn)的行為,提升了用戶預訂酒店套現(xiàn)行為識別的準確率和覆蓋率,提升了企業(yè)在用戶出差預訂酒店中進行套現(xiàn)的風險控制能力,減少了潛在的經(jīng)濟損失。



技術特征:

1.一種酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述監(jiān)控方法包括:

2.如權利要求1所述的酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述監(jiān)控方法還包括:

3.如權利要求1所述的酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述基于所述酒店訂單風險值獲取與酒店訂單對應的房型屏蔽分值的步驟包括:

4.如權利要求1所述的酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述監(jiān)控方法還包括:

5.如權利要求1所述的酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述監(jiān)控方法還包括:

6.如權利要求1-5任意一項所述的酒店訂單的監(jiān)控方法,其特征在于,所述監(jiān)控方法還包括:

7.一種酒店訂單的監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述監(jiān)控系統(tǒng)包括:

8.一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并用于在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。

10.一種計算機程序產(chǎn)品,包括計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的酒店訂單的監(jiān)控方法。


技術總結(jié)
本公開提供了一種酒店訂單的監(jiān)控方法、系統(tǒng)、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:獲取用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及OTA數(shù)據(jù);基于用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及OTA數(shù)據(jù)獲取目標用戶已預訂的酒店訂單風險值;基于酒店訂單風險值獲取與酒店訂單對應的房型屏蔽分值;響應于房型屏蔽分值大于等于預設屏蔽分值,確定目標用戶已預訂的酒店訂單存在異常;對目標用戶屏蔽與酒店訂單對應的房型。本公開通過整合用戶數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)以及OTA數(shù)據(jù)結(jié)合多維度和多粒度的算法模型,全面捕捉用戶在酒店預訂中疑似套現(xiàn)的行為,提升了用戶預訂酒店套現(xiàn)行為識別的準確率和覆蓋率,提升了企業(yè)在用戶出差預訂酒店中進行套現(xiàn)的風險控制能力,減少了潛在的經(jīng)濟損失。

技術研發(fā)人員:翁勱勵,王倩筠,汪珣,汪政
受保護的技術使用者:攜程商旅信息服務(上海)有限公司
技術研發(fā)日:
技術公布日:2025/6/30
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