本发明涉及业务处理系统，具体涉及一种基于大数据和人工智能的业务处理系统。
背景技术：
1、电商是目前规模最大的货物集散交易场所，特别是双十一或者双十二这种特性的特殊节假日，订单大量激增。因为有个客户为了凑单减免，有时候会发生多个订单的收货人和手机号码一致的情况，就会发生漏派单的情况。
2、为了解决上述问题，现有技术中如公开(公告)号：cn113781126a，公开(公告)日：2021-12-10，公开的一种电商业务信息处理方法及系统，将第一电商业务和第二电商业务传入到目标业务处理线程，得到业务处理日志；根据所述业务处理日志，对所述第一电商业务中的目标交互事件基于所述第二电商业务中的业务分布轨迹进行处理所得到的识别内容进行分析，得到分析结果，本申请实施能够提高电商业务处理的效率。
3、在包括上述专利的现有技术中，上述技术旨在解决大批量订单的处理，从而可以在大批量进行成交的时候，系统通道不会因为数据拥挤而造成交易延迟，但是针对两个订单的收货人和手机号码一致的情况，就会发生漏派单的情况，却没有进行解决。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，包括：
3、数据采集模块，从电商平台获取交易数据，所述交易数据包括订单信息、收货人信息和手机号码信息；
4、数据存储和管理模块，用于对所述交易数据进行处理和分析以获取训练数据，以识别出可能存在两个订单的收货人和手机号码一致的情况；
5、数据分析和预测模块，基于深度学习算法，通过得到的训练数据对学习模型进行训练；
6、决策支持模块，根据人工智能模型的预测结果判断哪个订单是正确的订单，哪个是错误的订单，并采取适当的纠正措施；
7、业务流程管理模块，用于向相关用户发送提示信息，包括错误订单的收货人和手机号码信息以及相应的纠正措施。
8、作为优选的，所述数据采集模块包括：
9、数据接收管理单元，用于与电商平台订单系统的实时数据交互，以获取最新的订单信息；
10、数据预处理单元，包括对所述订单信息进行数据清洗、去重和格式转换。
11、作为优选的，得到的所述训练数据对所述学习模型进行训练，包括：
12、将所述训练数据对应的处理进程输入到预设的学习模型中，以获取当前订单集合知否存在多个不同账户相似交易数据的项目，并通过execl进行记录并上传。
13、作为优选的，所述学习模型通过事前采集的实时产生的第一样本序列和第二样本序列进行深度学习得到，并基于所述第一样本序列和所述第二样本序列对所述交易数据存在的不同用户id下的所用需求订单集合，以得到学习模型；
14、然后基于获取的所述训练数据，对存在的所述学习模型中存在的相同所述交易数据的不同用户id进行合并，并显示派单数量。
15、作为优选的，所述决策支持模块包括快递派单信息收集单元，其用于对获取的所述交易数据后系统自动生成的快递单号信息进行收录形成核验数据，所述核验数据包括派单总数、收件人名称和收件人号码；
16、然后基于所述核验数据导入训练好的所述学习模型进行最优匹配，所述最优匹配包括：
17、同一收件人号码下快递件数；
18、同一收件人名称下快递件数；
19、派单总数与学习模型总件数吻合度，上述三者吻合则认定为完成匹配。
20、作为优选的，对上述三者不吻合的匹配项目进行挑选，并调取所述学习模型中存在同一收件人号码的不同用户id个数或/和同一收件人名称的不同用户id个数，然后生成反馈日志；
21、根据所述反馈日志，将错误项目的所述交易数据重新导入所述学习模型进行效验。
22、作为优选的，所述反馈日志包括将同一收件人号码或/和同一收件人的派单和不同同一收件人号码的不同用户id个数或/和同一收件人名称的不同用户id个数进行做差得到的缺失快递信息。
23、作为优选的，所述业务流程管理模块基于获取的所述反馈日志生成消息，并主动将核对的所述交易数据生成效验订单供购买者核对、反馈以核验缺失快递信息。
24、在上述技术方案中，本发明提供的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，具备以下有益效果：通过提取交易数据内的信息中不同用户id下同一收件人号码或/和同一收件人名称对自动生成的核验数据进行核对，以判断既定快递件数和确定快递件数之间的差异，然后生产反馈日志与购买者进行核对，避免了多个订单的收货人和手机号码一致的情况，就会发生漏派单的情况。
1.一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，得到的所述训练数据对所述学习模型进行训练，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，所述学习模型通过事前采集的实时产生的第一样本序列和第二样本序列进行深度学习得到，并基于所述第一样本序列和所述第二样本序列对所述交易数据存在的不同用户id下的所用需求订单集合，以得到学习模型；
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，所述决策支持模块包括快递派单信息收集单元，其用于对获取的所述交易数据后系统自动生成的快递单号信息进行收录形成核验数据，所述核验数据包括派单总数、收件人名称和收件人号码；
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，对上述三者不吻合的匹配项目进行挑选，并调取所述学习模型中存在同一收件人号码的不同用户id个数或/和同一收件人名称的不同用户id个数，然后生成反馈日志；
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，所述反馈日志包括将同一收件人号码或/和同一收件人的派单和不同同一收件人号码的不同用户id个数或/和同一收件人名称的不同用户id个数进行做差得到的缺失快递信息。
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据和人工智能的业务处理系统，其特征在于，所述业务流程管理模块基于获取的所述反馈日志生成消息，并主动将核对的所述交易数据生成效验订单供购买者核对、反馈以核验缺失快递信息。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述基于大数据和人工智能的业务处理系统的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述基于大数据和人工智能的业务处理系统的步骤。
