一种基于指令集的智能任务调度方法及装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于指令集的智能任务调度方法及装置。

背景技术：

网络营销(on-linemarketing或e-marketing)作为任务调度方法中的一种，是随着互联网进入商业应用而产生的，尤其是万维网(www)、电子邮件(e-mail)、搜索引擎、社交软件等得到广泛应用之后，网络营销的价值才越来越明显。总体来讲，凡是以互联网或移动互联为主要平台开展的各种营销活动，都可称之为整合网络营销。简单的说，网络营销就是以互联网为主要平台进行的，为达到一定营销目的的全面营销活动。

为达到营销目的，不同的网络平台通常会设置如发放优惠券、语音机器人沟通、短信触达等手段，来构成的各个营销环节。目前，营销各环节独立，即便有了优惠券，有了cms(生成活动页)，但依然无法实现营销各环节环环相扣的智能营销。

目前网络营销主要存在的问题有：营销执行基本为单步，无法实现多波次人性化营销。

除此之外，还存在业务装置和优惠券装置有联系但发放规则及其单一；短信和push，站内信等不能组合且因果使用；营销规则无法灵活配置；每次上线活动均需要发版等问题。

因此，目前的网络营销中，并未实现智能任务调度，基本为单一、独立且无法灵活配置的单次营销活动。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于指令集的智能任务调度方法及装置，其能多波次地进行千人千面、灵活可调的任务调度。

本发明实施例提供的技术方案如下：

第一方面，提供一种基于指令集的智能任务调度方法，所述方法至少包括如下步骤：

获取目标用户的实时用户信息，所述实时用户信息至少包括用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息；

根据所述目标用户的实时用户信息，构建用户标签集；

发起决策调用，根据所述目标用户的用户标签集，执行规则以获取指令集；

执行所述指令集，发放任务；

若所述指令集中包括再次调用决策相关指令，则在执行其余指令集后，重复上述步骤，进行下一轮任务调度，直至所述指令集中不包括再次调用决策相关指令。

在一些实施例中，若所述指令集中不包括再次调用决策相关指令，则执行所述指令集后，给出任务调度结果为任务结束。

在一些实施例中，所述目标用户的用户标签集至少包括：基本信息标签、业务信息标签、行为信息标签、任务状态信息标签及评分信息标签，所述根据所述目标用户的实时用户信息，构建用户标签集具体包括如下子步骤：

根据所述目标用户的实时用户信息，构建基本信息标签，所述基本信息标签至少包括身份证号码、注册时间及性别相关标签；

根据所述目标用户的实时用户信息，构建业务信息标签，所述业务信息标签至少包括业务完成步骤、借款额度及最新标的状态相关标签；

根据所述目标用户的实时用户信息，构建行为信息标签，所述行为信息标签至少包括登录时间、最近单位时间内登陆次数及最近单位时间内戳额次数；

根据所述目标用户的实时用户信息，构建任务状态信息标签，所述任务状态信息标签至少包括任务最近一次决策时间、任务累计决策次数及任务最近一次语音机器人沟通结论；

根据所述目标用户的实时用户信息，构建评分信息标签，所述评分信息标签至少包括转化概率、逾期概率。

在一些实施例中，所述发起决策调用，根据所述目标用户的用户标签集，执行规则以获取指令集具体包括如下子步骤：

发起决策调用，根据所述用户标签集构建决策请求；

执行drools规则引擎；

生成指令集。

在一些实施例中，所述指令集至少包括：优惠券发送、提额、短信触达、语音机器人触达、销售跟进、调用营销决策服务、延迟执行指令、入营销黑名单、任务结束或再次调用决策中的一种或多种。

在一些实施例中，所述获取目标用户的实时用户信息之前，还包括如下步骤：

获取目标用户名单，获取名单方式为实时获取或批量获取中的一种。

另一方面，提供一种基于指令集的智能任务调度装置，所述装置至少包括：

第一获取模块：用于获取目标用户的实时用户信息，所述实时用户信息至少包括用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息；

用户标签集构建模块：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建用户标签集；

决策模块：用于发起决策调用，根据所述目标用户的用户标签集，执行规则以获取指令集；

执行模块：用于执行所述指令集，发放任务；

判断模块：用于判断所述指令集中是否包括再次调用决策相关指令。

在一些实施例中，所述装置还包括：

输出模块：用于输出任务调度结果。

在一些实施例中，所述目标用户的用户标签集至少包括：基本信息标签、业务信息标签、行为信息标签、任务状态信息标签及评分信息标签，所述用户标签集构建模块至少包括如下单元：

基本信息标签构建单元：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建基本信息标签，所述基本信息标签至少包括身份证号码、注册时间及性别相关标签；

业务信息标签构建单元：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建业务信息标签，所述业务信息标签至少包括业务完成步骤、借款额度及最新标的状态相关标签；

行为信息标签构建单元：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建行为信息标签，所述行为信息标签至少包括登录时间、最近单位时间内登陆次数及最近单位时间内戳额次数；

任务状态信息标签构建单元：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建任务状态信息标签，所述任务状态信息标签至少包括任务最近一次决策时间、任务累计决策次数及任务最近一次语音机器人沟通结论；

评分信息标签构建单元：用于根据所述目标用户的实时用户信息，构建评分信息标签，所述评分信息标签至少包括转化概率、逾期概率。

在一些实施例中，所述决策模块至少包括如下单元：

决策发起单元：用于发起决策调用，根据所述用户标签集构建决策请求；

规则引擎单元：用于执行drools规则引擎；

生成单元：用于生成指令集，所述指令集至少包括：优惠券发送、提额、短信触达、语音机器人触达、销售跟进、调用营销决策服务、延迟执行指令、入营销黑名单、任务结束或再次调用决策中的一种或多种。

本发明相比现有技术而言的有益效果在于：

本发明提供一种基于指令集的智能任务调度方法，该方法将业务环节及营销环节有效结合，形成一套完整的营销服务方法，其通过获取实时用户信息、构建用户标签集、发起决策调用、执行规则以获取指令集并执行指令集，且当指令集不包括任务结束指令，则重复上述步骤，进行下一轮任务调度，以实现实时制定执行决策，且将本次决策执行结果作为下一轮任务调度的特征之一，从而实现多波次、人性化营销，最终提升营销效果；

进一步，该基于指令集的智能任务调度方法，在一次营销执行过程中，将用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息作为用户的实时用户信息，从而实现每次营销的执行，均充分结合和了目标用户的各方面特征，从而实现千人千面、灵活决策的任务调度；

另外，该基于指令集的智能任务调度方法，其获得的指令集包括一个或多个指令，具有无限拓展性，且指令集中包括即时或延时执行指令，故指令集中指令的执行可设置一定的预设时限，因此通过该方法还能实现指令的顺序执行。

本申请的方案只要解决其中任一技术问题即可。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一中的一种基于指令集的智能任务调度方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种基于指令集的智能任务调度装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，本实施例提供一种基于指令集的智能任务调度方法，属于计算机技术领域。该方法至少包括如下步骤：

s1、获取目标用户的实时用户信息。其中，实时用户信息至少包括用户基本信息、业务信息、用户行为信息及任务状态信息。

当该方法应用于网络营销场景时，用户基本信息至少包括用户身份证号码、注册时间及性别等基础信息。业务信息至少包括业务完成步骤(包括是否完成身份认证等)、借款额度、最新标的状态(包括是否借款成功、是否有借款意向等)。行为信息标签至少包括登陆时间、最近单位时间内登陆次数及最近单位时间内戳额次数，其中的单位时间为一周、一个月或一季度等。任务状态信息至少包括最近一次决策时间、任务累计决策次数及任务最近一次语音机器人沟通结论。

本实施例中涉及的目标用户，可以是注册较长时间的老用户，也可以是刚注册完成的新用户，为了对该方法进行详尽描述，本实施例中的目标用户指刚注册完成且通过身份认证的新用户。

在步骤s1之前，还包括步骤s0：获取目标用户名单。

本实施例中，获取目标用户名单，即为获取刚注册完成且通过身份认证后，一定时间(如60min)内无新动作的用户。此类用户因为刚完成注册，目前在装置内尚未进行过借款等交易，但是交易意向比较大，进行营销后达成交易的几率较高。

通常，获取名单方式为实时获取或批量获取中的一种。其中，实时获取是指：新用户通过身份验证后，单位时间(60min)内，装置自动将其收入名单池中。批量获取是指，单位时间间隔(如每隔两天)，装置自动将两天之内通过身份验证的新用户批量地收入名单池中。

s2、根据目标用户的实时用户信息，构建目标用户的用户标签集。

根据上述目标用户的实时用户信息可知，所构建的与实时用户信息相应的用户标签集至少包括如下类型的标签：基本信息标签、业务信息标签、行为信息标签、任务状态信息标签及评分信息标签，故步骤s2具体包括如下子步骤：

s2a、根据目标用户的实时用户信息，构建基本信息标签，基本信息标签至少包括身份证号码、注册时间及性别相关标签；

s2b、根据目标用户的实时用户信息，构建业务信息标签，业务信息标签至少包括业务完成步骤、借款额度及最新标的状态相关标签；

s2c、根据目标用户的实时用户信息，构建行为信息标签，行为信息标签至少包括登录时间、最近单位时间内登陆次数及最近单位时间内戳额次数；

s2d、根据目标用户的实时用户信息，构建任务状态信息标签，任务状态信息标签至少包括任务最近一次决策时间、任务累计决策次数及任务最近一次语音机器人沟通结论；

s2e、根据目标用户的实时用户信息，构建评分信息标签，评分信息标签至少包括转化概率、逾期概率。

其中，s2a、s2b、s2c及s2d之间相互独立，不存在逻辑关系，也不存在先后执行顺序。

需要说明的是，该步骤s2中对根据目标用户的实时用户信息，构建目标用户的用户标签集时，采用的标签分类方法为人工智能中常用的标签分类方法，如html、css、javascript或magpie中的一种，此处不做限制，同时，因为目前打标分类方法为本领域较为成熟的技术手段，对于上述每一子步骤中的打标分类过程，此处也不作赘述。

s3、发起决策调用，根据目标用户的用户标签集执行规则以获取决策结论，决策结论为包括若干指令的指令集。

具体地，步骤s3具体包括如下子步骤：

s31、发起决策调用，根据所述用户标签集构建决策请求；

s32、执行drools规则引擎；

s33、生成指令集。

drools是一个基于charlesforgy′s的rete算法的，易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师人员或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。

本实施例中的指令集至少包括如下指令：优惠券发送、提额、短信触达、语音机器人触达、销售跟进、调用营销决策服务、延迟执行指令、入营销黑名单、任务结束或再次调用决策中的一种或多种。

进一步，指令集中指令可分为权益类、触达类及方法类，其中，权益类指令至少包括优惠券发送、提额等，触达类指令至少包括短信触达、语音机器人触达、销售跟进等，方法类指令至少包括调用营销决策服务、延迟执行指令、入营销黑名单、任务结束及再次调用决策等。

一次指令集中，至少包括一种或多种类型的指令。如，当用户标签集为：最近三天内注册&已通过身份认证&最新标的状态为为借款成功，则获得的相应指令可能为：指令一：发送短信“快去借款吧，最高可借款20w元，可能有机会免息哦！”(触达类)；指令二：延迟3天(方法类)。

s4、执行指令集，发放任务，即执行指令集中的指令。

若指令集中包括再次调用决策相关指令，则在执行其余指令集后，进行下一轮任务调度，重复上述步骤s1至s4。如此，可实现实时制定执行决策，且将本次决策执行结果作为下一轮任务调度的特征之一，从而实现多波次、人性化营销，最终提升营销效果。

当然，若不包括再次调用决策相关指令，则执行指令集后，给出任务调度结果为任务结束。

此处的任务结束可以为多种，若用户在本次营销中购买了产品，则以任务实现作为结果，若用户在本次营销中未购买产品，则以任务未实现作为结果。

下面以对一新注册且60min内无新动作的用户a进行多波次营销为例对本实施例进行进一步示例性说明。

s1、进行第一轮营销时，获取该用户a的实时用户信息，该实时用户信息至少包括用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息；

s2、根据用户a的实时用户信息，构建用户标签集；

s3、发起决策调用，根据用户a的用户标签集以及预存的标签集与任务执行规则之间的关联表，执行规则以获取指令集；

s4、执行指令集，发放任务。

若用户标签集中包括身份证号码在黑名单库中这一标签，侧获得的指令集为：入营销黑名单、营销结束。

若用户标签集中不包括上述标签，则获得指令集为：营销结束。

若用户标签集中包括最近三天内注册、已通过身份认证&最新标的状态为未借款成功等标签，则获得的指令集为：发送短信(快去借款吧，最高可借款20w元，可能有机会免息哦！)、延迟三天、调用营销决策服务等指令，后期调用第二次决策。

三天后，进行第二轮营销时，若用户a用户标签集中包括案件第二次入决策、标的状态为已借款成功等标签，则获得的指令集为：发送短信(恭喜你借款成功，可邀请你身边的好友来借款，有大额红包奖励，地址：http：t.cn/eere)、营销结束等指令。

若用户a用户标签集中包括案件第二次入决策、标的状态为未借款成功等标签，则获得的指令集为：语音机器人触达延迟5天、调用营销决策服务等指令，后期调用第三次决策。

五天后，进行第二轮营销时，若用户a用户标签集中包括案件第三次入决策、标的状态为已借款成功等标签，则获得的指令集为：发送短信(恭喜你借款成功，可邀请你身边的好友来借款，有大额红包奖励，地址：https：//：t.cn/link)；营销结束等指令。

若用户a用户标签集中包括案件第三次入决策、标的状态为未借款成功、最近一次语音沟通结论为有意向等标签，则获得的指令集为：销售跟进(保护期10天)、营销结束等指令。

若用户a用户标签集中包括案件第三次入决策、标的状态为未借款成功、最近一次语音沟通结论为无意向等标签，则获得的指令集为：发送短信(如果后续有着急用钱的时候，欢迎来某某平台)、营销结束等指令。

若用户a用户标签集中包括案件第三次入决策、标的状态为未借款成功、最近一次语音沟通结论为未接通等标签，则获得的指令集为：发送短信(尊敬的用户，您可下载某某平台app，最高可借20w元，可能有机会免息哦)、营销结束等指令。

上述仅以三轮决策的示例对本实施例技术方案进行说明，但实际决策调用并不限于三轮。

本发明实施例提供一种基于指令集的智能任务调度方法，该方法将业务环节及营销环节有效结合，形成一套完整的营销服务方法，其通过获取实时用户信息、构建用户标签集、发起决策调用、执行规则以获取指令集并执行指令集，且当指令集不包括任务结束指令，则重复上述步骤，进行下一轮任务调度，以实现实时制定执行决策，且将本次决策执行结果作为下一轮任务调度的特征之一，从而实现多波次、人性化营销，最终提升营销效果；

进一步，该基于指令集的智能任务调度方法，在一次营销执行过程中，将用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息作为用户的实时用户信息，从而实现每次营销的执行，均充分结合和了目标用户的各方面特征，从而实现千人千面、灵活决策的任务调度；

另外，该基于指令集的智能任务调度方法，其获得的指令集包括一个或多个指令，具有无限拓展性，且指令集中包括即时或延时执行指令，故指令集中指令的执行可设置一定的预设时限，因此通过该方法还能实现指令的顺序执行。

实施例二

为执行上述实施例一中的一种基于指令集的智能任务调度方法，本实施例提供一种智能任务调度装置。

图2为该基于指令集的智能任务调度装置的结构示意图，如图2所示，该装置100至少包括：

第一获取模块1：用于获取目标用户的实时用户信息，实时用户信息至少包括用户的基本信息、业务信息、行为信息及任务状态信息；

用户标签集构建模块2：用于根据目标用户的实时用户信息，构建用户标签集；

决策模块3：用于发起决策调用，根据目标用户的用户标签集，执行规则以获取指令集；

执行模块4：用于执行指令集，发放任务；

判断模块5：用于判断指令集中是否包括再次调用决策相关指令。

具体执行时，若指令集中包括再次调用决策相关指令，则在执行其余指令集后，重复上述步骤，进行下一轮任务调度，直至指令集中不包括再次调用决策相关指令。

若指令集中不包括再次调用决策相关指令，则执行指令集后，给出任务调度结果为任务结束。其中，目标用户的用户标签集至少包括：基本信息标签、业务信息标签、行为信息标签、任务状态信息标签及评分信息标签。

用户标签集构建模块2至少包括如下单元：

基本信息标签构建单元21：用于根据目标用户的实时用户信息，构建基本信息标签，基本信息标签至少包括身份证号码、注册时间及性别相关标签；

业务信息标签构建单元22：用于根据目标用户的实时用户信息，构建业务信息标签，业务信息标签至少包括业务完成步骤、借款额度及最新标的状态相关标签；

行为信息标签构建单元23：用于根据目标用户的实时用户信息，构建行为信息标签，行为信息标签至少包括登录时间、最近单位时间内登陆次数及最近单位时间内戳额次数；

任务状态信息标签构建单元24：用于根据目标用户的实时用户信息，构建任务状态信息标签，任务状态信息标签至少包括任务最近一次决策时间、任务累计决策次数及任务最近一次语音机器人沟通结论；

评分信息标签构建单元25：用于根据目标用户的实时用户信息，构建评分信息标签，评分信息标签至少包括转化概率、逾期概率。

进一步，决策模块3至少包括如下单元：

决策发起单元31：用于发起决策调用，根据所述用户标签集构建决策请求；

规则引擎单元32：用于根据标签集执行drools规则引擎；

生成单元33：用于生成指令集。

其中，指令集至少包括：优惠券发送、提额、短信触达、语音机器人触达、销售跟进、调用营销决策服务、延迟执行指令、入营销黑名单、任务结束或再次调用决策中的一种或多种。

该装置100还包括第二获取模块6，该第二获取模块6用于获取目标用户名单，获取名单方式为实时获取或批量获取中的一种。

需要说明的是：上述实施例提供的一种基于指令集的智能任务调度方法装置在触发任务调度业务时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的一种基于指令集的智能任务调度装置与基于指令集的智能任务调度方法的实施例属于同一构思，即该装置是基于该方法的，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。