(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211078104.5 (22)申请日 2022.09.05 (71)申请人 浙江口碑网络技 术有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区西斗门 路3号天堂软件园A幢1 1楼G座 (72)发明人 奚久洲　马谱皓　汪安辉　齐峰　 (74)专利代理 机构 北京恒博知识产权代理有限 公司 11528 专利代理师 范胜祥 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 安全管理方法、 装置、 电子设备及计算机存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种安全管理方法、 装置、 电子 设备及计算机存储介质， 该方法可 以包括： 获取 待分配订单的信息； 提取待分配订单的信息， 利 用目标配送人员的风险预测模型， 得到目标配送 人员配送待分配订单的风险值； 在目标配送人员 配送待分配订单的风险值大于风险阈值的情况 下， 将待分配订单的信息发送给其他配送人员。 由此本申请可以有效避免目标配送人员与商家 和用户之间可能发生的治安 风险问题。 权利要求书2页 说明书27页 附图9页 CN 115423323 A 2022.12.02 CN 115423323 A 1.一种安全管理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待分配订单的信息； 提取所述待分配订单的信息， 利用目标配送人员的风险预测模型， 得到所述目标配送 人员配送所述待分配订单 的风险值； 其中， 所述 目标配送人员的风险预测模型基于所述 目 标配送人员完成配送的多个已知 治安投诉结果的历史订单的信息训练得到； 每个所述历史 订单的信息包括所述历史订单对应的语音特 征信息； 在所述目标配送人员配送所述待分配订单的风险值大于风险阈值的情况下， 将所述待 分配订单 的信息发送给其他配送人员； 其中， 所述其他配送人员配送所述待分配订单 的风 险值小于或等于所述 风险阈值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述提取所述待分配订单的信息， 利用所 述目标配送人员的风险预测模型得到所述目标配送人员配送所述待分配订单的风险值之 前， 所述方法还 包括： 获取所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息； 其中， 每个所述历史订单 的信息还包括： 所述 目标配送人员的特征信息、 所述历史订单 的特征信 息、 所述历史订单对应的用户的特 征信息、 以及所述历史订单对应的商家的特 征信息； 基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息训练所 述目标配送人员的风险预测模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述提取所述待分配订单的信息， 利用所 述目标配送人员的风险预测模型得到所述目标配送人员配送所述待分配订单的风险值之 前， 所述方法还 包括： 获取所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息和所述 目标配送人员完成配送的多个已知态度评价结果的历史订单的信息； 基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息和所述 目标配送人员完成配送的多个已知态度评价结果的历史订单的信息， 训练所述目标配送人 员的风险预测模型。 4.一种建立 风险预测模型的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设的风险预测初始模型， 并获取目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结 果的历史订单 的信息； 其中， 每个所述历史订单 的信息均包括历史订单对应的语音特征信 息； 基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的多个历史订单的信息中 的语音特 征信息， 对所述 风险预测初始模型进行训练， 得到风险预测模型。 5.根据要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标配送人员完成配送的多个已 知治安投诉结果的多个历史订单的信息中的语音 特征信息， 对所述风险预测初始模型进 行 训练， 得到风险预测模型， 包括： 基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息中的语 音特征信息， 对所述 风险预测初始模型进行训练， 得到所述各历史订单的风险值； 基于所述各历史订单的风险值和所述各历史订单的治安投诉结果， 确定所述风险预测 初始模型的损失值； 在所述损 失值大于损 失阈值的情况下， 对所述风险预测初始模型的参数进行调整， 更权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423323 A 2新所述风险预测初始模型； 再次执行所述基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的多个历史 订单的信息中的语音特征信息， 对所述风险预测初始模型进行训练， 得到所述各历史订单 的风险值的步骤， 直至所述损失值小于或等于所述损失阈值， 得到所述 风险预测模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 每个所述历史订单的信息还包括： 所述目 标配送人员的特征信息、 所述历史订单的特征信息、 所述历史订单对应的用户的特征信息、 以及所述历史订单对应的商家的特 征信息； 所述基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息中 的语音特征信息， 对所述风险预测初始模型进行训练， 得到所述各历史订单的风险值， 包 括： 基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息中目标 配送人员的特征信息、 所述历史订单的特征信息、 所述历史订单对应的用户的特征信息、 所 述历史订单对应的商家的特征信息、 以及语音特征信息， 对所述风险预测初始模型进行训 练， 得到所述各历史订单的风险值。 7.一种安全管理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待分配订单的信息； 得到模块， 用于提取所述待分配订单的信 息， 利用目标配送人员的风险预测模型， 得到 所述目标配送人员配送所述待分配订单 的风险值； 其中， 所述 目标配送人员的风险预测模 型基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的历史订单的信息训练得到； 每个所述历史订单的信息包括语音特 征信息； 配送模块， 用于在所述目标配送人员配送所述待分配订单的风险值大于风险阈值的情 况下， 将所述待分配订单的信息发送给其他配送人员； 其中， 所述其他配送人员配送所述待 分配订单的风险值小于或等于所述 风险阈值。 8.一种建立 风险预测模型的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取预设的风险预测初始模型， 并获取目标配送人员完成配送的多个 已知治安投诉结果的历史订单 的信息； 其中， 每个所述历史订单 的信息均包括语音特征信 息； 得到模块， 用于基于所述目标配送人员完成配送的多个已知治安投诉结果的多个历史 订单的信息中的语音特 征信息， 对所述 风险预测初始模型进行训练， 得到风险预测模型。 9.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质存储有多条指令， 所述指令 适于由处 理器加载并执 行如权利要求1 ‑3或4‑6任一项的方法步骤。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器和存储器； 其中， 所述存储器存储有计算 机程序， 所述计算机程序适于由处理器加载并执行如权利要求1 ‑3或4‑6任一项的方法步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423323 A 3