京东物流给用户配上“千里眼”，异常订单随时掌控拒绝“快递焦虑”

本篇文章985字，读完约2分钟

对于网上购物者来说，下单后最焦虑的事情不是快递延迟了，而是他们不知道快递什么时候会到。现在，当您在京东平台下订单时，这种“快递焦虑症”将得到有效解决。近日，京东物流动态绩效系统正式在全国范围内投入使用。在京东物流R&D部“流量计算+人工智能”方案的大力支持下，系统将对订单执行进度进行实时预测，快速智能地处理潜在的异常情况，并在必要时及时向用户推送预警和提示，给用户一种“先知先觉”的感觉，使用户在恶劣天气等原因导致订单执行异常时，随时随地都能掌握交货流程。

动态性能项目的推出，不仅改善了客户体验。

随着生活质量的提高，用户对异常订单性能的预警和处理提出了更高的实时性要求。当用户在京东平台下订单时，系统会给出正常情况下的订单执行时间，然后仓库、分拣和终端环节会根据执行计划时间进行协调，以确保订单的按时、正确交付。但是，在实际运营过程中，由于恶劣天气、自然地质灾害、突发交通状况等原因，个别订单可能无法按照预计时间正常交付。

目前，行业中的传统解决方案是分析离线数据，并给出最新的性能时间供操作员查看。由于时间滞后效应，用户对实时了解订单执行情况的需求和期望可能会发生变化，从而影响用户体验。

现在，由于京东物流R&D部在7月份在全国范围内推出了动态性能系统，当遇到异常性能订单时，京东用户可以在订单明细页面上第一时间查看异常订单的预计最新性能时间，甚至在异常发生之前，潜在的异常警告和提示就已经及时推至用户的订单明细页面，让用户可以第一时间了解其订单的性能。

使用动态性能系统，异常订单处理的自动化率达到61%，单位处理异常订单的效率提高3-5倍，异常订单的动态性能率接近90%。目前，根据运营数据反馈，全国范围内客户异常表现投诉率下降了20%。未来，随着异常订单处理自动化程度的不断提高，从客户到操作的实时性和体验将会大大提高。

流式计算+人工智能使异常订单具有“读心术”

京东物流R&D部通过多轮物流运营实践和内部验证，整合了京东零售资源、京东物流资源、运营管理经验、京东大数据积累和京东人工智能算法能力，在应用场景上创造了比预期更好的解决方案，逐步形成了以流计算+人工智能为核心的行业领先的异常订单动态性能解决方案。流计算是一种特殊的增量计算，它利用分布式的思想和方法来实时处理海量的“流”数据，这源于业务对海量数据“时效性”价值的需求。

作为京东物流数字异常管控平台的实际应用案例，动态性能项目展现了行业领先的数字化、智能化异常管控能力。

京东物流数字异常管控平台正在逐步完善和不断拓展，集成了预测、运营优化、模拟、舆情分析和人工智能等多种功能。在收集经验异常信息流、质量异常产品流、信用异常资金流的基础上，通过大数据工具，我们可以准确、实时地洞察物流运作全环节数据中的各种异常信息，并围绕运作单元建立各种弹性模型。活动后和活动期间的多维实时在线视觉分析；根据不同的运行场景，通过流计算+人工智能的方式，提前对潜在异常进行实时预警和智能处理。

技术创新使京东物流有了更多的速度和温度，更重要的是，它将全面引领我们进入以用户为中心的体验时代。京东物流已逐步建立起基于“以经验为导向、效率取胜”的全球智能供应链基础网络(gssc)，及时高效地处理订单异常是物流运作能力的重要体现之一。京东物流一直致力于为社会提供更好的服务体验、更高的运营效率和更安全的运营质量。

来源：搜狐微门户