一种职业调查方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种职业调查方法和系统，涉及大数据技术领域，其中，方法包括：获取被调查者的标识信息和岗位要求信息；基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段；将与所述岗位要求信息相关联的字段填入预存的调查清单模板中，生成调查清单。相对于现有技术中采用人工访问的方式生成的调查清单，本发明专利技术具有效率高、精度高、受人为主观评价因素小、信息量大，生成的调查报告参考价值高等有益效果。

A method and system of occupational investigation

The invention relates to a method and a system for occupational investigation, which relates to the technical field of large data. The method includes: obtaining the identification information and the job requirement information of the respondent; retrieving the identification information based on the identification information to obtain the occupational credit information of the respondent; extracting the job information and the job requirements from the occupational credit information. Find the field associated with the information; fill the field associated with the job requirement information into the pre-existing questionnaire template to generate the questionnaire. Compared with the inventory generated by manual access in the prior art, the invention has the advantages of high efficiency, high precision, small subjective evaluation factors, large amount of information, and high reference value of the generated survey report.

【技术实现步骤摘要】
一种职业调查方法和系统
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种职业调查方法和系统。
技术介绍
现有技术中，企业在招聘人员时，需要对求职者的职业信用水平进行调查，即职业征信调查，由于职业征信调查需要花费大量的时间和精力去寻找调查数据，因此企业一般委托专门的背景调查公司进行调查。对于背景调查公司来说，其传统的调查方式通过与被调查者的前职业经历有关系的人员(例如：前雇主或前同事)进行面对面的或电话访问，并根据访问结果撰写访谈报告来完成。现有技术的调查方式存在以下问题：一方面，由于目前的调查方式是采用人工访谈的方式完成，这导致了生成的访谈报告中体现的数据范围太狭窄、信息量小、效率低以及受人为评价影响高的问题，从而影响了访谈报告的参考价值。另一方面，由于访谈报告中的调查项目设置过于程式化，使得调查项目不能满足岗位的差异性，再加上存在人工操作的固有缺点，例如信息收集量太小，背调公司自己的信用本身也可能存在风险等因素，更导致了调查结果的千篇一律，不能提供足够精确的履职风险判断。因此，现有技术中亟需一种高效率、受人为主观评价因素小、信息量大且信息客观的职业调查方法和系统。
技术实现思路
(一)专利技术目的本专利技术的目的是提供一种高效率、受人为主观评价因素小、信息量大且信息客观的职业调查方法和系统。(二)技术方案为解决上述问题，本专利技术的第一方面提供了一种职业调查方法，包括：获取被调查者的标识信息和岗位要求信息；基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段；将与所述岗位要求信息相关联的字段填入预存的调查清单模板中，生成调查清单。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述岗位要求信息采用结构化字段的格式；其中，每个岗位要求信息包括至少一个结构化字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述岗位要求信息采用文字描述的格式；在获取所述岗位要求信息之后，还包括：基于预设的关键词库从所述岗位要求信息中提取与所述关键词库中的关键词相匹配的字段；通过提取的字段和职业征信信息之间的关联度对岗位要求信息进行拆分，得到至少一个结构化字段；其中，每个结构化字段包括标签字段和与标签字段对应的内容字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段，包括：基于所述岗位要求信息中的每个结构化字段，从所述职业征信信息中提取与每个结构化字段相关联的字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述职业征信信息包括以下信息中的至少一种：企业工商注册信息、司法诉讼信息、学历信息、社交信息、金融信息、购物信息和旅行信息。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；包括：向存储有所述职业征信信息的服务器或服务器集群发送访问请求；其中，所述访问请求包括所述标识信息；获取所述服务器反馈的与所述标识信息相匹配的职业征信信息。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；包括：向存储有所述职业征信信息的服务器或服务器集群发送访问请求；其中，所述访问请求包括所述标识信息；获取所述服务器反馈的与所述标识信息相关联的隐含信息；对所述隐含信息进行处理，得到职业征信信息。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述存储有所述职业征信信息的服务器或服务器集群包括一下服务器或服务器集群中的至少一种：存储有企业工商注册信息的服务器或服务器集群、存储有司法诉讼信息的服务器或服务器集群、存储有学历信息的服务器或服务器集群、存储有社交信息的服务器或服务器集群、存储有金融信息的服务器或服务器集群、存储有购物信息的服务器或服务器集群、存储有旅行信息的服务器或服务器集群。进一步，所述的职业调查方法，其中，在所述得到被调查者的职业征信信息之后，还包括：对职业征信信息进行处理，得到至少一个结构化字段；其中，每个结构化字段包含标签字段和与标签字段对应的内容字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，所述对职业征信信息进行处理，得到至少一个结构化字段，包括：基于预设的职业征信字段库，从所述职业征信信息中获取与所述预设的职业征信字段库中的职业征信字段相匹配的字段，并基于获取的字段形成结构化字段；或对所述职业征信信息进行处理、推测，得到结构化字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，在所述将与所述岗位要求信息相关联的字段还包括风险字段；从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段还包括：基于预设的风险字段库，从所述职业征信信息中获取与所述预设的风险字段库中的风险字段相匹配的字段，生成风险字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，生成的所述调查清单中，包括多个风险字段，所述多个风险字段根据每个字段的风险度而排序。进一步，所述的职业调查方法，其中，生成的所述调查清单中，包括多个与所述岗位要求信息相关联的字段，所述多个与所述岗位要求信息相关联的字段根据每个字段的关联度而排序。进一步，所述的职业调查方法，其中，生成的所述调查清单中，多个字段根据字段之间的关联度组成字段组。进一步，所述的职业调查方法，其中，生成的所述调查清单包括至少一个调查项目；每个所述调查项目至少包括：调查项目名称字段和调查项目内容字段；进一步，每个所述调查项目还包括：调查类型字段和调查原因字段。进一步，所述的职业调查方法，其中，调查项目包括固定调查项目和自动调查项目；所述固定调查项目是预先设定的调查项目，并存储在所述调查清单模板中；所述自动调查项目是基于所述岗位要求信息和所述职业征信信息的匹配而生成的调查项目。进一步，所述的职业调查方法，其中，在获取到岗位要求信息和被调查者的职业征信信息之前，包括：建立调查清单生成模型，基于大量的调查清单以及相对应的岗位需求信息对所述调查清单生成模型进行训练，得到训练后的调查清单生成模型；在获取到岗位要求信息和被调查者的职业征信信息之后，还包括：将岗位要求信息和被调查者的职业征信信息输入所述训练后的调查清单生成模型，得到与所述岗位要求信息相关联的字段。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种职业调查系统，包括：标识信息获取模块，用于获取被调查者的标识信息；岗位需求信息获取模块，用于获取岗位要求信息；职业征信信息获取模块，用于基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；评估模块，用于从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段；调查清单生成模块，用于将与所述岗位要求信息相关联的字段填入预存的调查清单模板中，生成调查清单。根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述职业调查方法的步骤。根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述职业调查方法的步骤。(三)有益效果本专利技术的上述技术方案具有如下有益的技术效果：本专利技术提供的一种职业调查方法和系统，能够从能够存储海量的职业征信信息的各种服务器中获取被调查人的职业征信数据，并基于对职业征信数据的分析和提取，得到符合招聘企业的岗位要求信息的字段，并基于字段生成调查清单；从而便于背景调查公司基于调查清单生成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种职业调查方法，其特征在于，包括：获取被调查者的标识信息和岗位要求信息；基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段；将与所述岗位要求信息相关联的字段填入预存的调查清单模板中，生成调查清单。

【技术特征摘要】
1.一种职业调查方法，其特征在于，包括：获取被调查者的标识信息和岗位要求信息；基于所述标识信息进行检索，得到被调查者的职业征信信息；从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段；将与所述岗位要求信息相关联的字段填入预存的调查清单模板中，生成调查清单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岗位要求信息采用结构化字段的格式；其中，每个岗位要求信息包括至少一个结构化字段。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岗位要求信息采用文字描述的格式；在获取所述岗位要求信息之后，还包括：基于预设的关键词库从所述岗位要求信息中提取与所述关键词库中的关键词相匹配的字段；通过提取的字段和职业征信信息之间的关联度对岗位要求信息进行拆分，得到至少一个结构化字段。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，从所述职业征信信息中提取与所述岗位要求信息相关联的字段，包括：基于所述岗位要求信息中的每个结构化字段，从所述职业征信信息中提取与每个结构化字段相关联的字段。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述职...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳，
申请(专利权)人：考拉征信服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11