员工绩效数据确定方法、装置、介质和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种员工绩效数据确定方法、装置、计算机存储介质和计算机设备；该方法包括：确定目标员工的身份信息，从考核业务数据库中确定与所述身份信息对应的第一待考核业务，以及从实际业务系统中确定与所述身份信息对应的第二待考核业务，将所述第一待考核业务和第二待考核业务进行匹配，根据匹配结果确定多个不同类型的考核业务；获取所述目标员工在各个类型的考核业务中对应的业务考核数据，得到多个不同类型的业务考核数据；将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，得到所述目标员工的绩效数据。通过本发明专利技术技术方案，能够提高对员工绩效考核的准确性，可以全面衡量出员工真实绩效。

Employee performance data determination methods, devices, media and computer equipment

【技术实现步骤摘要】
员工绩效数据确定方法、装置、介质和计算机设备
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，本专利技术涉及一种员工绩效数据确定方法、装置、介质和计算机设备。
技术介绍
企业在年中或者年终的时候通常需要对员工在近半年内或近一年内做的业务进行绩效考核。为了提高对员工进行绩效考核的效率，行业内会训练模型来对员工在考核时间段做的业务进行处理，最后将模型处理得到的结果作为员工对应的绩效值。然而，员工在进入下一绩效考核周期之前，其领导会为其制定其负责处理的业务，但是在实际工作中，员工实际处理的业务不仅仅包括之前领导预先制定的业务，还包含了没有预先制定好的业务，比如临时分配到的业务。而目前的模型只是对员工对应的预先制定的业务进行处理，因此，最终计算出来的员工的绩效与员工实际的绩效不符合，导致员工绩效考核的准确性不高。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的缺点，提供了一种员工绩效数据确定方法、装置、介质和计算机设备，通过本专利技术技术方案，能够提高对员工绩效考核的准确性，可以全面衡量出员工真实绩效。本专利技术实施例根据第一方面提供了一种员工绩效数据确定方法，包括：确定目标员工的身份信息，从考核业务数据库中确定与所述身份信息对应的第一待考核业务，以及从实际业务系统中确定与所述身份信息对应的由所述目标员工填写的业务描述信息，所述第一待考核业务是预先制定的由所述目标员工负责处理的多个业务；对所述业务描述信息进行预处理，对预处理后的业务描述信息进行词性划分，得到特征词汇集，确定与所述特征词汇集关联的多个业务描述文档；分别计算所述特征词汇集中各个特征词汇对应的词汇词向量以及各个业务描述文档对应的文档词向量；基于余弦相似度算法确定所述词汇词向量与各个文档词向量的相似度，将相似度大于预设阈值的文档词向量所对应的业务描述文档作为目标文档，根据所述目标文档对应的业务标识确定第二待考核业务，所述第二待考核业务是所述目标员工实际处理的多个业务；将所述第一待考核业务的所有业务标识和第二待考核业务的所有业务标识进行对比，若对比完全一致则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，若对比不完全一致，则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务不匹配，根据匹配结果确定所述目标员工的绩效考核对应的多个不同类型的考核业务；获取所述目标员工在各个类型的考核业务中对应的业务考核数据，得到多个不同类型的业务考核数据；将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，得到所述目标员工的绩效数据，所述预先训练好的绩效数据确定模型为多种分类算法模型组合得到的模型，用于根据所述多个不同类型的业务考核数据输出考核的绩效数据。进一步地，所述根据匹配结果确定所述目标员工的绩效考核对应的多个不同类型的考核业务，包括：若所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，将所述第一待考核业务确定为多个不同类型的考核业务；若所述第一待考核业务和第二待考核业务不匹配，确定出所述第二待考核业务中包含在所述第一待考核业务中的匹配业务以及没有包含在所述第一待考核业务中的非匹配业务，将所述非匹配业务与所述考核业务数据库中的所有考核业务进行对比，根据对比结果将所述第二待考核业务中的匹配业务，以及所述非匹配业务中包含在所述所有考核业务中的业务，都确定为为多个不同类型的考核业务。进一步地，所述将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中，得到所述目标员工的绩效数据，包括：将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的逻辑回归算法模型进行计算，得到第一计算值；将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的随机森林算法模型进行计算，得到第二计算值；将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的GBDT梯度提升树模型进行计算，得到第三计算值；根据所述第一计算值、第二计算值和第三计算值计算得到所述目标员工的绩效数据。进一步地，所述根据所述第一计算值、第二计算值和第三计算值计算得到所述目标员工的绩效数据，包括：分别判断所述第一计算值、第二计算值和第三计算值是否处于各自对应的预设取值范围内，从所述第一计算值、第二计算值和第三计算值中确定处于所述预设取值范围内的N个计算值,其中，N是大于等于1且小于等于3的正整数；将所述N个计算值之间的均值作为所述目标员工的绩效数据。进一步地，所述将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，之前包括：确定考核业务数据库中的多个不同类型的考核业务及其各自对应的业务数据；确定各个类型的考核业务对应的第一指标参数，以及各个业务数据对应的第二指标参数；将所述多个不同类型的考核业务各自对应的业务数据以及所述第一指标参数、第二指标参数作为训练样本输入初始绩效数据确定模型进行模型训练，得到训练好的绩效数据确定模型。进一步地，还包括：所述将所述多个考核业务各自对应的业务数据以及所述第一指标参数、第二指标参数作为训练样本输入初始绩效数据确定模型进行模型训练，得到训练好的绩效数据确定模型，包括：将所述多个考核业务各自对应的业务数据以及所述第一指标参数、第二指标参数作为训练样本输入初始绩效数据确定模型进行模型训练，得到过渡绩效数据确定模型；获取所述考核业务数据库中保险业务的地域特征信息数据和外部环境特征信息数据；获取所述地域特征信息数据对应的地域指标参数、所述外部环境特征信息数据对应的环境指标参数，以及所述保险业务对应的保险指标参数；将所述地域指标参数、环境指标参数、保险指标参数，以及所述地域特征信息数据、外部环境特征信息数据作为修正训练样本输入所述过渡绩效数据确定模型进行模型修正训练，得到训练好的绩效数据确定模型。本专利技术实施例根据第二方面提供了一种员工绩效数据确定装置，包括：第一待考核业务确定模块，用于确定目标员工的身份信息，从考核业务数据库中确定与所述身份信息对应的第一待考核业务，以及从实际业务系统中确定与所述身份信息对应的由所述目标员工填写的业务描述信息，所述第一待考核业务是预先制定的由所述目标员工负责处理的多个业务；描述文档确定模块，用于对所述业务描述信息进行预处理，对预处理后的业务描述信息进行词性划分，得到特征词汇集，确定与所述特征词汇集关联的多个业务描述文档；词向量计算模块，用于分别计算所述特征词汇集中各个特征词汇对应的词汇词向量以及各个业务描述文档对应的文档词向量；第二待考核业务确定模块，用于基于余弦相似度算法确定所述词汇词向量与各个文档词向量的相似度，将相似度大于预设阈值的文档词向量所对应的业务描述文档作为目标文档，根据所述目标文档对应的业务标识确定第二待考核业务，所述第二待考核业务是所述目标员工实际处理的多个业务；考核业务确定模块，用于将所述第一待考核业务的所有业务标识和第二待考核业务的所有业务标识进行对比，若对比完全一致则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，若对比不完全一致本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种员工绩效数据确定方法，其特征在于，包括：/n确定目标员工的身份信息，从考核业务数据库中确定与所述身份信息对应的第一待考核业务，以及从实际业务系统中确定与所述身份信息对应的由所述目标员工填写的业务描述信息，所述第一待考核业务是预先制定的由所述目标员工负责处理的多个业务；/n对所述业务描述信息进行预处理，对预处理后的业务描述信息进行词性划分，得到特征词汇集，确定与所述特征词汇集关联的多个业务描述文档；/n分别计算所述特征词汇集中各个特征词汇对应的词汇词向量以及各个业务描述文档对应的文档词向量；/n基于余弦相似度算法确定所述词汇词向量与各个文档词向量的相似度，将相似度大于预设阈值的文档词向量所对应的业务描述文档作为目标文档，根据所述目标文档对应的业务标识确定第二待考核业务，所述第二待考核业务是所述目标员工实际处理的多个业务；/n将所述第一待考核业务的所有业务标识和第二待考核业务的所有业务标识进行对比，若对比完全一致则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，若对比不完全一致，则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务不匹配，根据匹配结果确定所述目标员工的绩效考核对应的多个不同类型的考核业务；/n获取所述目标员工在各个类型的考核业务中对应的业务考核数据，得到多个不同类型的业务考核数据；/n将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，得到所述目标员工的绩效数据，所述预先训练好的绩效数据确定模型为多种分类算法模型组合得到的模型，用于根据所述多个不同类型的业务考核数据输出考核的绩效数据。/n...

【技术特征摘要】
1.一种员工绩效数据确定方法，其特征在于，包括：
确定目标员工的身份信息，从考核业务数据库中确定与所述身份信息对应的第一待考核业务，以及从实际业务系统中确定与所述身份信息对应的由所述目标员工填写的业务描述信息，所述第一待考核业务是预先制定的由所述目标员工负责处理的多个业务；
对所述业务描述信息进行预处理，对预处理后的业务描述信息进行词性划分，得到特征词汇集，确定与所述特征词汇集关联的多个业务描述文档；
分别计算所述特征词汇集中各个特征词汇对应的词汇词向量以及各个业务描述文档对应的文档词向量；
基于余弦相似度算法确定所述词汇词向量与各个文档词向量的相似度，将相似度大于预设阈值的文档词向量所对应的业务描述文档作为目标文档，根据所述目标文档对应的业务标识确定第二待考核业务，所述第二待考核业务是所述目标员工实际处理的多个业务；
将所述第一待考核业务的所有业务标识和第二待考核业务的所有业务标识进行对比，若对比完全一致则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，若对比不完全一致，则确定所述第一待考核业务和第二待考核业务不匹配，根据匹配结果确定所述目标员工的绩效考核对应的多个不同类型的考核业务；
获取所述目标员工在各个类型的考核业务中对应的业务考核数据，得到多个不同类型的业务考核数据；
将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，得到所述目标员工的绩效数据，所述预先训练好的绩效数据确定模型为多种分类算法模型组合得到的模型，用于根据所述多个不同类型的业务考核数据输出考核的绩效数据。


2.如权利要求1所述的员工绩效数据确定方法，其特征在于，
所述根据匹配结果确定所述目标员工的绩效考核对应的多个不同类型的考核业务，包括：
若所述第一待考核业务和第二待考核业务匹配，将所述第一待考核业务确定为所述多个不同类型的考核业务；
若所述第一待考核业务和第二待考核业务不匹配，确定出所述第二待考核业务中包含在所述第一待考核业务中的匹配业务以及没有包含在所述第一待考核业务中的非匹配业务，将所述非匹配业务与所述考核业务数据库中的所有考核业务进行对比，根据对比结果将所述第二待考核业务中的匹配业务，以及所述非匹配业务中包含在所述所有考核业务中的业务，都确定为所述多个不同类型的考核业务。


3.如权利要求1所述的员工绩效数据确定方法，其特征在于，
所述将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中，得到所述目标员工的绩效数据，包括：
将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的逻辑回归算法模型进行计算，得到第一计算值；
将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的随机森林算法模型进行计算，得到第二计算值；
将所述多个不同类型的业务考核数据输入训练好的GBDT梯度提升树模型进行计算，得到第三计算值；
根据所述第一计算值、第二计算值和第三计算值计算得到所述目标员工的绩效数据。


4.如权利要求3所述的员工绩效数据确定方法，其特征在于，
所述根据所述第一计算值、第二计算值和第三计算值计算得到所述目标员工的计算绩效值，包括：
分别判断所述第一计算值、第二计算值和第三计算值是否处于各自对应的预设取值范围内，从所述第一计算值、第二计算值和第三计算值中确定处于所述预设取值范围内的N个计算值,其中，N是大于等于1且小于等于3的正整数；
将所述N个计算值之间的均值作为所述目标员工的绩效数据。


5.如权利要求1所述的员工绩效数据确定方法，其特征在于，
所述将所述多个不同类型的业务考核数据输入预先训练好的绩效数据确定模型中进行计算，之前包括：
确定考核业务数据库中的多个不同类型的考核业务及其各自对应的业务数据；
确定各个类型的考核业务对应的第一指标参数，以及各个业务数据对应的第二指标参数；
将所述多个不同类型的考核业务各自对应的业务数据以及所述第一指标参数、第二指标参数作为训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶松云，王友元，许杨，姚敦辰，何倩倩，
申请(专利权)人：平安金融管理学院中国·深圳，
类型：发明
国别省市：广东;44