任务分配方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种任务分配方法和装置。所述方法涉及人工智能，包括：响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据评价信息确定处理人员擅长处理的任务类型。获取待分配的任务及任务所属的任务类型，其中，任务为风险预警系统基于识别到的业务生成。匹配任务的任务类型以及处理人员擅长处理的任务类型，为处理人员分配所擅长处理的任务。采用本方法能够根据处理人员擅长处理的任务类型为处理人员进行任务分配，使得各处理人员可领取并审核自身更为擅长的任务，实现人力资源的有效配置，进而提升对于任务的审核效率。提升对于任务的审核效率。提升对于任务的审核效率。

【技术实现步骤摘要】
任务分配方法和装置


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种任务分配方法和装置。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，以及互联网金融业务的逐步推广应用，越来越多用户根据自身实际需求，选择不同类型的互联网金融业务。其中，互联网金融业务表示传统金融机构和互联网企业，利用互联网技术和信息通信技术实现的资金融通、支付、投资和信息中介服务等业务，但由于现阶段信用体系尚不完善，网络安全风险较大，业务处理过程中仍然存在危及用户的资金安全和个人信息安全的问题。
[0003]为保证用户资金安全以及个人信息安全，出现了风险预警系统，即通过技术手段来达到风险预警的应用系统。通过风险预警系统，可根据预设规则筛选出相应的任务，然后由人工进行二次判断，确定是否需要对筛选出的任务进行报送和进一步处理。
[0004]在传统的风险预警系统中，对于任务的分配和审核，通常采用风险预警系统随机分配，审核人员自动领取任务，或管理员进行人工分配的方式。然而，风险预警系统分配任务时，随机性较大，不同审核人员的历史审核工作情况以及审核方式均有所不同，且随机领取到的任务难度差异大，审核过程中仍然存在对各任务的审核效率较低的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升任务的审核效率的任务分配方法和装置。
[0006]一种任务分配方法，所述方法包括：
[0007]响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型；
[0008]获取待分配的任务及所述任务所属的任务类型；其中，所述任务为风险预警系统基于识别到的业务生成；
[0009]匹配所述任务的任务类型以及所述处理人员擅长处理的任务类型，为所述处理人员分配所擅长处理的任务。
[0010]一种任务分配装置，所述装置包括：
[0011]任务类型确定模块，用于响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型；
[0012]待分配任务获取模块，用于获取待分配的任务及所述任务所属的任务类型；其中，所述任务为风险预警系统基于识别到的业务生成；
[0013]任务分配模块，用于匹配所述任务的任务类型以及所述处理人员擅长处理的任务类型，为所述处理人员分配所擅长处理的任务。
[0014]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理
器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0015]响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型；
[0016]获取待分配的任务及所述任务所属的任务类型；其中，所述任务为风险预警系统基于识别到的业务生成；
[0017]匹配所述任务的任务类型以及所述处理人员擅长处理的任务类型，为所述处理人员分配所擅长处理的任务。
[0018]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0019]响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型；
[0020]获取待分配的任务及所述任务所属的任务类型；其中，所述任务为风险预警系统基于识别到的业务生成；
[0021]匹配所述任务的任务类型以及所述处理人员擅长处理的任务类型，为所述处理人员分配所擅长处理的任务。
[0022]上述任务分配方法和装置中，通过响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据评价信息确定处理人员擅长处理的任务类型，并进一步获取待分配的任务及任务所属的任务类型，进而匹配任务的任务类型以及处理人员擅长处理的任务类型，为处理人员分配所擅长处理的任务。实现了根据处理人员擅长处理的任务类型为处理人员进行任务分配，使得各处理人员可领取并审核自身更为擅长的任务，实现人力资源的有效配置，进而提升对于任务的审核效率。
附图说明
[0023]图1为一个实施例中任务分配方法的应用环境图；
[0024]图2为一个实施例中任务分配方法的流程示意图；
[0025]图3为一个实施例中处理人员当前待审核的任务的具体信息示意图；
[0026]图4为一个实施例中处理人员领单后任务的具体信息示意图；
[0027]图5为一个实施例基于处理人员的智能派单流程示意图；
[0028]图6为一个实施例中确定处理人员擅长处理的任务类型的流程示意图；
[0029]图7为一个实施例中处理人员针对不同任务类型的任务的评价参数分布示意图；
[0030]图8为一个实施例中确定预设维度评价信息的评价权重的流程示意图；
[0031]图9为一个实施例中任务的完整审核流程示意图；
[0032]图10为一个实施例中任务分配装置的结构框图；
[0033]图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0034]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0035]本申请提供的任务分配方法，涉及了人工智能技术，其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。其中，人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0036]其中，人工智能技术中的机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术而随着人工智能技术研究和进步，人工智能技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型；获取待分配的任务及所述任务所属的任务类型；其中，所述任务为风险预警系统基于识别到的业务生成；匹配所述任务的任务类型以及所述处理人员擅长处理的任务类型，为所述处理人员分配所擅长处理的任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应任务分配请求，获取处理人员所处理的不同任务类型的历史任务在预设维度的评价信息，并根据所述评价信息确定处理人员擅长处理的任务类型，包括：响应任务分配请求，获取所述处理人员在第一预设工作时长内所处理的历史任务的第一历史审核记录；基于所述第一历史审核记录，按照不同任务类型对所述历史任务进行统计，确定每种任务类型在预设维度的评价信息；根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价信息确定所述处理人员擅长处理的任务类型，包括：获取各预设维度评价信息的评价权重；根据所述评价权重和所述评价信息，确定评价参数；根据所述评价参数对所述任务类型进行排序，基于排序确定所述处理人员擅长处理的任务类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定预设维度评价信息的评价权重的方式，包括：获取所述处理人员在第二预设工作时长内所处理的历史任务的第二历史审核记录；所述第二预设工作时长大于所述第一预设工作时长；接收管理人员针对所述第二历史审核记录反馈的实际评价参数，并根据各所述实际评价参数生成对应的实际评价参数矩阵；从所述第二历史审核记录，提取与不同任务类型的任务对应的各预设维度，生成对应的预设维度矩阵；根据所述预设维度矩阵和所述实际评价参数矩阵，生成对应任务类型的所述任务的参数矩阵；基于所述参数矩阵，确定出不同任务类型的任务对应的预设维度评价信息的评价权重。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述评价信息包括效率评价；所述基于所述第一历史审核记录，按照不同任务类型对所述历史任务进行统计，确定每种任务类型在预设维度的评价信息，包括：基于所述第一历史审核记录，统计所述处理人员在所述第一预设工作时长内所处理的不同任务类型的历史任务的审核时长；根据各所述审核...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，陈瑜琨，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：