一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及企业管理分析技术领域，具体是一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统，包括获取预定义的任务事项的属性要素，识别任务事项的任务内容，评估任务内容的理解难度，合理排序待批清单并将预测时间反馈并整合到可视化界面。本发明专利技术通过通过分析预测任务事项的处理时间，将企业或者部门整体的任务事项的预测推进时间整合到可视化界面，方便任务推进人员或者管理人员针对当前的整体企业、某部门或者具体的某任务事项的推进效率和进度进行评估分析；通过任务审批人的审批过程的专注力的评估、时间段效率的评估，合理安排难度相适应的任务审批事项，提高审批效率。提高审批效率。提高审批效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统


[0001]本专利技术涉及企业管理分析
，具体是一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统。

技术介绍

[0002]企业管理分析系统一般出现于企业数字化转型过程，传统的企业管理分析是依赖于人员去现场收集数据、整理数据，并依此建立数学模型来绘制一些可视化图表，企业的管理决策层可以清晰地从可视化图表得到现有的企业生产经营状况，并由此作出更准确的生产经营决策。在企业数字化转型过程中，提炼的企业管理分析方法被固化成企业的数字化操作系统，如采购、财务、人力、合同、风控、考核、办公和业务系统都被集成到企业管理分析系统内，企业管理分析系统将各部门各业务线的信息交互整合，解决的是以事项为中心，纵向贯通、横向协调各个业务，将部门内部和跨部门之间的信息进行有机地串接交互。
[0003]但现有的企业管理分析系统存在信息交互反馈的不足，比如以事项发起为驱动的任务流程，尤其大型企业的任务流程随时在进行的可能有上千起，上述任务流程在进入设定的审批环节后，任务审批人需要仔细查看任务流程的情况进度和附件材料后才会进行审批同意或者驳回，但任务流程的发起人或推进人往往不能预知审批流程的时间点，企业管理者也难以针对当前的整体企业、某部门或者具体的某任务事项的推进效率和进度进行评估和预测；同时，任务审批人往往只在工作日程间隙进行审批，在面对大量的审批任务时也面临任务事项审批效率低下的问题。

技术实现思路

[0004]（1）要解决的技术问题本专利技术的目的在于提供一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统，以解决企业管理分析系统存在以事项发起为驱动的任务事项流程进度统计分析困难和任务事项推进审批效率低下的问题。
[0005]（2）技术方案为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于可视化界面的智能管理分析方法，包括：获取预定义的任务事项的属性要素，所述属性要素包括任务名称、任务人员、任务内容、任务资源、任务风险、任务步骤和任务评价；所述任务人员包括任务发起人、任务审批人和任务执行人，所述任务内容包括通过文本、图像、视频、音频、附件文件至少之一描述；任务资源是完成任务必备的资源要素，任务风险是任务完成过程需要识别的风险要素，任务评价是任务完成后的评价指标；将任务内容中的图像通过Canny边缘检测算法识别出文本区域，根据文本区域通过CRNN算法识别出文字内容；将任务内容中的视频音轨、音频通过隐马尔科夫模型算法识别出文字内容；将任务内容中的附件文件打开并识别其类型，通过调用匹配其类型的识别
算法识别其文字内容；根据文字内容通过CYK算法对文字内容进行断句并提取基本词语，根据基本词语筛滤掉常见词语得到专业词语；根据文字内容通过BERT模型统计单位长度文本内容的错误数量得到文本错误率；获取任务审批人的专业领域，通过专业领域和文字内容通过复杂度模型得到理解难度，所述复杂度模型是通过神经网络算法建立文字内容的专业词语数量、文本错误率、专业领域与理解难度的历史数据之间的映射模型，所述理解难度是审批人在单位时间所能理解的文本长度；根据文字内容的文本长度、理解难度得到理解时长；获取任务审批人针对任务事项审批过程的审批时长的历史数据，根据审批时长和理解时长得到修正系数，将理解时长乘以修正系数的数值记为审批修正时长；将审批列表中的任务事项按照紧要程度进行排序，并计算出每个任务事项的审批修正时长；当任务审批人进行审批活动时，获取任务审批人的日程得到进行下个日程的剩余时间，将审批修正时长超过剩余时间的单个任务事项剔出本时间段的审批列表，随后按审批列表顺序计算累加每个任务事项的审批修正时长直到累加结果超过剩余时间，将参与累加的任务事项加入待批清单；获取任务事项的审批列表，根据审批列表、理解时长通过审批时间模型得到审批时间，所述审批时间模型是通过神经网络算法建立任务审批人、理解时长、修正系数、任务审批人的日程和审批时间的映射关系；通过任务事项在审批列表的排序，累加该任务事项以及排序在其前的任务事项的审批时间得到预测审批时间；推送所述预测审批时间到任务事项的可视化界面，当任务人员发现预测审批时间慢于自身预期或者项目进度时，通过可视化界面调高任务事项的紧急程度或者通知任务审批人加快审批效率。
[0006]进一步地，所述方法还包括：将待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新，期间监测任务事项的实际审批时长，当超过设定数量的任务事项的实际审批时长超过其审批修正时长并达到第一比值时，待批清单剔出理解难度超过第一比值对应设定的难度阈值的任务事项，并按顺序摘取审批列表中的理解难度低于难度阈值且累计的审批修正时长少于剩余时间的任务事项加入待批清单。
[0007]进一步地，所述方法还包括：在将待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新之前，将任务审批人的审批时间按小时划分成时间段，根据每个时间段任务事项的实际审批时长和审批修正时长的历史数据计算实际审批时长和审批修正时长的比值记为第二比值，将第二比值按照数值大小把时间段划分为高效率、一般效率和低效率；将待批清单中的任务事项根据理解难度按照设定难度区间划分为高难度、中难度和低难度，将高难度的任务事项加入高效率的时间段，中难度的任务事项加入一般效率的时间段，低难度的任务事项加入低效率的时间段，并将每个时间段的待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新。
[0008]进一步地，所述方法还包括：期间监测任务事项的实际审批时长，当超过设定数量的任务事项的实际审批时长低于其审批修正时长并达到第三比值时，标记并预警本次待批清单中已审批通过的任务事项的审批可靠性；从待批清单内的下一项任务事项开始，当检测到实际审批时长和审批修正时长比值仍低于第三比值时，在每个任务事项审批通过结束前，通过TextRank算法提取
文字内容的摘要，弹出附有摘要的提示窗口并要求任务审批人进行二次确认。
[0009]进一步地，所述任务事项包括：预先定义的一级任务事项，包括组织架构管理、战略规划管理、团队管理、财务预算管理、运营管理、投资策略管理、市场管理、科技创新管理、供应链管理、项目管理、资金运营管理、信息管理、人力资源管理、绩效管理、法律事务管理、风险管理、内部审计管理、环境安全管理中的一种或数种组合。
[0010]进一步地，所述一级任务事项还包括：其层级下还根据任务事项的内部属性要素分类划分为二级任务事项，包括文档管理、权责分配管理、资源配置管理、过程管理、评价管理中的一种或数种组合中的一种或数种组合；所述文档管理用于调用预先定义任务名称和任务内容的格式标准，以及用于存档处于审批中或者已审批完成的任务事项；权责分配管理用于调用预先定义任务事项需要经手的职能岗位，资源配置管理用于调用可用的任务资源列表，评价管理用于调用预先定义的任务事项的评价标准；过程管理用于调用预先定义的任务事项的任务步骤和任务风险。
[0011]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种基于可视化界面的智能管理分析系统，包括：获取模块，用于获取预定义的任务事项的属性要素，所述属性要素包括任务名称、任务人员、任务内容、任务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，包括：获取预定义的任务事项的属性要素，所述属性要素包括任务名称、任务人员、任务内容、任务资源、任务风险、任务步骤和任务评价；所述任务人员包括任务发起人、任务审批人和任务执行人，所述任务内容包括通过文本、图像、视频、音频、附件文件至少之一描述；任务资源是完成任务必备的资源要素，任务风险是任务完成过程需要识别的风险要素，任务评价是任务完成后的评价指标；将任务内容中的图像通过Canny边缘检测算法识别出文本区域，根据文本区域通过CRNN算法识别出文字内容；将任务内容中的视频音轨、音频通过隐马尔科夫模型算法识别出文字内容；将任务内容中的附件文件打开并识别其类型，通过调用匹配其类型的识别算法识别其文字内容；根据文字内容通过CYK算法对文字内容进行断句并提取基本词语，根据基本词语筛滤掉常见词语得到专业词语；根据文字内容通过BERT模型统计单位长度文本内容的错误数量得到文本错误率；获取任务审批人的专业领域，通过专业领域和文字内容通过复杂度模型得到理解难度，所述复杂度模型是通过神经网络算法建立文字内容的专业词语数量、文本错误率、专业领域与理解难度的历史数据之间的映射模型，所述理解难度是审批人在单位时间所能理解的文本长度；根据文字内容的文本长度、理解难度得到理解时长；获取任务审批人针对任务事项审批过程的审批时长的历史数据，根据审批时长和理解时长得到修正系数，将理解时长乘以修正系数的数值记为审批修正时长；将审批列表中的任务事项按照紧要程度进行排序，并计算出每个任务事项的审批修正时长；当任务审批人进行审批活动时，获取任务审批人的日程得到进行下个日程的剩余时间，将审批修正时长超过剩余时间的单个任务事项剔出本时间段的审批列表，随后按审批列表顺序计算累加每个任务事项的审批修正时长直到累加结果超过剩余时间，将参与累加的任务事项加入待批清单；获取任务事项的审批列表，根据审批列表、理解时长通过审批时间模型得到审批时间，所述审批时间模型是通过神经网络算法建立任务审批人、理解时长、修正系数、任务审批人的日程和审批时间的映射关系；通过任务事项在审批列表的排序，累加该任务事项以及排序在其前的任务事项的审批时间得到预测审批时间；推送所述预测审批时间到任务事项的可视化界面，当任务人员发现预测审批时间慢于自身预期或者项目进度时，通过可视化界面调高任务事项的紧急程度或者通知任务审批人加快审批效率。2.如权利要求1所述的一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，所述方法还包括：将待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新，期间监测任务事项的实际审批时长，当超过设定数量的任务事项的实际审批时长超过其审批修正时长并达到第一比值时，待批清单剔出理解难度超过第一比值对应设定的难度阈值的任务事项，并按顺序摘取审批列表中的理解难度低于难度阈值且累计的审批修正时长少于剩余时间的任务事项加入待批清单。3.如权利要求2所述的一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，所述方法还包括：在将待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新之前，将任务审批人的审批时间
按小时划分成时间段，根据每个时间段任务事项的实际审批时长和审批修正时长的历史数据计算实际审批时长和审批修正时长的比值记为第二比值，将第二比值按照数值大小把时间段划分为高效率、一般效率和低效率；将待批清单中的任务事项根据理解难度按照设定难度区间划分为高难度、中难度和低难度，将高难度的任务事项加入高效率的时间段，中难度的任务事项加入一般效率的时间段，低难度的任务事项加入低效率的时间段，并将每个时间段的待批清单按照理解难度由高往低重新排序并更新。4.如权利要求2所述的一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，所述方法还包括：期间监测任务事项的实际审批时长，当超过设定数量的任务事项的实际审批时长低于其审批修正时长并达到第三比值时，标记并预警本次待批清单中已审批通过的任务事项的审批可靠性；从待批清单内的下一项任务事项开始，当检测到实际审批时长和审批修正时长比值仍低于第三比值时，在每个任务事项审批通过结束前，通过TextRank算法提取文字内容的摘要，弹出附有摘要的提示窗口并要求任务审批人进行二次确认。5.如权利要求1所述的一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，所述任务事项包括：预先定义的一级任务事项，包括组织架构管理、战略规划管理、团队管理、财务预算管理、运营管理、投资策略管理、市场管理、科技创新管理、供应链管理、项目管理、资金运营管理、信息管理、人力资源管理、绩效管理、法律事务管理、风险管理、内部审计管理、环境安全管理中的一种或数种组合。6.如权利要求5所述的一种基于可视化界面的智能管理分析方法，其特征在于，所述一级任务事项还包括：其层级下还根据任务事项的内部属性要素分类划分为二级任务事项，包括文档管理、权责分配管理、...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑朝晖，高永华，钟秋，彭勃，
申请(专利权)人：中节能大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：