【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种任务分配方法以及装置。
技术介绍
1、目前云上的企业服务市场处于发展初期，很多云厂商推出了任务分配系统，通过任务分配系统提升任务处理效率。例如，企业市场的产品或解决方案销售任务分配中，销售任务分配系统需要向销售人员分配销售任务，为了实现销售目标，销售任务分配系统需要为每个销售人员快速的从海量销售任务中找到更符合销售人员处理的销售任务，从而提升推销转化率。
2、目前的任务分配系统往往采用随机分配、顺序分配、自主申领等规则方式进行任务分配，分配的任务可能与工作人员不匹配，导致工作人员对任务处理的效率低，无法达成任务目标。例如，在销售任务分配过程，销售任务分配系统分配的销售任务可能因为不符合销售人员的擅长领域，导致销售人员无法达成销售目标，推销转化率低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种任务分配方法以及装置，用于提升实现任务目标的任务处理效率。
2、本申请实施例第一方面提供了一种任务分配方法，该方法可以由云服务器执行，也可以由云服务器的部件，例如云服务器的处理器、芯片或芯片系统等执行，还可以由能实现全部或部分云服务器功能的逻辑模块或软件实现。第一方面提供的任务分配方法包括：云服务器接收工作任务，工作任务包括一个或多个任务目标。获取多个对象的画像，其中对象例如处理任务的工作人员，画像包括以下一项或多项：擅长领域和工作业绩、擅长工作内容。云服务器根据工作任务和对象的画像确定目标对象，目标对象用于处理工作任务。云服务器向目
3、本申请实施中云服务器能够基于对象的画像确定执行任务的目标对象，从而将工作任务推送至与工作任务匹配的目标对象，从而提升了工作任务的处理效率。
4、一种可能的实施方式中，云服务器获取对象的当前工作数据，当前工作数据包括以下一项或多项：当前工作状态、上一任务结束时间、当天工作时长、当天工作结束时间和当前任务重要等级。云服务器根据任务目标和对象的画像确定目标对象的过程中，云服务器根据任务目标、对象的画像和当前工作数据确定目标对象。
5、本申请实施例中云服务器还能够基于对象的当前工作数据确定目标对象，从而使得工作任务的推送在达成工作任务目标的前提下分配更加合理，进一步提升了任务目标的达成效果。
6、一种可能的实施方式中，工作任务的任务目标可以是多个任务目标。工作任务例如销售任务和工单处理任务，销售任务的任务目标例如，销售额满足销售额阈值的目标、利润率满足利率阈值的目标，工单处理任务的任务目标例如，客户满意度满足阈值的目标，工单总数满足单数阈值的目标、任务分配均衡度满足均衡度阈值的目标。
7、本申请实施例中云服务器可以基于多个任务目标匹配得到目标对象，提升了工作任务的任务目标达成效果。
8、一种可能的实施方式中，云服务器获取目标对象处理工作任务的工作数据。云服务器基于工作数据和画像预测模型更新目标对象的画像，画像预测模型用于生成对象的画像。
9、本申请实施例中云服务器能够根据目标对象处理工作任务所产生的工作数据，生成目标对象的更新画像，提升了目标对象的画像准确性。
10、一种可能的实施方式中，云服务器获取对象的历史工作数据，历史工作数据包括以下一项或多项数据：成单率、投诉率和销售额、平均通话时长、说话时间比例、说话关键词、关键词发生时点、平均客户异议数量和讨论次数。基于历史工作数据进行特征提取，得到训练样本。基于训练样本进行模型训练，得到画像预测模型。
11、本申请实施例中云服务器能够基于对象的历史工作数据训练画像预测模型，得到画像预测模型，画像预测模型能够基于工作数据生成画像，提升了对象的画像准确性。
12、一种可能的实施方式中，云服务器根据对象的画像确定对象的培训内容，培训内容用于对对象进行工作技能培训。具体的，云服务器根据对象的画像确定出对象的不擅长处理的工作内容，基于不擅长处理的工作内容生成培训内容。
13、本申请实施例中云服务器能够基于对象的画像对工作人员进行培训，提升工作人员对工作任务的处理效率。
14、本申请实施例第二方面提供了一种对象的画像生成方法，该方法可以由云服务器执行，也可以由云服务器的部件，例如云服务器的处理器、芯片或芯片系统等执行，还可以由能实现全部或部分云服务器功能的逻辑模块或软件实现。第二方面的画像生成方法包括：云服务器获取对象的历史工作数据，历史工作数据包括结构化数据和非结构数据，结构化数据包括以下一项或多项数据：成单率、投诉率和销售额，非结构数据包括以下一项或多项数据：平均通话时长、说话时间比例、说话关键词、关键词发生时点、平均客户异议数量和讨论次数。基于历史工作数据生成对象的画像，画像包括标签和向量，标签包括以下一项或多项：擅长领域和历史工作业绩，向量用于指示对象的擅长工作内容和擅长程度。云服务器将对象的画像存储至画像数据库。
15、本申请实施例中云服务器能够基于对象的历史工作数据训练画像预测模型，得到画像预测模型，画像预测模型能够基于工作数据生成画像，提升了对象的画像准确性。
16、一种可能的实施方式中，云服务器基于非结构化数据进行特征提取，得到训练样本。云服务器基于训练样本进行模型训练，得到画像预测模型，画像预测模型用于预测对象的画像。云服务器基于历史工作数据生成对象的画像的过程中，将非结构化数据输入画像预测模型，得到对象的向量。
17、本申请实施例中云服务器能够基于非结构数据得到对应的向量，从而基于对象的向量确定对象的画像，提升了画像的准确性。
18、一种可能的实施方式中，云服务器获取目标对象处理工作任务产生的工作数据。基于工作数据和画像预测模型生成目标对象的更新画像，根据更新画像修改画像数据库中目标对象的画像。
19、本申请实施例中云服务器能够基于处理工作任务产生的工作数据，生成对象的更新画像，提升了画像的准确性。
20、一种可能的实施方式中，云服务器基于历史工作数据生成对象的画像的过程中，云服务器基于结构化数据提取对象的标签。
21、本申请实施例中云服务器能够基于结构化数据得到对应的标签，从而基于对象的标签确定对象的画像，提升了画像的准确性。
22、本申请实施例第三方面提供了一种任务分配装置，包括收发单元和处理单元。收发单元用于接收工作任务，工作任务包括一个或多个任务目标。收发单元还用于获取多个对象的画像，画像包括以下一项或多项：擅长领域和工作业绩、擅长工作内容。处理单元，用于根据工作任务和对象的画像确定目标对象，目标对象用于处理工作任务，收发单元还用于向目标对象推送工作任务。
23、一种可能的实施方式中，收发单元还用于获取对象的当前工作数据，当前工作数据包括以下一项或多项：当前工作状态、上一任务结束时间、当天工作时长、当天工作结束时间和当前任务重要等级；处理单元具体用于根据任务目标、对象的画像和当前工作数据确定目标对象。...
【技术保护点】
1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种任务分配装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
10.根据权利要求6至9中任意一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：
11.一种计算设备集群，其特征在于，包括一个或多个计算设备，所述计算设备包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述处理器用于存储指令，当所述指令被所述处理器执行时，以使得所述计算设备集群执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读
13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，其特征在于，所述指令被执行时，以使得计算机实现权利要求1至5中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种任务分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种任务分配装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述收发单元还用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述收发单元还...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛镇醴，郝雪桐，周乐夔，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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