[發明專利]一種績效考核方法及系統

有效

• 申請號: 202011298445.4
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112101918B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 裴來輝;黎維春
• 申請（專利權）人: 深圳市維度數據科技股份有限公司
• 主分類號: G06F17/00
• 分類號: G06F17/00
• 代理公司: 深圳市華盛智薈知識產權代理事務所(普通合伙) 44604
• 代理人: 胡國英

1.一種績效考核方法，其特征在于，所述方法包括：

在服務端上配置績效考核指標體系及考核任務，所述績效考核指標體系包括指標編碼、指標內容名稱、上級指標內容名稱和指標評分標準；

將所述績效考核指標體系及考核任務下發至數據采集單位及被評估考核單位；

所述數據采集單位接收所述被評估考核單位上報的指標數據，并對所述指標數據進行考核評分，獲得指標數據對應的考核評分；

所述服務端匯總所述指標數據對應的考核評分，并將匯總的所述指標數據對應的考核評分反饋至被評估考核單位；

所述對所述指標數據進行考核評分，獲得指標數據對應的考核評分，包括：

所述數據采集單位按照接收到的指標數據對應的被評估考核單位對應的考核指標評分標準對所述指標數據進行考核評分，獲得指標數據對應的考核評分；

所述數據采集單位按照接收到的指標數據對應的被評估考核單位對應的考核指標評分標準對所述指標數據進行考核評分，獲得指標數據對應的考核評分，包括：

所述數據采集單位按照接收到的指標數據對應的被評估考核單位對應的考核指標評分標準對所述指標數據進行人工考核評分，獲得第一指標數據對應的考核評分；

所述數據采集單位按照接收到的指標數據對應的被評估考核單位調用對應的收斂的神經網絡模型對所述指標數據進行智能考核評分，獲得第二指標數據對應的考核評分；

基于預設的動態平衡參數將所述第一指標數據對應的考核評分和所述第二指標數據對應的考核評分進行動態累加，獲得指標數據對應的考核評分；

所述服務端上的存儲單元內存儲有數據采集單位及被評估考核單位，其中，所述數據采集單位與所述被評估考核單位為上、下級關系；并且，所述數據采集單位與所述被評估考核單位被配置為一對一映射關系或者一對多的映射關系；

所述收斂的神經網絡模型為利用對應的被評估考核單位對應的考核指標評分標準進行訓練收斂的神經網絡模型；并且在對該神經網絡模型進行訓練之前，首先需要對該神經網絡模型中的各層的輸出節點按照原節點的二分之一進行壓縮，然后再確定損失函數，所述損失函數為交叉熵損失函數，并且，需要對該損失函數進行更新，更新的過程為對神經網絡模型中的所有節點進行正則化，得到正則化項，然后利用正則化項作為參數，更新該交叉熵損失函數，之后再進行訓練，并且在訓練過程中，若訓練的效果達不到預設情況，則需要采用反向傳播算法更新所有層的參數，重新訓練；直至收斂或者達到訓練次數為止；

預設的動態平衡參數的初始參數值均為0.5；基于所述數據采集單位中的人工考核評分的考核人員的評價對所述初始參數值進行動態調整，獲得動態平衡參數，在調整之后，參數的相加結果還是為1。

2.根據權利要求1所述的績效考核方法，其特征在于，所述方法還包括：

所述被評估考核單位查看所述指標數據對應的考核評分，并判斷是否有異議；

若有異議，則所述被評估考核單位基于所述指標數據對應的考核評分發起的申述請求；

所述數據采集單位對所述申述請求進行指標申述程序進行初步審核，并將初步審核結果發送至服務端；

所述服務端對所述初步審核結果進行復審，并基于復審結果生成績效考核評估結果；

若無異議，則所述服務端基于所述指標數據對應的考核評分生成績效考核評估結果。

3.根據權利要求1所述的績效考核方法，其特征在于，所述在服務端上配置績效考核指標體系及考核任務，包括：

基于所述服務端獲得數據采集單位及被評估考核單位對應的用戶角色，其中，所述用戶角色至少包括部門名稱、用戶姓名、在服務端中的角色權限；

基于所述被評估考核單位對應的用戶角色確定考核指標及考核指標評分標準；

基于在服務端上配置績效考核指標體系及考核任務的考核指標及考核指標評分標準在所述服務端上配置績效考核指標體系及考核任務。

4.根據權利要求1所述的績效考核方法，其特征在于，所述將所述績效考核指標體系及考核任務下發至數據采集單位及被評估考核單位，包括：

在所述服務端上獲得所述績效考核指標體系及考核任務對應的數據采集單位及被評估考核單位；

所述服務端基于HTTPS協議將所述績效考核指標體系及考核任務下發至數據采集單位及被評估考核單位。