[發明專利]基于人工智能的任務分配方法、裝置、計算機設備及介質

在審

• 申請號: 202210734376.X
• 申請日: 2022-06-27
• 公開（公告）號: CN115049289A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 葉盛曉
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 譚果林

本發明涉及一種基于人工智能的任務分配方法、裝置、計算機設備及介質。該方法包括：檢測為分配對象進行任務分配的配課模式的類別及類別數量；若檢測到配課模式的類別數量不少于兩個，將各個配課模式的類別與歷史配課模式的類別、歷史業務驗收成績組成的目標序列，輸入至業務驗收成績預測模型，輸出各個配課模式的預測業務驗收成績，確定各個配課模式的配課效果值；比較配課效果值大小，將出配課效果值最大的配課模式的任務分配至分配對象。本發明通過實時監測為各個分配對象進行任務分配的配課模式，能夠及時發現存在冗余配課的情況，及時進行后續處理，選擇配課效果最佳的配課模式進行配課，實現課程的高效分配，避免了冗余配課問題。

技術領域

本發明適用于領域，尤其涉及基于人工智能的任務分配方法、裝置、計算機設備及介質。

背景技術

現有技術中，一般是進行單一模式的任務分配，例如通過收集用戶提供的信息；根據用戶的健身信息，按照預設分類規則映射到多個預設用戶分群中的一個用戶分群中；在預先設置的對應關系表中查找用戶分群對應的排課模式，其中，對應關系表存儲有多種用戶分群及其對應的排課模式，排課模式包括按照預定順序排列的多個課程標簽；然后根據排課模式中的課程標簽，在課程庫中查找每一課程標簽對應的課程，并隨機選擇課程標簽對應的多門課程中的一門課程，其中，課程庫中存儲有多種課程及其對應的課程標簽；最后，將所選擇的課程推送給用戶。

現有任務分配方法的不足之處在于只適合單一的配課模式，無法滿足多種配課模式需求。因此，當存在多種配課模式時，如何實現高效的任務分配是目前亟待解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種基于人工智能的任務分配方法、裝置、計算機設備及介質，以解決當存在多種配課模式時無法實現課程高效分配的問題。

第一方面，提供一種基于人工智能的任務分配方法，所述任務分配方法包括：

檢測為分配對象進行任務分配的配課模式的類別及類別數量；

若檢測所述配課模式的類別數量不少于兩個，將各個所述配課模式的類別與歷史配課模式的類別、歷史業務驗收成績組成的目標序列，輸入至專用的業務驗收成績預測模型預測，以輸出各個所述配課模式的預測業務驗收成績；

基于各個所述配課模式的預測業務驗收成績，確定所述分配對象在不同配課模式下的各個所述配課模式的配課效果值；

比較各個所述配課模式的配課效果值大小，判斷出配課效果值最大的配課模式，將所述出配課效果值最大的配課模式的任務分配至所述分配對象。

可選的是，在檢測為各個分配對象進行課程任務分配的配課模式的類別及類別數量之前，還包括：

獲取業務場景指令，根據所述業務場景指令確定對應的任務分配規則，根據所述任務分配規則，為所述分配對象進行相應配課模式下的任務分配。

可選的是，在所述目標序列輸入至專用的業務驗收成績預測模型之前，還包括：

在設定的歷史時間段內，獲取所述分配對象的歷史配課模式的類別、歷史業務驗收成績。

可選的是，基于各個所述配課模式的預測業務驗收成績，確定各個所述配課模式的配課效果值包括：

判斷各個預測業務驗收成績是否落入預設的配課效果級別對應的業務驗收成績范圍；

根據各個所述預測業務驗收成績落入的業務驗收成績范圍，判定各個預測業務驗收成績所屬的配課效果級別，以確定各個所述配課模式的配課效果值。

可選的是，所述業務驗收成績預測模型的訓練過程包括：

獲取N組訓練樣本，N≧2，每組訓練樣本包括單個分配對象的第i個歷史配課模式，以及在第i個歷史配課模式下的實際業務驗收成績；i＝1,2,…,M,M≧2；