CN108520334A

CN108520334A - 一种职业征信方法和装置

Info

Publication number: CN108520334A
Application number: CN201810212318.4A
Authority: CN
Inventors: 王艳
Original assignee: Koala Credit Services Ltd
Current assignee: Koala Credit Services Ltd
Priority date: 2018-03-15
Filing date: 2018-03-15
Publication date: 2018-09-11

Abstract

本发明提供一种职业征信方法和装置，所述方法包括：接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；发送所述第二职业征信信息。在本发明中，通过接收用人单位的输入信息，借助于网络和信息获取算法得到第一职业征信信息，然后基于提取维度从第一职业征信信息得到更加准确、高效的第二职业征信信息，并将第二职业征信信息返回给用人单位。参考第二职业征信信息，用人单位能充分地了解员工的背景资料，提高企业人力资源管理效益，降低用人成本。

Description

一种职业征信方法和装置

技术领域

本发明涉及数据处理与应用技术领域，更具体地，涉及一种职业征信方法和装置。

背景技术

征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。按业务模式可分为企业征信和个人征信两类。企业征信主要是收集企业信用信息、生产企业信用产品的机构；个人征信主要是收集个人信用信息、生产个人信用产品的机构。

目前公众比较熟悉的征信业务是信贷征信，信贷征信主要服务对象是金融机构，为信贷决策提供支持。相对而言，职业征信被较少关注，作为构建信用社会的一个重要环节，它与每个人都息息相关。传统的职业征信多采用人工背景调查的方式实现，由背景调查公司通过电话访谈，例如对被调查人或前雇主进行访问，得到被调查人的真实信息，并向潜在雇主提供被调查人履职的风险。然而，这种传统的职业征信具有人工的固有缺点，例如信息收集量太小，背景调查公司自己的信用风险等因素，使得其无法高效、准确的为未来的雇主提供职业征信。

因此，需要一种技术以提供高效、准确的职业征信。

发明内容

本发明实施例提供一种职业征信方法和装置，以提供高效、准确的职业征信。

为了解决上述问题，本发明提供一种职业征信方法和装置，所述方法包括：

接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；

发送所述第二职业征信信息。

可选的，所述提取维度包括相关性、真实性、风险性中的至少一个。

可选的，所述输入信息包括岗位信息，所述相关性为所述第一职业征信信息与所述岗位信息的相关性。

可选的，所述输入信息包括描述性的岗位信息，在所述基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息之前还包括：对所述描述性的岗位信息进行关键词提取；所述相关性为所述第一职业征信信息与所述关键词的相关性。

可选的，所述基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息具体包括：基于提取维度，使用机器学习模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；或，基于提取维度，使用自动统计模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息。

可选的，所述方法还包括：存储所述被调查人信息和对应的所述第一职业征信信息。

可选的，所述基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息具体包括：将数据库中预存的第一职业征信信息作为第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；或，在数据库中查找预存的第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；更新所述预存的第一职业征信信息得到第一职业征信信息。

为了解决上述问题，本发明提供一种职业征信装置，所述装置包括：

第一接收模块，用于接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

第一职业征信信息获取模块，用于基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

第二职业征信信息获取模块，用于基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；

第一发送模块，用于发送所述第二职业征信信息。

可选的，所述输入信息包括描述性的岗位信息，所述装置还包括：关键字提取模块，用于对所述描述性的岗位信息进行关键词提取；所述相关性为所述第一职业征信信息与所述关键词的相关性。

可选的，所述装置还包括：存储模块，用于存储所述被调查人信息和对应的所述第一职业征信信息。

可选的，所述第一职业征信信息获取模块具体包括：查找模块，用于将数据库中预存的第一职业征信信息作为第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；或，查找模块，用于在数据库中查找预存的第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；更新模块，用于更新所述预存的第一职业征信信息得到第一职业征信信息。

为了解决上述问题，本发明提供一种职业征信方法，所述方法包括：

发送输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

接收第二职业征信信息，所述第二职业征信信息是基于提取维度提取第一职业征信信息得到的，所述第一职业征信信息是基于所述被调查人信息获取的。

第二发送模块，用于发送输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

第二接收模块，用于接收第二职业征信信息，所述第二职业征信信息是基于提取维度提取第一职业征信信息得到的，所述第一职业征信信息是基于所述被调查人信息获取的。

本发明通过接收用人单位的输入信息，借助于网络和信息获取算法得到第一职业征信信息。然后基于提取维度从第一职业征信信息得到第二职业征信信息，相较于第一职业征信信息的杂、乱、多的特性，第二职业征信信息更具有针对性、准确性。最后将第二职业征信信息返回给用人单位，整个征信过程更加高效、更加客观。参考第二职业征信信息，用人单位能充分地了解员工的背景资料，提高企业人力资源管理效益，降低用人成本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例

图1为根据本发明一实施方式的一种职业征信方法流程图；

图2为根据本发明一实施方式的一种职业征信方法流程图；

图3为根据本发明一实施方式的一种职业征信装置结构图；

图4为根据本发明一实施方式的一种职业征信装置结构图。

图5为根据本发明一实施方式的电子设备示意图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本领域技术人员可以理解，本申请中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同设备、模块或参数等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。

如图1所示，本发明一实施方式的一种职业征信方法流程图。

步骤11，接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

职业信用是社会信用体系的重要组成部分，与银行信用体系具有同等地位，是职业人在从业过程中被所经历企业给予的各项奖惩等表现的总结，是用人单位非常重要的参考依据。因此职业征信多源于用人单位的需求。本发明实施方式，首先，接收用人单位的输入信息，所述输入信息包括被调查人信息，基于所述被调查人信息进行数据搜集。所述被调查人信息一般是姓名，也可以是身份证号、手机号等具有身份标识的信息。同样的，本发明实施方式可以接收单个的被调查人信息，也可以接收以表格、文档等形式存在的批量的被调查人信息。除了被调查人信息，输入信息还可以包括用人单位的调查设置信息或者个性化信息，例如岗位信息、提取维度、提取维度的数据值大小、调查方向等，本发明实施方式不作限制。

步骤12，基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

通过多种途径、多种方式基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息，所述第一职业征信信息是一种大数据，涵盖多个领域、多个方面、多个层次。例如，可以利用网络爬虫自动地抓取万维网上相关信息，在高等院校网站上公布的科研成果表彰、在新闻网页上公布的社会事件调查等；可以利用免费的数据库获取信息，例如司法机关的诉讼信息、工商局的注册企业信息、知识产权局的专利信息等；可以利用专业公司的商业数据源，例如，通过金融机构获得被调查人的借贷、信用卡额度、还款信用等，通过社交软件获得被调查人的社交关系信息、好友列表、旅游记录等，通过电商平台获取被调查人的交易记录、习惯等；获取的第一职业征信信息可以是通过被调查人信息直接获取的，也可以是通过被调查人间接获取的，例如，通过被调查人的姓名、身份证号通过工商局得到该人曾经注册的企业信息，在网络新闻上得到该企业曾发生过雇佣纠纷以及雇佣纠纷的社会影响，在法院或劳动仲裁单位得到该企业的雇佣纠纷的处理数据。以上举例仅为说明可能的情况，其中有所交叉，并且可能会涉及信息的加工处理等，本发明实施方式在此不作限制。

步骤13，基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；

在获得大数据形式的第一职业征信信息后需要进行针对性的提取，即基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息。提取维度可以是用人单位的个性化要求，也可以是默认的设置，具体包括相关性、真实性、风险性中的一个或多个。相关性是获取的第一职业征信信息与输入信息之间的相关性，例如名字的相关性；如果输入信息中包括岗位信息，那么相关性可以是第一职业征信信息与岗位信息之间的相关性；如果岗位信息不是标准化的岗位信息，例如“UI工程师”、“英语六级”，而是描述性的岗位信息，例如“能独立设计、优化产品交互界面”、“英语阅读、撰写精通，口语熟练”，此时需要对描述性的岗位信息进行关键词提取，以便于利用，而相关性可以是第一职业征信信息与关键词的相关性。岗位信息不仅可以利用于第二职业征信信息的提取，也可以利用于第一职业征信信息的获取，本发明方式不作限制。由于多个数据源获得的第一职业征信信息存在彼此交叉的信息，以及数据源本身真实性、可靠性的差异性，使得可以利用交叉信息对第一职业征信信息进行真实性判断，并将判断结果以第二职业征信信息的方式呈现。除此外，在处理第一职业征信信息的过程中，可能涉及到推测，此时推测的方式、理由、可信度也将作为一种真实性呈现，以供用人单位参考。真实性的这一维度的引入是针对现在网络水军、虚假信息传播等行为，尽可能减少这种作假行为对于职业征信的影响。风险性是指被调查人潜在的履职风险，是用人单位的格外在意的参考指标，例如雇佣纠纷、犯罪记录、诚信黑名单等等，因此在提取得到第二职业征信信息的时候可将风险性作为重要指标，并且一般高风险性的信息会以一定的标识标注显示。通过设置提取维度，不仅贴近用人单位的实际需求，而且使得获取的征信信息更加具有参考性。同时，根据不同的输入信息产生的第二职业征信信息的数量和内容各不相同，更加体现了针对性。生成的第二职业征信信息可以被拆分成结构化的数据类型，例如，每一个第二职业征信信息包括一个数据标签以及标签内于被调查人相关联的数据。这样，结构化的数据类型更加便利于阅读与进一步的数据处理。

除了提取维度，还可以使用一些模型应用于第二职业征信信息的提取。例如，使用机器学习模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息。通过对大数据的人工标注或自动标注得到正、负的训练数据，将这些训练数据输入至机器学习模型中优化模型的结构、参数，实现对于第一职业征信信息的分类判断或者概率计算。这些标注信息可以由行业专家，例如人力资源专家来完成，也可以由企业自行按照某一标准完成。较提取维度，标注维度更全面。例如标注维度是相关性，经过训练的机器学习模型，在收到岗位信息之后，就可以提取到与岗位关联性强或者关联性大于某一阈值的第二职业征信信息。这里也可以使用自动统计模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息。自动统计模型可以针对提取维度进行关键词、指标等的统计，例如对某一岗位的多个雇员信息进行统计，得到与这一岗位相关性较高的关键词信息，基于关键词信息有目标的提取得到第二职业征信信息。利用数据处理模型既可以简单的判断第一职业征信信息是否满足提取维度，也可以计算与提取维度的数据值大小，即相关度、真实度、风险度，实现对海量的第一职业征信信息的快速、高效的地处理，进而提取得到第二职业征信信息。

步骤14，发送所述第二职业征信信息。

将第二职业征信信息发送给用人单位，以供决策。第二职业征信信息的呈现形式可以是职业征信报告，按照默认的或者自定义的排序模式显示包含的第二职业征信信息。也可以根据提取维度将征信报告划分成不同的子部，例如按提取维度、提取维度的数据值大小划分，本发明实施方式不作限制。

本发明实施方式通过接收用人单位的输入信息，借助于网络和信息获取算法得到第一职业征信信息。然后基于提取维度从第一职业征信信息得到第二职业征信信息，相较于第一职业征信信息的杂、乱、多的特性，第二职业征信信息更具有针对性、准确性。最后将第二职业征信信息返回给用人单位，整个征信过程更加高效、更加客观。参考第二职业征信信息，用人单位能充分地了解员工的背景资料，提高企业人力资源管理效益，降低用人成本。

本发明实施方式还可以包括：存储所述被调查人信息和对应的所述第一职业征信信息。存储的第一职业征信信息可以在下次接收到相同的输入条件时实现快速的输出，例如优先内部查找，在内部查找失败的基础上触发外部查找，或者同时触发外部和内部查找。存储的第一职业征信信息也可以用于共享，即使借助于技术手段，一次征信调查的时间成本和金钱成本仍然是不低的，将搜集的大数据分享给同类竞争对手有利用合作共赢，分享给数据处理公司有助于提高信息获取算法的精确度。这样存储第一职业征信信息的数据库可以是我方服务器或者第三方服务器，本地服务器或者云端服务器，本发明实施方式不作限制。一般而言，当查找到数据库中的预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应，会将数据库中预存的第一职业征信信息作为第一职业征信信息。鉴于数据具有时效性，前后两次的查找时间间隔的不确定性，这样即使在数据中查找到与所述被调查人信息对应的预存的第一职业征信信息，会更新所述预存的第一职业征信信息得到第一职业征信信息。更新手段可以是重新的搜索数据，也可以是针对预存的第一职业征信信息的某一信息进行状态更新，比如民事审判的结果、专利的审查结构等等。数据库的引入会进一步的加快征信数据的手机和处理，以便提供给客户更高效、准确的服务。

一般而言，实现本发明可以包括服务器，网络和客户端三个部分组成。其中服务器为架设在云端的处理和存储器，用于实现职业征信数据的收集和处理，即图1所示的实施方式，网络用于传输来自客户端的输入信息和反馈第二职业征信息。客户端为面向客户的，发起征信请求，如图2所示，本发明一实施方式的一种职业征信方法流程图。

步骤21，发送输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

步骤22，接收第二职业征信信息，所述第二职业征信信息是基于提取维度提取第一职业征信信息得到的，所述第一职业征信信息是基于所述被调查人信息获取的。

用人单位针对被调查人有征信需求时，通过一定的窗口界面输入包括被调查人信息的输入信息，即可获得对应的第二职业征信信息。参考第二职业征信信息，用人单位能充分地了解员工的背景资料，提高企业人力资源管理效益，降低用人成本。

在本发明构思中，图1所示的职业征信方法中的部分或者全部步骤不一定局限于在云端的服务器运行，例如该方法以产品形式安装于用人单位的电脑，仅在第一征信信息的获取需要与外部的网络、数据库等进行连接，在此本发明实施例不作限制。

如图3所示，本发明提供一种职业征信装置，所述装置包括：

第一接收模块31，用于接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

第一职业征信信息获取模块32，用于基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

第二职业征信信息获取模块33，用于基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；

第一发送模块34，用于发送所述第二职业征信信息。

如图4所示，本发明提供一种职业征信装置，所述装置包括：

第二发送模块41，用于发送输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

第二接收模块42，用于接收第二职业征信信息，所述第二职业征信信息是基于提取维度提取第一职业征信信息得到的，所述第一职业征信信息是基于所述被调查人信息获取的。

参考图5，为本发明一个实施方式的电子设备示意图。如图5所示，该电子设备包括：

存储器53以及一个或多个处理器51；

其中，所述存储器53与所述一个或多个处理器51通信连接，所述存储器53中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器51执行，以使所述一个或多个处理器51执行：

接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

发送所述第二职业征信信息。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims

1.一种职业征信方法，其特征在于，所述方法包括：

接收输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息；

发送所述第二职业征信信息。

2.根据权利要求1所述的方法，所述提取维度包括相关性、真实性、风险性中的至少一个。

3.根据权利要求2所述的方法，所述输入信息包括岗位信息，所述相关性为所述第一职业征信信息与所述岗位信息的相关性。

4.根据权利要求2所述的方法，所述输入信息包括描述性的岗位信息，在所述基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息之前还包括：

对所述描述性的岗位信息进行关键词提取；

所述相关性为所述第一职业征信信息与所述关键词的相关性。

5.根据权利要求1或2所述的方法，所述基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息具体包括：

基于提取维度，使用机器学习模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息；或，

基于提取维度，使用自动统计模型提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息。

6.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括：

存储所述被调查人信息和对应的所述第一职业征信信息。

7.根据权利要求1或2所述的方法，所述基于所述被调查人信息获取第一职业征信信息具体包括：

将数据库中预存的第一职业征信信息作为第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；或，

在数据库中查找预存的第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；

更新所述预存的第一职业征信信息得到第一职业征信信息。

8.一种职业征信方法，其特征在于，所述方法包括：

发送输入信息，所述输入信息包括被调查人信息；

9.一种职业征信装置，其特征在于，所述装置包括：

第一发送模块，用于发送所述第二职业征信信息。

10.根据权利要求9所述的装置，所述提取维度包括相关性、真实性、风险性中的至少一个。

11.根据权利要求10所述的装置，所述输入信息包括岗位信息，所述相关性为所述第一职业征信信息与所述岗位信息的相关性。

12.根据权利要求10所述的装置，所述输入信息包括描述性的岗位信息，所述装置还包括：关键字提取模块，用于对所述描述性的岗位信息进行关键词提取；

13.根据权利要求9或10所述的装置，所述基于提取维度提取所述第一职业征信信息得到第二职业征信信息具体包括：

14.根据权利要求9或10所述的装置，所述装置还包括：

存储模块，用于存储所述被调查人信息和对应的所述第一职业征信信息。

15.根据权利要求9或10所述的装置，所述第一职业征信信息获取模块具体包括：

查找模块，用于将数据库中预存的第一职业征信信息作为第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；或，

查找模块，用于在数据库中查找预存的第一职业征信信息，所述预存的第一职业征信信息与所述被调查人信息对应；

更新模块，用于更新所述预存的第一职业征信信息得到第一职业征信信息。

16.一种职业征信装置，其特征在于，所述装置包括：

17.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器以及一个或多个处理器；

其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器能够实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行后用以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。