CN110109922A - 绩效数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种绩效数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，包括下述步骤：获取绩效文件；将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。通过神经网络模型对绩效文件进行提取以得到绩效数据的方法，可以有效节省绩效录入的时间，避免人工录入绩效数据可能造成的错误，节省人力资源消耗，提高绩效数据录入的效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种绩效数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在进入了信息化时代之后，许多企业都选择使用管理系统实现企业内部管理，管理系统可以有效提高企业管理的效率，在人员较多或较为分散时提供更加便捷的管理方式，同时，企业管理系统可以实现对个人或部门等单位数据的分别监控，为管理人员提供了较大的便捷性。
企业管理系统在建立和维护的过程中，需要对企业内的信息或数据进行录入和更新，目前的企业系统在录入数据时通常是采用人工方式，将线下实体单据中的信息录入到系统中，形成电子数据，存储在企业管理系统中。这种方式需要消耗大量的人力和时间，而且人为的方式不可避免的会产生误差，在录入的数据量较大，数据较为分散时，这种误差会更加明显，企业数据录入的准确性无法得到保证。另一方面，目前企业管理系统所录入的数据通常是按照一定的格式进行录入和存储，而没有特定的分类存储或者按需求进行调整的方式存储，在需要调用数据进行分析或统计时，需要在数据库中对大量数据进行筛选，这个过程需要消耗大量的时间和人力，数据管理的效率十分低下。
发明内容
本发明实施例能够提供一种有效节省人力和时间成本、提高绩效数据录入效率和准确性的绩效数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质。
为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种绩效数据获取方法，包括以下步骤：
获取绩效文件；
将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。
可选地，所述根据预设的归类规则对所述绩效数据归类后录入到预设的绩效数据库的步骤之后，包括以下步骤：
获取目标岗位所有员工的业绩信息，其中，所述业绩信息包括所述目标岗位员工在预设的时间周期内完成的业绩量；
根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比，其中，所述对比规则为根据所述业绩量确定所述目标岗位中符合优胜条件的优胜人员的数据筛选规则；
根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额，其中，所述奖金数额为根据所述业绩信息计算得到的奖金总额与预设的第一比例数值相乘得到金额。
可选地，所述业绩信息包括各项业务的业绩量，所述根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比的步骤，包括以下步骤：
根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分，其中，所述计算规则为根据所述业绩信息中各项业务的业绩量计算得到对应员工业绩总分的数据处理规则；
统计所述目标岗位中所有员工的业绩总分；
根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员。
可选地，所述根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分的步骤，包括以下步骤：
提取所述业绩信息中目标员工的个人绩效数据，其中，所述个人绩效数据包括所述目标员工在所述时间周期内各项业务的业绩量；
获取所述目标岗位的业务权重信息，其中，所述业务权重信息为各项业务在业绩总分计算时的权重值；
根据所述个人绩效数据和所述业务权重信息计算所述目标员工的业绩总分。
可选地，所述根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员的步骤，包括以下步骤：
获取所述目标岗位的奖励制度信息，其中，所述奖励制度包括所述优胜条件；
根据所述奖励制度信息确定所述优胜人员，其中，所述优胜人员为符合所述优胜条件的一个或多个员工。
可选地，所述根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额的步骤，包括下述步骤：
获取所述目标岗位的考核标准信息，其中，所述考核标准信息包括所述目标岗位的绩效阈值；
判断所述优胜人员的业绩总分是否大于所述绩效阈值；
当所述优胜人员的业绩总分大于所述绩效阈值时，根据所述业绩信息计算所述奖金数额。
可选地，所述根据所述业绩信息计算优胜人员的奖金数额的步骤之前，包括下述步骤：
获取所述目标岗位的岗位总绩效，其中，所述岗位总绩效为所述目标岗位中所有员工的业绩量之和；
根据所述岗位总绩效确定所述奖金总额，其中，所述奖金总额为所述岗位总绩效与预设的第二比例数值相乘得到的金额。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种绩效数据获取装置，包括：
获取模块，用于获取绩效文件；
处理模块，用于将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
执行模块，用于根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第一获取子模块，用于获取目标岗位所有员工的业绩信息，其中，所述业绩信息包括所述目标岗位员工在预设的时间周期内完成的业绩量；
第一对比子模块，用于根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比，其中，所述对比规则为根据所述业绩量确定所述目标岗位中符合优胜条件的优胜人员的数据筛选规则；
第一处理子模块，用于根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额，其中，所述奖金数额为根据所述业绩信息计算得到的奖金总额与预设的第一比例数值相乘得到金额。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第一计算子模块，用于根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分，其中，所述计算规则为根据所述业绩信息中各项业务的业绩量计算得到对应员工业绩总分的数据处理规则；
第一统计子模块，用于统计所述目标岗位中所有员工的业绩总分；
第二对比子模块，用于根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第一提取子模块，用于提取所述业绩信息中目标员工的个人绩效数据，其中，所述个人绩效数据包括所述目标员工在所述时间周期内各项业务的业绩量；
第二获取子模块，用于获取所述目标岗位的业务权重信息，其中，所述业务权重信息为各项业务在业绩总分计算时的权重值；
第二计算子模块，用于根据所述个人绩效数据和所述业务权重信息计算所述目标员工的业绩总分。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第三获取子模块，用于获取所述目标岗位的奖励制度信息，其中，所述奖励制度包括所述优胜条件；
第一确定子模块，用于根据所述奖励制度信息确定所述优胜人员，其中，所述优胜人员为符合所述优胜条件的一个或多个员工。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第四获取子模块，用于获取所述目标岗位的考核标准信息，其中，所述考核标准信息包括所述目标岗位的绩效阈值；
第一判断子模块，用于判断所述优胜人员的业绩总分是否大于所述绩效阈值；
第一执行子模块，用于当所述优胜人员的业绩总分大于所述绩效阈值时，根据所述业绩信息计算所述奖金数额。
可选地，所述绩效数据获取装置，还包括：
第五获取子模块，用于获取所述目标岗位的岗位总绩效，其中，所述岗位总绩效为所述目标岗位中所有员工的业绩量之和；
第二确定子模块，用于根据所述岗位总绩效确定所述奖金总额，其中，所述奖金总额为所述岗位总绩效与预设的第二比例数值相乘得到的金额。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述绩效数据获取方法的步骤。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述绩效数据获取方法的步骤。
本发明实施例的有益效果是：通过神经网络模型对绩效文件进行提取以得到绩效数据的方法，可以有效节省绩效录入的时间，避免人工录入绩效数据可能造成的错误，减少人力资源消耗，提高绩效数据录入的效率和准确率。同时，根据绩效数据的关键字信息对数据进行分类，然后再进行录入，实现了不同分类之间数据的单独存储和管理，在需要进行数据统计时可以直接调用所需类别的数据，提高了数据统计和分析便捷性。分类的关键字可以根据实际的需求进行调整，使数据的录入更加贴合管理和分析需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例绩效数据获取方法的基本流程示意图；
图2为本发明实施例员工奖金计算的流程示意图；
图3为本发明实施例利用业绩总分进行绩效对比的流程示意图；
图4为本发明实施例计算业绩总分的流程示意图；
图5为本发明实施例计算奖金数额的流程示意图；
图6为本发明实施例判断是否发放奖金的流程示意图；
图7为本发明实施例计算奖金总额的流程示意图；
图8为本发明实施例绩效数据获取装置的基本结构框图；
图9为本发明实施例计算机设备基本结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(PersonalCommunicationsService，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(PersonalDigitalAssistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(MobileInternetDevice，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。
具体地请参阅图1，图1为本实施例绩效数据获取方法的基本流程示意图。
如图1所示，一种绩效数据获取方法，包括以下步骤：
S1100、获取绩效文件；
绩效文件包括合同、收据和交易凭证等，但不限于此，对于不同的岗位对应不同的绩效文件，绩效文件用于作为员工完成绩效的依据。员工在完成对应的绩效之后，将绩效文件上传至服务器，或者将绩效文件交由管理人员，管理人员每隔一定的时间间隔(例如一天)上传一次绩效文件，绩效文件的上传方式可以通过利用智能终端的应用程序，将绩效文件发送至服务器中。上传的文件可以是绩效文件扫描或者拍照后的图像文件，上传后的文件保存在服务器中指定的存储区域中。每隔一定的时间间隔(例如一天)，从服务器中指定的存储区域中获取到所有未处理的绩效文件。
S1200、将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
将获取的绩效文件输入到预设的文字提取模型提取关键字，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
将获取到的绩效文件输入到文字提取模型中，根据模型的输出结果得到绩效文件的绩效数据，例如获取到的绩效文件为合同扫描件，提取得到的绩效数据为：完成人员-张三、业务类型-签单和业绩量-10000。本实施例中使用的文字提取模型可以是现有的已训练至收敛的神经网络模型，例如根据图像特征将图像文件转化为文本信息，再根据词向量提取其中的关键字信息的神经网络模型，在此不作限定。
S1300、根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则；
绩效数据包括关键字信息与绩效数值等等，但不限于此。关键字信息中包括绩效的完成人员、所属部门、所属岗位和业务类型等，但不限于此，绩效数值为业务或绩效所对应的业绩量。
在提取到绩效数据之后，根据绩效数据中的关键字信息对绩效数据进行归类录入，例如根据完成人员，将所有属于该人员的绩效数据统计后录入到数据库中该人员的档案中，也可以根据所属部门或者所属岗位，将获取到的绩效数据录入作为部门部分或者岗位部分录入到对应的档案中。每一份绩效数据的录入次数可以大于一次，例如绩效数据中包含完成人员，人员所属部门与岗位，将一份数据录入到对应人员名下，然后录入到对应部门名下，再录入到对应岗位名下。
例如，根据提取得到的关键字信息中的完成人员确定对应业绩的所属员工，再根据其中的业务类型将对应的业绩量添加到对应员工的名下，生成业绩信息。具体地，提取得到的绩效数据包括：张三、签单、10000，其中员工名字为张三，业务类型为签单，对应的业绩量为10000，即在员工张三对应的业绩表中添加业务类型为签单、业绩量为10000的业绩。在一些实施方式中，绩效数据还包括时间，用于记录对应业绩的完成时间，完成时间也将记录在员工名下，作为业绩信息之一。通过上述方法统计得到各个员工各自的业绩量，生成对应的表格或数据包，作为对应的业绩信息。
如图2所示，步骤S1300之后还包括以下步骤：
S2100、获取目标岗位所有员工的业绩信息，其中，所述业绩信息包括所述目标岗位员工在预设的时间周期内完成的业绩量；
绩效数据库中存储企业内所有员工的业绩数据，每个员工的信息中有其对应的岗位，以及该员工完成的业绩，业绩数据实时更新，当有新的业绩上传时，更新其中对应员工的业绩数据，业绩数据具有时间性，例如1月1号的业绩量为10000，1月2号的业绩量为15000。当目标岗位需要进行业绩对比时，获取得到与目标岗位具有映射关系的所有员工的业绩信息，业绩信息为对应员工在一个时间周期(例如1月1号-1月31号)内完成的业绩量的总和，即业绩总量，时间周期的确定可以根据实际应用场景的不同进行调整，管理人员可以输入特定的时间段作为时间周期，确定时间周期后，提取该时间周期内每一个员工所完成的业绩量，求和得到每一个员工对应的业绩总量。
S2200、根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比，其中，所述对比规则为根据所述业绩量确定所述目标岗位中符合优胜条件的优胜人员的数据筛选规则；
将目标岗位中所有员工的业绩信息进行对比，筛选出其中业绩总量最高的一个或多个员工。在一些实施方式中，在得到业绩信息后，根据业绩信息计算得到业绩分数，将目标岗位所有员工的业绩分数进行对比，确定其中分数最高的一个或多个员工。业绩分数的计算方式可以是根据业绩信息中各项业绩的权重比例，计算得到各项业绩分别对应的分数，再求和得到总分作为业绩分数。
S2300、根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额，其中，所述奖金数额为根据所述业绩信息计算得到的奖金总额与预设的第一比例数值相乘得到金额；
定义通过对比确定的业绩总量或业绩分数最高的一个或多个员工作为优胜人员，并计算优胜人员的奖金数额。具体地，统计目标岗位的岗位业绩总量，岗位业绩总量为目标岗位所有员工的业绩量之和，求出岗位业绩总量之后，需要岗位业绩总量中一定比例(例如5％)的数额作为本次发放的奖金总额，同时，确定本次优胜人员的数量，当优胜人员超过一位时，根据分配比例抽取奖金总额中的比例作为优胜人员的奖金数额。例如，本次目标岗位的岗位业绩总量为100000，作为奖金的比例为5％，即奖金总量为100000*5％＝5000，本次的优胜人员有四名，即每个人可以分得的奖金数额为5000/4＝1250。在一些实施方式中，优胜人员的人数可以根据奖励规则进行确定，例如三位，即业绩分数最高的三个员工共同作为优胜人员，并根据优胜人员的业绩总量或业绩分数进行排序，对于排位设定不同的奖金比例，例如第一名50％，第二名30％，第三名20％，在奖金总额中分别抽取对应的比例作为对应优胜人员的奖金数额。
如图3所示，步骤S2200具体包括以下步骤：
S2210、根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分，其中，所述计算规则为根据所述业绩信息中各项业务的业绩量计算得到对应员工业绩总分的数据处理规则；
业绩信息中包括目标员工的各项业务的业绩量，在获取到业绩信息之后，提取业绩信息中目标员工各项业务的数据，然后获取到目标岗位中各项业务数据的权重值，企业中每个岗位的业绩总分计算规则中都包含有该岗位涉及到的所有业务所对应的权重值，该权重值可以根据实际对应的岗位情况进行设定，例如对于销售岗位，业务中包括独立签单和辅助签单，其中独立签单的权重为1，辅助签单的权重为0.2。在确定目标员工各个业务的数值之后，分别与对应的权重值进行计算得到对应的业务分值，将所有业务的业务分值求和得到业绩总分，例如，销售岗位的员工A，本次的业务数据分别为独立签单10000，辅助签单30000，销售岗位业务对应的权重值分别为独立签单1，辅助签单0.2，即本次绩效对比时员工A的业务总分为10000*1+30000*0.2＝16000。通过上述方法分别计算得到目标岗位所有员工各自的业务总分。
S2220、统计所述目标岗位中所有员工的业绩总分；
分别计算得到所有员工的业绩总分之后，统计目标岗位中所有员工的业绩总分，并生成列表，每个员工分别对应各自的业绩总分。
S2230、根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员；
以业绩总分为依据对目标岗们的所有员工进行绩效对比，在一些实施方式中，可以通过冒泡排序的方法实现员工绩效的对比，经过冒泡排序之后可以确定其中业绩总分最高的一个或多个员工，作为本次绩效对比的优胜人员。
将员工的业绩量转换为业绩分数的方式，通过调整计算过程中的权重值，有效地减小其中相关性较低的因素对业绩总分造成的影响，利用业绩分数真实地反映出对应员工的能力，使员工的业绩对比更加客观。
如图4所示，步骤S2210具体包括以下步骤：
S2211、提取所述业绩信息中目标员工的个人绩效数据，其中，所述个人绩效数据包括所述目标员工在所述时间周期内各项业务的业绩量；
员工的业绩信息中包括该员工的各项业务所对应的业绩量，业务的业绩量即该员工在设定的时间周期内所完成的对应业务的总数量，例如员工A在1月1号独立签单3000，1月5号独立签单5000，1月15号辅助签单8000，1月20号独立签单2000，时间周期为1月1号-1月31号，即员工A时间周期内独立签单的量为3000+5000+2000＝10000，辅助签单的量为8000。通过上述方法从员工的业绩信息中提取得到员工的绩效数据，分别计算得到各项业务对应的业绩量。
S2212、获取所述目标岗位的业务权重信息，其中，所述业务权重信息为各项业务在业绩总分计算时的权重值；
企业中各岗位在制定业绩总分的计算规则时，根据实际情况确定岗位所涉及的各项业务的权重值，用于表征对应业务与该岗位的相关性，权重值可以根据实际情况进行实时调整，管理人员可以根据实际情况随时修改权重值，例如当考核重点在于个人能力时，提高独立签单的权重值，降低辅助签单的权重值；当考核重点在于协作能力时，提高辅助签单的权重值，降低独立签单的权重值。权重值调整的依据为本次考核的侧重点，以使计算得到的业绩总分可以更有效的体现出对应员工在考核侧重点上的能力。
S2213、根据所述个人绩效数据和所述业务权重信息计算所述目标员工的业绩总分；
在获取得到员工各项业务的业绩量和业务对应的权重值之后，将业绩量和对应的权重值相乘得到该业务对应的业绩分值，员工所有业绩分值求和得到员工的绩效分数。例如，员工B的业务量分别为独立签单10000，辅助签单30000，员工B所属岗位中独立签单的权重值为1，辅助签单的权重值为0.2，即员工B的绩效分数为10000*1+30000*0.2＝16000。
通过在分数计算过程中加入权重值的方式，可以根据实际考核的侧重点调整权重值，从而使计算得到的绩效分数再有效地体现出本次考核的重点，在进行绩效对比时可以的筛选出更加贴合本次考核重点的人员。
如图5所示，步骤S2230具体包括以下步骤：
S2231、获取所述目标岗位的奖励制度信息，其中，所述奖励制度包括所述优胜条件；
企业中对于各个岗位设置有对应的奖励制度信息，奖励制度信息中包括有该岗位在进行业绩对比时的优胜条件和奖励发放比例，其中，优胜条件为目标岗位在进行业绩对比时，判断优胜人员的标准，即符合优胜条件的人员为本次业绩对比的优胜人员，例如优胜条件为本次业绩对比时绩效分数前三，即本次绩效对比时绩效分数最高的三人作为本次业绩对比的优胜人员。
S2232、根据所述奖励制度信息确定所述优胜人员，其中，所述优胜人员为符合所述优胜条件的一个或多个员工；
确定了目标岗位的奖励制度信息之后，根据其中的优胜条件确定本次绩效对比的优胜人员。具体地，优胜条件为目标岗位中优胜人员的判断基准，即符合优胜条件的员工为本次绩效对比的优胜人员，例如优胜条件为业绩对比时绩效总分前三，即本次业绩对比中绩效总分最高的三个人为本次绩效对比的优胜人员，优胜条件可以根据岗位需求或考核目的的不同进行调整，例如设置为绩效总量前几位或某一项业务的业绩量前几位等等。
通过设置奖励制度，可以明确本次业绩对比的优胜人员确定规则，可以有效地降低业绩对比过程中人为参与的主观因素影响，确保整个流程的客观性和公平性。
如图6所示，步骤S2300具体包括下述步骤：
S2310、获取所述目标岗位的考核标准信息，其中，所述考核标准信息包括所述目标岗位的绩效阈值；
企业中对于每个岗位设置对应的考核标准，考核标准中包括对应岗位的绩效阈值，绩效阈值为对应岗位的员工在预设的时间周期内最低业绩总分。考核标准的可以是预告制订好的针对每一个时间周期设置不同的标准，也可以根据实际情况进行对应的调整。例如对于销售岗位，可以预告制订考核时间周期为一周时，绩效阈值为10000，考核周期为一个月时，绩效阈值为50000，也可以设定每一天的考核平均值，确定了本次考核周期后再按周期的长短确定最终的绩效阈值，如每天的考核平均值为1000，当时间周期为一周时，绩效阈值为1000*7＝7000，当时间周期为30天时，绩效阈值为1000*30＝30000，在确定了优胜人员之后，根据对应的时间周期确定目标岗位的绩效阈值。
S2320、判断所述优胜人员的业绩总分是否大于所述绩效阈值；
将优胜人员的业绩总分与对应岗位的绩效阈值进行对比，根据数值的大小判断业绩总分是否大于绩效阈值。确定了优胜人员之后，计算得到对应的业绩总分，与绩效阈值进行对比，根据数值的大小判断业绩总分是否大于绩效阈值。
S2330、当所述优胜人员的业绩总分大于所述绩效阈值时，根据所述业绩信息计算所述奖金数额；
当优胜人员的业绩总分大于绩效阈值时，确定该优胜人员可以获得本次的奖励，并计算对应的奖金数额。根据绩效信息求出岗位绩效总量，以岗位绩效总量的一定比例(例如5％)作为本次的奖金总额，再根据奖励发放比例从奖金总额中计算各个优胜人员的奖金数额。具体地，将目标岗位所有员工的绩效量进行求和，得到的结果作为岗位绩效总量，然后以岗位绩效总量为基数，根据预设的比例计算得到本次的奖金总额。奖励发放比例是从奖金总额中确定优胜人员奖金数额的一个比例值，奖励发放比例可以设置为梯级，例如优胜人员有三位时，奖励发放比例分别为第一名50％，第二名30％，第三名20％；奖励发放比例也可以是平分制，例如优胜人员有三位时，平分当前的奖金总额。奖励发放比例可以根据实际应用场景的不同进行调整，在此不作限定。
通过设定考核标准的方式，对于每个岗位都设置有一个最低标准，当岗位中的优胜人员达到最低标准的时候才可以获得奖励，当岗位整体绩效较差，所有人都没有到达标准时，不发放奖励，在员工之间进行竞争的同时存在一个最低标准，利用业绩对比和考核标准的双重把关，从多个角度激励员工，提高员工的积极性。
如图7所示，步骤S2300之前还包括下述步骤：
S2240、获取所述目标岗位的岗位总绩效，其中，所述岗位总绩效为所述目标岗位中所有员工的业绩量之和；
根据绩效信息获取到目标岗位所有人员对应的业绩总量，将所有人员的业绩总量求和得到目标岗位的岗位总绩效，用于反映目标岗位在考核周期内的整体完成量。在一些实施方式中，对于同一个业务由多个员工共同完成的绩效量只计算一次，例如成交了某项交易时，由A、B、C三位员工只同签单，该签单业绩在计算岗位总绩效时只计算一次，以确保岗位总绩效的真实性。
S2250、根据所述岗位总绩效确定所述奖金总额，其中，所述奖金总额为所述岗位总绩效与预设的第二比例数值相乘得到的金额。
目标岗位的信息中设定对应的第二比例数值，用于在岗位总绩效中以第二比例数值确定奖金总额。在获取到岗位总绩效之后，将岗位总绩效与预设的第二比例数值进行计算得到奖金总额。第二比例数值的设定可以根据实际情况进行调整，也可以设定一定的梯度值，当岗位总绩效发生变化时，第二比例数值可以随之变化。例如，将岗位总绩效分设多个梯度，每个梯度对应一个比例值，如当岗位总绩效超过100000时，对应的第二比例数值为5％，当岗位总绩效超过150000时，对应的第二比例数值为7％，随着岗位总绩效的提高，奖金也会随之大副上升，以此奖励员工。在一些实施方式中，随着岗位总绩效的提高，第二比例数值随之下降，用于将奖金总额维持在一定的范围之内。
通过在岗位总绩效中抽取一定比例作为奖金总额的方法，当岗位总绩效上涨时，奖金的数量也会随之改变，从而调动员工的积极性，提升员工的参与感。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种绩效数据获取装置。具体请参阅图8，图8为本实施绩效数据获取装置的基本结构框图。
如图8所示，绩效数据获取装置，包括：获取模块2100、处理模块2200和执行模块2300。其中，获取模块用于获取绩效文件；处理模块用于将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；执行模块用于根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。
通过神经网络模型对绩效文件进行提取以得到绩效数据的方法，可以有效节省绩效录入的时间，避免人工录入绩效数据可能造成的错误，减少人力资源消耗，提高绩效数据录入的效率和准确率。同时，根据绩效数据的关键字信息对数据进行分类，然后再进行录入，实现了不同分类之间数据的单独存储和管理，在需要进行数据统计时可以直接调用所需类别的数据，提高了数据统计和分析便捷性。分类的关键字可以根据实际的需求进行调整，使数据的录入更加贴合管理和分析需求。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第一获取子模块、第一对比子模块、第一处理子模块。其中，第一获取子模块用于获取目标岗位所有员工的业绩信息，其中，所述业绩信息包括所述目标岗位员工在预设的时间周期内完成的业绩量；第一对比子模块用于根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比，其中，所述对比规则为根据所述业绩量确定所述目标岗位中符合优胜条件的优胜人员的数据筛选规则；第一处理子模块用于根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额，其中，所述奖金数额为根据所述业绩信息计算得到的奖金总额与预设的第一比例数值相乘得到金额。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第一计算子模块、第一统计子模块、第二对比子模块。其中第一计算子模块用于根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分，其中，所述计算规则为根据所述业绩信息中各项业务的业绩量计算得到对应员工业绩总分的数据处理规则；第一统计子模块用于统计所述目标岗位中所有员工的业绩总分；第二对比子模块用于根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第一提取子模块、第二获取子模块、第二计算子模块。其中，第一提取子模块用于提取所述业绩信息中目标员工的个人绩效数据，其中，所述个人绩效数据包括所述目标员工在所述时间周期内各项业务的业绩量；第二获取子模块用于获取所述目标岗位的业务权重信息，其中，所述业务权重信息为各项业务在业绩总分计算时的权重值；第二计算子模块用于根据所述个人绩效数据和所述业务权重信息计算所述目标员工的业绩总分。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第三获取子模块、第一确定子模块。其中，第三获取子模块用于获取所述目标岗位的奖励制度信息，其中，所述奖励制度包括所述优胜条件；第一确定子模块用于根据所述奖励制度信息确定所述优胜人员，其中，所述优胜人员为符合所述优胜条件的一个或多个员工。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第四获取子模块、第一判断子模块、第一执行子模块。其中，第四获取子模块用于获取所述目标岗位的考核标准信息，其中，所述考核标准信息包括所述目标岗位的绩效阈值；第一判断子模块用于判断所述优胜人员的业绩总分是否大于所述绩效阈值；第一执行子模块用于当所述优胜人员的业绩总分大于所述绩效阈值时，根据所述业绩信息计算所述奖金数额。
在一些实施方式中，绩效数据获取装置还包括：第五获取子模块、第二确定子模块。其中，第五获取子模块用于获取所述目标岗位的岗位总绩效，其中，所述岗位总绩效为所述目标岗位中所有员工的业绩量之和；第二确定子模块用于根据所述岗位总绩效确定所述奖金总额，其中，所述奖金总额为所述岗位总绩效与预设的第二比例数值相乘得到的金额。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。
如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种绩效数据获取方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种绩效数据获取方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本实施方式中处理器用于执行图8中获取模块2100、处理模块2200和执行模块2300的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有绩效数据获取装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。
本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述绩效数据获取方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种绩效数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取绩效文件；
将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。
2.如权利要求1所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述根据预设的归类规则对所述绩效数据归类后录入到预设的绩效数据库的步骤，包括以下步骤：
获取目标岗位所有员工的业绩信息，其中，所述业绩信息包括所述目标岗位员工在预设的时间周期内完成的业绩量；
根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比，其中，所述对比规则为根据所述业绩量确定所述目标岗位中符合优胜条件的优胜人员的数据筛选规则；
根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额，其中，所述奖金数额为根据所述业绩信息计算得到的奖金总额与预设的第一比例数值相乘得到金额。
3.如权利要求2所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述业绩信息包括各项业务的业绩量，所述根据所述业绩信息和预设的对比规则进行员工绩效对比的步骤，包括以下步骤：
根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分，其中，所述计算规则为根据所述业绩信息中各项业务的业绩量计算得到对应员工业绩总分的数据处理规则；
统计所述目标岗位中所有员工的业绩总分；
根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员。
4.如权利要求3所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述根据所述业绩信息和预设的计算规则计算所述目标岗位中目标员工的业绩总分的步骤，包括以下步骤：
提取所述业绩信息中目标员工的个人绩效数据，其中，所述个人绩效数据包括所述目标员工在所述时间周期内各项业务的业绩量；
获取所述目标岗位的业务权重信息，其中，所述业务权重信息为各项业务在业绩总分计算时的权重值；
根据所述个人绩效数据和所述业务权重信息计算所述目标员工的业绩总分。
5.如权利要求3所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述根据所述业绩总分进行员工间的绩效对比以确定所述优胜人员的步骤，包括以下步骤：
获取所述目标岗位的奖励制度信息，其中，所述奖励制度包括所述优胜条件；
根据所述奖励制度信息确定所述优胜人员，其中，所述优胜人员为符合所述优胜条件的一个或多个员工。
6.如权利要求5所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述根据所述业绩信息计算所述优胜人员的奖金数额的步骤，包括下述步骤：
获取所述目标岗位的考核标准信息，其中，所述考核标准信息包括所述目标岗位的绩效阈值；
判断所述优胜人员的业绩总分是否大于所述绩效阈值；
当所述优胜人员的业绩总分大于所述绩效阈值时，根据所述业绩信息计算所述奖金数额。
7.如权利要求2所述的绩效数据获取方法，其特征在于，所述根据所述业绩信息计算优胜人员的奖金数额的步骤之前，包括下述步骤：
获取所述目标岗位的岗位总绩效，其中，所述岗位总绩效为所述目标岗位中所有员工的业绩量之和；
根据所述岗位总绩效确定所述奖金总额，其中，所述奖金总额为所述岗位总绩效与预设的第二比例数值相乘得到的金额。
8.一种绩效数据获取装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取绩效文件；
处理模块，用于将所述绩效文件输入到预设的文字提取模型中，根据文字提取模型的输出结果确定对应的绩效数据，其中，所述文字提取模型为已训练至收敛的，用于提取图像文件中的文字信息的神经网络模型；
执行模块，用于根根据预设的归类规则对所述绩效数据进行归类，并录入到预设的绩效数据库，其中，所述归类规则为根据所述绩效数据中的关键字信息对所述绩效数据进行分类的数据分类规则。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述权利要求1-7任意一项所述的绩效数据获取方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种绩效数据获取方法，所述方法包括上述权利要求1-7任意一项所述的绩效数据获取方法。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110598988A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-20 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 统计数据处理方法、装置及存储介质 |
| CN111881193A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-11-03 | 福建亿能达信息技术股份有限公司 | 一种基于机器学习的绩效方案测算系统、设备及介质 |
| CN112016852A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-01 | 中国银行股份有限公司 | 理财产品营销数据的统计方法及装置 |
| CN112101727A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-12-18 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 资源分配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112860629A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-28 | 中邮消费金融有限公司 | 业绩归属方法与系统、计算机设备及其可读存储介质 |
| CN115689345A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-02-03 | 北京磁浮有限公司 | 基于自然语言的员工绩效评估方法及相关装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002175391A (ja) * | 2000-12-08 | 2002-06-21 | Hirota Suyama | ニューラルネットワークを用いた業績評価方法 |
| US20050240467A1 (en) * | 2004-04-23 | 2005-10-27 | Illumen, Inc. | Systems and methods for selective sharing of business performance information |
| JP2015103179A (ja) * | 2013-11-27 | 2015-06-04 | 日本電信電話株式会社 | 行動特徴抽出装置、方法、及びプログラム |
| CN106203793A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 深圳市容大数字技术有限公司 | 一种绩效自动考核系统及方法 |
| CN108446621A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-08-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 票据识别方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| CN109299866A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-02-01 | 张连祥 | 一种用于招商引资的绩效考核系统 |
-
2019
- 2019-04-04 CN CN201910270028.XA patent/CN110109922B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002175391A (ja) * | 2000-12-08 | 2002-06-21 | Hirota Suyama | ニューラルネットワークを用いた業績評価方法 |
| US20050240467A1 (en) * | 2004-04-23 | 2005-10-27 | Illumen, Inc. | Systems and methods for selective sharing of business performance information |
| JP2015103179A (ja) * | 2013-11-27 | 2015-06-04 | 日本電信電話株式会社 | 行動特徴抽出装置、方法、及びプログラム |
| CN106203793A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 深圳市容大数字技术有限公司 | 一种绩效自动考核系统及方法 |
| CN108446621A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-08-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 票据识别方法、服务器及计算机可读存储介质 |
| CN109299866A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-02-01 | 张连祥 | 一种用于招商引资的绩效考核系统 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110598988A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-20 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 统计数据处理方法、装置及存储介质 |
| CN111881193A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-11-03 | 福建亿能达信息技术股份有限公司 | 一种基于机器学习的绩效方案测算系统、设备及介质 |
| CN111881193B (zh) * | 2020-06-12 | 2022-08-05 | 福建亿能达信息技术股份有限公司 | 一种基于机器学习的绩效方案测算系统、设备及介质 |
| CN112101727A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-12-18 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 资源分配方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112016852A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-01 | 中国银行股份有限公司 | 理财产品营销数据的统计方法及装置 |
| CN112860629A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-28 | 中邮消费金融有限公司 | 业绩归属方法与系统、计算机设备及其可读存储介质 |
| CN115689345A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-02-03 | 北京磁浮有限公司 | 基于自然语言的员工绩效评估方法及相关装置 |
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