CN111915229A - 一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统。本发明包括如下步骤：系统接入大数据渠道，对工作任务进行风险信息进行大数据采集；系统对采集的数据进行预处理；系统对预处理后的数据信息的各项指标进行评估；根据各项风险评估指标与任务风险的关系生成任务风险评估模型；获取任务风险评估结果，依次审核评估对象的各项风险任务评级和能力；输入风险评估报告，发送给对应的任务负责人。本发明通过大数据对待工作平台任务风险信息进行分析，根据任务完成的进度建立各项指标在对照模型并输出评估报告，通知任务负责人对任务现状进行客观和全面的了解以及定位，提高对任务风险的认知，有效降低任务风险，增加任务的完成率。

Description

一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统
技术领域
本发明属于风险识别和安全评估技术领域，特别是涉及一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统。
背景技术
工作平台是一种以众包模式提供各项工作管理相关服务的互联网平台，其主要业务流程为：发包方将工作需求发布到工作平台，同时将任务费用托管在平台；平台将任务分解并将子任务分配给合适的接包方，接包方完成子任务后将工作结果提交至平台；发包方待任务交付并验收后，再通过平台与接包方进行结算。
目前的在线工作平台中(包括BS结构与CS结构的线上系统)，对于用户之间的任务分配，基本以项目管理为基础，过于重型化，复杂化，强调多个用户之间的整体性行为，而实际用户对于任务的派送及反馈要求的是轻型化，一对一，单一化。用户首先要创建一个项目，然后在此项目下实现 创建讨论话题，创建任务，共享文件等功能。单个的任务均基于项目产生，并由多用户之间 产生交叉关联。
对于用户来说，目前的工作平台主要存在以下的一些问题，如：
(1)现有系统功能冗余：对于普通用户在日常使用中多数功能无实际用处。
(2)风险评估差：不能在获取客户发布的任务进行很好的风险认知，导致容易出现工作事故。
(3)系统自动化不足：缺少人工智能化程度，不能自主学习升级。
(4)风险预知差：对预知的风险不能精准的通知到负责人，造成工作的工时被延误。
(5)比较复杂：流程较为复杂，需要对该系统有一定的认识。
为解决上述问题，本申请文件提供了一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统，能够快速进行任务风险认知，快速生成风险评估报告发送至任务负责人。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法及系统，通过大数据对待工作平台任务风险信息进行分析，根据任务完成的进度建立各项指标在对照模型并输出评估报告，通知任务负责人对任务现状进行客观和全面的了解以及定位，解决了现有的任务平台不能准确对任务进行评估和定位、任务实施存在安全隐患的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，包括如下步骤：
步骤S1：在工作平台采集并录入评估对象的个人信息；
步骤S2：系统对个人信息进行审核鉴定；
步骤S3：系统接入大数据渠道，对工作任务进行风险信息进行大数据采集；
步骤S4：系统对采集的数据进行预处理；
步骤S5：系统对预处理后的数据信息的各项指标进行评估；
步骤S6：根据各项风险评估指标与任务风险的关系生成任务风险评估模型；
步骤S7：获取任务风险评估结果，依次审核评估对象的各项风险任务评级和能力；
步骤S8：输入风险评估报告，发送给对应的任务负责人。
优选地，所述步骤S4中，预处理包括交换、清洗、对比、分析、计算和处理。
优选地，所述步骤S4中，在预处理结束后，还采用了人工智能使数据在预处理的过程中能够智能的进行自我学习。
优选地，所述步骤S5中，对各项指标进行评估的具体步骤如下：
步骤S51：自动匹配筛选出同类任务的信息数据；
步骤S52：根据任务完成的进度建立各项指标的对照模型；
步骤S53：跟进任务进度采集任务进程风险评估数据，获取当前任务的各项指标数据。
根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述任务风险评估模型是通过构建大数据Spark分析模型，用于任务进度数据的关联性对数据进行转换，建立起不同角度的任务风险评估模型。
优选地，所述步骤S8之后，任务负责人根据风险评估报告完成任务后，将任务完成数据以及人员配置返回大数据数据库中。
本发明为一种基于大数据的工作平台任务风险评估系统，包括信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块；
所述信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块依次连接；
所述信息采集模块用于采集任务实施人员的信息，通过接入互联网和大数据系统，将任务风险信息进行采集；
所述数据预处理模块用于将信息采集系统收集到的信息进行整合，保障信息之间可以实现交换和对比，并将重复信息和干扰信息进行清洗；
所述智能学习模块用于频繁的进行操作时，针对不同任务的数据与结果之间的关联性，自主进行分析和学习，便于完善自身的输出结果；
所述大数据评估模块用于从数据库中自动匹配筛选出同类任务风险信息，根据任务完成的进度律建立各项指标的对照模型；
所述报告输出模块用于输入风险评估报告；
所述数据可视化模块用于通过可视化界面展示风险报告。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过大数据对待工作平台任务风险信息进行分析，根据任务完成的进度建立各项指标在对照模型并输出评估报告，通知任务负责人对任务现状进行客观和全面的了解以及定位，提高对任务风险的认知，有效降低任务风险，增加任务的完成率。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法步骤图；
图2为本发明的一种基于大数据的工作平台任务风险评估系统结构框图。
具体实施方式
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，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，包括如下步骤：
步骤S1：在工作平台采集并录入评估对象的个人信息；个人信息包括参与任务完成的工作人员基本信息；基本信息包括人员的职位以及擅长的技术领域；
步骤S2：系统对个人信息进行审核鉴定；通过工作人员的身份ID或者人脸图像进行身份审核，审核成功后，即可进行任务分配；
步骤S3：系统接入大数据渠道，对工作任务进行风险信息进行大数据采集；
步骤S4：系统对采集的数据进行预处理；
步骤S5：系统对预处理后的数据信息的各项指标进行评估；
步骤S6：根据各项风险评估指标与任务风险的关系生成任务风险评估模型；
步骤S7：获取任务风险评估结果，依次审核评估对象的各项风险任务评级和能力；
步骤S8：输入风险评估报告，发送给对应的任务负责人。
优选地，所述步骤S4中，预处理包括交换、清洗、对比、分析、计算和处理。
优选地，所述步骤S4中，在预处理结束后，还采用了人工智能使数据在预处理的过程中能够智能的进行自我学习。
优选地，所述步骤S5中，对各项指标进行评估的具体步骤如下：
步骤S51：自动匹配筛选出同类任务的信息数据；
步骤S52：根据任务完成的进度建立各项指标的对照模型；
步骤S53：跟进任务进度采集任务进程风险评估数据，获取当前任务的各项指标数据。
根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述任务风险评估模型是通过构建大数据Spark分析模型，用于任务进度数据的关联性对数据进行转换，建立起不同角度的任务风险评估模型。
优选地，所述步骤S8之后，任务负责人根据风险评估报告完成任务后，将任务完成数据以及人员配置返回大数据数据库中；这样能够不断的为大数据库提供模型的样本集，提高模型的准确性。
请参阅图2所示，本发明为一种基于大数据的工作平台任务风险评估系统，包括信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块；
所述信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块依次连接；
所述信息采集模块用于采集任务实施人员的信息，通过接入互联网和大数据系统，将任务风险信息进行采集；
所述数据预处理模块用于将信息采集系统收集到的信息进行整合，保障信息之间可以实现交换和对比，并将重复信息和干扰信息进行清洗；
所述智能学习模块用于频繁的进行操作时，针对不同任务的数据与结果之间的关联性，自主进行分析和学习，便于完善自身的输出结果；
所述大数据评估模块用于从数据库中自动匹配筛选出同类任务风险信息，根据任务完成的进度律建立各项指标的对照模型；
所述报告输出模块用于输入风险评估报告；
所述数据可视化模块用于通过可视化界面展示风险报告。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：在工作平台采集并录入评估对象的个人信息；
步骤S2：系统对个人信息进行审核鉴定；
步骤S3：系统接入大数据渠道，对工作任务进行风险信息进行大数据采集；
步骤S4：系统对采集的数据进行预处理；
步骤S5：系统对预处理后的数据信息的各项指标进行评估；
步骤S6：根据各项风险评估指标与任务风险的关系生成任务风险评估模型；
步骤S7：获取任务风险评估结果，依次审核评估对象的各项风险任务评级和能力；
步骤S8：输入风险评估报告，发送给对应的任务负责人。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，预处理包括交换、清洗、对比、分析、计算和处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，在预处理结束后，还采用了人工智能使数据在预处理的过程中能够智能的进行自我学习。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S5中，对各项指标进行评估的具体步骤如下：
步骤S51：自动匹配筛选出同类任务的信息数据；
步骤S52：根据任务完成的进度建立各项指标的对照模型；
步骤S53：跟进任务进度采集任务进程风险评估数据，获取当前任务的各项指标数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述任务风险评估模型是通过构建大数据Spark分析模型，用于任务进度数据的关联性对数据进行转换，建立起不同角度的任务风险评估模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估方法，其特征在于，所述步骤S8之后，任务负责人根据风险评估报告完成任务后，将任务完成数据以及人员配置返回大数据数据库中。
7.如根据权利要求1-6任一所述的一种基于大数据的工作平台任务风险评估系统，包括信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块，其特征在于：
所述信息采集模块、数据预处理模块、智能学习模块、大数据评估模块、报告输出模块、数据可视化模块依次连接；
所述信息采集模块用于采集任务实施人员的信息，通过接入互联网和大数据系统，将任务风险信息进行采集；
所述数据预处理模块用于将信息采集系统收集到的信息进行整合，保障信息之间可以实现交换和对比，并将重复信息和干扰信息进行清洗；
所述智能学习模块用于频繁的进行操作时，针对不同任务的数据与结果之间的关联性，自主进行分析和学习，便于完善自身的输出结果；
所述大数据评估模块用于从数据库中自动匹配筛选出同类任务风险信息，根据任务完成的进度律建立各项指标的对照模型；
所述报告输出模块用于输入风险评估报告；
所述数据可视化模块用于通过可视化界面展示风险报告。
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