CN112101918A - 一种绩效考核方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种绩效考核方法及系统，其中，所述方法包括：在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务；将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。在本发明实施例中，可以实现对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，对考核单位完成指标任务数据的进度监控和完成质量进行评分，实现科学化、精细化和规范化管理。

Description

一种绩效考核方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种绩效考核方法及系统。

背景技术

目前机关单位绩效评估的实践缺乏一套系统、规范的评估工具，传统的绩效考核工作靠“阶段考核、现场计分、手工汇总、事后公布”，容易导致“被考核单位”被动等待、平时不注意随时总结积累、突击补漏应付考核、重漏差错和弄虚作假无法考证等弊端，即现有的技术中，不能根据不同单位的绩效考核指标体系进行灵活配置，不能对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，不能对考核单位完成指标任务数据的进度进行监控和完成质量进度评分，以致绩效考核工作不能实现科学化、精细化、规范化管理。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种绩效考核方法及系统，可以实现对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，对考核单位完成指标任务数据的进度监控和完成质量进行评分，实现科学化、精细化和规范化管理。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种绩效考核方法，所述方法包括：

在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

可选的，所述方法还包括：

所述被评估考核单位查看所述指标数据对应的考核评分，并判断是否有异议；

若有异议，则所述被评估考核单位基于所述指标数据对应的考评评分发起的申述请求；

所述数据采集单位对所述申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；

所述服务端对所述初步审核结果进行复审，并基于复审结果生成绩效考核评估结果；

若无异议，则所述服务端基于所述指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

可选的，所述在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，包括：

基于所述服务端获得数据采集单位及被评估考核单位对应的用户角色，其中，所述用户角色至少包括部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；

所述基于所述被评估考核单位对应的用户角色确定考核指标及考核指标评分标准；

基于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在所述服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

可选的，所述将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位，包括：

在所述服务端上获得所述绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位；

所述服务端基于HTTPS协议将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

可选的，所述服务端上的存储单元内存储有数据采集单位及被评估考核单位，其中，所述数据采集单位与所述被评估考核单位为上、下级关系；并且，所述数据采集单位与所述被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

可选的，所述对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

可选的，所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；

基于预设的动态平衡参数将所述第一指标数据对应的考核评分和所述第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

可选的，所述收敛的神经网络模型为利用对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；

预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；基于所述数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对所述初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数。

可选的，所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，包括：

所述服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计。

另外，本发明实施例还提供了一种绩效考核系统，所述系统包括：

配置模块：用于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

下发模块：用于将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

上报评分模块：用于所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

汇总反馈模块：用于所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

在本发明实施例中，可以实现对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，对考核单位完成指标任务数据的进度监控和完成质量进行评分，实现科学化、精细化和规范化管理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，显而易见的，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它的附图。

图1是本发明实施例中的绩效考核方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中的绩效考核系统的结构组成示意图。

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。

在考核管理系统的总体建设目标是实现以目标管理为导向，以指标体系为依据，以任务、考评、过程、结果四个方面的管理为核心，实现绩效自动化管理。

一般根据机关单位的绩效评估体系的总体要求，建立和完善绩效考核指标体系，通过搭建管理、执行、监督和综合评价的绩效综合管理信息系统，采用定量考评与定性评价相结合、系统考评和人工考评相结合、平时考评与年终考评相结合等多样化考评方式对机关部门履行职能所产生的结果及其社会效果进行考核管理。同时，实行集绩效信息管理、采集、监督、分析和反馈改进为一体化的长效化机制，提升机关单位工作效能和执行力，提高公共服务水平。

为充分保证机关单位绩效考核管理系统功能的机关单位绩效完整性、稳定性和先进性，拟采用B/S框架来实现系统开发；系统由服务端和应用端共同构成；服务端面向机关单位的相关部门的管理人员使用，应用端面向数据跟踪单位、主办/协办单位使用（数据采集单位和被评估考核单位），主要实现指标数据查看、采集、考核等功能。

在服务端上，该系统服务端面向机关单位相关部门的管理人员使用，主要包括系统管理、测评指标管理、绩效考核管理、数据审核管理和综合评分管理5个功能模块。

系统管理模块主要包括用户管理和角色管理功能。用户管理，实现创建管理员和各机关部门单位用户账号，并可对账号信息进行管理，如用户基本信息、密码修改等；角色管理，实现对不用用户类型的系统功能操作创建系统角色，并对其进行管理。

测评指标管理模块主要包括测评指标创建和指标评分设置功能。根据对各机关部门单位所制定的绩效考核指标，系统设计的测评指标数据库可实现测评指标的创建、赋分和扣分逻辑设置。

绩效考核管理模块主要包括考核任务创建和任务下发功能。系统管理员可以根据绩效考核工作计划安排，创建不同报告期下的绩效考核任务，设置各机关部门单位对应测评指标内容，并实现任务下发。

数据审核管理模块主要包括数据查看、数据审核和数据公示等功能。数据查看，系统管理员可以查看各机关部门单位上报指标数据的完成情况；数据审核，针对主办/协办提交的指标数据申诉，系统管理员可以对其进行审核并且修改评分；数据公示，针对绩效考核评分结果，系统管理员可以对其进行公示。

综合评分管理模块主要包括测评指标得分统计表和各部门测评得分统计表。系统管理员可以查看各机关部门单位的各项测评指标得分情况，以及绩效考核评分结果及排名。

在应用端上，该系统应用端面向数据跟踪单位、主办/协办单位使用，主要包括系统管理、指标数据上传、数据审核管理和数据测评管理4个功能模块，其中，用户信息管理，在系统用户可以对账号基本信息进行修改，例如密码修改；指标数据上传，系统用户可以对应测评指标内容进行数据上传；数据审核管理，数据审核管理模块主要包括数据查看、数据采集和数据审核等功能。系统用户可以查收绩效办下发的绩效考核任务，针对考核指标内容进行数据上传，并可以实现对指标数据进行审核和评分；数据测评管理，数据测评管理主要包括测评得分查看和结果申诉功能。系统用户可以查看绩效考核评分结果，并可以对评分结果进行申诉。

具体的，该系统包括服务端和应用端；服务端包括系统管理模块、测评指标管理模块、绩效考核管理模块、数据审核管理模块和综合评分管理模块；系统应用端包括系统管理模块、指标数据上传模块、数据审核管理模块和数据测评管理模块；其中：（一）所述系统管理模块包括：基本信息存储单元，机关单位管理者、数据采集单位和被评估考核单位的用户角色信息创建和管理。所述的用户角色信息包括部门名称、负责人姓名、系统角色权限等信息；映射关系存储单元，根据存储数据采集单位和被评估考核单位的上、下级关系，配置数据采集单位和被评估考核单位一对一或一对多的映射关系；测评指标管理模块包括：绩效考核指标体系的构建和存储，包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称、指标评分标准等信息。绩效考核管理模块包括：考核指标创建，基于绩效考核体系对数据采集单位和被评估考核单位创建考核任务，确认无误后并进行下发；指标数据上传，数据采集单位和被评估考核单位查收考核任务后，被评估考核单位可以上传指标数据至数据采集单位。数据审核管理模块包括：指标数据审核打分，针对被评估考核单位上传的指标数据，数据采集单位可以查收并且进行审核打分，机关单位管理者可对评分结果进行公示；申请复议，被评估考核单位对评分结果如有异议，可以申请复议流程，由数据采集单位完成初审，若对初审结果不满意可以直接向机关单位进行申诉，党政机关对初审数据进行复审；综合评分管理模块包括：基于上述的评估结果，针对各评估单位的绩效考核得分情况进行统计，并对各测评指标得分情况进行统计。

请参阅图1，图1是本发明实施例中的绩效考核方法的流程示意图。

如图1所示，一种绩效考核方法，所述方法包括：

S11：在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

在本发明具体实施过程中，所述在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，包括：基于所述服务端获得数据采集单位及被评估考核单位对应的用户角色，其中，所述用户角色至少包括部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；所述基于所述被评估考核单位对应的用户角色确定考核指标及考核指标评分标准；基于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在所述服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

具体的，在服务端上即可获得数据采集单位和被评估考核单位中对应的用户角色，并且该用户角色中至少包含有部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；然后通过被评估考核单位对应的用户角色在服务端上对应的数据库中匹配出对应的考核指标及考核指标评分标准；在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

S12：将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

在本发明具体实施过程中，所述将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位，包括：在所述服务端上获得所述绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位；所述服务端基于HTTPS协议将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

进一步的，所述服务端上的存储单元内存储有数据采集单位及被评估考核单位，其中，所述数据采集单位与所述被评估考核单位为上、下级关系；并且，所述数据采集单位与所述被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

具体的，在该服务端上获得该绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位之后，该服务端通过HTTPS协议将该绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

在该服务端上内置了一个存储单元，并且在该存储单元内部存储着数据采集单位及被评估考核单位，其中，数据采集单位与被评估考核单位为上、下级关系；并且，数据采集单位与被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

S13：所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

在本发明具体实施过程中，所述对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

进一步的，所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；基于预设的动态平衡参数将所述第一指标数据对应的考核评分和所述第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

进一步的，所述收敛的神经网络模型为利用对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；基于所述数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对所述初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数。

具体的，该数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

并且，在进行考核评分的时候，同时进行人工的方式考核评分和通过人工智能算法进行考核评分；即，数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；；数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；在通过这两种方式考核评分之后，得到两个评分，在此，需要对这两个评分进行动态加权，一般需要根据预设的动态平衡参数将第一指标数据对应的考核评分和第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

在此，收敛的神经网络模型是通过对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；并且在对该神经网络模型进行训练之前，首先需要对该神经网络模型中的各层的输出节点按照原节点的二分之一进行压缩，然后在确定损失函数，一般可以为交叉熵损失函数，并且，需要对该损失函数进行更新，更新的过程为对神经网络模型中的所有节点进行正则化，得到正则化项，然后利用正则化项作为参数，更新该交叉熵损失函数，之后在进行训练，并且在训练过程中，若训练的效果达不到预设情况，则需要采用反向传播算法更新所有层的参数，重新训练；直至收敛或者达到训练次数为止。

预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；在进行动态调整时，时根据数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数；在调整之后，参数的相加结果还是为1。

S14：所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

在本发明具体实施过程中，所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，包括：所述服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计。

具体的，该服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计；并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

在本发明具体实施过程中，所述方法还包括：

所述被评估考核单位查看所述指标数据对应的考核评分，并判断是否有异议；若有异议，则所述被评估考核单位基于所述指标数据对应的考评评分发起的申述请求；所述数据采集单位对所述申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；所述服务端对所述初步审核结果进行复审，并基于复审结果生成绩效考核评估结果；若无异议，则所述服务端基于所述指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

具体的，在被评估考核单位对应用户通过客户端查看到指标数据对应的考核评分时，可以自我判断是否存在异议，在存在时，被评估考核单位的用户可以通过客户端根据指标数据对应的考评评分发起的申述请求；数据采集单位对申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；服务端对该初步审核结果进行复审，并根据复审结果生成绩效考核评估结果；若没有异议，则该服务端根据指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

在本发明实施例中，可以实现对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，对考核单位完成指标任务数据的进度监控和完成质量进行评分，实现科学化、精细化和规范化管理。

实施例

请参阅图2，图2是本发明实施例中的绩效考核系统的结构组成示意图。

如图2所示，一种绩效考核系统，所述系统包括：

配置模块21：用于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

在本发明具体实施过程中，所述在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，包括：基于所述服务端获得数据采集单位及被评估考核单位对应的用户角色，其中，所述用户角色至少包括部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；所述基于所述被评估考核单位对应的用户角色确定考核指标及考核指标评分标准；基于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在所述服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

具体的，在服务端上即可获得数据采集单位和被评估考核单位中对应的用户角色，并且该用户角色中至少包含有部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；然后通过被评估考核单位对应的用户角色在服务端上对应的数据库中匹配出对应的考核指标及考核指标评分标准；在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

下发模块22：用于将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

在本发明具体实施过程中，所述将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位，包括：在所述服务端上获得所述绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位；所述服务端基于HTTPS协议将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

进一步的，所述服务端上的存储单元内存储有数据采集单位及被评估考核单位，其中，所述数据采集单位与所述被评估考核单位为上、下级关系；并且，所述数据采集单位与所述被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

具体的，在该服务端上获得该绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位之后，该服务端通过HTTPS协议将该绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

在该服务端上内置了一个存储单元，并且在该存储单元内部存储着数据采集单位及被评估考核单位，其中，数据采集单位与被评估考核单位为上、下级关系；并且，数据采集单位与被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

上报评分模块23：用于所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

在本发明具体实施过程中，所述对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

进一步的，所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；基于预设的动态平衡参数将所述第一指标数据对应的考核评分和所述第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

进一步的，所述收敛的神经网络模型为利用对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；基于所述数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对所述初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数。

具体的，该数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

并且，在进行考核评分的时候，同时进行人工的方式考核评分和通过人工智能算法进行考核评分；即，数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；在通过这两种方式考核评分之后，得到两个评分，在此，需要对这两个评分进行动态加权，一般需要根据预设的动态平衡参数将第一指标数据对应的考核评分和第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

在此，收敛的神经网络模型是通过对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；并且在对该神经网络模型进行训练之前，首先需要对该神经网络模型中的各层的输出节点按照原节点的二分之一进行压缩，然后在确定损失函数，一般可以为交叉熵损失函数，并且，需要对该损失函数进行更新，更新的过程为对神经网络模型中的所有节点进行正则化，得到正则化项，然后利用正则化项作为参数，更新该交叉熵损失函数，之后在进行训练，并且在训练过程中，若训练的效果达不到预设情况，则需要采用反向传播算法更新所有层的参数，重新训练；直至收敛或者达到训练次数为止。

预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；在进行动态调整时，时根据数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数；在调整之后，参数的相加结果还是为1。

汇总反馈模块24：用于所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

在本发明具体实施过程中，所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，包括：所述服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计。

具体的，该服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计；并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

在本发明具体实施过程中，所述系统还包括：

判断模块：用于所述被评估考核单位查看所述指标数据对应的考核评分，并判断是否有异议；若有异议，则所述被评估考核单位基于所述指标数据对应的考评评分发起的申述请求；所述数据采集单位对所述申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；所述服务端对所述初步审核结果进行复审，并基于复审结果生成绩效考核评估结果；若无异议，则所述服务端基于所述指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

具体的，在被评估考核单位对应用户通过客户端查看到指标数据对应的考核评分时，可以自我判断是否存在异议，在存在时，被评估考核单位的用户可以通过客户端根据指标数据对应的考评评分发起的申述请求；数据采集单位对申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；服务端对该初步审核结果进行复审，并根据复审结果生成绩效考核评估结果；若没有异议，则该服务端根据指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

在本发明实施例中，可以实现对考核单位设置对应的考核指标任务和指标评分标准，对考核单位完成指标任务数据的进度监控和完成质量进行评分，实现科学化、精细化和规范化管理。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种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，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM，ReadOnly Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、磁盘或光盘等。

另外，以上对本发明实施例所提供的一种绩效考核方法及系统进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种绩效考核方法，其特征在于，所述方法包括：

在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

2.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述被评估考核单位查看所述指标数据对应的考核评分，并判断是否有异议；

若有异议，则所述被评估考核单位基于所述指标数据对应的考评评分发起的申述请求；

所述数据采集单位对所述申述请求进行指标申述程序进行初步审核，并将初步审核结果发送至服务端；

所述服务端对所述初步审核结果进行复审，并基于复审结果生成绩效考核评估结果；

若无异议，则所述服务端基于所述指标数据对应的考评评分生成绩效考核评估结果。

3.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，包括：

基于所述服务端获得数据采集单位及被评估考核单位对应的用户角色，其中，所述用户角色至少包括部门名称、用户姓名、在服务端中的角色权限；

所述基于所述被评估考核单位对应的用户角色确定考核指标及考核指标评分标准；

基于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务的考核指标及考核指标评分标准在所述服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务。

4.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位，包括：

在所述服务端上获得所述绩效考核指标体系及考核任务对应的数据采集单位及被评估考核单位；

所述服务端基于HTTPS协议将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位。

5.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述服务端上的存储单元内存储有数据采集单位及被评估考核单位，其中，所述数据采集单位与所述被评估考核单位为上、下级关系；并且，所述数据采集单位与所述被评估考核单位被配置为一对一映射关系或者一对多的映射关系。

6.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分。

7.根据权利要求6所述的绩效考核方法，其特征在于，所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分，包括：

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准对所述指标数据进行人工考核评分，获得第一指标数据对应的考核评分；

所述数据采集单位按照接收到的指标数据对应的被评估考核单位调用对应的收敛的神经网络模型对所述指标数据进行智能考核评分，获得第二指标数据对应的考核评分；

基于预设的动态平衡参数将所述第一指标数据对应的考核评分和所述第二指标数据对应的考核评分进行动态累加，获得指标数据对应的考核评分。

8.根据权利要求7所述的绩效考核方法，其特征在于，所述收敛的神经网络模型为利用对应的被评估考核单位对应的考核指标评分标准进行训练收敛的神经网络模型；

预设的动态平衡参数的初始参数值均为0.5；基于所述数据采集单位中的人工考核评分的考核人员的评价对所述初始参数值进行动态调整，获得动态平衡参数。

9.根据权利要求1所述的绩效考核方法，其特征在于，所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，包括：

所述服务端对指标数据对应的考核评分按照被评估考核单位进行汇总统计。

10.一种绩效考核系统，其特征在于，所述系统包括：

配置模块：用于在服务端上配置绩效考核指标体系及考核任务，所述绩效考核指标体系包括指标编码、指标内容名称、上级指标内容名称和指标评分标准；

下发模块：用于将所述绩效考核指标体系及考核任务下发至数据采集单位及被评估考核单位；

上报评分模块：用于所述数据采集单位接收所述被评估考核单位上报的指标数据，并对所述指标数据进行考核评分，获得指标数据对应的考核评分；

汇总反馈模块：用于所述服务端汇总所述指标数据对应的考核评分，并将汇总的所述指标数据对应的考核评分反馈至被评估考核单位。

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