CN116911541A - 基于人工智能的任务分配方法及系统 - Google Patents

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CN116911541A CN202310856825.2A CN202310856825A CN116911541A CN 116911541 A CN116911541 A CN 116911541A CN 202310856825 A CN202310856825 A CN 202310856825A CN 116911541 A CN116911541 A CN 116911541A
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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的任务分配方法及系统，其方法包括：获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。既可以避免项目经理凭主观进行人员分配同时还节省了大量的分配经理和分配时间，提高了实用性的同时也保证了任务人员分配结果的客观性，使得每个人的个人能力与其划分的任务相适配。

Description

基于人工智能的任务分配方法及系统
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的任务分配方法及系统。
背景技术
目前，随着人们生活水平的不断提高，人们的生活需求与社会产业的供应呈现逐步的上升，随着生产部本负责的产品越来越多，因此生产任务也变得越来越多，项目经理如何安排任务需要花费非常多的时间，任务分配用于将待完成的任务与待接收任务的操作员之间建立映射关系，任务与操作员之间配对的准确性直接影响所有任务的执行效率和执行效果，现有的任务分配方法通常是项目经理收到客户需求，然后进行开会讨论，安排会议，通知人员，分配任务，其不仅需要耗费大量的精力和时间，同时还使得最终的人员分配结果极度具有主观性，容易导致任务分配不合理从而耽误项目精度，降低了工作效率和实用性。
发明内容
针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种基于人工智能的任务分配方法及系统用以解决背景技术中提到的项目经理线下开会需要耗费大量的精力和时间，同时还使得最终的人员分配结果极度具有主观性，容易导致任务分配不合理从而耽误项目精度，降低了工作效率和实用性的问题。
一种基于人工智能的任务分配方法，包括以下步骤：
获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
优选的，所述获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务，包括：
通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
优选的，所述根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务，包括：
获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
优选的，所述通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务，包括：
获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
优选的，所述根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况，包括：
根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
一种基于人工智能的任务分配系统，该系统包括：
获取模块，用于获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
划分模块，用于根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
第一确定模块，用于通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
第二确定模块，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
优选的，所述获取模块，包括：
第一提取子模块，用于通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
第二提取子模块，用于确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
转化子模块，用于将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
获取子模块，用于根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
优选的，所述划分模块，包括：
第一确定子模块，用于获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
第二确定子模块，用于基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
第三确定子模块，用于根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
第一划分子模块，用于基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
优选的，所述第一确定模块，包括：
第四确定子模块，用于获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
调取子模块，用于获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
第五确定子模块，用于获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
第六确定子模块，用于基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
分级子模块，用于根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
分配子模块，用于通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
优选的，所述第二确定模块，包括：
第七确定子模块，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
第二划分子模块，用于根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
第八确定子模块，用于根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
第九确定子模块，用于根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
第十确定子模块，用于基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明所提供的一种基于人工智能的任务分配方法的工作流程图；
图2为本发明所提供的一种基于人工智能的任务分配方法的另一工作流程图；
图3为本发明所提供的一种基于人工智能的任务分配系统的结构示意图；
图4为本发明所提供的一种基于人工智能的任务分配系统中获取模块的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
目前，随着人们生活水平的不断提高，人们的生活需求与社会产业的供应呈现逐步的上升，随着生产部本负责的产品越来越多，因此生产任务也变得越来越多，项目经理如何安排任务需要花费非常多的时间，任务分配用于将待完成的任务与待接收任务的操作员之间建立映射关系，任务与操作员之间配对的准确性直接影响所有任务的执行效率和执行效果，现有的任务分配方法通常是项目经理收到客户需求，然后进行开会讨论，安排会议，通知人员，分配任务，其不仅需要耗费大量的精力和时间，同时还使得最终的人员分配结果极度具有主观性，容易导致任务分配不合理从而耽误项目精度，降低了工作效率和实用性。为了解决上述问题，本实施例公开了一种基于人工智能的任务分配方法。
一种基于人工智能的任务分配方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
步骤S102、根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
步骤S103、通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
步骤S104、根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
在本实施例中，会议内容表示为项目经理通过线上会议app组织的内部会议的会议录制内容；
在本实施例中，语音信息表示为会议内容中项目经理的语音内容所表达的会议信息；
在本实施例中，待分配任务表示为需要进行人员分配的任务，其为主任务而非子任务；
在本实施例中，任务指标表示为每项待分配任务的任务完成参考指标；
在本实施例中，经验信息表示每个参会人员对于不同类型任务的历史经验信息；
在本实施例中，执行复杂度表示为每个子任务的需求经验和技能所评估出来的执行复杂度；
在本实施例中，每位参会人员的分配子任务表示为对于每位参会人员的分配的子任务，其可以为一项待分配任务的子任务也可以为多项待分配任务的子任务。
上述技术方案的工作原理为：获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
上述技术方案的有益效果为：通过以线上会议的方式来确定项目经理发出的待分配任务进而通过人工智能模型基于每个线上会议参与人员的经验信息和职位信息来进行子任务的人员分配既可以避免项目经理凭主观进行人员分配同时还节省了大量的分配经理和分配时间，提高了实用性的同时也保证了任务人员分配结果的客观性，使得每个人的个人能力与其划分的任务相适配，保证了任务的分配合理性和任务完成的可靠性，提高了整体的工作效率和实用性，解决了现有技术中由于项目经理线下开会需要耗费大量的精力和时间，同时还使得最终的人员分配结果极度具有主观性，容易导致任务分配不合理从而耽误项目精度，降低了工作效率和实用性的问题。嘎嘎
在一个实施例中，如图2所示，所述获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务，包括：
步骤S201、通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
步骤S202、确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
步骤S203、将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
步骤S204、根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
上述技术方案的有益效果为：既可以保证语音信号的听觉清晰度同时还可以快速精准地提取出项目经理的专属语音信号进而快速地确定待分配任务，进一步地提高了工作效率和稳定性，同时，通过对文字内容进行逻辑梳理可以保证解析出的每个待分配任务的合理性和完整性，进一步地提高了实用性。
在一个实施例中，所述根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务，包括：
获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
上述技术方案的有益效果为：通过确定每项待分配任务的任务层次架构和最大划分层次精准地确定对于每项待分配任务的划分子任务的合格性和客观性，从而保证最大化效率和最大化质量地完成每项待分配任务，提高了稳定性和可靠性。
在一个实施例中，所述通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务，包括：
获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
上述技术方案的有益效果为：可以保证每个子任务的人员划分的合理性和可靠性，从而使得每项子任务的基本人员和技能需求得到满足，保证了子任务的完成下限，提高了实用性和稳定性。
在本实施例中，在每位参会人员的经验信息之后，还包括：
解析每位参会人员的经验信息确定该参会人员的清晰信息和模糊信息，分别确定清晰信息对应的第一任务类型和模糊信息对应的第二任务类型；
根据第一任务类型和第二任务类型确定每位参会人员的擅长任务类型并为该参会人员设置任务标签；
确定每个子任务的当前任务类型，基于每位参会人员的任务标签和每个子任务的当前任务类型确定每位参会人员的期望分配子任务；
通过每位参会人员的清晰信息基于预设决策树算法构建该参会人员的任务执行决策树；
获取每位参会人员的期望分配子任务对应的任务执行阶段和阶段参数；
利用每位参会人员的任务执行决策树基于该参会人员的期望分配子任务对应的任务执行阶段和阶段参数预测该参会人员在期望分配子任务上的行为参数；
根据所述行为参数和每位参会人员的期望分配子任务的任务合格度评估指标确定每位参会人员对于其期望分配子任务的第一完成合格度；
选择每位参会人员的第一完成合格度中最大的第二完成合格度所对应的目标期望分配子任务作为该参会人员的最适配期望分配子任务；
将每个参会人员的最适配期望分配子任务进行整合统计，确定是否有同一最适配期望分配子任务存在多个分配参会人员的情况；
若是，检测该最适配期望分配子任务的预设人员分配数值区间，若多个分配参会人员的统计数量在该预设人员分配数值区间内，将该最适配期望分配子任务的多个分配参会人员作为最终任务执行人员；
若多个分配参会人员的统计数量不在该预设人员分配数值区间内，将每个分配参会人员的第二完成合格度进行排序；
根据排序结果按照从大到小顺序选择与预设人员分配数值区间最大值相同的目标数量个分配参会人员作为最终任务执行人员。
在本实施例中，清晰信息表示为每位参会人员在擅长领域的清晰描述经验信息；
在本实施例中，模糊信息表示为每位参会人员在各个不擅长领域的模糊描述经验信息；
在本实施例中，任务标签表示为每位参会人员所擅长任务的任务功能描述标签；
在本实施例中，期望分配子任务表示为每位参会人员最适配的分配子任务；
在本实施例中，任务执行决策树表示为对于每位参会人员进行任务执行时的决策模型树；
在本实施例中，任务执行阶段和阶段参数表示为任务执行的多个过渡阶段和每个过渡阶段的阶段执行参数；
在本实施例中，行为参数表示为每位参会人员在期望分配子任务上的执行行为的评估参数。
上述技术方案的有益效果为：可以根据每位参会人员的实际经验信息来为其选择最适配的子任务，保证了任务安排的合理性和后续完成的可靠性，进一步地，通过对每个子任务的人员数量进行把控和筛选可以进一步地筛选出对于每个子任务发挥最大效果的人员作为任务分配人员，进一步地保证了任务完成的可靠性和实用性，提高了保证。
在一个实施例中，所述根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况，包括：
根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
上述技术方案的有益效果为：可以精准地根据每个参会人员的多任务划分情况或单任务划分情况来进行直观地人员分配的统计工作，降低了统计误差，提高了统计效率，进一步地提高了实用性和稳定性。
在一个实施例中，本实施例还公开了一种基于人工智能的任务分配系统，如图3所示，该系统包括：
获取模块301，用于获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
划分模块302，用于根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
第一确定模块303，用于通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
第二确定模块304，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
上述技术方案的工作原理为：首先通过获取模块获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；其次使用划分模块根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；然后通过第一确定模块通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；最后利用第二确定模块根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
上述技术方案的有益效果为：通过以线上会议的方式来确定项目经理发出的待分配任务进而通过人工智能模型基于每个线上会议参与人员的经验信息和职位信息来进行子任务的人员分配既可以避免项目经理凭主观进行人员分配同时还节省了大量的分配经理和分配时间，提高了实用性的同时也保证了任务人员分配结果的客观性，使得每个人的个人能力与其划分的任务相适配，保证了任务的分配合理性和任务完成的可靠性，提高了整体的工作效率和实用性。
在一个实施例中，如图4所示，所述获取模块301，包括：
第一提取子模块3011，用于通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
第二提取子模块3012，用于确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
转化子模块3013，用于将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
获取子模块3014，用于根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
上述技术方案的有益效果为：既可以保证语音信号的听觉清晰度同时还可以快速精准地提取出项目经理的专属语音信号进而快速地确定待分配任务，进一步地提高了工作效率和稳定性，同时，通过对文字内容进行逻辑梳理可以保证解析出的每个待分配任务的合理性和完整性，进一步地提高了实用性。
在一个实施例中，所述划分模块，包括：
第一确定子模块，用于获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
第二确定子模块，用于基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
第三确定子模块，用于根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
第一划分子模块，用于基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
上述技术方案的有益效果为：通过确定每项待分配任务的任务层次架构和最大划分层次精准地确定对于每项待分配任务的划分子任务的合格性和客观性，从而保证最大化效率和最大化质量地完成每项待分配任务，提高了稳定性和可靠性。
在一个实施例中，所述第一确定模块，包括：
第四确定子模块，用于获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
调取子模块，用于获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
第五确定子模块，用于获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
第六确定子模块，用于基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
分级子模块，用于根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
分配子模块，用于通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
上述技术方案的有益效果为：可以保证每个子任务的人员划分的合理性和可靠性，从而使得每项子任务的基本人员和技能需求得到满足，保证了子任务的完成下限，提高了实用性和稳定性。
在一个实施例中，所述第二确定模块，包括：
第七确定子模块，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
第二划分子模块，用于根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
第八确定子模块，用于根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
第九确定子模块，用于根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
第十确定子模块，用于基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
上述技术方案的有益效果为：可以精准地根据每个参会人员的多任务划分情况或单任务划分情况来进行直观地人员分配的统计工作，降低了统计误差，提高了统计效率，进一步地提高了实用性和稳定性。
本领域技术人员应当理解的是，本发明中的第一、第二指的是不同应用阶段而已。
本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
2.根据权利要求1所述基于人工智能的任务分配方法，其特征在于，所述获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务，包括：
通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
3.根据权利要求1所述基于人工智能的任务分配方法，其特征在于，所述根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务，包括：
获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
4.根据权利要求1所述基于人工智能的任务分配方法，其特征在于，所述通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务，包括：
获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
5.根据权利要求1所述基于人工智能的任务分配方法，其特征在于，所述根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况，包括：
根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
6.一种基于人工智能的任务分配系统，其特征在于，该系统包括：
获取模块，用于获取项目经理的会议内容并解析出会议内容对应的语音信息，根据语音信息获取多项待分配任务；
划分模块，用于根据每项待分配任务的任务指标将每项待分配任务划分为多层次子任务；
第一确定模块，用于通过人工智能模型根据参会人员的经验信息和企业职业级别信息以及每个子任务的执行复杂度确定每位参会人员的分配子任务；
第二确定模块，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每项待分配任务的人员分配情况。
7.根据权利要求6所述基于人工智能的任务分配系统，其特征在于，所述获取模块，包括：
第一提取子模块，用于通过预设会议软件录制项目经理的会议内容，提取出会议内容中的语音信号并对其进行增强处理；
第二提取子模块，用于确定项目经理的音轨信息，根据音轨信息提取增强后的语音信号中的项目经理的目标语音信号；
转化子模块，用于将所述目标语音信号对应的语音内容转化为文字内容，将文字内容进行逻辑梳理；
获取子模块，用于根据梳理后的文字内容获取多项待分配任务。
8.根据权利要求6所述基于人工智能的任务分配系统，其特征在于，所述划分模块，包括：
第一确定子模块，用于获取每项待分配任务的总任务指标和分任务指标，根据总任务指标和分任务指标确定每项待分配任务的任务层次架构；
第二确定子模块，用于基于每项待分配任务的任务层次架构确定该项待分配任务的总任务类型；
第三确定子模块，用于根据每项待分配任务的总任务类型确定该待分配任务的最大划分层次，根据最大划分层次确定每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次；
第一划分子模块，用于基于每项待分配任务的分任务指标的理想划分层次将每项待分配任务划分为多层次子任务。
9.根据权利要求6所述基于人工智能的任务分配系统，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
第四确定子模块，用于获取每位参会人员的历史已完成任务的指标数据，根据所述指标数据确定每位参会人员的经验信息；
调取子模块，用于获取每位参会人员的个人身份信息，根据所述个人身份信息在企业数据库中调取每位参会人员的企业职业级别信息；
第五确定子模块，用于获取每个子任务的任务执行指标和任务评价指标，根据所述任务执行指标和任务评价指标确定每个子任务的人力、智力和技能需求信息；
第六确定子模块，用于基于每个子任务的人力、智力和技能需求信息确定该子任务的执行复杂度；
分级子模块，用于根据每位参会人员的企业职业级别信息按照级别从大到小的顺序进行任务分级；
分配子模块，用于通过人工智能模型根据分级结果基于每位参会人员的经验信息和每个子任务的执行复杂度分配每位参会人员的执行子任务。
10.根据权利要求6所述基于人工智能的任务分配系统，其特征在于，所述第二确定模块，包括：
第七确定子模块，用于根据每位参会人员的分配子任务与多项待分配任务之间的隶属关系确定每位参会人员的服务分配任务；
第二划分子模块，用于根据每位参会人员的的服务分配任务将所有参会人员划分为单任务人员和多任务人员；
第八确定子模块，用于根据单任务人员的第一任务分配情况确定每项待分配任务的第一人员分配情况；
第九确定子模块，用于根据多任务人员的第二任务分配情况确定每项待分配任务的第二人员分配情况；
第十确定子模块，用于基于每项待分配任务的第一人员分配情况和第二人员分配情况确定每项待分配任务的综合人员分配情况。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117522081A (zh) * 2024-01-04 2024-02-06 济南源根科技有限公司 一种基于业务节点的项目流程决策系统

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