CN117764372B - 一种业务表单流程动态设计与优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种业务表单流程动态设计与优化方法及系统，涉及企业管理技术领域，包括获取第一信息和第二信息；根据第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息；根据第三信息和第二信息进行流程自动化设计处理设计得到第四信息；根据第四信息进行表单生成处理得到第五信息；根据第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理得到第六信息；根据第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表。本发明通过对组织结构数据和历史业务流程数据的深度分析和处理，有效地构建了组织架构与角色权限框架，优化了业务流程，提高了决策效率。
Description
技术领域
本发明涉及企业管理技术领域，具体而言，涉及一种业务表单流程动态设计与优化方法及系统。
背景技术
在数字化和新技术不断发展的当今时代，企业管理和运营越来越依赖于高效、灵活的信息系统。特别是在企业级的管理平台中，业务表单和流程的设计及优化成为了核心任务。当前，企业使用静态的业务流程管理系统，这些系统虽然能够处理日常操作，但在应对市场变化和个性化需求时显得僵硬和不足。例如，传统的业务流程管理系统通常采用预定义的流程模板，这些模板不能根据具体业务场景或用户反馈进行调整。此外，这些系统往往缺乏有效的数据分析和预测功能，无法根据历史数据和用户行为来优化流程设计。
基于上述现有技术的缺点，现亟需一种业务表单流程动态设计与优化方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种业务表单流程动态设计与优化方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本申请提供了一种业务表单流程动态设计与优化方法，包括：
获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，所述第二信息为历史业务流程数据；
根据所述第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，所述第三信息包括组织架构与角色权限框架；
根据所述第三信息和所述第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，所述第四信息包括优化后的业务流程；
根据所述第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，所述第五信息包括动态表单数据和结构；
根据所述第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于所述用户界面得到第六信息，所述第六信息包括用户体验后的交互数据；
根据所述第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，所述第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表。
第二方面，本申请还提供了业务表单流程动态设计与优化系统，包括：
获取模块，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，所述第二信息为历史业务流程数据；
构建模块，用于根据所述第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，所述第三信息包括组织架构与角色权限框架；
设计模块，用于根据所述第三信息和所述第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，所述第四信息包括优化后的业务流程；
生成模块，用于根据所述第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，所述第五信息包括动态表单数据和结构；
识别模块，用于根据所述第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于所述用户界面得到第六信息，所述第六信息包括用户体验后的交互数据；
输出模块，用于根据所述第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，所述第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表。
本发明的有益效果为：
本发明通过对组织结构数据和历史业务流程数据的深度分析和处理，有效地构建了组织架构与角色权限框架，优化了业务流程，提高了决策效率。利用自然语言处理和趋势预测技术，实现了动态表单数据和结构的生成，以及基于模式识别的用户界面设计，增强了用户体验和交互效率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，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实施例了解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例中所述的业务表单流程动态设计与优化方法流程示意图;
图2为本发明实施例中所述的组织模型示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1：
本实施例提供了一种业务表单流程动态设计与优化方法。
参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400、步骤S500和步骤S600。
步骤S100、获取第一信息和第二信息，第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，第二信息为历史业务流程数据。
可以理解的是，组织结构数据和角色定义数据为理解和分析组织的内部结构、职能分布和角色间的关系提供了基础。组织结构数据揭示了企业的层次结构和部门划分，而角色定义数据则涵盖了各个角色的职责、权限和业务范围。这些数据揭示了组织的层级结构、各部门、岗位、职务级别和角色之间的关系，是理解和分析组织内部管理和协作架构的关键。历史业务流程数据记录了企业过去的业务操作模式、流程效率和交易历史等，为分析业务流程的效率和优化潜力提供了实际依据。通过获取这两类关键信息，本步骤为后续的数据处理、流程优化和决策支持奠定了基础。使企业能够全面了解其组织架构和历史业务操作，从而更有效地进行数据驱动的管理和优化。
步骤S200、根据第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，第三信息包括组织架构与角色权限框架。
可以理解的是，如图2所示，本步骤利用数据挖掘技术深入分析组织结构数据和角色定义数据，以识别和构建组织内部的层次结构和角色间的权限关系。这包括确定各部门、岗位、职务级别之间的相互关联和每个角色的权限范围，并构建基于角色的访问控制（RBAC）模型，即组织模型示意图。
步骤S300、根据第三信息和第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，第四信息包括优化后的业务流程。
可以理解的是，本步骤利用机器学习算法从现有数据中挖掘出流程改进的机会，从而实现业务流程的优化。这不仅提高了工作流程的效率和效果，而且有助于减少执行任务所需的时间和资源。通过优化后的业务流程，企业能够更加灵活地应对市场变化，提高整体运营效率。
步骤S400、根据第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，第五信息包括动态表单数据和结构。
可以理解的是，自然语言处理用于理解用户的输入和反馈，而趋势预测帮助预测未来的用户需求和行为模式。本步骤通过分析用户的交互数据，生成适应用户需求和业务流程变化的动态表单。这不仅提高了用户交互的效率，还增强了表单的灵活性和适应性，从而提升了整体的用户体验和业务处理能力。
步骤S500、根据第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于用户界面得到第六信息，第六信息包括用户体验后的交互数据。
可以理解的是，模式识别技术使得用户界面更加直观、易用，并能够适应不同用户的需求和偏好。此外，收集的交互数据为后续的系统迭代和优化提供了宝贵的输入，从而进一步提高系统的易用性和效率。
步骤S600、根据第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表。
可以理解的是，通过时间序列分析，本步骤有效地将用户交互数据转化为有意义的业务洞察，如用户行为趋势、需求变化等。这为企业提供了一个数据驱动的视角来观察和分析业务表现，进而支持决策制定过程。生成的业务报表不仅提供了关键业务指标，还揭示了业务发展的趋势和潜在问题，有助于企业做出更精准和高效的决策。
需要说明的是，步骤S200包括步骤S210、步骤S220、步骤S230和步骤S240。
步骤S210、根据组织结构数据进行聚类处理得到各个部门或团队的聚类结果。
可以理解的是，聚类处理有助于识别组织内部的不同群体和子结构，这对于理解组织的运作和优化管理流程至关重要。通过聚类处理，此步骤有效地揭示了组织内部的结构和团队划分，为后续的角色权限分配和业务流程设计提供了明确的基础。
步骤S220、根据聚类结果和预设的关联规则学习数学模型对角色定义数据进行权限关系挖掘处理得到角色之间的权限关联规则。
可以理解的是，本步骤使用关联规则学习和数据挖掘技术来分析角色数据，旨在识别不同角色之间的权限关系，从而建立一个详细的权限框架。此步骤使得企业能够清晰地理解各角色在组织中的权限分布，有效识别和建立角色之间的权限关联。这为实现精确的权限管理和控制提供了重要基础，有助于提高安全性和减少权限滥用的风险，同时确保每个角色能够高效地执行其职责。
步骤S230、根据权限关联规则进行影响力评估处理，通过对每个角色在组织中的相对影响力进行中心度分析处理，基于预设的中心度分析公式计算得到角色影响力评估结果。
进一步地，预设的中心度分析公式，包括：
；
；
其中，i，j表示角色的序号，表示第i个角色的中心度，/>表示角色i和角色j之间是否存在直接关联，/>表示关联权重，/>表示角色i和角色j之间的交互频率，n表示组织中的角色数量。
可以理解的是，中心度分析是一种量化角色影响力的方式，通过计算每个角色与其他角色的关联强度和频率来评估其在组织中的中心地位。通过精确计算角色的中心度，可以帮助企业更好地理解各角色在组织内的影响力和重要性。这对于平衡资源分配、优化团队协作、提升决策效率以及增强组织内部的沟通和协作具有重要意义。通过这种分析，企业能够更有效地管理和激励关键人物，进而提升整体业务表现和团队效能。
步骤S240、根据角色影响力评估结果进行层次结构图构建处理，得到组织架构与角色权限框架。
可以理解的是，本步骤使用角色影响力的分析结果来定义和可视化组织内的层次结构和角色间的关系，包括权限分配和责任划分。通过这种层次结构图的构建，本步骤使组织的内部结构更加清晰和有序，便于管理者和员工了解各自以及他人在组织中的地位和职责。这有助于提升组织内的沟通效率，优化决策流程，确保资源和权限的合理分配。此外，明确的层次结构和角色权限框架也有助于新员工快速适应组织环境，提高整体团队的协作效率。
需要说明的是，步骤S300包括步骤S310、步骤S320、步骤S330和步骤S340。
步骤S310、根据历史流程记录进行文本分类处理，通过使用支持向量机对历史数据中任务的性质和类别进行分析，得到任务分类结果。
可以理解的是，本步骤通过使用支持向量机对历史流程数据进行文本分类，能够有效地识别和分类不同类型的任务和流程。这种分类结果对于理解历史业务流程的性质和效率至关重要，有助于企业识别流程改进的潜在领域，进而优化和重构现有的业务流程。
步骤S320、根据任务分类结果和任务持续时间数据进行时间序列分析处理，通过使用自回归移动平均模型评估各类任务的执行效率得到流程效率评估结果。
可以理解的是，本步骤应用自回归移动平均模型进行时间序列分析能够有效评估不同类型任务的执行效率。这种分析有助于识别效率低下的流程环节，为进一步优化流程和提高整体工作效率提供了数据支持。
步骤S330、根据流程效率评估结果和组织架构与角色权限框架进行流程重构建议生成处理，通过使用随机森林模型进行分析处理得到流程优化建议。
可以理解的是，随机森林模型是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行平均或多数投票来提高预测的准确性和稳健性。随机森林模型能够从流程效率评估和组织架构数据中提取关键特征，为流程优化提供准确的建议。具体地，在本场景中的应用方法为：首先，随机森林模型将从流程效率评估结果和组织架构与角色权限框架中抽取特征，例如任务完成时间、角色间的协作模式等。然后，模型分析这些特征与流程效率之间的关系，以识别效率低下的原因和潜在的改进点。最后，基于这些分析，模型生成具体的流程优化建议，如重新分配任务、调整角色权限等，以提高整体流程的效率和效果。
步骤S340、基于预设的流程建模数学模型对流程优化建议进行模型构建处理得到初步业务流程，并使用遗传算法对初步业务流程进行优化处理得到优化后的业务流程。
可以理解的是，流程建模数学模型反映了建议中的流程调整，然后，遗传算法被用于进一步优化这些流程。遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，它通过模拟进化过程（如选择、交叉、变异）来寻找问题的最优解。在本实施例中，遗传算法通过评估不同流程设计的效果，不断迭代以找到最高效的业务流程。这种方法有助于确保最终的业务流程既高效又实用，适应组织的特定需求。
需要说明的是，步骤S400包括步骤S410、步骤S420、步骤S430和步骤S440。
步骤S410、根据第四信息进行文本挖掘处理，通过识别用户对流程的反馈和态度得到用户感知结果。
可以理解的是，文本挖掘处理方法包括情感分析和关键词提取，具体处理过程为：
步骤S411、首先从用户反馈渠道收集关于优化后的业务流程的文本数据，这包括电子邮件、满意度调查、在线评论等。
步骤S412、对收集的文本进行清洗，包括去除噪声数据（如无关字符或标点），标准化文本（如统一大小写），以及分词处理。应用自然语言处理技术来识别文本中的情感倾向（正面、负面或中性）。这有助于理解用户对流程变更的总体态度。
步骤S413、使用算法（如词频-逆文档频率或潜在狄利克雷分配）识别反馈中的关键词或短语，这有助于确定用户反馈中最关注的流程方面。
步骤S414、对情感分析和关键词提取的结果进行汇总和分析，以得到用户感知的全面视图。
步骤S420、根据用户感知结果进行关键词提取处理，通过分析用户的具体需求和建议得到用户需求描述。
可以理解的是，关键词提取处理使得企业能够精准地捕捉用户反馈的核心内容，理解用户对优化后流程的具体看法和需求。这种分析对于进一步细化和调整业务流程至关重要，因为它直接关联到用户体验和满意度。通过精确的用户需求描述，企业可以更有效地针对性地改进流程，确保它们更加符合用户实际需要和期望。
步骤S430、根据用户需求描述进行线性规划处理，通过将表单布局、字段和流程与用户需求进行结合得到初步表单设计方案。
可以理解的是，这一过程中，将用户对业务流程的具体需求和建议与表单的布局、字段以及流程紧密结合，目的是生成一个符合用户预期的初步表单设计方案。
步骤S440、根据初步表单设计方案进行动态生成处理，通过基于规则的自适应模型构建得到动态表单数据和结构。
可以理解的是，使用自适应模型为表单生成提供了高度的灵活性和个性化。动态生成的表单能够根据用户的具体反馈和行为实时调整，从而提供更符合用户需求和更高效的用户体验。这种动态调整机制有助于确保表单始终保持相关性和有效性，进而提升数据收集的准确性和流程的整体效率。
需要说明的是，步骤S500包括步骤S510、步骤S520、步骤S530和步骤S540。
步骤S510、根据第五信息进行界面布局分析处理，得到界面布局分析结果。
可以理解的是，本步骤通过分析表单的布局和结构，能够有效提升界面的用户友好性和功能性。合理的界面布局有助于提高用户的交互效率，减少操作错误，从而增强整体的用户体验。此外，这种分析结果还可以为进一步的界面设计提供指导，确保用户界面在满足业务需求的同时，也能给用户带来舒适和直观的操作体验。
步骤S520、根据界面布局分析结果进行流程设计处理，通过使用状态机模型进行用户交互流程优化处理得到交互流程设计结果。
可以理解的是，状态机模型是一种用于描述系统在不同状态下的行为和状态转换的数学模型。在用户界面设计中，状态机模型可以用来描述界面根据用户输入或其他事件如何从一种状态转换到另一种状态。例如，在一个在线表单界面中，状态机可以用来描述当用户完成一个字段输入后界面如何响应（如显示下一个字段、显示错误消息等）。在本实施例中，状态机模型的用于优化用户与界面的交互流程。通过定义不同的状态（如填写状态、验证状态、完成状态等）及其之间的转换规则，状态机帮助设计团队构建一个更加直观、流畅的用户体验。这种方法确保界面能够根据用户的操作和系统条件做出合理的反应，从而提高整体的交互效率和用户满意度。
步骤S530、根据交互流程设计结果进行模拟测试处理，基于预设的用户体验评估模型预测用户对界面的反应得到用户体验评估结果。
可以理解的是，通过模拟测试和用户体验评估，这一步骤能够在实际部署前预测和评估新界面设计的有效性。这样的评估有助于发现并修正可能存在的设计缺陷，确保最终界面能够符合用户的需求和期望。此外，基于模拟测试得到的评估结果可以为未来的界面设计提供宝贵的参考，有助于持续提升产品的用户体验。
步骤S540、根据用户体验评估结果调整用户界面设计，并将调整后的用户界面进行部署处理，使用点击率追踪模型收集得到交互数据。
可以理解的是，本步骤通过调整界面设计以更好地适应用户需求，可以提升用户满意度和界面的使用效率。同时，部署后使用点击率追踪模型收集的交互数据为后续的用户界面设计提供了实时反馈和数据支持，有助于不断优化和改进界面，确保界面设计始终与用户需求保持一致。
需要说明的是，步骤S600包括步骤S610、步骤S620、步骤S630和步骤S640。
步骤S610、根据第六信息进行数据清洗处理得到规范化的用户交互数据集。
可以理解的是，这一步骤旨在通过清除无关、错误或不完整的数据，确保收集到的用户交互数据具有高质量和可靠性。
步骤S620、根据用户交互数据集进行时间序列分析处理，通过识别数据中的趋势和季节性模型得到时间趋势分析结果。
可以理解的是，时间序列分析的应用使得企业能够识别用户交互数据中的关键趋势和季节性变化，如特定时间段内用户活动的增减、周期性的用户行为模式等。这种分析对于理解用户行为、预测未来趋势以及调整业务策略至关重要。通过准确地识别和理解这些趋势，企业可以更有效地制定策略，以适应用户需求的变化，从而提升用户体验和业务绩效。
步骤S630、根据时间趋势分析结果进行统计分析并提取得到核心业务指标。
可以理解的是，此步骤的统计分析有助于企业从大量的用户交互数据中提取出最重要的业务指标，这些指标是衡量业务表现和制定策略的关键。了解这些核心指标有助于企业更准确地评估其业务的当前状况和长期发展趋势，从而制定更有效的业务策略和改进措施。
步骤S640、根据核心业务指标进行数据可视化处理得到第七信息。
可以理解的是，本步骤使用各种数据可视化技术，如图表、图形和仪表盘，将统计分析结果转换成直观易懂的格式。可视化数据为企业提供了一个清晰的业务洞察视角，从而促进更高效和准确的决策制定。
需要说明的是，步骤S620包括步骤S621、步骤S622、步骤S623和步骤S624。
步骤S621、根据用户交互数据集中的点击率、页面访问频次和反馈表单数据进行数据整合处理，并对整合后的数据进行主成分分析处理得到用户行为特征数据集。
可以理解的是，本步骤综合不同维度的用户交互数据，从而提供更全面的用户行为洞察。主成分分析作为一种减少数据维度的技术，帮助识别最重要的用户行为模式，从而简化后续的分析过程。通过这种方法，企业能够更清晰地理解用户的行为趋势和需求，为进一步的业务决策提供数据支持。
步骤S622、根据用户行为特征数据集进行趋势模式识别处理，通过使用预设的长短期记忆网络数学模型识别数据中的长期趋势和行为模式得到趋势识别结果。
可以理解的是，长短期记忆网络能够有效处理和识别数据中的长期依赖关系，从而识别出数据中的长期趋势和行为模式。长短期记忆网络数学模型的应用使得企业能够从复杂的用户行为数据中准确地抽取出长期趋势和行为模式。
步骤S623、基于预设的孤立森林数学模型对趋势识别结果进行异常点检测处理，并使用预设的STL分解数学模型处理和识别季节性模式，得到异常-季节性分析结果。
可以理解的是，孤立森林是一种有效的异常检测算法，它通过随机选择特征并随机切分特征值的方式，孤立出异常点。STL（季节性和趋势分解的局部回归）分解数学模型一种用于分析时间序列数据的工具，可以将数据分解为季节性、趋势和残差成分。通过结合这两种模型，本步骤能够有效地从趋势识别结果中检测出异常行为并识别出数据的季节性模式。
步骤S624、根据异常-季节性分析结果进行模型构建处理得到用户行为预测模型，并基于用户行为预测模型进行未来趋势预测得到时间趋势分析结果。
需要说明的是，步骤S630包括步骤S631、步骤S632、步骤S633和步骤S634。
步骤S631、根据时间趋势分析结果进行数据聚合处理，通过将时间序列数据按照业务需求分类汇总，得到聚合数据。
可以理解的是，数据聚合处理有助于将大量分散的时间序列数据整合成更加管理和分析的格式。
步骤S632、根据聚合数据进行方差分析处理，识别得到关键性能指标。
可以理解的是，方差分析是一种统计方法，用于分析不同数据组之间的差异是否具有统计学意义。方差分析处理能够帮助企业识别出在不同时间点或不同业务情景下性能波动的关键指标。
步骤S633、根据关键性能指标进行权重分配处理，使用熵权法对每个指标分配权重得到加权后的核心业务指标列表。
可以理解的是，熵权法是一种基于信息熵原理的客观赋权方法，用于确定各指标在整体评价中的相对重要性。应用熵权法为关键性能指标分配权重的主要技术效果在于确保指标权重的客观性和科学性。这种方法可以减少主观因素的影响，确保每个性能指标的重要性得到恰当的体现。加权后的核心业务指标列表更加精确地反映了各指标对企业整体业绩的影响程度。
步骤S634、根据核心业务指标列表进行回归分析处理，提取得到核心业务指标。
可以理解的是，回归分析是一种统计方法，用于分析变量间的关系，特别是因变量（如业绩指标）和一个或多个自变量（如不同的业务指标）之间的关系。通过回归分析，企业可以识别出对业务绩效影响最大的核心指标。这样的分析帮助企业深入了解各业务指标如何影响整体业绩，从而更精确地定位提升业务表现的关键领域。
实施例2：
如图2所示，本实施例提供了一种业务表单流程动态设计与优化系统，系统包括：
获取模块，用于获取第一信息和第二信息，第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，第二信息为历史业务流程数据。
构建模块，用于根据第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，第三信息包括组织架构与角色权限框架。
设计模块，用于根据第三信息和第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，第四信息包括优化后的业务流程。
生成模块，用于根据第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，第五信息包括动态表单数据和结构。
识别模块，用于根据第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于用户界面得到第六信息，第六信息包括用户体验后的交互数据。
输出模块，用于根据第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表。
在本公开的一种具体实施方式中，构建模块包括：
第一聚类单元，用于根据组织结构数据进行聚类处理得到各个部门或团队的聚类结果。
第一挖掘单元，用于根据聚类结果和预设的关联规则学习数学模型对角色定义数据进行权限关系挖掘处理得到角色之间的权限关联规则。
第一评估单元，用于根据权限关联规则进行影响力评估处理，通过对每个角色在组织中的相对影响力进行中心度分析处理，基于预设的中心度分析公式计算得到角色影响力评估结果。
第一构建单元，用于根据角色影响力评估结果进行层次结构图构建处理，得到组织架构与角色权限框架。
在本公开的一种具体实施方式中，设计模块包括：
第一分类单元，用于根据历史流程记录进行文本分类处理，通过使用支持向量机对历史数据中任务的性质和类别进行分析，得到任务分类结果。
第一分析单元，用于根据任务分类结果和任务持续时间数据进行时间序列分析处理，通过使用自回归移动平均模型评估各类任务的执行效率得到流程效率评估结果。
第一生成单元，用于根据流程效率评估结果和组织架构与角色权限框架进行流程重构建议生成处理，通过使用随机森林模型进行分析处理得到流程优化建议。
第一优化单元，基于预设的流程建模数学模型对流程优化建议进行模型构建处理得到初步业务流程，并使用遗传算法对初步业务流程进行优化处理得到优化后的业务流程。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种业务表单流程动态设计与优化方法，其特征在于，包括：
获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，所述第二信息为历史业务流程数据；
根据所述第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，所述第三信息包括组织架构与角色权限框架；
根据所述第三信息和所述第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，所述第四信息包括优化后的业务流程；
根据所述第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，所述第五信息包括动态表单数据和结构；
根据所述第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于所述用户界面得到第六信息，所述第六信息包括用户体验后的交互数据；
根据所述第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，所述第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表；
其中,根据所述第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，包括：
根据所述组织结构数据进行聚类处理得到各个部门或团队的聚类结果；
根据所述聚类结果和预设的关联规则学习数学模型对所述角色定义数据进行权限关系挖掘处理得到角色之间的权限关联规则；
根据所述权限关联规则进行影响力评估处理，通过对每个角色在组织中的相对影响力进行中心度分析处理，基于预设的中心度分析公式计算得到角色影响力评估结果；
根据所述角色影响力评估结果进行层次结构图构建处理，得到组织架构与角色权限框架；
其中,根据所述第三信息和所述第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，包括：
根据历史流程记录进行文本分类处理，通过使用支持向量机对历史数据中任务的性质和类别进行分析，得到任务分类结果；
根据所述任务分类结果和任务持续时间数据进行时间序列分析处理，通过使用自回归移动平均模型评估各类任务的执行效率得到流程效率评估结果；
根据所述流程效率评估结果和所述组织架构与角色权限框架进行流程重构建议生成处理，通过使用随机森林模型进行分析处理得到流程优化建议；
基于预设的流程建模数学模型对所述流程优化建议进行模型构建处理得到初步业务流程，并使用遗传算法对所述初步业务流程进行优化处理得到优化后的业务流程；
其中,根据所述第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，包括：
根据所述第四信息进行文本挖掘处理，通过识别用户对流程的反馈和态度得到用户感知结果；
根据所述用户感知结果进行关键词提取处理，通过分析用户的具体需求和建议得到用户需求描述；
根据所述用户需求描述进行线性规划处理，通过将表单布局、字段和流程与用户需求进行结合得到初步表单设计方案；
根据所述初步表单设计方案进行动态生成处理，通过基于规则的自适应模型构建得到动态表单数据和结构；
其中,根据所述第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于所述用户界面得到第六信息，包括：
根据所述第五信息进行界面布局分析处理，得到界面布局分析结果；
根据所述界面布局分析结果进行流程设计处理，通过使用状态机模型进行用户交互流程优化处理得到交互流程设计结果；
根据所述交互流程设计结果进行模拟测试处理，基于预设的用户体验评估模型预测用户对界面的反应得到用户体验评估结果；
根据所述用户体验评估结果调整用户界面设计，并将调整后的用户界面进行部署处理，使用点击率追踪模型收集得到交互数据；
其中,根据所述第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，包括：
根据所述第六信息进行数据清洗处理得到规范化的用户交互数据集；
根据所述用户交互数据集进行时间序列分析处理，通过识别数据中的趋势和季节性模型得到时间趋势分析结果；
根据所述时间趋势分析结果进行统计分析并提取得到核心业务指标；
根据所述核心业务指标进行数据可视化处理得到第七信息。
2.根据权利要求1所述的业务表单流程动态设计与优化方法，其特征在于,根据所述用户交互数据集进行时间序列分析处理，通过识别数据中的趋势和季节性模型得到时间趋势分析结果，包括：
根据所述用户交互数据集中的点击率、页面访问频次和反馈表单数据进行数据整合处理，并对整合后的数据进行主成分分析处理得到用户行为特征数据集；
根据所述用户行为特征数据集进行趋势模式识别处理，通过使用预设的长短期记忆网络数学模型识别数据中的长期趋势和行为模式得到趋势识别结果；
基于预设的孤立森林数学模型对所述趋势识别结果进行异常点检测处理，并使用预设的STL分解数学模型处理和识别季节性模式，得到异常-季节性分析结果；
根据所述异常-季节性分析结果进行模型构建处理得到用户行为预测模型，并基于所述用户行为预测模型进行未来趋势预测得到时间趋势分析结果。
3.一种业务表单流程动态设计与优化系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括组织结构数据和角色定义数据，所述第二信息为历史业务流程数据；
构建模块，用于根据所述第一信息进行数据挖掘处理并构建得到第三信息，所述第三信息包括组织架构与角色权限框架；
设计模块，用于根据所述第三信息和所述第二信息进行流程自动化设计处理，基于预设的机器学习数学模型对历史流程记录、任务性质和持续时间进行分析和流程设计得到第四信息，所述第四信息包括优化后的业务流程；
生成模块，用于根据所述第四信息进行表单生成处理，通过对用户交互数据进行自然语言提取和趋势预测构建得到第五信息，所述第五信息包括动态表单数据和结构；
识别模块，用于根据所述第五信息和预设的界面设计规则进行模式识别处理构建得到用户界面，并基于所述用户界面得到第六信息，所述第六信息包括用户体验后的交互数据；
输出模块，用于根据所述第六信息进行时间序列分析处理生成第七信息，所述第七信息为包含了关键业务指标和趋势的业务报表；
其中,所述构建模块包括：
第一聚类单元，用于根据所述组织结构数据进行聚类处理得到各个部门或团队的聚类结果；
第一挖掘单元，用于根据所述聚类结果和预设的关联规则学习数学模型对所述角色定义数据进行权限关系挖掘处理得到角色之间的权限关联规则；
第一评估单元，用于根据所述权限关联规则进行影响力评估处理，通过对每个角色在组织中的相对影响力进行中心度分析处理，基于预设的中心度分析公式计算得到角色影响力评估结果；
第一构建单元，用于根据所述角色影响力评估结果进行层次结构图构建处理，得到组织架构与角色权限框架；
其中,所述设计模块包括：
第一分类单元，用于根据历史流程记录进行文本分类处理，通过使用支持向量机对历史数据中任务的性质和类别进行分析，得到任务分类结果；
第一分析单元，用于根据所述任务分类结果和任务持续时间数据进行时间序列分析处理，通过使用自回归移动平均模型评估各类任务的执行效率得到流程效率评估结果；
第一生成单元，用于根据所述流程效率评估结果和所述组织架构与角色权限框架进行流程重构建议生成处理，通过使用随机森林模型进行分析处理得到流程优化建议；
第一优化单元，基于预设的流程建模数学模型对所述流程优化建议进行模型构建处理得到初步业务流程，并使用遗传算法对所述初步业务流程进行优化处理得到优化后的业务流程。
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