[发明专利]一种员工信用评价和应用的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种员工信用评价和应用的方法，其特征在于，包括：

当接收到携带有人员标识的财务报销请求时，查找所述人员标识对应的员工信息；

根据所述员工信息，计算所述人员标识对应的员工的业务处理信用等级；

查找所述业务处理信用等级对应的业务单据处理策略；

其中，每个所述业务单据处理策略对应于一个所述业务处理信用等级，且每个所述业务单据处理策略对应的所述业务处理信用等级不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述员工信息，计算所述人员标识对应的员工的业务处理信用等级，包括：

将所述员工信息中的每个指标的数值与相应的指标对应的权重相乘，得到多个指标值；

将多个所述指标值相加，得到所述员工的当前信用度；

根据所述当前信用度，计算得到当前信用分数；

根据公式F＝αF₀+βF_x计算得到所述员工的信用分数；

查找所述信用分数对应的业务处理信用等级；

其中，F为所述信用分数，F₀为数据库中存储的所述员工的历史信用分数，F_x为所述当前信用分数，α、β为常数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述指标对应的权重的计算过程包括：

获取样本数据；

根据所述样本数据、预先建立的用于计算员工业务处理信用等级的Logistic模型、以及每个所述指标的各个分类的量化值，采用极大似然估计算法，计算得到每个所述指标对应的权重。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指标包含至少一个业务单据指标和至少一个业务处理指标；

其中，所述业务单据指标的数值的计算过程包括：

根据所述员工信息中与所述业务单据指标有关联关系的信息、预先建立的用于计算员工子业务处理信用等级的Logistic子模型和所述业务单据指标中各个子指标的各个分类的量化值，采用极大似然估计算法，计算得到所述业务单据指标的数值；

所述业务处理指标的数值的计算过程包括：

根据所述员工信息中与所述业务处理指标有关联关系的信息、所述Logistic子模型和所述业务处理指标中各个子指标的各个分类的量化值，采用极大似然估计算法，计算得到所述业务处理指标的数值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

采用K-S检验算法验证所述Logistic模型的输出结果的准确度。

6.一种员工信用评价和应用的装置，其特征在于，包括：

第一查找单元，用于当接收到携带有人员标识的财务报销请求时，查找所述人员标识对应的员工信息；

计算单元，用于根据所述员工信息，计算所述人员标识对应的员工的业务处理信用等级；

第二查找单元，用于查找所述业务处理信用等级对应的业务单据处理策略；

其中，每个所述业务单据处理策略对应于一个所述业务处理信用等级，且每个所述业务单据处理策略对应的所述业务处理信用等级不同。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算单元包括：

第一计算单元，用于将所述员工信息中的每个指标的数值与相应的指标对应的权重相乘，得到多个指标值；

第二计算单元，用于将多个所述指标值相加，得到所述员工的当前信用度；

第三计算单元，用于根据所述当前信用度，计算得到当前信用分数；

第四计算单元，用于根据公式F＝αF₀+βF_x计算得到所述员工的信用分数；

第三查找单元，用于查找所述信用分数对应的业务处理信用等级；

其中，F为所述信用分数，F₀为数据库中存储的所述员工的历史信用分数，F_x为所述当前信用分数，α、β为常数。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

获取单元，用于获取样本数据；

第五计算单元，用于根据所述样本数据、预先建立的用于计算员工业务处理信用等级的Logistic模型、以及每个所述指标的各个分类的量化值，采用极大似然估计算法，计算得到每个所述指标对应的权重。