[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

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，更具体的说，涉及一种员工信用评价和应用的方法、装置及电子设备。

背景技术

每个公司都有一套标准的业务处理流程，即公司中的每个员工对应的业务处理流程是一样的，即将业务单据发送到公司的流程处理人员进行审核，审核通过后进入下一道审批流程，直至流程审批结束进行业务处理。

对于公司中表现优异和表现较差的员工，业务处理流程都是相同的，即员工权益相同。如员工A为该公司高管、从未旷工，员工B为一般员工，经常旷工，员工A和员工B同时进行业务处理申请时，给予处理的进度和时间是相同的，这样会导致员工A有一定的心理落差，进而会影响员工A的工作积极性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种员工信用评价和应用的方法、装置及电子设备，以解决对于公司中表现优异和表现较差的员工，业务处理流程一样，员工权益相同的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种员工信用评价和应用的方法，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

一种员工信用评价和应用的装置，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。

优选地，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；