[发明专利]一种业务绩效确定方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种业务绩效确定方法和装置，方法包括：获取柜员至少一个业务中每个业务对应的第一目标语音信息，得到柜员的第一目标声音特征信息，将第一目标语音信息转换为文本信息，将文本信息与预设回答文本信息进行匹配，得到匹配度，获取客户对应的第二目标语音信息，得到客户的第二目标声音特征信息，将第一目标声音特征信息，第二目标声音特征信息及匹配度输入第一神经网络模型，得到至少一个业务中每个业务的绩效。本申请实施例提供的业务绩效确定方法和装置，能够准确确定柜员的绩效。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种业务绩效确定方法和装置。

背景技术

目前，随着计算机网络技术的快速发展，银行的业务办理也越来越智能化。柜员作为银行为客户办理业务的主要服务人员，需要有标准的绩效确定办法，也就是说，银行需要对柜员的绩效做公平准确的确定。目前，对于绩效是人为主观判断的，对柜员绩效确定结果并不公平准确。

因此，如何准确确定柜员的绩效，是银行现在面临的具体问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种业务绩效确定方法和装置，能够准确确定柜员的绩效。

本申请实施例提供了一种业务绩效确定方法，所述方法包括：

获取柜员至少一个业务中每个业务对应的第一目标语音信息；

根据所述柜员的第一目标语音信息得到所述柜员的第一目标声音特征信息，所述第一目标声音特征信息体现所述柜员的声音特征；

将所述第一目标语音信息转换为文本信息，所述文本信息包括所述柜员回复客户问题的回答语句；

将所述文本信息与预设回答文本信息进行匹配，得到匹配度，所述预设回答文本信息包括预设回答语句，所述匹配度体现所述柜员的回答语句与所述预设回答语句的匹配程度；

获取所述业务的客户对应的第二目标语音信息；

根据所述客户的第二目标语音信息得到所述客户的第二目标声音特征信息，所述第二目标声音特征信息体现所述客户的声音特征；

将所述第一目标声音特征信息，第二目标声音特征信息及匹配度输入第一神经网络模型，得到至少一个业务中每个业务的绩效；其中，所述第一神经网络模型是预先建立得到的。

可选的，所述方法还包括：

根据所述至少一个业务中每个业务对应的绩效确定所述柜员的总绩效。

可选的，所述方法还包括：

获取所述业务的客户画像信息，所述客户画像信息为客户的信息；

将所述第一目标声音特征信息，所述第二目标声音特征信息，所述匹配度及所述客户画像信息输入第二神经网络模型，得到至少一个业务中每个业务的绩效；其中，所述第二神经网络模型是预先建立得到的；

根据所述至少一个业务中每个业务对应的绩效确定所述柜员的总绩效。

具体的，所述声音特征包括以下其中一种或多种：

音频特征、音调特征、音量特征及语速特征。

具体的，所述第一神经网络模型是预先建立得到的包括：

获取柜员至少一个业务中每个业务对应的第一训练语音信息；

根据所述柜员的第一训练语音信息得到所述柜员的第一训练声音特征信息，所述第一训练声音特征信息体现所述柜员的声音特征；

将所述第一训练语音信息转换为训练文本信息，所述训练文本信息包括所述柜员回复客户问题的回答语句；