[发明专利]任务监控处理方法、装置、计算机设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910433623.0 申请日: 2019-05-23
公开(公告)号: CN110288193A 公开(公告)日: 2019-09-27
发明(设计)人: 袁佳 申请(专利权)人: 中国平安人寿保险股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F16/2458
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 黄章辉
地址: 518000 广东省深圳市福田*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 单据 任务类型 归类 排序 计算机设备 优先级排序 存储介质 任务监控 数据库 归类模型 任务分类 显示数据 字段内容 监控 表头 触发 预设 字段 检测
【权利要求书】:

1.一种任务监控处理方法,其特征在于,包括:

实时对数据库进行监控,若检测到数据库中存在新增任务单据,则触发任务单据归类请求;

根据所述任务单据归类请求,采用预先训练好的归类模型对所述新增任务单据进行归类,获取与所述新增任务单据对应的任务类型,实时统计并显示每一所述任务类型对应的任务数量;

采用预先训练好的与所述任务类型对应的任务分类模型对所述新增任务单据进行识别,获取所述新增任务单据对应的子任务类型,实时统计并显示每一所述子任务类型对应的子任务数量;

对所述子任务类型中目标任务单据进行优先级排序,根据所述优先级排序确定每一所述目标任务单据在所述子任务类型中的排序顺序;

从所述目标任务单据中提取与预设表头字段对应的字段内容,根据所述排序顺序对所述字段内容进行排序,形成并显示与所述子任务类型相对应的显示数据。

2.如权利要求1所述的任务监控处理方法,其特征在于,在所述根据所述任务单据归类请求,采用预先训练好的归类模型对所述任务单据进行归类之前,所述任务监控处理方法还包括:

获取历史任务单据,所述历史任务单据对应一任务类型;

对每一所述历史任务单据进行图像化和归一化处理,获取目标图像数据;

将所述目标图像数据输入至卷积神经网络进行学习训练,以获取归类模型。

3.如权利要求1所述的任务监控处理方法,其特征在于,所述采用预先训练好的与所述任务类型对应的任务分类模型对所述新增任务单据进行识别,获取所述新增任务单据对应的子任务类型,实时统计并显示每一所述子任务类型对应的子任务数量,包括:

从所述新增任务单据中提取与预设特征字段相对应的字段数据;

采用预先训练好的与所述任务类型对应的任务分类模型对所述字段数据进行识别,获取与所述新增任务单据对应的子任务类型;

将所述子任务类型对应的新增任务单据数量和待处理任务单据数量之和,作为子任务数量。

4.如权利要求1所述的任务监控处理方法,其特征在于,所述对所述子任务类型中目标任务单据进行优先级排序,根据所述优先级排序确定每一所述目标任务单据在所述子任务类型中的排序顺序,包括:

确定所述子任务类型的关键因素;

从所述目标任务单据中,获取与所述关键因素对应的因素值,根据所述因素值查找评分表,获取与所述因素值对应的分值;

根据所述因素值对应的分值和预设权值进行加权计算,获取每一所述目标任务单据对应的目标值;

根据所述目标值进行优先级排序,根据所述优先级排序确定每一所述目标任务单据在所述子任务类型中的排序顺序。

5.如权利要求1所述的任务监控处理方法,其特征在于,所述子任务类型对应一子类型标识;

所述从所述目标任务单据中提取与预设表头字段对应的字段内容,根据所述排序顺序对所述字段内容进行排序,形成并显示与所述子任务类型相对应的显示数据,包括:

根据所述子类型标识查找模板库,获取与所述子类型标识对应的显示模板,所述显示模板中包含预设表头字段和对应的填充区域;

从所述目标任务单据中提取与所述预设表头字段对应的字段内容;

根据所述排序顺序,将所述字段内容填充至与所述预设表头字段对应的填充区域,形成并显示与所述子任务类型相对应的显示数据。

6.如权利要求1所述的任务监控处理方法,其特征在于,在所述形成并显示与所述子任务类型相对应的显示数据之后,所述任务监控处理方法还包括:

获取处理人员信息表,所述处理人员信息表包括至少两个处理人员标识和与每一所述处理人员标识对应的处理人员信息;

根据所述处理人员信息确定所述处理人员标识对应的待处理数量;

根据所述待处理数量,对每一所述处理人员标识分配相对应的目标任务单据,并获取所述目标任务单据对应的任务截止期限;

启动期限监控模块,获取系统当前时间距离每一所述目标任务单据的任务截止期限的处理时限;

若所述处理时限达到期限阈值,则生成任务提醒信息,将所述任务提醒信息反馈给所述处理人员标识对应的预设端口。

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