一种以责定权、以责定利的系统及方法与流程

本发明涉及责任管理的技术领域，尤其涉及一种以责定权、以责定利的系统及方法。

背景技术：

责任是一种责任和任务。身处社会的个体成员必须遵守的规则和条文，带有强制性。它伴随着人类社会的出现而出现，有社会就有责任。责任感是衡量一个人精神素质的重要指标。责任产生于社会关系中的相互承诺。在社会的舞台上，每种角色往往意味着一种责任。当我们在承担一项责任的时候，要付出一定的代价，但也意味着获得回报的权力。在合理分工基础上确定每个人的职位，并明确规定各个职位所应担负的任务挖掘人的潜力的最好方法是明确每个人的责任。

权力、利益、责任因为主体价值观而产生，这三者始终受到主体价值观的牵引，形成相辅相成、相互制约和相互作用的一种稳固关系。

而权力是实现责任的手段和工具，而责任的落实是运用权力的目的。权力的行使必须承担相应责任。对于领导人而言，有权必有责，用权受监督，要落实在明确责任和主动接受监督上面。

在法律层面上讲，义务也是责任,义务规范要求的作为与不作为要令行禁止。法律主体如果都能这样对待义务，就必然有助于权力的实现,建立起良好的秩序。

权力是指法律赋予人实现其利益的一种力量。与义务相对应，法学的基本范畴之一。

责任所指的范畴较广，包括社会道德层面上的责任和实际工作环境中个人对应的岗位职责。

在现实管理中，向上收权和向下压责往往成为一种常见现象，比如高层领导的权大责小，而最基层工人权小责大，这样会形成不正常的组织，生命力或竞争力不强。

另外不同部门或不同岗位之间如果也存在权责利不一致的情况，则极可能会造成协同任务上的推诿和扯皮，因为沟通存在不对等的情况，久而久之会存在不同程度难以调和的冤气。这在企业里也是通常说的权力斗争严重。

另外在竞争力优势上看，一个单位内部的权力相对有限，而利益也是有限的，但如果人才担责能力强，则可以通过责任的扩大，来带来更大的权力和利益，比如一个企业从内部的经济责任管理到上市之后的社会责任管理，担责空间变大带来更大的权力和利益。

相对发达国家其创新环境和创新人才在产业上让传统的资源垄断或权力谋利方式让位，通过创新责任的担负来创强创富，而且也不存在“集中力量办大事”的社会成本巨大浪费，从而达到国家竞争力优势，所以责任才是发展的本质所在，即以责定权、以责定利的出发点所在。

在现有技术中，关于责任与权力、责任与利益之间的关系，并没有协同方面的考量，也没有对共同责任、交叉责任，共同权力、交叉权力的分配以及共同利益、交叉利益的分配。

而且组织内部责任(如经济盈亏责任)、法律责任、社会责任等之间的权重也不一样，一般情况下法律责任要高于其他责任，法律责任中有导致刑事责任的也要高于民事或行政责任，一般情况下责任权重可以用相应的风险算法来评估。

另外国内外也查不到创新体系中的权责有效评估技术、大数据治理中的权责一致评估技术以及人工智能机器人的权责对等分配技术。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种以责定权、以责定利的系统及方法，可以根据权责是否一致、责利是否一致来进行动态调整，以免出多个环节权责不一致导致的严重后果。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种以责定权、以责定利的方法，包括：

s1.接收单条/多条责任清单项；

s2.根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的责任系数/责任系数集；

s3.根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的权力系数/权力系数集；

s4.根据所述责任系数/责任系数集和权力系数/权力系数集，来判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内，若否，则对各岗位的责任或权力或与责任相对应的利益进行纠正；若是，则得到责任与权力的最终结果。

进一步的，所述步骤s4之后还包括：

s5.根据实时接收到的责任相关信息评估当前责任相对应的利益系数/利益系数集；

s6.根据所述责任系数/责任系数集和利益系数/利益系数集，来判断相关岗位间责任和利益比是否在预设范围内，若否，则对各岗位的责任或利益或权力进行纠正；若是，则得到责任与利益的最终结果。

进一步的，所述步骤s6之后还包括：

s7.根据所述得到的责任与权力的最终结果以及责任与利益的最终结果，对与责任相关的所有岗位进行平衡。

进一步的，所述步骤s4中判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内具体为：判断相关岗位间总的责任系数和与总的权力系数和的比例是否在预设范围内。

进一步的，所述步骤s6中判断相关岗位间责任和利益比是否在预设范围内具体为：判断相关岗位间总的责任系数和与总的利益系数和的比例是否在预设范围内。

相应的，还提供一种以责定权、以责定利的系统，包括：

接收模块，用于接收单条/多条责任清单项；

第一评估模块，用于根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的责任系数/责任系数集；

第二评估模块，用于根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的权力系数/权力系数集；

第一判断模块，用于根据所述责任系数/责任系数集和权力系数/权力系数集，来判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内。

进一步的，还包括：

第三评估模块，用于根据实时接收到的责任相关信息评估当前责任相对应的利益系数/利益系数集；

第二判断模块，用于根据所述责任系数/责任系数集和利益系数/利益系数集，来判断相关岗位间责任和利益比是否在预设范围内。

进一步的，还包括：

平衡模块，用于根据得到的责任与权力的最终结果以及责任与利益的最终结果，对与责任相关的所有岗位进行平衡。

进一步的，所述责任系数是动态变化的，通过实时风险导致事故的严重程度和事故发生的频率得出相应的值；或通过预先配置权力项和利益项得到相应的值；或通过大数据计算算法方式来调整相应的权力和利益相对应的值。

进一步的，所述责任清单项通过人工智能机器执行，且责任、权力、利益通过知识推理或大数据挖掘来进行优化推荐或确定。

与现有技术相比，本发明的责任系数根据风险变化情况可以进行动态的调整，同时也要求权力和利益及时做出相应的调整。本发明根据权责是否一致、责利是否一致来进行动态调整，以避免多个环节/多个层级权责不一致导致的严重后果。另外本发明也适用于大数据治理、人工智能岗位的权责利一致管理，可以对责任、权力和利益进行大数据治理，或者进行人工智能的深度推理优化，以更好地推进大数据、人工智能的应用深度。

本发明可以使团体内部以责定利，在团体外部以利定责。如果利益量出现负数，即发生损失，仍可用本发明进行分析。此外，本发明对责权力关系的相关性与相称性分析并不是对责权力关系定量分析的全部，仅仅是其中的两种而已。而且其运用也只限于责权力关系的某一方面或某一局部。本发明还可以动态对权责关系进行评估，包括在创新体系、大数据治理中，以及在人工智能机器人的动态权责评估中。

附图说明

图1是实施例一提供的一种以责定权、以责定利的系统结构图；

图2是实施例二提供的一种以责定权、以责定利的方法流程图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种以责定权、以责定利的系统及方法。

实施例一

本实施例提供一种以责定权、以责定利的方法，如图1所示，包括：

s11.接收单条/多条责任清单项；

s12.根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的责任系数/责任系数集；

s13.根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的权力系数/权力系数集；

s14.根据所述责任系数/责任系数集和权力系数/权力系数集，来判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内，若否，则对各岗位的责任或权力或与责任相对应的利益进行纠正；若是，则得到责任与权力的最终结果。

在本实施例中，以消防值班人员、消防巡逻人员为例进行详细说明：

在步骤s11中，接收单条/多条责任清单项。

消防值班人员的职责(责任)为：

职责1、接收消防报警相关信息，并对消控报警信息及时处理、及时通知确认，要根据确认结果进行正确报警或消音复位，不得遗漏任何一条报警。

职责2、保持消控室环境干净、整洁，无安全隐患，要登记进出人员，不得随意外人进出，更不得让无关人员进行机器操作。

根据消防值班人员的职责，可以得到该职责相对应的权力，然后根据对职责的执行情况确认当前职责相对应的利益情况。

职责与其相对应的权力如下表1：

表1

消防巡逻人员的职责(责任)为：

职责1、随时接收消控值班人员调度(对讲为主)，确认相应的地点，进行现场确认火情，并及时通知值班人员，及进行相应的处置。

根据巡逻人员的职责，可以得到该职责相对应的权力，然后根据对职责的执行情况确认当前职责相对应的利益情况。

职责如下表2：

表2

在步骤s12中，根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的责任系数/责任系数集。

在步骤s13中，根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的权力系数/权力系数集；

本实施例还包括根据实时接收到的责任相关信息评估当前责任相对应的利益系数/利益系数集。

在本实施例中，单条责任清单只有责任系数、权力系数、利益系数；多条责任清单形成了责任系数集、权力系数集、利益系数集。

根据消防值班人员的责任、权力、利益得到当前责任相对应的责任系数集、权力系数集、利益系数集，如表3：

表3

根据消防巡逻人员的责任、权力、利益得到当前责任相对应的责任系数集、权力系数集、利益系数集，如表4：

表4

需要说明的是，表3与表1中的内容相对应、表4与表2中的内容相对应。

在本实施例中，责任系数、权力系数、利益系数并不仅限于责任项中，也可以不在清单项中反应，权力系数、责任系数、利益系数、赋权和利益分配，可直接在岗位职责中体现。

在步骤s14中，根据所述责任系数/责任系数集和权力系数/权力系数集，来判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内，若否，则对各岗位的责任或权力或与责任相对应的利益进行纠正；若是，则得到责任与权力的最终结果。

判断权责对等的计算方式：所有清单项的权力系数和/所有清单项的责任系数和是否在预设范围内，来确定权责是否一致，不一致则需要再平衡。

在本实施例中，预设范围比如岗位间权责比差距在10％以内，但这个10％在不同的组织可以调整，比如调整为15％也可以认为是基本一致的。因为权责一致、责利一致指的是各相关岗位之间，相关岗位指的是上、下级岗位，协同工作的同级岗位。

在本实施例中，责任与权力的最终结果为岗位间权责比配置基本科学。

在实际情况中，责>权和责<权，是责权之间的不相称，肯定不公平。尤其在团体内部，此处的责>权往往以彼处的责<权为前提。反之亦然，这便是倍加的不公平，其程度越大，引发的矛盾冲突越激烈。

在本实施例中，设ds为组织的岗位责任集(组织可以是：单位、部门或一个团队)，di为第i个成员(或责任中心)的责任清单集，dij为第i个成员(或责任中心)的责任清单项，dwd为组织的责任系数集，diwd为i成员的责任系数集，dijwd为i成员的责任清单项责任系数，其系数值可以按此项责任清单的风险公式计算出来，风险包括事故的严重程度和发生的可能性。

再设rs为组织的权力集，ri为第i个成员的权力集，融入到该成员的责任清单集中，rij为责任清单项的权力内容(边界)，rwr为所有权力系数集，riwr为第i个成员的权力系数集，rijwr为i成员的责任清单项权力系数，权力系数值的评估包括：有无问责权、有问责权受哪些限制、现场裁定权等，如果有现场所有权力，则为1，但由于在事态发生过程中是一种动态的权力过程，比如触发什么条件时为全权，如安全生产中现场安全员有权叫停开始有巨大安全隐患的生产。

在本实施例中，责任清单项权力系数平时是静态，但是有些物联网或人联网触发可以是动态的。那时候责任系数值也可能是同等提升的。

令qdr为责权系数，qdri为i成员的责权系数。

于是有：q＝dwd/rwr＝1

上式表明团体所承担的全部责任要对应于所拥有的全部权力。这是团体内部责权相称性分析的重要前提。

在此前提下：

qdri＝∑dijwd/∑rijwr

如果qdri＝1，表明i成员承担的责任比重比与其所运用的权力比重相称，即“责权相称”。

如果qdri≠1,表明i成员的责权不相称，这里有两种情形；

qdri>1，表明i成员在团体中所承担的责任比重大于其权力比重，即"责>权"。应该分析具体原因，采取减轻其责任或增加其权力的措施来加以纠正。

qdri<1，表明i成员在团体中所承担的责任比重小于其权力比重，即"责<权"，亦应分析具体原因，并采取增加其责任或减少其权力的措施来加以纠正。

岗位责任清单，责任清单包括(责、权)，堵上漏洞：

1.管理者有职有权，但没有履行其全部职责。这类管理者较为普遍，在现实工作中不难发现。这类人没有强的工作责任感，其典型的表观是对分管的工作不去努力地完成，而是推诿或强调客观原因。在组织中，只要有几位这样的管理者存在，组织目标就不可能全面实现。可以通过上级或同级的问责来实现：对上或对同事担责的程度是否到位？有哪些权力没用好？担责的结果是否理想？还有没有提升的更高标准或认知？

2.工作的责任重大，但管理者没有足够的职权。这类管理者在基层较为常见。其他情况下也还是存在的。也需要基层人员或上级进行监管，并进行问责：协同人员有没担责？是领导责任还是监管责任？怎么样授权可以有更好的结果？

3.管理者利用职权谋取私利。有少数管理者不是利用极力履行其职责，而是以权谋私，给国家或组织造成巨大的损失。他们由管理者悦化变质为“蛀虫”，如果在一定范围内公开权责使用，甚至包括利的公示，这样能用大家问责的方式来监督，也堵住了这一漏洞。

4.管理者不善于使用权力，不能履行其职责。这类管理者工作上可能很努力，主要是由于能力有限，才与职不符。这种情况还是较为普遍的，只有改革用人机制，才能彻底地解决这类问题。通过人事部门的培训和相应的考核来评估管理者的监管责任能力。

在本实施例中，还包括根据所述责任系数/责任系数集和利益系数/利益系数集，来判断相关岗位间责任和利益比是否在预设范围内，若否，则对各岗位的责任或利益或权力进行纠正；若是，则得到责任与利益的最终结果。

判断责利对等的计算方式：所有清单项的利益系数和/所有清单项的责任系数和是否在预设范围内，来确定责利是否一致，不一致则需要再平衡。

在本实施例中，预设范围比如岗位间责利比差距在10％以内，这个10％可以调整。因为责利一致指的是各相关岗位之间，相关岗位指的是上、下级岗位，协同工作的同级岗位。

在本实施例中，责任与利益的最终结果为岗位间责利比配置基本科学，结合上面权责利比配置科学。

另外如果某个岗位权责比为30％，但责利比也为30％，也认为是科学的，这就是权利要求里面增加对利益调整的相应内容。

在本实施例中，设ps为组织的利益集，pi为i成员的利益集，pij为i成员的责任清单项利益，利益可以直接用钱的方式来估算，也可能是一种动态的过程，比如计划、中间评估和最后审计值，pr为利益系数集，pir为i成员的利益系数集，wp为责利系数集，wpi为i成员的责利系数集，wpij为i成员的责任清单项j的责利系数。

则表明组织所承担的全责任要对应于所能实现的全部利益。这是组织内部责利相称性分析的前提。

根据公式wpi＝∑wpij/∑pij分析

如果wpi＝1，表明i成员承担的责任比重与其所得到的利益比重相称，即“责利相称”。

如果wpi≠1，则表明i成员的"责利不相称"。其中：

wpi>1，表明i成员在团体中承担的责任比重大于其从团体得到的利益比重，属于"责>利"现象，应分析原因，采取减轻其责任或增加其利益的措施来纠正。

wpi<1，表明i成员在团体中承担的责任比重小于其从团体得到的利益比重，属于"责<利"现象。也应分析具体原因并采取增加其责任或减少其利益的措施来加以纠正。

在本实施例中，还包括根据所述得到的责任与权力的最终结果以及责任与利益的最终结果，对与责任相关的所有岗位进行平衡。

qdr＝1和wpi＝1是分别进行责权相称性分析和责利相称性分析的两个重要前提。它表明，公平是有前提有条件的，绝对的公平在世界上并不存在。管理者所能做到的只有两点：在团体内部以责定利，在团体外部以利定责。如果利益量出现负数,即发生损失，仍可用上述分析。只是解决的不同对损失的分担是否公平与合理。此外，特别需要指出，对责权力关系的上述相关性与相称性分析并不是对责权力关系定量分析的全部，仅仅是其中的两种而已。而且其运用也只限于责权力关系的某一方面或某一局部。

对协同方面的考量，共同责任、交叉责任，共同权力、交叉权力的分配，共同利益、交叉利益的分配。对于空白责任(新责任)的考量。也许权力系数、责任系数、利益系数是一个可变的量，随着事情推进，会有一个变化的过程，比如处理地点有危险源，风险升高了，则需要更大的权和更大的利，才能把责任担起来。这时候需要和时间、地点结合，来动态判断权责一致、责利一致的程度。

以上都可以根据权责一致、责利一致来进行动态调整，以免出现新冠肺炎这种多个环节权责不一致导致的严重后果。

实施例二

本实施例提供一种以责定权、以责定利的系统，如图2所示，包括：

接收模块11，用于接收单条/多条责任清单项；

第一评估模块12，用于根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的责任系数/责任系数集；

第二评估模块13，用于根据接收到的单条/多条责任清单项评估当前责任相对应的权力系数/权力系数集；

第一判断模块14，用于根据所述责任系数/责任系数集和权力系数/权力系数集，来判断相关岗位间责任和权力比是否在预设范围内。

进一步的，还包括：

第三评估模块，用于根据实时接收到的责任相关信息评估当前责任相对应的利益系数/利益系数集；

第二判断模块，用于根据所述责任系数/责任系数集和利益系数/利益系数集，来判断相关岗位间责任和利益比是否在预设范围内。

进一步的，还包括：

平衡模块，用于根据得到的责任与权力的最终结果以及责任与利益的最终结果，对与责任相关的所有岗位进行平衡。

进一步的，所述责任系数是动态变化的，通过实时风险导致事故的严重程度和事故发生的频率得出相应的值；或通过预先配置权力项和利益项得到相应的值；或通过大数据计算算法方式来调整相应的权力和利益相对应的值。

进一步的，所述责任清单项通过人工智能机器执行，且责任、权力、利益通过知识推理或大数据挖掘来进行优化推荐或确定。

需要说明的是，本实施例提供的一种以责定权、以责定利的系统与实施例一类似，在此不多做赘述。

与现有技术相比，本实施例可以使团体内部以责定利，在团体外部以利定责。如果利益量出现负数，即发生损失，仍可用本发明进行分析。此外，本发明对责权力关系的相关性与相称性分析并不是对责权力关系定量分析的全部，仅仅是其中的两种而已。而且其运用也只限于责权力关系的某一方面或某一局部。

实施例三

本实施例提供的一种以责定权、以责定利的方法与实施例一的不同之处在于：

本实施例以大数据创新治理为例具体说明：

责任系数通过风险导致事故的严重程度和事故发生的频率得出相应的值；或通过预先配置权力项和利益项得到相应的值；或通过大数据指定方式来调整相应的权力和利益相对应的值。

一个大数据创新治理的例子，由于人的认知基本都建立在经验或已掌握的知识上，特别是有一些习惯难以改变，大数据创新治理给相应岗位更全面的认知，特别是数据对结果的预判上。所以责任有增加。

1)对责任意识改变

大数据提供的是一种更科学的管理方法，需要先参考大数据来进行学习和转变思路，改变习惯性思维。

权力是大数据权力，有哪些权力，分别起什么作用，有什么效果，怎么用，有哪些风险。

责任是大数据责任，有哪些责任，分别是什么类型的责任(法律责任、经济责任)，怎么责任，有哪些风险、隐患，转变成事故的程度有多严重，发生事故的概率有多高，怎么才是有效的应付办法。

利益是大数据利益，有哪些利益链，分别是怎么产生的，怎么样才是最大化的，怎么样才能确保利益的持续健康，利益的成本有没失控，怎么样分配才会确保今后利益的最大化。

2)对责任能力的改变

有能力用好大数据，管理好大数据，要知道大数据的规律。

将上面意识中的问题通过权、责、利大数据分别反应出来。同时还要有检验大数据质量的能力。

所以建好责权利大数据、用好责权利大数据是新增的职责责任，还有必要再针对不同岗位细化责任集(责任清单集)；分配责权利大数据的采集权、使用权、优化权是新增的权力；通过责权利大数据来进行利益的分配和验证也是一种新的利益分配方式。

3)对责任行为的改变

要借助于大数据来进行管理。即将本实施例的过程都全面大数据化，使得过程优化成为一种责任管理的习惯。

对不符合责任管理的行为，需要进行问责、追责、奖励，如采集责权利大数据是否规范、是否到位；建责权利大数据是否进行有效数据的清洗、分类、细化和有序；用责权利大数据是否有过程的记录、结果的反馈；用责权利大数据有问题时有否进行优化审计等。

4)对责任制度的完善

对责权利大数据治理的制度完善，对问责、追责、奖励规则的制度完善等。

通过责权利大数据的综合治理，更好地实现以大数据责定大数据权、以大数据责定大数据利的过程，更好地规范了大数据的应用，比如完全可以满足类似于欧盟gdpr等相应大数据权责要求。

实施例四

本实施例提供的一种以责定权、以责定利的方法与实施例一的不同之处在于：

本实施例以人工智能机器人管理为例具体说明：

责任清单项通过人工智能机器执行，且责任、权力、利益通过深度学习等知识推理或大数据挖掘来进行优化推荐或确定。

对以上大数据创新治理进行人工智能和人工智能机器人(下简称智能机器人)管理，除了大数据创新治理的内容外，还增加以下内容：

1)责任意识

人工智能方式来进行责权利系数的动态管理，并且可以增加区块链方式的责权利验证方式，以保证智能机器人的责任具身性(即该责任是由智能机器人承担相应的利益)。

2)责任能力

对担责的人工智能验证，责任能力是否是低风险或零风险，可以进行各种案例的可以证明安全式的验证，即用人工智能管理的方式来增加责任项，以确保权力的同步增加和利益的最大化，同时实现责任的低风险。

当然也包括对智能机器人维保的人员进行责任能力的评估。

而利益则则是智能机器人设置了保险金或安全保证金。当无法形成保险赔复能力或保证金用完，则智能机器人可降为智能机器，必须要升级或再测试，否则不能应对高风险的责任智能。

当遇到智能机器人预定风险集之后的新风险，经深度学习后认为是责任系数过大无法承担责任的，也需要启动应急预案后，再将该新风险的责任自我学习后处理好权责利关系才可处理。也可以通过智能机器人联网后实现新风险知识共享。

3)责任行为

对智能机器人的执行能力进行全面规范化。包括对智能机器人配合的人员、对智能机器人进行维保的人员。均在责任行为的日常规范计算中。

4)责任制度

增加对智能机器人、与智能机器人配合人员、对智能机器人维保人员的责任管理。

以上均实现权责利一致，更好地实现以人工智能责定人工智能权、以人工智能责定人工智能利的过程，更好地规范了人工智能的应用。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权力要求书所定义的范围。