业务的评价方法、装置、设备、存储介质及产品与流程

本技术涉及人工智能，尤其涉及一种业务的评价方法、装置、设备、存储介质及产品。

背景技术：

1、随着科技的飞速发展，对企业发展的业务进行自动化评价，能够更好的帮助企业进行指导，提升企业管理水平。

2、现有技术中，对企业的业务进行评价时，通常是专家基于esg评价体系，根据企业提供的业务数据，依据自身经验进行综合考量，给出评价结果。

3、但是，目前的评价方法非常依赖于专家的主观判断，智能化程度较低，评价效率较低。

技术实现思路

1、本技术提供一种业务的评价方法、装置、设备、存储介质及产品，用以解决现有的评价方法非常依赖于专家的主观判断，智能化程度较低，评价效率较低的问题。

2、第一方面，本技术提供一种业务的评价方法，包括：

3、获取待评价业务的多个评价指标及每个评价指标的指标数据，指标数据包括可量化指标数据或不可量化指标数据；

4、结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，所述评分算法包括：分段模糊化算法、公式模糊化算法、分段模糊化公式算法及企业绩效预测算法中的任意一种；

5、根据预设的各个评价指标的权重与所述各个评价指标的分值，计算所述待评价业务的权重分值；

6、根据所述待评价业务的权重分值，预设的每个评价等级对应的权重分值区间，确定所述待评价业务的评价等级。

7、可选的，若所述评分算法为所述分段模糊化算法；

8、相应的，所述结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，包括：

9、针对任意一个评价指标，根据所述评价指标的指标数据，判断所述指标数据在预设的第一指标数据区间中所处的第一目标数据区间；

10、根据所述第一目标数据区间与预设的分值之间的映射关系，确定所述评价指标的分值。

11、可选的，若所述评分算法为所述公式模糊化算法；

12、相应的，所述结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，包括：

13、针对任意一个评价指标，根据所述评价指标的指标数据，判断所述指标数据的属性特征，所述属性特征包括正值或负值；

14、根据预设的属性特征与分值之间的映射关系，确定在所述属性特征下所述评价指标的分值；

15、和/或，

16、根据所述评价指标的指标数据，基于预设的第一评分公式确定所述评价指标的分值，所述第一评分公式由预设指标标准值和/或预设指标满分值确定。

17、可选的，若所述评分算法为所述分段模糊化公式算法；

18、相应的，所述结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，包括：

19、针对任意一个评价指标，根据所述评价指标的指标数据，判断所述指标数据在预设的第二指标数据区间中所处的第二目标数据区间；

20、获取所述第二目标数据区间的指标数据上限值、指标数据下限值；

21、根据所述第二目标数据区间映射的分值区间，确定所述分值区间的分值上限、分值下限；

22、基于预设的第二评分公式确定所述评价指标的分值，所述第二评分公式由所述指标数据上限值、所述指标数据下限值、所述分值上限及所述分值下限确定。

23、可选的，若所述评分算法为所述企业绩效预测算法；

24、相应的，所述结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，包括：

25、针对任意一个评价指标，根据所述评价指标的指标数据，判断所述指标数据在预设的第三指标数据区间中所处的第三目标数据区间；

26、获取所述第三目标数据区间的指标数据上限值、指标数据下限值；

27、根据所述第三目标数据区间与预设的评分系数之间的映射关系，确定所述目标数据区间对应的目标评分系数；

28、基于预设的第三评分公式确定所述评价指标的分值，所述第三评分公式由所述指标数据上限值、所述指标数据下限值、所述目标评分系数确定。

29、可选的，还包括：

30、响应于用户的操作，获取所述用户输入的用于表征多个评价指标之间关系的第四评分公式；

31、根据所述第四评分公式及每个评价指标的指标数据，计算所述待评价业务的分值，所述分值用于所述用户评价所述待评价业务。

32、可选的，所述获取待评价业务的多个评价指标及每个评价指标的指标数据，包括：

33、根据所述待评价业务的标识信息，从本地存储的与所述标识信息对应的评价指标报表中获取所述待评价业务的多个评价指标及每个评价指标的指标数据；

34、和/或，

35、响应于用户的接入指示，根据所述接入指示远程接入存储有所述待评价业务的数据的目标系统，从所述目标系统中获取所述多个评价指标及每个评价指标的指标数据；

36、和/或，

37、响应于用户对所述待评价业务多个评价指标的输入，获取每个评价指标的指标数据。

38、第二方面，本技术提供一种业务的评价装置，包括：

39、获取模块，用于获取待评价业务的多个评价指标及每个评价指标的指标数据，指标数据包括可量化指标数据或不可量化指标数据；

40、计算模块，用于结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，所述评分算法包括：分段模糊化算法、公式模糊化算法、分段模糊化公式算法及企业绩效预测算法中的任意一种；

41、所述计算模块，还用于根据预设的各个评价指标的权重与所述各个评价指标的分值，计算所述待评价业务的权重分值；

42、确定模块，用于根据所述待评价业务的权重分值，预设的每个评价等级对应的权重分值区间，确定所述待评价业务的评价等级。

43、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：至少一个处理器、存储器；

44、所述存储器存储计算机执行指令；

45、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令来执行第一方面任一项所述的业务的评价方法。

46、第四方面，本技术实施例提供一种可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面任一项所述的业务的评价方法。

47、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面任一项所述的业务的评价方法。

48、本技术提供的一种业务的评价方法、装置、设备、存储介质及产品，通过获取待评价业务的多个评价指标及每个评价指标的指标数据，其中，指标数据包括可量化指标数据或不可量化指标数据。结合预先存储的评分算法，根据各个评价指标的指标数据计算各个评价指标的分值，评分算法包括：分段模糊化算法、公式模糊化算法、分段模糊化公式算法及企业绩效预测算法中的任意一种。进而根据预设的各个评价指标的权重与各个评价指标的分值，计算待评价业务的权重分值，并根据待评价业务的权重分值，预设的每个评价等级对应的权重分值区间，确定待评价业务的评价等级。本技术的方法通过评分算法，对多个评价指标的指标数据进行分值计算，降低了业务评价对专家经验的依赖，智能化程度更高，提高了业务的评价效率。