一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统，包括数据采集模块、行为数据分析清洗模块、行为结果匹配模块、人工智能校验库和用户预测结果反馈模块，所述数据采集模块通过前端软件对组织用户中的多个组织成员的行为数据进行收据采集记录工作，所述行为数据分析清洗模块可自动筛选相关数据，所述行为结果匹配模块将对对应行为的特征信息进行对应的行为类别进行自动分类处理。该基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统，本发明所公开的方法和系统用于解决目前技术无法对目标行为在工作中产生的组织行为数据进行风险预测的问题，并能进行风险评估，引导其纠正行为，促进组织用户的稳定健康发展。

说明书

技术领域

本发明涉及组织行为数据分析技术领域，具体为一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统。

背景技术

组织行为学研究与组织管理实践密切相关，而大数据时代的来临极大地影响了管理活动，组织行为学的研究对象是行为和态度，当然，并非所有的行为和态度，历史已经证明：生产、旷工、离职等行为是员工绩效的重要决定因素，从管理学视角考察新时代组织行为学的研究领域，包括:劳动力多样化的挑战，全球化的挑战，处理“临时性”的挑战，平衡员工工作、生活冲突的挑战，员工忠诚度下降的挑战，提高产品质量和生产率，如何赋权员工，激励组织创新与变革，改善道德行为。

因此如何利用组织行为数据结合大数据分析，通过分析预测结果，采取合适的管理技术和管理模式使组织健康发展，在市场竞争中处于长期有利地位显得尤为重要，现有的组织风险预测系统无法对目标行为在工作中产生的组织行为数据进行风险预测的问题，同时无法进行风险评估，引导其纠正行为，进而存在一定的使用缺陷。

针对上述问题，急需在原有组织风险预测方法及系统的基础上进行创新设计。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的无法对目标行为在工作中产生的组织行为数据进行风险预测的问题，同时无法进行风险评估，引导其纠正行为的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于组织成员行为数据的组织风险预测系统，包括数据采集模块、行为数据分析清洗模块、行为结果匹配模块、人工智能校验库和用户预测结果反馈模块。

所述数据采集模块通过前端软件对组织用户中的多个组织成员的行为数据进行收据采集记录工作；

所述行为数据分析清洗模块可自动筛选相关数据，并对其行为数据中的对象参数进行图像特征的提取；

所述行为结果匹配模块将对对应行为的特征信息进行对应的行为类别进行自动分类处理；

所述人工智能校验库将对分析出的行为类别数据对结果产生的影响进行评估，预测组织潜在风险；

所述用户预测结果反馈模块会将分析、预测报告发送给组织，进行人工分析审核或提示工作。

一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法，包括以下步骤：

S1、数据采集

利用前端交互功能，获取得到多个按发生时间顺序排列的组织行为数据。

S2、目标检测

利用目标检测方法对组织行为数据中的每个参数进行分析，检测出每个行为参数中可能产生目标行为影响的所有目标对象。

S3、特征提取

通过系统中的行为数据清洗模块，选择对分析结果有相关关系的数据，对目标检测得到的每一个体行为数据中的每一个对象参数提取能描述其图像特性的特征值。

S4、目标跟踪

对每一个体特征值按照发生时间顺序进行跟踪，得出每个目标对象在空间上和时间上的运动轨迹，并计算得到每个目标对象在组织中不同个体的关联行为信息。

S5、行为分类

目标跟踪得到的每一个目标对象的在空间和时间上的运动轨迹以及该运动轨迹所对应的行为特征信息进行处理并分析，从而得出该行为特征信息所对应的行为类别。

S6、风险预测

输出检测结果，对比人工智能校验库，检测得出的每一个目标行为的发生时间段以及空间位置进行行为预测，并对结果产生的影响进行评估，预测组织潜在风险，促进组织用户稳定健康发展。

优选的，所述利用前端功能与交互，获取组织成员行为数据，进行目标检测，检测出每个组织成员行为中可能产生目标行为的所有目标对象，并将其行为记录与系统。

优选的，所述提取特征值，对每一个目标对象提取能描述其行为特性的特征值，然后通过大数据分析，预测出行为对组织可能产生的影响，对风险进行评估。

优选的，所述通过行为数据分析，输出分析结果，形成组织行为数据分析报告，最终将分析、预测报告发送给组织，引导并帮助其纠正行为，避免风险

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统；

1.本发明所公开的方法和系统用于解决目前技术无法对目标行为在工作中产生的组织行为数据进行风险预测的问题，并能进行风险评估，引导其纠正行为，促进组织用户的稳定健康发展；

2.利用前端的功能与交互，让组织成员将其行为记录于系统，通过大数据分析，预测出行为对组织可能产生的影响，对风险进行评估，并实施将预测结果发送给组织，引导或帮助其纠正行为。

附图说明

图1为本发明组织风险预测流程结构示意图；

图2为本发明组织风险预测系统结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法及系统，包括数据采集模块、行为数据分析清洗模块、行为结果匹配模块、人工智能校验库和用户预测结果反馈模块。

所述数据采集模块通过前端软件对组织用户中的多个组织成员的行为数据进行收据采集记录工作；

所述行为数据分析清洗模块可自动筛选相关数据，并对其行为数据中的对象参数进行图像特征的提取；

所述行为结果匹配模块将对对应行为的特征信息进行对应的行为类别进行自动分类处理；

所述人工智能校验库将对分析出的行为类别数据对结果产生的影响进行评估，预测组织潜在风险；

所述用户预测结果反馈模块会将分析、预测报告发送给组织，进行人工分析审核或提示工作。

一种基于组织成员行为数据的组织风险预测方法，包括以下步骤：

S1、数据采集

利用前端交互功能，获取得到多个按发生时间顺序排列的组织行为数据。

S2、目标检测

利用目标检测方法对组织行为数据中的每个参数进行分析，检测出每个行为参数中可能产生目标行为影响的所有目标对象。

S3、特征提取

通过系统中的行为数据清洗模块，选择对分析结果有相关关系的数据，对目标检测得到的每一个体行为数据中的每一个对象参数提取能描述其图像特性的特征值。

S4、目标跟踪

对每一个体特征值按照发生时间顺序进行跟踪，得出每个目标对象在空间上和时间上的运动轨迹，并计算得到每个目标对象在组织中不同个体的关联行为信息。

S5、行为分类

目标跟踪得到的每一个目标对象的在空间和时间上的运动轨迹以及该运动轨迹所对应的行为特征信息进行处理并分析，从而得出该行为特征信息所对应的行为类别。

S6、风险预测

输出检测结果，对比人工智能校验库，检测得出的每一个目标行为的发生时间段以及空间位置进行行为预测，并对结果产生的影响进行评估，预测组织潜在风险，促进组织用户稳定健康发展。

利用前端功能与交互，获取组织成员行为数据，进行目标检测，检测出每个组织成员行为中可能产生目标行为的所有目标对象，并将其行为记录与系统。

提取特征值，对每一个目标对象提取能描述其行为特性的特征值，然后通过大数据分析，预测出行为对组织可能产生的影响，对风险进行评估。

通过行为数据分析，输出分析结果，形成组织行为数据分析报告，最终将分析、预测报告发送给组织，引导并帮助其纠正行为，避免风险

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。