一种服务能力的考核方法、考核装置、存储介质及产品

摘要

本发明公开了一种服务能力的考核方法、考核装置、存储介质及产品，应用于数据处理领域，该考核方法包括：获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标的数据需求，对所述每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；其中，考评指标包括业务能力得分、效率得分、差错率得分；用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分；根据所述每个考评指标的权重值，对所述多个考评指标的得分进行加权计算，得到所述每个银行柜员的服务能力得分。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种服务能力的考核方法、考核装置、存储介质及产品。

背景技术

目前，银行柜员的业务办理能力的考核主要由上级领导评价或员工自评互评为主，这就导致缺少对银行柜员的业务能力量化数据的支持，使得银行柜员的技能考核是不够科学和不完善的。

同时，由于没有针对银行柜员的业务服务能力的分析，因此很难评估银行柜员间的业务熟练度，使得银行柜员办理的柜面业务分配不合理，且业务熟练度各不相同，容易形成业务壁垒。

鉴于此，如何对银行柜员的服务能力进行考核，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种服务能力的考核方法、考核装置、存储介质及产品，用以解决现有技术中存在的难以考核银行柜员的服务能力的技术问题。

第一方面，为解决上述技术问题，本发明实施例提供的一种服务能力的考核方法的技术方案如下：

获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；

根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标的数据需求，对所述每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；其中，所述考评指标包括业务能力得分、效率得分、差错率得分；

用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分；

根据所述每个考评指标的权重值，对所述多个考评指标的得分进行加权计算，得到所述每个银行柜员的服务能力得分。

一种可能的实施方式，根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标，对所述每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果，包括：

分析所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的复杂度；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的业务量及完成所有业务的总业务量；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成各项业务所属的业务种类；

统计全行所述每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率；

统计所述每个银行柜员完成所述每项业务的失败率。

一种可能的实施方式，所述考评指标为所述业务能力得分或所述差错率得分时，用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分，包括：

根据所述统计分析结果，用所述评分模型确定所述每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分；

根据所述每个子指标数据的权重值，用所述评分模型对所述指标数据包含的子指标数据的得分进行加权计算，得到所述指标数据的得分。

一种可能的实施方式，用所述评分模型确定所述每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分，包括：

用所述评分模型统计每个银行柜员完成所述每项业务的完成情况；其中，所述完成情况用于表征对应业务的完成量或出错比率；

用所述评分模型对所有银行柜员对应的同一业务的完成情况进行排序，得到排序结果；

将所述排序结果划分为多个分段，为不同分段确定对应的得分，得到完成同一业务的所述每个银行柜员对应的子指标数据的得分。

一种可能的实施方式，用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成所述每项业务的完成情况，包括：

所述考评指标为所述业务能力得分时，所述业务能力得分的子指标数据包括业务量和业务种类；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务量，包括：确定所述每项业务的复杂度得分及所述每个银行柜员完成对应业务的业务量，将所述每项业务的复杂度得分与所述每个银行柜员完成对应业务量的乘积，确定为对应银行柜员完成对应业务的业务量；将所述每个银行柜员完成的所有业务的业务量的和值，确定为对应银行柜员完成的业务量；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务种类，包括：确定所述每个银行柜员完成的每项业务所属的业务种类；对所有业务种类进行去重，得到所述每个银行柜员完成的业务种类。

一种可能的实施方式，用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成所述每项业务的完成情况，包括：

所述考评指标为所述差错率得分时，所述差错率得分的子指标数据包括：失败率、冲正率、稽核差错率、授权不通过率，所述差错率得分的不同子指标数据用于表征出现不同错误类型的出错比率；

用所述评分模型确定所述每个银行柜员完成的所述每项业务中每种错误类型的出错比率，及对应业务对应错误类型的全行出错比率；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务中所述每种错误类型对应的全行出错比率与对应银行对应的出错比率的第一比值；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务的业务量与对应银行柜员完成的所有业务的总业务量的第二比值；

用所述评分模型将第一比值与第二比值的积，确定为对应银行柜员的完成对应业务的对应中错误类型的出错比率；

用所述评分模型将所述每个银行柜员出现的同种错误类型对应的出错比率的和值，确定为对应种错误类型的出错比率。

一种可能的实施方式，所述考核指标为所述效率得分时，用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分，包括：

用所述评分模型计算全行标准业务处理时间与所述每个银行柜员完成所述每项业务的平均处理时间的第三比值；

用所述评分模型计算每个所述银行柜员完成每项业务的业务量与所述每个银行柜员完成所有业务的业务总量的第四比值；

用所述评分模型将第三比值与第四比值的积，确定为对应银行柜员完成对应业务的效率值；

用所述评分模型将所述每个银行柜员完成的所有业务的效率值的和值，确定为对应银行柜员的效率值；

用所述评分模型对所有银行柜员的效率值进行排序，并将排序结果分为多个分段，为每个分段确定不同的分值，得到每个银行柜员的效率得分。

一种可能的实施方式，所述权重值的确定包括预先指定或用熵权法确定。

第二方面，本发明实施例提供了一种服务能力的考核装置，包括：

获取单元，用于获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；

统计分析单元，用于根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标的数据需求，对所述每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；其中，所述考评指标包括业务能力得分、效率得分、差错率得分；

计算单元，用于用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分；

评分单元，用于根据所述每个考评指标的权重值，对所述多个考评指标的得分进行加权计算，得到所述每个银行柜员的服务能力得分。

一种可能的实施方式，所述统计分析单元具体用于：

分析所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的复杂度；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的业务量及完成所有业务的总业务量；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成各项业务所属的业务种类；

统计全行所述每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率；

统计所述每个银行柜员完成所述每项业务的失败率。

一种可能的实施方式，所述考评指标为所述业务能力得分或所述差错率得分时，所述计算单元用于：

根据所述统计分析结果，用所述评分模型确定所述每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分；

根据所述每个子指标数据的权重值，用所述评分模型对所述指标数据包含的子指标数据的得分进行加权计算，得到所述指标数据的得分。

一种可能的实施方式，所述计算单元还用于：

用所述评分模型统计每个银行柜员完成所述每项业务的完成情况；其中，所述完成情况用于表征对应业务的完成量或出错比率；

用所述评分模型对所有银行柜员对应的同一业务的完成情况进行排序，得到排序结果；

将所述排序结果划分为多个分段，为不同分段确定对应的得分，得到完成同一业务的所述每个银行柜员对应的子指标数据的得分。

一种可能的实施方式，所述计算单元还用于：

所述考评指标为所述业务能力得分时，所述业务能力得分的子指标数据包括业务量和业务种类；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务量，包括：确定所述每项业务的复杂度得分及所述每个银行柜员完成对应业务的业务量，将所述每项业务的复杂度得分与所述每个银行柜员完成对应业务量的乘积，确定为对应银行柜员完成对应业务的业务量；将所述每个银行柜员完成的所有业务的业务量的和值，确定为对应银行柜员完成的业务量；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务种类，包括：确定所述每个银行柜员完成的每项业务所属的业务种类；对所有业务种类进行去重，得到所述每个银行柜员完成的业务种类。

一种可能的实施方式，所述计算单元还用于：

所述考评指标为所述差错率得分时，所述差错率得分的子指标数据包括：失败率、冲正率、稽核差错率、授权不通过率，所述差错率得分的不同子指标数据用于表征出现不同错误类型的出错比率；

用所述评分模型确定所述每个银行柜员完成的所述每项业务中每种错误类型的出错比率，及对应业务对应错误类型的全行出错比率；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务中所述每种错误类型对应的全行出错比率与对应银行对应的出错比率的第一比值；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务的业务量与对应银行柜员完成的所有业务的总业务量的第二比值；

用所述评分模型将第一比值与第二比值的积，确定为对应银行柜员的完成对应业务的对应中错误类型的出错比率；

用所述评分模型将所述每个银行柜员出现的同种错误类型对应的出错比率的和值，确定为对应种错误类型的出错比率。

一种可能的实施方式，所述考核指标为所述效率得分时，所述计算单元用于：

用所述评分模型计算全行标准业务处理时间与所述每个银行柜员完成所述每项业务的平均处理时间的第三比值；

用所述评分模型计算每个所述银行柜员完成每项业务的业务量与所述每个银行柜员完成所有业务的业务总量的第四比值；

用所述评分模型将第三比值与第四比值的积，确定为对应银行柜员完成对应业务的效率值；

用所述评分模型将所述每个银行柜员完成的所有业务的效率值的和值，确定为对应银行柜员的效率值；

用所述评分模型对所有银行柜员的效率值进行排序，并将排序结果分为多个分段，为每个分段确定不同的分值，得到每个银行柜员的效率得分。

一种可能的实施方式，所述权重值的确定包括预先指定或用熵权法确定。

第三方面，本发明实施例还提供一种服务能力的考核装置，包括：

多个分布式服务器，所述分布式服务器关联至少一个银行网点，所述分布式服务器用于记录所述银行网点中每个银行柜员办理每项业务的业务数据；

云端服务器，与所述多个分布式服务器通信连接，所述云端服务器用于执行如第一方面所述的考核方法。

一种可能的实施方式，所述考核装置还包括：

存储服务器，与所述云端服务器连接，用于存储所述云端服务器输出的所述每个银行柜员的服务能力得分。

第四方面，本发明实施例还提供一种服务能力的考核装置，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上述第一方面所述的方法。

第五方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质，包括：

存储器，

所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如上述第一方面所述的方法。

第六方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

通过本发明实施例的上述一个或多个实施例中的技术方案，本发明实施例至少具有如下技术效果：

在本发明提供的实施例中，通过获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；进而根据考评银行柜员服务能力包含的业务能力得分、效率得分、差错率得分等多个考评指标的数据需求，对每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；并用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到每个考评指标的得分；根据每个考评指标的权重值，对多个考评指标的得分进行加权计算，得到每个银行柜员的服务能力得分。从而能够根据银行柜员完成每项业务的业务数据，量化银行柜员的业务能力、效率、差错率，进而综合确定银行柜员的服务能力，完善银行柜员的技能考核。并且根据考核结果能够为银行柜员合理分配任务，提高银行柜员的整体熟练度，打破业务壁垒。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种服务能力的考核方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的服务器布置示意图；

图3为本发明实施例提供的业务能力得分的子指标的权重示意图；

图4为本发明实施例提供的多个考指标的权重示意图；

图5为本发明实施例提供的一种考核装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种考核装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种考核装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施列提供一种服务能力的考核方法、考核装置、存储介质及产品，用以解决现有技术中存在的难以考核银行柜员的服务能力的技术问题。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参考图1，本发明实施例提供一种服务能力的考核方法，该考核方法的处理过程如下。

步骤101：获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；

例如，XX银行在X省具有M个银行网点，在业务量多个银行网点设置了单独的分布式服务器，在业务量少的多个银行网点设置一个共用的分布服务器，总共有N个分布式服务器(记为分布式服务器1～分布式服务器N)，N

上述分布式服务器每天都会记录对应银行网点中的柜员完成的每项业务的业务数据，这些分布式服务器与云端服务器通信连接。当需要银行柜员在对指定考核周期(如第一季度)的业务能力进行考核时，云端服务器可以从各分布式服务器中获取第一季度(即指定考核周期)内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据。

在获取银行柜员完成的每项业务的业务数据时，可以按机构范围或网点范围及银行柜员的业务范围，分别获取在定考核周期内完成的每项业务的业务数据；当然，也可以获取所有数据后按机构范围或银行网点范围及银行柜员的业务范围进行分类后再进行后续处理，这样后续在评定银行柜员的服务能力时可以使评定结果更加准确。

上述指定考核周期也可以是半年、年或月，具体不做限制。

在获取到执行考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据后，便可执行步骤102。

步骤102：根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标的数据需求，对每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；其中，考评指标包括业务能力得分、效率得分、差错率得分；

例如，业务能力得分的数据需求是通过银行柜员办理的业务笔数、业务复杂度、业务种类来反应，因此就需要对银行柜员的业务数据按业务笔数、业务复杂、业务种类进行统计。

又如，效率得分的数据需求是需要参考全行标准业务时长，以及银行对应办理业务的平均时间及业务占比情况等反应的，因此就需要根据全行的银行柜员的业务处理时间确定全行标准业务时长，或预先根据经验确定全行标准业务时长，统计分析每个银行柜员办理业务平均时间，办理的各业务的业务占比等。

再如，差错率得分的数据需求是需要参考全行差错率，银行柜员办理的存在差错的业务笔数占比等，因此需要对统计每个银行柜员出现差错的业务笔数，及全行银行柜员出现差错的业务笔数等。

在本发明提供的实施例中，根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标，对每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果，可以通过下列方式实现：

分析每个银行柜员在指定考评期内完成的每项业务的复杂度；

统计每个银行柜员在指定考评期内完成的每项业务的业务量及完成所有业务的总业务量；

统计每个银行柜员在指定考评期内完成各项业务所属的业务种类；

统计全行每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率；

统计每个银行柜员完成每项业务的失败率。

例如，针对第一季度所有银行网点中业务范围为储蓄类的银行柜员，完成的每项业务的业务数据进行统计分析，可以统计银行柜员完成的每项储蓄业务(如个人储蓄业务、企业储蓄业务)完成的笔数，根据预先设定的个人储蓄类业务、企业储蓄类业务的复杂度，确定每个银行柜员完成每项储蓄业务的复杂度；统计每个银行柜员完成每项业务的业务量及总业务量，每项业务出现失败、稽核差错、授权不通过的数量，统计全行中每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率；统计每个银行柜员完成的业务种类，这些统计分析结果即为多个靠谱指标所需的统计分析结果。

在本发明提供的实施例中，通过分析每个银行柜员在指定考评期内完成的每项业务的复杂度、业务量、所有业务的总业务量、各项业务所属的业务种类、每项业务的失败率、全行每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率，可以减少后续计算各考评指标的过程中对应同一所需数据的重复计算，从而提高处理效率。

在得到多个靠谱指标所需的统计分析结果后，便可执行步骤103。

步骤103：用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到每个考评指标的得分。

在一些实施例中，考评指标为业务能力得分或差错率得分时，用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到每个考评指标的得分，可以通过下列方式实现：

根据统计分析结果，用评分模型确定每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分；根据每个子指标数据的权重值，用评分模型对指标数据包含的子指标数据的得分进行加权计算，得到指标数据的得分。

例如，考评指标为业务能力得分时，评分模型为业务能力得分的评分模型，业务能力的子指标包括业务量和业务种类，它们的得分可以称之为业务量得分和业务种类得分，假设它们的权重值分别为w

业务能力得分＝业务量得分×w

请参见图3为本发明实施例提供的业务能力得分的子指标的权重示意图，w

考评指标为差错率得分时，评分模型为差错率得分的评分模型，差错率得分的子指标包括冲正率、交易失败率、稽核差错率、授权不通过率，它们的得分可以称之为冲正率得分、失败率得分、稽核差错率得分、授权不通过率得分，假设它们的权重值依次为w

差错率得分＝冲正率得分×w

其中，w

在本发明提供的实施例中，通过确定业务能力得分或差错率得分对应的子指标得分，并根据子指标得分的权重对业务能力得分或差错率得分包含的子指标得分进行加权计算，能够快速确定业务能力得分或差错率得分。

在一些是实施例中，用评分模型确定每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分，可以通过下列方式实现：

用评分模型统计每个银行柜员完成每项业务的完成情况；其中，完成情况用于表征对应业务的完成量或出错比率；用评分模型对所有银行柜员对应的同一业务的完成情况进行排序，得到排序结果；将排序结果划分为多个分段，为不同分段确定对应的得分，得到完成同一业务的每个银行柜员对应的子指标数据的得分。

当考评指标为业务能力得分时，业务能力得分的子指标数据包括业务量和业务种类；上述用评分模型统计每个银行柜员完成每项业务的完成情况，可以通过下列方式实现：

用评分模型统计每个银行柜员完成的业务量，包括：确定每项业务的复杂度得分及每个银行柜员完成对应业务的业务量，将每项业务的复杂度得分与每个银行柜员完成对应业务量的乘积，确定为对应银行柜员完成对应业务的业务量；将每个银行柜员完成的所有业务的业务量的和值，确定为对应银行柜员完成的业务量；

用评分模型统计每个银行柜员完成的业务种类，包括：确定每个银行柜员完成的每项业务所属的业务种类；对所有业务种类进行去重，得到每个银行柜员完成的业务种类。

例如，以确定业务能力得分的子指标业务量的业务量得分为例：用业务能力得分的评分模型确定每项业务的复杂度得分(即单项业务复杂度得分)，并统计每个银行柜员完成的每项业务的业务量(即单项业务量)，按照下式确定每个银行柜员的业务量(即业务量完成情况)：

业务量完成情况＝∑(单项业务复杂度得分×单项业务量)(3)；

将所有银行柜员的业务量完成情况按降序排序，得到排序结果(假设有100个银行柜员，对应的排序结果为：业务量完成情况1>业务量完成情况2>业务量完成情况3>业务量完成情况4，…，业务量完成情况100)。

将上述排序情况分为多段(假设为3段，第一段占20％，第二段占40％，第三段占20％，第四段占20％)，其中第一段为业务完成情况1～业务完成情况20，第二段为业务完成情况21～业务完成情况60，第三段为业务完成情况61～业务完成情况80，第四段为业务完成情况81～100，这四段的得分依次被折算为大于或等于90分、89～70分、69～60分，小于60分，则可以确定业务完成情况1～业务完成情况20对应银行柜员的业务量得分大于或等于90分，业务完成情况21～业务完成情况60对应银行柜员的业务量得分为89～70分，业务量完成情况61～业务量完成情况80对应银行柜员的业务量得分为69～60分，业务量完成情况81～100对应银行柜员的业务量得分小于60分。

又如，以确定业务能力得分的子指标业务种类的业务种类得分为例：可以先确定每项业务的业务种类，然后对业务种类去重，将去重后的业务种类按降序排序，将降序排序后的业务种类分为多段，将每段的业务种类折算对应的得分，这样就能确定每个银行柜员的业务种类得分。在得到每个银行柜员的业务种类得分和业务量得分后，便能根据公式(1)计算出业务能力得分。

考评指标为差错率得分时，差错率得分的子指标数据包括：失败率、冲正率、稽核差错率、授权不通过率，差错率得分的不同子指标数据用于表征出现不同错误类型的出错比率；上述用评分模型统计每个银行柜员完成每项业务的完成情况，可以通过下列方式实现：

用评分模型确定每个银行柜员完成的每项业务中每种错误类型的出错比率，及对应业务对应错误类型的全行出错比率；用评分模型计算每个银行柜员完成的每项业务中每种错误类型对应的全行出错比率与对应银行对应的出错比率的第一比值；用评分模型计算每个银行柜员完成的每项业务的业务量与对应银行柜员完成的所有业务的总业务量的第二比值；用评分模型将第一比值与第二比值的积，确定为对应银行柜员的完成对应业务的对应中错误类型的出错比率；用评分模型将每个银行柜员出现的同种错误类型对应的出错比率的和值，确定为对应种错误类型的出错比率。

如，以确定差错率得分的子指标失败率得分为例：用差错率得分的评分模型统计出每个银行柜员完成的每项业务中错误类型为交易失败的出错比率，及对应业务对应错误类型为交易失败的单项业务失败率(即对应业务交易失败的全行出错比率)，并按下式计算每个银行柜员的失败情况：

失败情况＝∑((全行单项业务失败率/单项业务失败率)×(单项业务量/个人总业务量))(4)；

在公式(4)中，全行单项业务失败率/单项业务失败率即为交易失败的第一比值，单项业务量/个人总业务量即为交易失败的第二比值；(全行单项业务失败率/单项业务失败率)×(单项业务量/个人总业务量)即为单项业务交易失败的出错比率。

将所有银行柜员的失败情况按降序排序，并将排序结果分为多段，为每段折算失败率得分，这样就能确定每个银行柜员的失败率得分(即错误类型为交易失败的出错比率)。

差错率得分的其余子指标得分如冲正率得分、稽核差错率得分、授权不通过率得分的确定方式与上述失败率得分的确定方式类似，在此不再赘述。在得到差错率得分的各个子指标得分后，便可根据公式(2)确定差错率得分。

考核指标为效率得分时，用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到每个考评指标的得分，可以通过下列方式实现：

用评分模型计算全行标准业务处理时间与每个银行柜员完成每项业务的平均处理时间的第三比值；用评分模型计算每个银行柜员完成每项业务的业务量与每个银行柜员完成所有业务的业务总量的第四比值；用评分模型将第三比值与第四比值的积，确定为对应银行柜员完成对应业务的效率值；用评分模型将每个银行柜员完成的所有业务的效率值的和值，确定为对应银行柜员的效率值；用评分模型对所有银行柜员的效率值进行排序，并将排序结果分为多个分段，为每个分段确定不同的分值，得到每个银行柜员的效率得分。

如，用效率得分的评分模型可以按照下式计算每个银行柜员的效率值：

效率值＝∑((全行标准业务处理时间/单项业务平均处理时间)×(单项业务量/个人总业务量))(5)；

其中，单项业务处理时间为银行柜员完成一项业务的平均处理时间，单项业务量为银行柜员完成一项业务的业务量，个人总业务量为银行柜员完成所有业务的业务总量。

根据公式(4)计算出每个银行柜员的效率值后，用效率得分的评分模型对所有银行柜员的效率值进行降序排序，并将排序结果分为多段，为每段折算对应的得分，这样就能确定每个银行柜员的效率得分。

在确定每个银行柜员的业务能力等分、效率得分、差错率得分后，便可执行步骤104。

步骤104：根据每个考评指标的权重值，对多个考评指标的得分进行加权计算，得到每个银行柜员的服务能力得分。

每个银行柜员的服务能力得分可以用下式表示：

服务能力得分＝业务能力得分×W

请参见图4为本发明实施例提供的多个考指标的权重示意图。W

在本发明提供的实施例中，各权重值，包括每个考评指标的权重值、每个子指标的权重值，可以是根据经验预先指定的，也可以用熵权法确定的。

如，通过对省级机构范围和各年各银行柜员的考评指标的判断矩阵，对判断矩阵进行归一化处理，得到归一化判断矩阵；然后根据熵的定义，据各年的银行柜员的考评指标确定考评指标的熵、定义信息熵，从而可以确定某个考评指标的熵值即考评指标的离散度，其信息熵值越小，考评指标的离散度越大，该考评指标对服务能力的影响(即权重)越大。

考评指标归一化处理的公式为：

x”

其中，x

根据下式可以确定银行柜员的考评指标的信息熵：

其中，E

考评指标的权重计算公式为：

其中，W

在本发明提供的实施例中，通过获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；进而根据考评银行柜员服务能力包含的业务能力得分、效率得分、差错率得分等多个考评指标的数据需求，对每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；并用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到每个考评指标的得分；根据每个考评指标的权重值，对多个考评指标的得分进行加权计算，得到每个银行柜员的服务能力得分。从而能够根据银行柜员完成每项业务的业务数据，量化银行柜员的业务能力、效率、差错率，进而综合确定银行柜员的服务能力，完善银行柜员的技能考核。并且根据考核结果能够为银行柜员合理分配任务，提高银行柜员的整体熟练度，打破业务壁垒。

基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种服务能力的考核装置，该考核装置的服务能力的考核方法的具体实施方式可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，请参见图5，该考核装置包括：

获取单元501，用于获取指定考核周期内每个银行柜员完成的每项业务的业务数据；

统计分析单元502，用于根据考评银行柜员服务能力对应的多个考评指标的数据需求，对所述每项业务的业务数据进行统计分析，得到确定多个考评指标所需的统计分析结果；其中，所述考评指标包括业务能力得分、效率得分、差错率得分；

计算单元503，用于用每个考评指标的评分模型计算对应统计分析结果，得到所述每个考评指标的得分；

评分单元504，用于根据所述每个考评指标的权重值，对所述多个考评指标的得分进行加权计算，得到所述每个银行柜员的服务能力得分。

一种可能的实施方式，所述统计分析单元502具体用于：

分析所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的复杂度；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成的所述每项业务的业务量及完成所有业务的总业务量；

统计所述每个银行柜员在所述指定考评期内完成各项业务所属的业务种类；

统计全行所述每项业务的失败率、稽核差错率、授权不通过率；

统计所述每个银行柜员完成所述每项业务的失败率。

一种可能的实施方式，所述考评指标为所述业务能力得分或所述差错率得分时，所述计算单元503用于：

根据所述统计分析结果，用所述评分模型确定所述每个银行柜员对应的指标数据包含的每个子指标数据的得分；

根据所述每个子指标数据的权重值，用所述评分模型对所述指标数据包含的子指标数据的得分进行加权计算，得到所述指标数据的得分。

一种可能的实施方式，所述计算单元503还用于：

用所述评分模型统计每个银行柜员完成所述每项业务的完成情况；其中，所述完成情况用于表征对应业务的完成量或出错比率；

用所述评分模型对所有银行柜员对应的同一业务的完成情况进行排序，得到排序结果；

将所述排序结果划分为多个分段，为不同分段确定对应的得分，得到完成同一业务的所述每个银行柜员对应的子指标数据的得分。

一种可能的实施方式，所述计算单元503还用于：

所述考评指标为所述业务能力得分时，所述业务能力得分的子指标数据包括业务量和业务种类；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务量，包括：确定所述每项业务的复杂度得分及所述每个银行柜员完成对应业务的业务量，将所述每项业务的复杂度得分与所述每个银行柜员完成对应业务量的乘积，确定为对应银行柜员完成对应业务的业务量；将所述每个银行柜员完成的所有业务的业务量的和值，确定为对应银行柜员完成的业务量；

用所述评分模型统计所述每个银行柜员完成的业务种类，包括：确定所述每个银行柜员完成的每项业务所属的业务种类；对所有业务种类进行去重，得到所述每个银行柜员完成的业务种类。

一种可能的实施方式，所述计算单元503还用于：

所述考评指标为所述差错率得分时，所述差错率得分的子指标数据包括：失败率、冲正率、稽核差错率、授权不通过率，所述差错率得分的不同子指标数据用于表征出现不同错误类型的出错比率；

用所述评分模型确定所述每个银行柜员完成的所述每项业务中每种错误类型的出错比率，及对应业务对应错误类型的全行出错比率；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务中所述每种错误类型对应的全行出错比率与对应银行对应的出错比率的第一比值；

用所述评分模型计算所述每个银行柜员完成的所述每项业务的业务量与对应银行柜员完成的所有业务的总业务量的第二比值；

用所述评分模型将第一比值与第二比值的积，确定为对应银行柜员的完成对应业务的对应中错误类型的出错比率；

用所述评分模型将所述每个银行柜员出现的同种错误类型对应的出错比率的和值，确定为对应种错误类型的出错比率。

一种可能的实施方式，所述考核指标为所述效率得分时，所述计算单元503用于：

用所述评分模型计算全行标准业务处理时间与所述每个银行柜员完成所述每项业务的平均处理时间的第三比值；

用所述评分模型计算每个所述银行柜员完成每项业务的业务量与所述每个银行柜员完成所有业务的业务总量的第四比值；

用所述评分模型将第三比值与第四比值的积，确定为对应银行柜员完成对应业务的效率值；

用所述评分模型将所述每个银行柜员完成的所有业务的效率值的和值，确定为对应银行柜员的效率值；

用所述评分模型对所有银行柜员的效率值进行排序，并将排序结果分为多个分段，为每个分段确定不同的分值，得到每个银行柜员的效率得分。

一种可能的实施方式，所述权重值的确定包括预先指定或用熵权法确定。

需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在此需要说明的是，本发明实施例提供的上述装置，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。

基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种服务能力的考核装置，请参见图6，该考核装置包括：

多个分布式服务器601，所述分布式服务器601关联至少一个银行网点，所述分布式服务器601用于记录所述银行网点中每个银行柜员办理每项业务的业务数据；

云端服务器602，与所述多个分布式服务器601通信连接，所述云端服务器602用于执行如上所述的考核方法。该考核方法的具体实施方式可参见考核方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述。

请参见图7为本发明实施例提供的另一种考核装置的结构示意图，该考核装置包括：

存储服务器603，与所述云端服务器602连接，用于存储所述云端服务器602输出的所述每个银行柜员的服务能力得分。

基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种服务能力的考核装置，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令，执行如上所述的服务能力的考核方法。

基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种可读存储介质，包括存储器，

所述存储器用于存储指令，当所述指令被处理器执行时，使得包括所述可读存储介质的装置完成如上所述的服务能力的考核方法。

所述可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为例子而非限制性的，非易失性存储器可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程ROM(Programmable read-only memory，PROM)、电可编程ROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EPROM)、电可擦写可编程ROM(Electrically Erasable Programmableread only memory，EEPROM)或快闪存储器、固态硬盘(Solid State Disk或Solid StateDrive，SSD)、磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(Magneto-Optical disc，MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)。易失性存储器可以包括随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，该RAM可以充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，RAM可以以多种形式获得，比如动态RAM(Dynamic Random Access Memory，DRAM)、同步DRAM(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，SDRAM)、双数据速率SDRAM(Double DataRate SDRAM，DDR SDRAM)、增强SDRAM(Enhanced Synchronous DRAM，ESDRAM)、同步链路DRAM(Sync Link DRAM，SLDRAM)。所公开的各方面的存储设备意在包括但不限于这些和其它合适类型的存储器。

基于同一发明构思，本发明一实施例中提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的服务能力的考核方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、系统、或程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机/处理器可用程序代码的可读存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的可读存储器中，使得存储在该可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机/处理器实现的处理，从而在计算机/处理器或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。