客服中心智能排班系统设计方案说明
目录
一、工程概述2
二、排班管理系统流程图3
三、排班管理系统框架图4
四、需求规格描述5
4.1历史话务统计6
4.2异动及规律9
4.3话务及人员预测10
4.4人员及班次14
4.5自动排班15
4.6绩效及报表15
五、业务量及人员预测17
5.1日常数据的收集和统计17
5.2话务量清洗方法17
5.3预测基本原理和方法21
5.4业务量预测的最佳实践28
5.5人员需求预测方法28
六、自动排班介绍30
6.1排班要求30
6.2自动排班方案31
6.3班组排班方案38
6.4机动班方案40
6.5遵时度方案41
一、工程概述
排班管理系统工程概述：
1、收集并保留各种业务类型的历史业务量数据，包括人工及自动语音接听量、总放弃量、平均通话时间、话后处理时间等。
2、具备科学严谨的业务量预测方法和步骤。
3、不晚于每年度12月完成对下一年度的长期预测，所预测的业务量需要精确到月。
4、不晚于每月度25日完成对下一个月度的短期预测，所预测的业务量需要精确到每日的每个小时时段。
5、在历史数据预测的基础上，应根据价格变动、临时任务、宣
传活动等因素，以周为单位对短期业务量预测进行实时调整，并留存相关文档。
6、具备对短期业务量预测准确性的分析和管理机制。
7、根据短期预测数据进行人员的合理排班，并不晚于每月度25日完成对下一月度的人员排班。
8、能够根据对每一时段的业务量预测和服务水平要求，合理安排人员数量及班次，实现人员数量及业务量的最佳匹配。
9、员工排班符合国家相关法律法规和公司的相关规定，符合呼叫中心的业务特点及满足人员利用效率最大化的需求。
二、排班管理系统流程图
排班管理系统主要流程图：
三、排班管理系统框架图
排班管理系统整体框架图：
四、需求规格描述
本章分功能模块描述排班管理系统需求规格说明。
4.1历史话务统计
示一年之内每个月数据
统计话务曲线，如图4.4
所示。
图4.1：以半小时为间隔的一周每日来话量模型图（2004年X月X
日）
图4.2：每月日均来话量模型图（2004年X月1日－31日）
图4.3：每周日均来话量模型图（2004年X月1日－31日）
图4.4：每月来话量模型图（2002年－2004年）
4.2异动及规律
4.3话务及人员预测
理时长，座席占用率。
根据Erlang-C计算各时段人员需求，以及对预测结果进行修改和调整。
班次人员需求预测自动排班岗位的各班次人员预测结果及调整。
图4.5：月份话务量预测准确性分析对比模型图4.6：每日话务量预测准确性分析对比模型
图4.7：年度话务量预测准确性分析对比模型4.4人员及班次
模
块
子功能功能项描述
人员管理人员管理
人员信息管理
座席基本信息管理：增删
改查。
班组划分及管理
班组划分及班组组员及
组长的管理。
岗位管理
岗位信息管理
岗位基本信息的管理，岗
位排班设置管理。
岗位班次管理各岗位对应班次的管理。
4.5自动排班
4.6绩效及报表
块
绩效及报表座席值班统计
座席值班及遵时
率统计
座席值班统计报表。统计
参数有：值班天数，休息
天数，总工作时间，值各
班次统计，遵时率。
绩效及考核绩效及考核指标
根据值班统计报表，计算
人员工作质量及服务水
平，设定绩效及考核指
标，进行绩效考核。
图4.9：每日时段报表
五、业务量及人员预测
5.1日常数据的收集和统计
1.相关数据包括：通话时长，话后处理时长，平均处理时长，呼叫
量，接听量，服务水平。
2.统计周期：时段、日、周、月、年。
5.2话务量清洗方法
1.清洗粒度：以半小时话务量为最小清洗粒度。
2.清洗模型：原始话务量去除月指数影响，去除周指数影响，得到
某一个时段的清洗参考基数后，再加回周指数和月指数的影响，得到清洗的数据范围，原始数据处于正常数据范围之外的为异常数据，即异动话务。
3.模型分解
(原始数据统计结果表：timespancallcounthistory, datecallcounthistory, yearcallcounthistory, week_total,
year_total)
(1)以年（自然年）为清洗单位，每一年计算一套清洗标准。则一
年的数据总量为：
1~12月每月总天数48个时段，按时段清洗。
(2)清洗X月份Y日（星期W）Z时段的话务数据（话务量为S）：
X月指数C m = X月话务总量/全年月份话务总量均值；
Y日周指数C w = X月星期W话务量均值/X月中星期一至日话务量均值的均值；
清洗步骤：
①去除月指数及周指数的影响，清洗参考值，
②对于1~12月，每月Y日的清洗参考值都计算出来：A1~A12，
③对A1~A12使用肖维勒准则（见附录）剔除异常的数据，
④计算剔除了异常数据的A1~A12的均值A’，
⑤加回周指数及月指数的影响，，
⑥设R为清洗度（可配置），则若，则为正常数据，
否则若为异常数据，需进一步修正，
⑦对的数据，用参考值A替换S，修正数据，清洗完
毕。
备注：清洗度的确定跟呼叫中心的话务水平稳定程度有关，稳定程度高时，可设置更小的清洗度，稳定程度低时，应设置更大的清洗度。
附录：
①肖维勒准则，若满足其残余偏差：
则属于异常数据，其中为样本期望，为样本标准差，为系数（查表）。
②剔除异常数据之后，对剩余数据重新使用肖维勒准则剔除异常
数据，循环判断直至不再有异常数据。
(当前月份清洗参照表：wfm_current_reference，清洗后结果表：timespan_remove_tran)
4.模型补充
(1)数据量不足一个清洗周期（自然年）时，采用移动周期的方法
补足一个清洗周期的数据，以求得清洗参考值。
例：
假若系统初始安装时为2010年5月15日，原始的话务数据从2009年1月1日开始采集。那么清洗2009年的数据时，可用正常的清洗方法完成。而2010年的数据则需移动周期补充完整。
具体方法如下表：
特殊地：
①运行之后每年的1月份，清洗1月份数据时，增长系数K
为该年的年度增长系数，1月份完成后再使用月增长计算
系数K；
②初始安装时为1月份，清洗1月份数据时，此时并未指定
年度增长系数，则需手工指定年度增长系数。
(2)所有原始话务数据，不足一年时，相应缩小清洗参考值的计算
来源范围。
例：
客服中心智能排班系统设计方案说明 背景 客服中心是企业最直接接触消费者的部门之一，它关系到企业形象和声誉的塑造。客服人员的工作轮换和排班对于企业的运营和效率也有着重要的影响。传统的手动排班方式，容易出现排班不合理，人员不均衡等问题，不仅影响了企业客服质量，而且浪费了时间和人力资源。因此我们需要一个智能排班系统来解决这个问题。 目标 本文将介绍一种适用于客服中心的智能排班系统，该系统能够根据客服人员的 实际工作情况，自动生成合理的排班表。并且该系统能够实时监测客服人员的工作状态，自动调整排班计划，以确保客服人员的工作质量和效率。 技术架构 系统架构图 客服中心智能排班系统 | |---------数据库：存储员工信息，排班计划和工作状态等数据 |---------智能算法模块：分析员工情况，生成排班表 |---------调度模块：根据工作情况实时调整排班计划 |---------前端界面：提供人机交互界面，实现排班管理 系统模块说明 数据库 用于存储客服人员的基本信息，包括姓名、工号、岗位、排班时间等信息。同时，还需要记录每个客服人员的工作状态，包括下班时间、请假、加班等状态。通过这些信息，智能算法模块能够更好地识别每个客服人员的工作情况，生成更合理的排班计划。 智能算法模块 该模块通过分析员工的工作情况，包括日常工作量、技能水平、个人喜好、常 规休假等信息，生成一份合理的排班计划。算法的核心是分配工作量和平衡每个员工的工作时间，以保证每个员工安排了合理的工作。
调度模块 调度模块主要负责根据工作情况实时调整排班计划。例如，当出现人员请假或突发事件时，调度模块可以及时调整排班计划，保证客服中心有足够的人员提供客服服务。 前端界面 前端界面用于提供人机交互界面，以实现排班管理。操作人员可以通过前端界面查询员工信息、排班计划、以及员工工作状态等信息。前端界面还需要提供简单的操作界面，以便调度人员可以在需要时手动调整排班计划。 系统流程 排班方案生成流程 1.读取员工信息、技能水平、主要工作类型、常规休假等数据； 2.按照标准工作时间和员工状态，计算出员工可用的工作时间； 3.根据员工的可用工作时间，以及客服中心的工作量、时间安排和服务 标准等因素，算法模块计算出合理的排班方案； 4.将生成的排班方案保存到数据库中。 排班方案调整流程 1.读取当前客服中心的工作状态和排班方案信息； 2.分析员工的工作状态，如果出现人员请假或突发事件，需要调整排班 计划； 3.根据客服中心的工作量、时间安排和服务标准等因素，重新计算出排 班方案； 4.将新的排班方案保存到数据库中。 客服中心智能排班系统可以大大提高客服效率和服务质量，减少人力资源的浪费。该文档介绍了该系统的技术架构和模块设计，并给出了系统的流程说明。
个性化的智能护理排班管理系统的设计与运用 智能护理排班管理系统是一种通过运用人工智能和大数据技术，实现医院护理人员排 班管理的系统。其设计目的是为了更好地解决护理人员排班管理中的问题，提高护理工作 的效率和质量，提升患者的满意度。 该系统设计包括以下几个方面： 1. 个性化需求分析：系统首先对医院护理业务的需求进行分析和梳理，将不同科室、不同时间段的护理人员需求进行分类和整理，以便后续排班进行参考。 2. 智能排班算法：系统通过运用人工智能技术，建立智能排班算法模型。该算法模 型基于历史数据和需求分析结果，将患者的护理需求与护理人员的技能、工作时间等进行 匹配，从而实现最优的排班结果。该算法还考虑到护理人员的轮班休息需求和合理的工作 时间安排，以避免过度劳累和提高工作效率。 3. 实时调整和变更：系统具备实时监控和调整功能，可以根据患者就诊情况和护理 人员的工作状态进行实时调整和变更。当某个科室的患者增加或减少时，系统可以根据算 法模型自动调整护理人员的人数和工作时间，确保护理工作的连续性和稳定性。 4. 数据统计和分析：系统还可以对排班数据进行统计和分析，生成各种报表和图表，以便护理管理人员进行业务分析和决策。通过对数据的深入分析，可以发现护理管理中的 痛点和问题，并根据分析结果进行调整和优化，不断提升护理工作的质量。 1. 提高护理工作效率：系统通过智能化的排班算法，可以更好地利用护理人员的时 间和技能，合理安排工作，避免人员闲置或过度负荷。从而提高护理工作的效率和效果， 减少患者等待时间。 2. 降低工作压力和风险：系统可以根据护理人员的工作负荷和需求进行合理分配和 调整，避免过度劳累和工作压力过大。系统还可以根据患者的病情和护理需求进行个性化 护理安排，降低护理风险和医疗事故的发生。 3. 提升患者满意度：通过合理的排班和个性化的护理安排，可以有效提高患者的满 意度。患者可以得到更好的护理服务，减少等待时间，并享受更加人性化和细致的照顾。
话务预测、人力预测和人力转换为空班表开发 模块设计说明书 Version 1.0 2013.12.09 Written By Creator 湖南科创信息技术股份有限公司 All Rights Reserved
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目录 1 引言 (4) 1.1 目的 (4) 1.2 范围 (4) 1.3 读者对象 (4) 1.4 术语与缩略语 (4) 2 模块汇总 (4) 2.1 模块汇总表 (5) 2.2 模块关系图 (5) 3 话务预测的模块设计 (5) 3.1 二次移动平均法 (5) 3.2 一次指数平滑法 (6) 3.3 二次指数平滑法 (7) 3.4 三次指数平滑法 (8) 4 人力预测的模块设计 (8) 4.1 根据服务水平计算人力 (8) 4.2 根据应答百分比计算人力 (9) 4.3 根据坐席利用率计算人力 (10) 4.4 根据平均应答速度计算人力 (11) 5 人力转化空班表的模块设计 (12) 5.1 特殊班次算法 (12) 5.2 混合模式算法 (14)
1引言 1.1 目的 本模块开发文档主要记录说明模块开发的过程。让开发可视化，实现高效率，简化沟通。 1.2 范围 本模块开发文档仅适用于“话务预测、人力预测和人力转换为空班表开发”。 1.3 读者对象 开发人员 1.4 术语与缩略语 2模块汇总
2.1 模块汇总表 子系统A 模块名称功能简述 话务预测 通过选定的算法，对已排除异常的历史话务量进行处理，再考虑到实际的影响系数 和增长系数等外界影响因素，从而预测出未来一段时间内的话务量。 子系统B 模块名称功能简述 人力资源预测 利用爱尔兰算法，对已预测出的未来时期的话务量进行处理，通过不同的参数的选 取，都能将其转换成需要的人力数。 子系统C 模块名称功能简述 人力转化为空班表 通过该程序能实现根据每半小时的人力需求数及相关的约束配置，来生 成一系列最优的班次，并计算这些班次相应的人力数，达到即能满足一 天内每半小时的人力需求又能使班次趋向最优的空班表 2.2 模块关系图 3话务预测的模块设计 3.1 二次移动平均法 模块名称话务预测之二次移动平均法 功能描述 系统需要根据排除异常数据的历史话务数据量（单位：每半小时时间段），通过对数据多维度的 挖掘分析，抽取其中蕴含的多种影响因素和其特有的变化规律，建立准确的话务预测模型。此 模型能够根据历史话务情况，预测未来某时段内每半小时话务量（单位：每半小时时间段），算 法采用二次移动平均法。
智能客服系统设计与实现 在现代商业中，客户满意度是企业成功的重要因素之一。而提升客户体验的关键，则在于提供个性化、高效率、全天候的售后服务。智能客服系统的出现，解决了这一问题，既能大大提高客户满意度，又能实现企业对客户服务的自动化和客户体验的可控性。 一、智能客服系统概述 智能客服系统是一种集成了人工智能和自然语言处理技术的客服解决方案，通过多种渠道实现客户咨询、投诉、建议等服务，并在此基础上更好的为企业提供数据分析和服务优化的支持。 智能客服系统的工作流程如下图所示： (图片来源：自由之声) 首先，通过智能引擎，分析客户信息，识别客户需求、问题类型、等级，进行初步分类，然后在匹配问题意图的模块里，通过人工智能算法完成技能匹配，推荐答案。若答案无法满足客户需求，则通过模拟会话的方式进行补充交互，通过创建虚拟对话场景，继续引导客户提供信息，最终得到正确答案。 二、智能客服系统的设计和实现 设计和实现智能客服系统的具体过程，需要以下四个步骤：
步骤一：需求分析，制定系统设计方案 基于客户和企业的需要，制定系统需求以及主要功能。然后根据需求设计系统的技术方案，包括技术架构、系统功能，如数据处理、意图匹配、答案生成、模拟会话等。 步骤二：数据预处理和模型实现 数据预处理：将大量的历史数据进行筛选、清洗及处理，得到高质量的数据集。数据集包括语料库、知识库、标注语料等。 模型实现：通过算法，实现问答匹配模型、意图匹配模型、关键词提取模型等。同时，将模型和数据加载到引擎中，以支持在多个场景下的应用。 步骤三：技能优化和拓展 根据客户反馈和企业需求，对系统技能进行优化，增加套路问答库，以提升答案的准确性和质量。此外，也需要在系统中不断添加新的功能、技术和数据，以满足客户更多样的需求和企业的业务拓展。 步骤四：系统集成和上线 客服系统集成：将智能客服系统与现有的客服系统进行接口对接，使其在多个客户咨询渠道中得到应用，如网站、电话、短信等。
智能客服系统设计与实现 引言 随着科技的不断发展，计算机技术、互联网技术和人工智能技术等方面的融合与发展，智能客服系统已成为企业客户服务领域的重要组成部分，对于提升企业的客户服务水平、增强企业与客户间的互动性具有重要作用。本文将探讨智能客服系统的设计与实现。 一、智能客服系统的概念 智能客服系统是指通过自然语言处理（NLP）、语音识别、机器学习、感知计算等技术将智能化和人工化相结合，改善企业客户服务，提高企业效率和客户满意度的企业客服系统。 二、智能客服系统的功能 1.自动化服务-智能客服系统可以对客户提出的问题进行自动化处理回答，降低人力成本。 2.智能化处理-智能客服系统具有智能化处理能力，对于客户提出的一些复杂问题，可以根据客户提供的信息和以往经验进行分析和解决。 3.语音识别-智能客服系统支持语音识别技术，可以通过语音模式来进行沟通。
4.转接与流程处理-智能客服系统还可以对客户提出的需求进行 转接和处理，保障客户体验。 三、智能客服系统的设计 1.数据收集与整合-智能客服系统需要进行大量的语料库的收集 和整合，以便在客户提问后可以通过机器学习的方式进行分析， 找出客户的需求并进行处理。 2.语音识别技术-语音识别技术是实现智能客服语音交互的核心，需要配备扬声器、麦克风和语音识别模块。 3.自然语言处理技术-根据客户提供的信息和以往经验，通过自 然语言处理技术对客户提出的问题进行分析和解决，例如意图识 别和实体识别等。 4.智能算法处理-通过数据的学习和处理，实现自主分析和回答 问答对话，提高处理的效率和准确率。 5.云计算服务-智能客服系统需要使用云计算平台进行支持，可 以提供快速响应的服务和数据安全存储。 四、智能客服系统的实现 智能客服系统是由许多技术模块组成的，提供智能化的客户服务，实现的过程繁琐而复杂。智能客服系统的实现通常需要依据 不同企业的实际情况进行调整和配置。
智慧客服客户运营管理系统设计方案 智慧客服客户运营管理系统是一种基于人工智能技术的客户运营管理系统，其目的是为企业提供高效、智能的客户服务和运营管理。本文将从系统需求分析、系统架构设计、功能模块设计和技术实现等方面介绍智慧客服客户运营管理系统的设计方案。 一、系统需求分析 1. 客户服务需求：提供多渠道的客户服务支持，包括在线聊天、电话热线等； 2. 客户运营需求：对客户的行为数据进行分析和挖掘，提供个性化的营销推荐和服务策略； 3. 客户管理需求：建立客户档案，记录客户的基本信息和历史交互记录； 4. 数据分析需求：对客户数据进行统计和分析，生成报表和趋势分析图表，帮助企业决策。 二、系统架构设计 智慧客服客户运营管理系统采用分布式架构，主要包括客户端、服务器端和数据库三个层次，具体架构如下： 1. 客户端：提供用户界面，包括网页、移动端APP等，方便用户进行在线咨询和交互；
2. 服务器端：包括智能客服引擎、数据处理引擎和业务逻辑引擎等，负责客户消息的处理、数据分析和业务逻辑的执行； 3. 数据库：存储客户档案和历史交互记录等数据，为业务逻辑引擎提供数据支持。 三、功能模块设计 1. 客户服务模块：提供在线聊天、电话热线等方式与客户进行交互，并记录客户咨询和问题； 2. 数据处理模块：对客户的历史交互数据进行清洗、预处理和挖掘，提取关键信息，如客户特征、需求等； 3. 个性化推荐模块：根据客户特征和历史行为，制定个性化的产品推荐和营销策略； 4. 客户管理模块：建立客户档案，记录客户基本信息和历史交互记录，方便客户管理和分析； 5. 数据分析模块：对客户数据进行统计和分析，生成报表和趋势分析图表，提供决策支持。 四、技术实现 1. 客户端技术：采用HTML5、CSS和JavaScript等前端技术，实现网页和移动端APP的用户界面； 2. 服务器端技术：采用Java或Python等编程语言，搭建智能客服引擎和业务逻辑引擎，处理客户消息和执行业务逻辑；
智慧客服系统流程图设计方案 智慧客服系统流程图设计方案主要包括用户咨询流程、问题解答流程和系统操作流程三个方面。 一、用户咨询流程： 1. 用户进入智慧客服系统。 2. 用户选择咨询方式，可以是文字输入、语音输入或者图像输入。 3. 用户输入咨询内容，系统根据用户输入的关键词进行语义分析。 4. 系统根据用户咨询的关键词进行问题匹配，从已有的问题库中找到相应的问题。 5. 如果系统找到相应的问题，根据问题库中的答案进行问题解答。 6. 如果系统没有找到相应的问题，将用户咨询信息记录并提交给客服人员进行人工解答。 7. 用户获取到问题的解答，如果问题没有得到满意的解答，用户可以继续提问或者选择人工服务。 8. 用户结束咨询，系统记录用户反馈信息，以便进行系统的优化。 二、问题解答流程： 1. 系统接收到用户咨询信息。
2. 系统进行语义分析，从用户输入的关键词中提取重要信息。 3. 系统匹配用户咨询的关键词与问题库中的问题，找到最相关的问题。 4. 系统根据最相关的问题寻找问题库中的答案，进行问题解答。 5. 系统将问题的解答展示给用户。 6. 用户获取到问题的解答，如果问题没有得到满意的解答，用户可以继续提问或者选择人工服务。 三、系统操作流程： 1. 客服人员登录智慧客服系统，进入系统后台管理界面。 2. 客服人员可以查看用户的咨询信息和反馈信息。 3. 客服人员可以查看系统自动回答的问题和回答的准确率。 4. 客服人员可以对系统的问题库进行管理，包括新增问题、删除问题、修改问题以及设置问题的答案。 5. 客服人员可以对系统进行优化，包括优化问题匹配算法、优化语义分析算法等。 6. 客服人员可以通过系统与用户进行实时的文字、语音或者图像交流。 7. 客服人员可以记录用户的咨询信息和反馈信息，以便进行后期分析。
智能客服系统解决方案 随着科技的不断发展和智能化的进步，智能客服系统正逐渐成为企 业提供优质客户服务的一种重要方式。智能客服系统凭借其高效、准 确的响应和管理能力，能够有效地解决客户问题，提高整体客户满意度，并为企业节省人力和成本。本文将介绍智能客服系统的概念、功 能以及解决方案，帮助企业了解如何选择和应用智能客服系统。 一、智能客服系统概述 智能客服系统，是运用人工智能技术和自然语言处理技术，通过与 用户交互，实现自动响应、自动解答和自动处理客户问题的系统。智 能客服系统可以模拟人工客服的对话方式，提供即时、准确的回答和 解决方案，满足客户的需求，同时还能够不断学习和改进，提高系统 的智能化水平。 二、智能客服系统功能 1. 自动问答：智能客服系统能够自动识别问题，并给出准确的答案。通过对大量历史数据的学习和整理，系统能够分析问题的关键词，匹 配相应的答案，提供快速解决方案。 2. 多渠道接入：智能客服系统可以接入多种渠道，包括网站、APP、微信、电话等，实现多渠道同步管理和响应。用户可以在不同的平台 上提问，智能客服系统能够自动识别并回复。
3. 智能导航：智能客服系统能够根据用户提问的关键词，快速匹配相关信息，并将相关问题和答案提示给用户。同时，系统还可以根据用户的需求，提供相关产品或服务的导购推荐。 4. 语音识别：智能客服系统支持语音识别技术，用户可以通过语音方式提问，系统能够自动识别并给出相应的答案。这项功能特别适用于手机或智能音箱等设备上的智能客服应用。 5. 情感分析：智能客服系统可以通过分析用户的语言和情感表达，判断出用户的情绪状态，并针对性地回答和处理问题。这种个性化的服务能够更好地满足用户的需求，提升客户满意度。 三、智能客服系统解决方案 企业在选择智能客服系统时，需考虑系统的功能完整性、易用性和可扩展性。以下是智能客服系统解决方案的一般步骤： 1. 需求分析：企业需要明确自身的客服需求，并结合客户特点和行业要求，确定智能客服系统的功能和特性。同时，需要制定系统上线的时间表和目标。 2. 选型和评估：市场上有多种智能客服系统供选择，企业可以根据自己的需求和预算，选择适合的系统。在选择之前，需要对系统进行评估，考察其技术能力、应用案例以及用户口碑等。 3. 数据准备：为了让智能客服系统能够准确解答用户问题，企业需要提供足够的训练数据。这些数据可以是历史客服记录、常见问题归
智能值班手机 （智能值班管理系统） 方案说明书 文档号：FZSS-DNDH -01 编制：梅娇 审核：伟 审批：兴钉 2015年02月28日 顺生信息技术2015 All Rights Reserved 目录
1概述1 2总体思想1 2.1项目背景1 2.2系统现状1 2.3建设目标1 2.4总体原则1 3后台软件解决方案2 3.1平台选型2 3.2系统框架结构图4 3.3工作管理4 3.3.1我的工作栏4 3.3.2工作记录4 3.3.3缺陷处理4 3.3.4工作票处理4 3.3.5值班人员定期工作列表5 3.3.6部门日常工作5 3.3.7工作安排5 3.4缺陷登记5 3.5工作票登记5 3.6操作票登记6 3.7工作提醒6 3.8超时提醒6 3.9值班巡视管理6 3.10设备监督台12 3.11检修计划提醒12 3.12定时定点定位12 3.13工器具检查13 3.14发电量登记13 3.15水位登记13 3.16交接班记录13 3.17安全隐患记录13 3.18特殊设备巡视13 3.19初始化智能值班手机14 3.20系统管理14 3.21权限管理14 3.22报表管理14 4手机部分14 4.1手机部分软件功能14
4.1手机部分硬件功能16 5识别卡17 6进度安排预计19 7报价表21 7.1软件报价表21 7.2硬件报价表21
概述 本方案是顺生信息技术按贵司的要求，在商讨了基本需求的基础上，结合顺生信息公司多年从事企业信息化和开发的经验，而为智能值班手机系统方案。目的是使负责值班手机的领导和专家能充分了解整个系统的设计思路和总体思想，为总体功能定义、技术平台确定等提供帮助。 总体思想 本方案主要是智能值班手机提供详细的解决方案。 2.1项目背景 2.2系统现状 2.3建设目标 工作管理、缺陷登记、工作票登记、操作票登记、工作提醒、超时提醒、值班巡视管理、设备试验到期提醒、检修计划提醒、初始化智能值班手机、定位定点管理、巡视点提示、工具器管理、权限管理、系统设置等功能
智能在线客服系统的设计与实现 随着互联网的不断发展，越来越多的企业开始意识到在线客服系统的重要性。 在线客服系统能够为用户提供方便、快捷的查询服务，同时也为企业提供了一个更加高效、快速的解决用户问题的方式。然而传统的在线客服系统往往存在效率低下、问题容易重复、回答不恰当等问题。因此，设计一款高效、智能化的在线客服系统成为了许多企业的追求目标。 一、需求分析 在设计智能化的在线客服系统之前，需要先对用户需求进行分析。通过分析， 我们得到了如下需求： 1. 用户希望系统能够快速解决问题，回答准确。 2. 用户希望系统随时可以提供在线客服服务，无论是在白天还是在夜晚。 3. 用户希望系统能够提供人性化的交流方式，如语音、文字等。 4. 用户希望系统能够保存聊天记录，方便今后查询。 二、系统设计 基于需求分析结果，我们设计了一款智能在线客服系统。该系统主要由以下几 大模块构成： 1. 语音识别模块 该模块用于实现语音的识别和转换。用户可以通过语音查询问题，该模块将根 据用户语音内容，提供相应的解决方案。 2. 自然语言处理模块
该模块主要用于处理用户输入的文本，并且通过自然语言处理技术，对用户意图进行分析，得到用户真正想要查询的信息。系统将根据用户输入的文本，提供符合用户意图的答案。 3. 推荐算法模块 该模块主要依据用户历史查询记录，对用户进行推荐相关的信息。通过推荐相关问题，能够更好地满足用户需求，提高用户的满意度。 4. 智能问答模块 该模块集成了大量的知识库，通过智能问答技术，能够根据用户输入的文本，提供准确、高效的答案。 5. 聊天记录模块 该模块用于保存聊天记录，方便用户今后进行查询。同时也能够为系统持续优化提供数据支持。 三、运作流程 系统的运作流程大致如下： 1. 用户进入智能在线客服系统。 2. 系统将用户提问内容转换为文本。 3. 智能问答模块开始分析用户输入的问题，得到机器应该回答的内容。 4. 系统将机器回答的内容转换为语音或文字信息，发送给用户。 5. 系统会不断地学习用户的提问模式，不断地优化回答方式。 四、结语
智能客服系统设计和实现研究 一、绪论 随着人口红利逐渐消失，某些行业就依赖人工智能技术实现转型。智能客服系统，正是其中之一。智能客服系统是一种通过人工智能技术模拟人类语音和行为交互，来实现代替人力进行客户服务的系统。本文将重点研究智能客服系统的设计和实现。 二、设计思路 智能客服系统的设计思路主要涉及三个方面：前端设计、中间件设计、后端数据处理设计。 1.前端设计 前端设计是指智能客服系统用户交互面板的设计。设计人员需要通过人机交互设计原则，制定可视化交互方案，使得用户在与智能客服系统交互时体验更为流畅自然。具体需要考虑的因素包括，界面样式布局、导航条分类、对话框设计、对话内容展示等多个方面。 2.中间件设计 中间件设计是指智能客服系统在交互过程中需要使用的技术。主要需要选择技术方案，以及建立系统之间的通信协议。面对不同的业务需求需要考虑不同的技术技术方案，比如机器学习、数
据挖掘、语音识别、自然语言处理等。系统之间的通信协议一般采用RESTful API或者SOAP协议。 3.后端数据处理设计 后端数据处理设计是指智能客服系统实际运行过程中所涉及到的数据处理流程设计。主要包括了从用户的语音、文字输入到处理和响应的流程设计、用户数据的处理方式等，让系统能够更加准确有效地处理用户的要求，实现智能客服的目的。 三、系统实现 系统实现是智能客服系统的实际运行环节。系统实现主要包括三个部分：语音录音处理模块、语音识别模块、自然语言处理模块。 1.语音录音处理模块 语音录音处理模块是指在智能客服开始工作之前需要首先装备该模块。该模块使得系统能够接受到语音输入，并将语音转换成字幕显示出来，以利于后续的处理。 2.语音识别模块 语音识别模块是指智能客服实际接触到用户的，系统需要识别用户输入的语音后，才能够进行针对性的语义过滤处理。该模块
智能客服方案及技术架构 随着互联网的快速发展和技术的不断进步，智能客服作为一种新型的客户服务方式，正在逐渐取代传统的人工客服，成为企业客户服务体系中的重要一环。本文将介绍智能客服的背景和意义，分析客户需求，设计一套完整的智能客服方案，并详细阐述其中的技术架构。 智能客服是一种基于自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术的系统。它能够模拟人类的对话方式，为客户提供快速、准确的帮助和服务。与传统的人工客服相比，智能客服具有以下优势： 1、快速响应：智能客服能够随时随地为客户提供服务，无需等待人工客服的上线。 2、准确解答：智能客服基于预先设定的规则和算法，能够准确回答大部分客户的问题。 3、个性化服务：智能客服能够根据客户的语言和历史记录，提供个性化的服务体验。 为了设计一套完整的智能客服方案，我们需要从以下几个方面考虑：1、客户需求分析：了解客户的服务需求和问题，分析其中的关键点和难点。 2、对话流程设计：根据客户需求，设计对话流程，包括欢迎语、问
题解答、后续问题引导等。 3、知识库建设：根据客户需求，建设全面的知识库，包括常见问题、产品信息、售后服务等。 4、自然语言处理技术：采用先进的自然语言处理技术，识别客户的语言和意图，提供准确的回答。 5、机器学习技术：采用机器学习技术，对客户问题进行分类和预测，提高智能客服的准确性和效率。 6、语音识别和语音合成技术：对于语音咨询的客户，采用语音识别和语音合成技术，将语音转化为文字，并由文字生成语音回复。 在智能客服的技术架构中，主要包括以下几个部分： 1、自然语言处理平台：采用先进的自然语言处理技术，对客户的问题进行识别和解析。 2、机器学习平台：采用机器学习技术，对客户问题进行分类和预测，提高智能客服的准确性和效率。 3、知识库管理系统：建设全面的知识库，包括常见问题、产品信息、售后服务等。 4、对话管理系统：根据客户需求，设计对话流程，包括欢迎语、问题解答、后续问题引导等。
客服系统设计方案 客服系统设计方案 一、需求概述 为了提升客户服务的质量和效率，我们计划设计一个客服系统，实现客户问题的快速解答和高效处理。系统需要具备以下功能： 1. 提供在线客服功能，实现客户与客服人员的实时沟通。 2. 支持客户自助查询功能，提供常见问题的解答和相关资料的查询。 3. 实现客户问题的工单管理，包括问题分类、派发、处理和解决。 4. 提供统计分析功能，对客户问题进行分析和总结，为业务改进提供参考。 二、系统架构设计 1. 前端页面设计：前端使用Web技术开发，实现客户端的交 互界面和功能。采用响应式布局，适配不同终端设备。 2. 后端服务设计： （1）客服系统服务器端：负责接收和处理客户端请求，实现实时沟通、问题处理和数据管理等功能。 （2）数据库服务器：存储客户和问题相关的数据。 （3）权限认证服务器：实现用户身份认证和权限管理功能，保证系统安全性。 （4）资源服务器：存储和管理系统需要的各类资源，提供高效的存取能力。 3. 系统集成设计：将各个功能模块进行集成，实现用户登录、问题管理、数据查询和统计分析等功能。
三、功能设计 1. 在线客服功能：实现客户与客服人员的实时聊天功能，通过WebSocket技术实现双向通信，保证消息的实时传递和可靠性。 2. 自助查询功能：提供常见问题的解答和相关资料的查询功能，采用搜索引擎技术实现关键词的匹配和搜索结果的展示。 3. 工单管理功能：实现客户问题的分类、派发、处理和解决等功能。工单包括问题的描述、优先级、状态等信息，可指派给具体的客服人员，实现问题的追踪和监控。 4. 统计分析功能：对客户问题进行分析和总结，包括问题数量、处理时长、解决率等指标的统计分析。提供报表和图表展示，为业务改进提供参考依据。 四、技术选型 1. 前端技术：HTML、CSS、JavaScript等Web前端技术，使 用Bootstrap框架实现响应式布局。 2. 后端技术：Java语言开发后端服务，使用Spring Boot框架 实现业务逻辑，使用WebSocket技术实现实时通信。 3. 数据库：使用MySQL作为关系型数据库，存储客户和问题 相关的数据。 4. 搜索引擎：使用Elasticsearch作为搜索引擎，实现自助查询 功能。 5. 统计分析：使用Echarts等开源图表库实现数据可视化。 五、系统部署与维护 1. 服务器架设：将客服系统服务器、数据库服务器、权限认证服务器和资源服务器部署在不同的物理服务器上，保证系统的
智能客服系统设计与实现 智能客服系统已经成为现代企业提供优质客户服务的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，智能客服系统在实现高效沟通、提升用户体验、降低成本等方面发挥着日益重要的作用。本文将介绍智能客服系统的设计思路和实现过程。 一、引言 随着互联网的普及和业务量的增加，传统的人工客服已经无法满足企业和用户的需求，智能客服系统应运而生。智能客服系统通过利用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术，能够实现智能问答、自动回复、意图识别等功能，提供更高效、便捷的客户服务。 二、系统设计 1. 系统结构 智能客服系统主要包括前台和后台两部分。前台是用户接触系统的入口，可以是网页、APP、微信公众号等形式。后台是系统的核心，包括自然语言处理模块、知识库、机器学习模型等。 2. 自然语言处理 自然语言处理是智能客服系统的核心技术之一。通过分词、词性标注、命名实体识别等处理，可以将用户的输入转化为结构化的数据。同时，还可以通过情感分析、语义理解等技术，帮助系统更好地理解用户的意图和情感。
3. 知识库 知识库是智能客服系统中存储问题和答案的地方。可以通过人工标注、文本挖掘等方式，建立起包括常见问题、解决方案、业务流程等 丰富的知识库。在用户提问时，系统可以通过对知识库的匹配和检索，快速给出准确的答案。 4. 机器学习 机器学习在智能客服系统中也扮演重要角色。通过训练数据集，系 统可以学习用户的提问方式和习惯，提供更准确的回答和解决方案。 同时，机器学习还可以用于意图识别、情感分析等功能，帮助系统更 好地理解用户的需求。 三、系统实现 1. 数据采集与清洗 为了建立知识库和训练机器学习模型，需要大量的数据。可以通过 爬虫技术、API接口等方式，从网络上收集相关的文本数据。同时，还需要对采集到的数据进行清洗，去除噪声和冗余信息，保证数据的质量。 2. 应用开发 根据系统设计的要求，可以选择合适的开发语言和框架，进行系统 的开发。同时，还需将自然语言处理模块、知识库、机器学习模型等 集成到系统中，确保系统的功能完整和高效。
智能客服方案设计 一、背景简介 随着科技的发展和人们对便捷高效服务的日益追求，智能客服系统 逐渐成为企业提供客户支持和服务的重要工具。本文将针对智能客服 方案的设计进行探讨和分析，旨在为企业提供一套高质量的方案，以 提升客户体验和提高企业效率。 二、需求分析 在设计智能客服方案之前，首先需要对企业的需求进行全面分析。 以下是几个关键的需求考虑点： 1.多渠道支持：企业需要通过多个渠道与客户进行沟通和交流，例 如电话、电子邮件、社交媒体等。智能客服方案应该能够无缝地整合 这些渠道，并提供统一的用户界面和自动化服务。 2.自动应答：智能客服系统应该能够根据一定的规则和预设逻辑， 自动回答一些常见问题，以提高客户满意度和反应速度。同时，系统 还应具备学习和适应能力，能够根据客户的反馈和行为调整应答方式。 3.人工干预：虽然自动应答是智能客服的重要组成部分，但某些情 况下，需要人工干预才能解决复杂问题。因此，系统应该支持智能的 转接功能，能够将问题转接至合适的人工客服或相关部门，以保证问 题得到妥善解决。
4.数据分析：智能客服系统应该能够收集和分析大量的客户交流数据，以获得对客户需求的深入洞察。这不仅可以帮助企业调整产品和服务策略，还可以提供更有效的客户关系管理。 三、技术架构 基于以上需求分析，我们建议采用以下技术架构来设计智能客服方案： 1.语音识别技术：通过集成语音识别技术，智能客服系统能够将电话客户的语音转换为文字，并进行自动分析和处理。这样，客服人员可以更方便地了解客户问题，同时也可以对话录音进行归档和分析。 2.自然语言处理（NLP）：NLP技术可以帮助智能客服系统理解客户提出的问题，并根据问题类型和内容提供准确的回答。通过算法模型的不断优化，系统可以逐渐学习和改进回答质量，提高用户体验。 3.机器学习算法：机器学习算法在智能客服方案中起到至关重要的作用。通过大量的历史对话数据和用户反馈，系统可以利用机器学习算法建立模型，从而预测客户提出问题的潜在意图，提供更加个性化和精准的解答。 4.大数据分析：通过对大量的对话数据进行分析，智能客服系统可以发现潜在的问题模式和趋势，并将这些信息反馈给企业，以便及时改进产品和服务。同时，系统还可以提供详尽的报告和统计数据，帮助企业评估客户满意度和服务质量。 四、实施和推广
智能客服系统解决方案 引言 随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，智能客服系统作为一个高效、智能、便捷的客服解决方案，逐渐受到各行各业的重视和推崇。智能客服系统利用自然语言处理和机器学习等技术，为用户提供自动化的客服支持，从而极大地提高了服务效率和用户满意度。本文将介绍智能客服系统的基本原理和构建过程，并探讨其在不同领域的应用场景。 架构与原理 1. 数据收集与整合 智能客服系统的基础是数据，它需要收集和整合大量的客户数据、产品数据、运营数据等，以便为用户提供有针对性的服务和支持。数据收集可以通过用户注册、调查问卷、客服对话记录等方式进行，整合可以通过数据仓库或云平台实现。 2. 自然语言处理 智能客服系统的核心技术是自然语言处理（NLP），它通过将用户输入的自然 语言文本转化为计算机可以理解的结构化数据，从而实现输入理解和语义分析。自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，其中最关键的是语义分析，它可以理解用户的意图和需求，并给出相应的回应。
3. 机器学习 智能客服系统需要通过机器学习技术不断优化自身，使其能够更好地理解和回应用户的需求。机器学习的关键是训练模型，可以使用监督学习、无监督学习或强化学习等方法进行。例如，可以使用监督学习训练模型，通过给定大量的输入和输出样本数据，让系统学习到一个函数，将输入映射到正确的输出。 4. 知识库与知识图谱 智能客服系统需要有一个庞大的知识库和知识图谱，以便为用户提供丰富的信息和解决方案。知识库包括常见问题、产品特性、操作指南等，可以通过人工整理和自动抓取等方式构建。知识图谱则是通过将知识进行结构化的方式来表示和存储，使得系统能够更高效地检索和利用知识。 构建流程 1. 需求分析 在构建智能客服系统之前，我们需要对客户的需求进行仔细分析和理解。这包括了解应用场景、用户特点、问题类型等，以便为系统设计出最合适的解决方案。 2. 数据收集与整合 在系统构建之前，需要收集和整合大量的数据，以便为用户提供有针对性的服务和支持。数据可以包括用户注册信息、客服对话记录、产品数据等。
智能客服系统的设计与开发 随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，被越来越多地运 用于各个领域。其中，智能客服系统是一项相对成熟的应用之一，它可以为企业和用户之间提供高效、便捷的沟通渠道。在本文中，我们将探讨智能客服系统的设计与开发，包括其背后的人工智能 技术、应用场景、开发流程等方面。 一、智能客服系统背后的人工智能技术 智能客服系统的核心是人工智能技术，它可以通过对用户的语言、意图等信息进行分类和分析，从而给出针对性的回答和建议。在实现这个过程中，主要运用的技术包括： 1. 自然语言处理（NLP）。这项技术能够分析、理解和生成人 类语言，并能够对语言中的陈述、问题和请求作出适当的回应。NLP 包括语音识别、语音合成、文本分析等技术，它们共同构成 了智能客服系统的语言处理引擎。 2. 机器学习（ML）。机器学习技术可以通过对大量数据的学 习和训练，自动发现数据中的规律和关联，并通过这些规律来对 未知数据进行分类、预测和推荐。在智能客服系统中，机器学习 主要应用于用户意图识别、问题分类、答案推荐等方面。 3. 深度学习（DL）。深度学习是机器学习的一个分支，它可以通过多层神经网络对大规模数据进行学习和训练，从而提高数据
的分析和预测能力。在智能客服系统中，深度学习主要应用于语 义理解、语音识别等方面。 以上三种技术都是构建智能客服系统不可或缺的基础，它们可 以使智能客服系统更准确、更智能地理解用户的语言和需求，并 能够提供更高效、更个性化的服务。 二、智能客服系统的应用场景 智能客服系统可以用于多个应用场景，包括电商、金融、医疗 等行业。以下是几个常见的应用场景： 1. 在电商领域，智能客服系统可以通过回答用户问题、提供商 品推荐等方式，帮助用户更快、更轻松地完成购物流程，并提高 用户满意度。 2. 在金融领域，智能客服系统可以为用户提供投资咨询、贷款 申请、信用评估等服务，帮助用户更好地管理财务。 3. 在医疗领域，智能客服系统可以为用户提供健康咨询、用药 建议、医院预约等服务，解决用户在看病过程中的各种疑问和需求。 除此之外，智能客服系统还可以用于教育、旅游、物流等领域，在各领域中为用户提供各种便利服务。 三、智能客服系统的开发流程
智能客服系统的设计与应用 在互联网时代，企业面向消费者的服务已经从传统的人工客服向智能客服系统转变。智能客服系统是一种基于人工智能技术的自动化服务，可以实现24小时不间断服务，提高客户的满意度和企业的效率。本文将重点讨论智能客服系统的设计和应用。 一、智能客服系统的设计要素 （1）语音识别技术 语音识别是智能客服系统的第一步，是将客户的语音信息转化为机器可以识别的数字信号。语音识别技术需要面对自然语言的复杂性，包括口音、方言、语音速度等方面的差异。在设计智能客服系统时需要选择合适的语音识别技术，如基于深度学习的语音识别技术。 （2）自然语言处理技术 自然语言处理技术是智能客服系统的核心技术，是将客户语音信息转换为计算机可以理解和处理的信息。自然语言处理技术包括语义分析、情感分析、实体抽取等多个方面，需要针对不同的应用场景进行相应的处理。 （3）知识库技术
知识库是智能客服系统的另一个重要组成部分，是将企业的业 务知识转化为机器可读的形式，并与自然语言处理技术进行结合。知识库需要包含企业的常见问题、答案、服务流程等信息，可以 为客户提供高效、准确的服务。 二、智能客服系统的应用场景 （1）在线客服 在线客服是智能客服系统最常见的应用场景。通过将智能客服 系统集成到企业的网站或客户端，可以实现7×24小时的在线服务，提高客户的满意度和企业的效率。客户可以通过语音、文字等多 种方式与机器进行交互，解决常见问题和提供相关服务。 （2）电话客服 电话客服是企业客户服务体系中的重要环节，也是智能客服系 统可以有效应用的领域之一。通过在电话服务中引入智能客服系统，减少客户等待时间，增强客户服务体验。同时，智能客服系 统可以提供自动回复、流程问答等功能，降低企业的客服成本。 （3）智能机器人 智能客服系统也可以应用于智能机器人的设计中。智能机器人 可以在多个行业领域中应用，例如医疗、教育、酒店等行业。通 过在机器人中集成智能客服系统，可以实现自动化服务与人工服 务的完美结合，提高服务效率和客户体验。
智能客服系统的设计及实现 如今，随着科技的飞速发展，越来越多的企业开始采用智能客服系统来提高服 务质量、降低成本。智能客服系统是一种基于人工智能技术的客服解决方案，它能够自动处理大量常见问题，提供24小时不间断的服务，并能够利用大数据分析， 实现个性化服务。本文将探讨如何设计和实现一款高效的智能客服系统。 一、需求分析 在设计智能客服系统之前，我们首先需要对需求进行分析。其中最重要的需求是： 1.自然语言处理技术 智能客服系统的核心技术是自然语言处理（NLP），它可以理解自然语言并将 其转化为可处理的数据。NLP技术的正确性和准确度直接影响着系统的可靠性和 服务水平。因此，在智能客服系统的设计中，需要采用最先进的NLP技术，并不 断进行模型训练和更新，以提高系统的准确度。 2.多渠道接入 智能客服系统需要支持多种渠道接入，包括网页、APP和微信公众号等。同时，针对不同的渠道，需要设计不同的界面和交互方式，以提供更加便捷的服务。 3.智能匹配和推荐 智能客服系统需要能够自动识别用户的需求并匹配最适合的解决方案。为此， 需要采用机器学习和大数据分析技术，对用户行为和偏好进行分析，从而能够推荐个性化的解决方案。 4.人工智能转人工客服
智能客服系统需要能够实现智能转人工，即当用户需求无法被系统自动解决时，能够快速转接人工客服进行处理。在这一过程中，需要将用户的历史记录和问题描述等信息快速传递给人工客服，以提高服务效率。 二、系统设计 基于上述需求，并结合市场需求和用户体验考虑，我们设计了以下智能客服系统。 1.架构设计 智能客服系统的架构分为前端和后端两部分。前端部分主要负责用户交互和信 息展示，包括网页、APP和微信公众号等界面。后端部分主要是NLP引擎、机器 学习算法和数据库等，负责实现自然语言理解、意图匹配和推荐等核心功能。 2.技术选型 在技术选型方面，我们采用了Python语言、Django框架和TensorFlow、Keras 等机器学习工具。其中Python作为一种易于使用和学习的语言，广泛应用于自然 语言处理和机器学习等领域。Django是一款高效的Web框架，为我们提供了快速 开发、良好的可扩展性和高安全性的保障。TensorFlow和Keras则是目前最流行的 机器学习工具之一，为我们提供了强大且高效的机器学习和深度学习功能。 3.功能实现 智能客服系统的主要功能包括自然语言理解、意图匹配、个性化推荐和智能转 人工等。其中自然语言理解模块采用LSTM神经网络模型，意图匹配模块采用支 持向量机（SVM）算法，个性化推荐模块采用协同过滤算法，智能转人工模块则 采用异步消息队列。系统能够接收用户发来的消息并实现快速响应，同时具备良好的可扩展性和高性能的保障。 三、系统实现
客服中心智能排班系统设计方案说明
目录 一、工程概述 (4) 二、排班管理系统流程图 (5) 三、排班管理系统框架图 (6) 四、需求规格描述 (7) 4.1历史话务统计 (7) 4.2异动及规律 (10) 4.3话务及人员预测 (12) 4.4人员及班次 (16) 4.5自动排班 (17) 4.6绩效及报表 (17) 五、业务量及人员预测 (19) 5.1日常数据的收集和统计 (19) 5.2话务量清洗方法 (19) 5.3预测基本原理和方法 (23) 5.4业务量预测的最佳实践 (30) 5.5人员需求预测方法 (30) 六、自动排班介绍 (33) 6.1排班要求 (33) 6.2自动排班方案 (33) 6.3班组排班方案 (40) 6.4机动班方案 (43)
6.5遵时度方案 (44)
一、工程概述 排班管理系统工程概述： 1、收集并保留各种业务类型的历史业务量数据，包括人工及自动语音接听量、总放弃量、平均通话时间、话后处理时间等。 2、具备科学严谨的业务量预测方法和步骤。 3、不晚于每年度12月完成对下一年度的长期预测，所预测的业务量需要精确到月。 4、不晚于每月度25日完成对下一个月度的短期预测，所预测的业务量需要精确到每日的每个小时时段。 5、在历史数据预测的基础上，应根据价格变动、临时任务、宣传活动等因素，以周为单位对短期业务量预测进行实时调整，并留存相关文档。 6、具备对短期业务量预测准确性的分析和管理机制。 7、根据短期预测数据进行人员的合理排班，并不晚于每月度25日完成对下一月度的人员排班。 8、能够根据对每一时段的业务量预测和服务水平要求，合理安排人员数量及班次，实现人员数量及业务量的最佳匹配。 9、员工排班符合国家相关法律法规和公司的相关规定，符合呼叫中心的业务特点及满足人员利用效率最大化的需求。