近日，杭州遠(yuǎn)傳通信技術(shù)有限公司研發(fā)出一種多因素話務(wù)預(yù)測模型—溫度相關(guān)預(yù)測模型。該模型是在行業(yè)內(nèi)通用話務(wù)預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，首先計(jì)算溫度修正系數(shù)，然后綜合考慮當(dāng)?shù)貧鉁�、周�?guī)律、月規(guī)律、法定節(jié)假日、同期增長趨勢等因素。該模型被編制成相關(guān)算法，并在算法中實(shí)現(xiàn)了公歷日期轉(zhuǎn)農(nóng)歷日期，從而能夠較好的預(yù)測時(shí)段話務(wù)量，特別是受天氣影響較為顯著的行業(yè)的話務(wù)量。

圖1：算法流程示意圖

　　遠(yuǎn)傳技術(shù)對于溫度相關(guān)預(yù)測模型的預(yù)測效果進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn)論證，通過對某某地區(qū)某行業(yè)話務(wù)量與溫度關(guān)系的預(yù)測，結(jié)果顯示在使用該模型后，排班預(yù)測精準(zhǔn)度在以下維度有所改進(jìn)：

　　1、預(yù)測周期總量維度：在正常月預(yù)測精準(zhǔn)度有所提高；高溫月則大幅提高。

　　2、日總量維度：在正常月預(yù)測精準(zhǔn)度有所提高；在高溫月則大幅提高。

　　3、每天時(shí)段話務(wù)走勢預(yù)測較為精準(zhǔn)。在正常天，話務(wù)量在每天的分布有兩個(gè)高峰，即早高峰和下午高峰，預(yù)測結(jié)果與此相符（如圖2所示），實(shí)際值序列和預(yù)測值序列的相關(guān)系數(shù)為0.98，說明兩個(gè)序列的相關(guān)性很強(qiáng)。在高溫天，話務(wù)量在每天的分布會(huì)有三個(gè)高峰，即早高峰、下午高峰和晚高峰，預(yù)測結(jié)果與此相符（如圖3所示），實(shí)際值序列和預(yù)測值序列的相關(guān)系數(shù)為0.92，說明兩個(gè)序列的相關(guān)性較強(qiáng)。由此證明溫度相關(guān)預(yù)測模型能夠較好的預(yù)測時(shí)段話務(wù)量的趨勢。

圖2 某正常日實(shí)際值和預(yù)測值

 圖3 某高溫日實(shí)際值和預(yù)測值

　　遠(yuǎn)傳技術(shù)研發(fā)出的溫度相關(guān)預(yù)測模型彌補(bǔ)了一般統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測方法的不足，能夠較好的預(yù)測時(shí)段話務(wù)量，特別是受天氣影響較為顯著的行業(yè)，比如汽車保險(xiǎn)、航空旅游等。該模型將增強(qiáng)呼叫中心應(yīng)對突發(fā)災(zāi)害天氣的能力，有利于提升客戶滿意度和員工滿意度。