基于支持向量機(jī)的電力營業(yè)廳服務(wù)檢查智能規(guī)劃化研究

聶瑋 朱藝璇 劉杰 張滋華 曹悅

（國網(wǎng)天津市電力公司客戶服務(wù)中心 天津市 300000）

1 引言

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等迅猛發(fā)展，營業(yè)廳正朝著業(yè)務(wù)自助化、自動(dòng)化、互動(dòng)化和智能化發(fā)展，電力營業(yè)廳作為電網(wǎng)公司服務(wù)客戶的重要場所，近年來經(jīng)過數(shù)字化轉(zhuǎn)型系列探索，在智慧服務(wù)、業(yè)務(wù)辦理等方面取得諸多成就，但自動(dòng)化設(shè)備利用、智能業(yè)務(wù)引導(dǎo)、智能柜臺服務(wù)交互等方面仍有較大提升空間，亟待構(gòu)建一套科學(xué)的營業(yè)廳管理“畫像”體系，識別營業(yè)廳管理和設(shè)備狀態(tài)的短板，有效指導(dǎo)服務(wù)檢查、設(shè)備巡視規(guī)劃化，支持營業(yè)廳的管理服務(wù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

本文提出采用一種基于支持向量機(jī) (SVM) 的電力營業(yè)廳管理服務(wù)標(biāo)簽構(gòu)建方法，通過構(gòu)建科學(xué)合理的營業(yè)廳服務(wù)、設(shè)備狀態(tài)標(biāo)簽體系，全面分析評估營業(yè)廳基本信息、服務(wù)能力、設(shè)備狀態(tài)水平等方面存在的問題與短板，對各個(gè)營業(yè)廳管理進(jìn)行“畫像”，并結(jié)合問題標(biāo)簽，探討電力營業(yè)廳檢查規(guī)劃、設(shè)備巡視等問題，以更好輔助營業(yè)廳的管控效率與服務(wù)水平提升。本文的整體研究思路為：首先明確電力營業(yè)廳服務(wù)檢查智能規(guī)劃研究主題，并對電力營業(yè)廳服務(wù)檢查現(xiàn)狀進(jìn)行分析、厘清支持向量機(jī)的基本原理和相關(guān)應(yīng)用研究，之后構(gòu)建管理服務(wù)標(biāo)簽體系模型，再運(yùn)用支持向量機(jī)算法識別管理服務(wù)中存在的問題，最后針對問題提出解決策略。

2 基于支持向量機(jī)的營業(yè)廳檢查技術(shù)研究

2.1 支持向量機(jī)的概念與優(yōu)勢

支持向量機(jī)(SVM)是V.Vapnik 等人提出的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，SVM 最初用來解決模式識別問題，目的是發(fā)現(xiàn)泛化性能好的決策規(guī)則。支持向量機(jī)的基本思想是在樣本空間或特征空間, 構(gòu)造出最優(yōu)超平面, 使得超平面與不同類樣本集之間的距離最大, 從而達(dá)到最大的泛化能力[1]。

支持向量機(jī)的優(yōu)勢在于其建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的VC 理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上，不僅泛化能力強(qiáng)而且還能有效 克服維數(shù)災(zāi)難問題，其能夠較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題，并成功運(yùn)用于分類和時(shí)間預(yù)測等方面[2]，在識別和檢測方面表現(xiàn)亦良好。

2.2 支持向量機(jī)的基本原理

支持向量機(jī)理論源于數(shù)據(jù)分類問題的處理,其是從線性可分情況下的最優(yōu)分類面發(fā)展而來的, 基本思想可用兩類線性可分情況說明。設(shè)訓(xùn)練樣本集：(Xi,Yi)，i=1，2……，n（n 代表訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)），訓(xùn)練樣本為Xi∈Rd，輸入樣本Xi的類標(biāo)記（期望輸出）為Yi∈{1,-1}。SVM 算法的出發(fā)點(diǎn)是尋找最優(yōu)分類超平面，平面不僅能將兩類訓(xùn)練樣本正確分開, 而且要使分類間隔 (Margin) 最大，邊際定義為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集到該分類超平面的最小距離之和[3]，最優(yōu)分類超平面意味著對測試數(shù)據(jù)平均分類誤差最小。

若樣本集線性可分，d 維空間中線性判別函數(shù)g(x)=ω?x+b，分類面方程為ω?x+b=0。將判別函數(shù)歸一化，使離分類面最近樣本的|g(x)|=1。若分類面對所有樣本都能夠正確分類，則約束條件滿足：

分類超平面H0:ω?x1+b=0 為最優(yōu)當(dāng)且僅當(dāng)(ω,b)是下面優(yōu)化問

表1：營業(yè)廳檢查標(biāo)簽體系

題的解：

對每個(gè)訓(xùn)練樣本Xi，都有一個(gè)Lagrange 乘子∝j。解∝j>0 所 對應(yīng)的Xi稱為支持向量，它滿足式（1）中的等式約束。若∝j為最優(yōu)解則：

所以得到的分類決策函數(shù)為：

其中X 為待分類樣本，SV 為支持向量集，b*為分類閾值，可用任一支持向量求得[5]。

2.3 支持向量機(jī)的應(yīng)用研究

支持向量機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域日趨廣泛，已經(jīng)在眾多的應(yīng)用研究領(lǐng)域中凸顯出其自身預(yù)測和分類的優(yōu)勢，尤其是在人臉檢測、驗(yàn)證和識別、語音識別、文字/手寫體識別、圖像處理及其他應(yīng)用研究等方面取得了大量的研究成果，此外也有不少學(xué)者利用支持向量機(jī)算法識別和檢測系統(tǒng)問題。正如學(xué)者陳光英[6]等使用支持向量機(jī)算法對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的流量特征進(jìn)行分類，識別并比較連接的服務(wù)類型，有效檢測出異常連接。

鑒于此，綜合考慮支持向量機(jī)在預(yù)測和分類方面的優(yōu)勢，以及借鑒其在問題分類和識別方面的現(xiàn)有研究方式和研究成果，將其引入到電力營業(yè)廳的標(biāo)簽構(gòu)建中，幫助電力營業(yè)廳識別運(yùn)營管理中存在的具體問題，從而找出流程優(yōu)化的管理策略，提高營業(yè)廳的整體管控效率。

3 電力營業(yè)廳智能檢查與設(shè)備巡視智能規(guī)劃方法

3.1 營業(yè)廳服務(wù)檢查現(xiàn)狀分析

當(dāng)前大多數(shù)電力營業(yè)廳所面臨的問題均具有普遍性，其一是周期性服務(wù)特征明顯，在高峰期客流激增暴露出服務(wù)承載力不足，延長了業(yè)務(wù)受理時(shí)間及客戶等待時(shí)間。其二是電力營業(yè)廳工作人員專業(yè)素質(zhì)不足、服務(wù)提供能力與客戶需求不匹配，供求關(guān)系不協(xié)調(diào)，用戶需求難以滿足。其三是客戶固有的消費(fèi)習(xí)慣和方式未能習(xí)慣自助化辦理業(yè)務(wù)，尤其是老年客戶依舊傾向于柜臺人工辦理，且電力營業(yè)廳缺乏積極的宣傳和引導(dǎo)，造成自動(dòng)化設(shè)備的利用率不足。由此可以看出，電力營業(yè)廳的管理服務(wù)質(zhì)量來自于多重因素的影響。就目前電網(wǎng)各地電力營業(yè)廳的管理檢查和管理服務(wù)質(zhì)量評估來看，基本依靠人為感知與線下反饋，缺乏科學(xué)化的管理方法與評價(jià)手段[7]。

3.2 建立營業(yè)廳檢查標(biāo)簽體系

在電力營業(yè)廳實(shí)際業(yè)務(wù)服務(wù)中，營銷電力營業(yè)廳整體管控能力的因素主要有：營業(yè)廳基本信息、服務(wù)資源質(zhì)量和營業(yè)廳管理三個(gè)層面，具體來講，營業(yè)廳基本信息主要包含人工柜臺數(shù)與智能自助設(shè)備數(shù)量、質(zhì)量狀態(tài)，人工服務(wù)次數(shù)與智能自主服務(wù)次數(shù)等方面；服務(wù)質(zhì)量主要包括工作人員服務(wù)態(tài)度與設(shè)備健康狀態(tài)；營業(yè)廳管理包含營業(yè)廳人文關(guān)懷提供情況、引導(dǎo)人員安排情況等方面。因此，本文采用以上三個(gè)層面作為電力營業(yè)廳標(biāo)簽體系構(gòu)建的目標(biāo)層，針對營業(yè)廳基本信息、服務(wù)質(zhì)量、設(shè)備狀態(tài)等管控能力進(jìn)行檢查，從此三個(gè)角度來探討電力營業(yè)廳的檢查服務(wù)所存在的問題。

本研究對營業(yè)廳管理服務(wù)水平界定與計(jì)算如下：營業(yè)廳的管理服務(wù)水平通過用戶投訴情況來反映，投訴總次數(shù)與服務(wù)總次數(shù)之比小于5%認(rèn)定為管理服務(wù)水平高，5%-10%認(rèn)定為管理服務(wù)水平一般，10%以上認(rèn)定為管理服務(wù)水平差。本文認(rèn)為營業(yè)廳管理服務(wù)水平受服務(wù)營業(yè)廳基本信息、服務(wù)資源質(zhì)量和營業(yè)廳管理三個(gè)維度的影響，采用以下11 個(gè)評價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行“營業(yè)廳畫像”，見表1。

3.3 營業(yè)廳檢查標(biāo)簽構(gòu)建方法算法描述

屬性集組成營業(yè)廳管理服務(wù)評價(jià)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)樣本，輸入屬性制定決策。具體的算法如下:

步驟1：輸入樣本數(shù)據(jù)，利用Relief F 方法對訓(xùn)練集樣本從輸入屬性集中進(jìn)行約減，分辨出重要度較小的樣本屬性，得到由最少屬性構(gòu)成的訓(xùn)練集樣本V`[8];

步驟2：將V`輸入SVM 進(jìn)行預(yù)測，輸出模型M，M=SVM(V`);

步驟3：輸入測試數(shù)據(jù)Vt，輸出預(yù)測結(jié)果向量Decision，計(jì)算正確率Accuracy=SVM(Vt，M)。

將該方法運(yùn)用于電力營業(yè)廳服務(wù)的預(yù)測上，不僅預(yù)測結(jié)果更加科學(xué)和準(zhǔn)確，而且該方法可以更為準(zhǔn)確的預(yù)測出電力營業(yè)廳在服務(wù)過程中受到的具體因素影響的情況。一般而言，運(yùn)用支持向量機(jī)的方法能夠識別出設(shè)備方面存在的設(shè)備利用不充分、設(shè)備故障率高、操作困難等問題[9]，還有能夠從人員服務(wù)意識、溝通能力等方面判斷出人員服務(wù)層面存在的問題，此外還能夠挖掘出業(yè)務(wù)流程和環(huán)節(jié)方面存在的具體問題[10]。通過對電力營業(yè)廳現(xiàn)存以及隱藏問題的預(yù)測，可對相關(guān)營業(yè)廳進(jìn)行“畫像”，進(jìn)而為營業(yè)廳檢查的頻率、重點(diǎn)檢查內(nèi)容提供智能規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)智能管理、智慧優(yōu)化以及科學(xué)合理的電力營業(yè)廳運(yùn)營管理模式。

4 電力營業(yè)廳服務(wù)檢查質(zhì)量提升策略

對于電力營業(yè)廳服務(wù)檢查質(zhì)量提升應(yīng)該綜合考慮設(shè)備改進(jìn)、業(yè)務(wù)人員提升、營業(yè)廳智能規(guī)劃和服務(wù)方式優(yōu)化四方面進(jìn)行改善和優(yōu)化，具體提升策略如下。

在設(shè)備改進(jìn)方面，一是注意適時(shí)調(diào)整設(shè)備分布、改進(jìn)功能、增減數(shù)量，及時(shí)開展維修和檢修，確保設(shè)備安全可靠與高效運(yùn)作；二是在設(shè)備的實(shí)際運(yùn)作中，尤其要注意提升智能化設(shè)備的人機(jī)交互體驗(yàn)質(zhì)量，為用戶帶去良好感官體驗(yàn)，提高服務(wù)滿意度。

在業(yè)務(wù)人員提升方面，從營業(yè)人員工作紀(jì)律、服務(wù)規(guī)范率、應(yīng)答準(zhǔn)確率、業(yè)務(wù)辦理效率、業(yè)務(wù)量等八項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行員工績效評估開展考核，增強(qiáng)服務(wù)意識，提升綜合素質(zhì)，為電力用戶提供快捷、高效的互動(dòng)式服務(wù),提升電力營業(yè)廳的形象。同時(shí)注重加強(qiáng)營業(yè)廳人員的技能培訓(xùn)，技能熟練度的提升有利于提高業(yè)務(wù)辦理速度，從而提升客戶評價(jià)。

在營業(yè)廳智能規(guī)劃方面，關(guān)鍵在于結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果智能化設(shè)計(jì)營業(yè)廳空間布局，合理化用戶業(yè)務(wù)辦理路線，具體包含預(yù)約掛號、排隊(duì)等待、業(yè)務(wù)辦理等環(huán)節(jié)路線實(shí)現(xiàn)流程化與標(biāo)準(zhǔn)化；還有，根據(jù)營業(yè)廳的主要功能需求來科學(xué)合理劃分重點(diǎn)廳，提升各廳之間銜接性與協(xié)調(diào)性；此外，還需完善服務(wù)窗口和等候區(qū)的人性化設(shè)置，例如提供免費(fèi)飲用水、紙筆、報(bào)刊雜志、糖果、影片、網(wǎng)絡(luò)以及按摩設(shè)施等提升對客戶的關(guān)懷度。

在服務(wù)方式優(yōu)化方面，開展智能互動(dòng)服務(wù)，推行主動(dòng)與自助服務(wù)，對業(yè)務(wù)差異化細(xì)分。對客戶進(jìn)行有序引導(dǎo)和合理分流，節(jié)省客戶時(shí)間成本，節(jié)約營業(yè)廳資源，為用戶提供個(gè)性化、多元化的定制服務(wù),提高現(xiàn)場客戶感知與認(rèn)同感。

電力營業(yè)廳在發(fā)展優(yōu)化階段可通過如上具體措施對營業(yè)廳智能檢查規(guī)劃，進(jìn)行“畫像”標(biāo)簽化管理，提升電力營業(yè)廳現(xiàn)場管理水平，為客戶提供規(guī)范化、人性化、優(yōu)質(zhì)化的服務(wù)，優(yōu)化客戶感知。同時(shí)，引入人工智能技術(shù)對電力營業(yè)廳持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)人工服務(wù)工作中存在的工作壓力大、業(yè)務(wù)水平不熟練以及服務(wù)態(tài)度差等問題,由此來提升營業(yè)廳服務(wù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)營業(yè)廳智能化發(fā)展，樹立電力營業(yè)廳良好的社會形象。

5 結(jié)語

在全面分析電力營業(yè)廳管理服務(wù)的基礎(chǔ)上，采用支持向量機(jī)的多類分類原理建立了電力營業(yè)廳標(biāo)簽系統(tǒng)模型，建立三項(xiàng)評價(jià)層次11 個(gè)維度的標(biāo)簽系統(tǒng)模型，該模型的建立有助于電力營業(yè)廳對管理服務(wù)質(zhì)量和效果作出較好的預(yù)測，有助于營銷服務(wù)人員對營業(yè)廳檢查的頻率、重點(diǎn)檢查內(nèi)容提供智能規(guī)劃，為電力營業(yè)廳各個(gè)環(huán)節(jié)優(yōu)化，提升業(yè)務(wù)辦理智能化水平與營業(yè)廳管理服務(wù)水平。