基于遺傳算法的銀行智能排班系統(tǒng)設(shè)計(jì)

夏天舒　李宇豪　宣明輝　林新雨

摘? 要：銀行的客服中心、作業(yè)中心、業(yè)務(wù)中心及網(wǎng)點(diǎn)都需要進(jìn)行人員的排班管理，然而在目前銀行的排班管理環(huán)節(jié)，排班編制的工作主要通過人工以手動(dòng)方式進(jìn)行，最終生成值班表，效率較低。針對(duì)此問題，文章通過遺傳算法模擬了銀行排班的流程，以銀行員工的真實(shí)數(shù)據(jù)作為仿真實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，針對(duì)排班制定的優(yōu)化算法與思想是具有推廣意義的。

關(guān)鍵詞：排班編制；智能排班；遺傳算法

中圖分類號(hào)：TP18；TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）12-0128-06

Design of Intelligent Bank Scheduling System Based on Genetic Algorithm

XIA Tianshu， LI Yuhao， XUAN Minghui， LIN Xinyu

（Sunyard Technology Co.， Ltd.， Hangzhou? 310053， China）

Abstract： The customer service center， operation center， business center， and branch of a bank all require personnel scheduling management. However， in the current scheduling management link of a bank， the work of scheduling is mainly done manually， ultimately generating a duty table， which is inefficient. In response to this issue， this paper simulates the process of bank scheduling using genetic algorithms， using real data of bank employees as the data for the simulation experiment. After the experiment， it is found that the optimization algorithms and ideas developed for scheduling have promotional significance.

Keywords： scheduling; intelligent scheduling; genetic algorithm

0? 引? 言

銀行在金融市場(chǎng)中占據(jù)重要位置，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的意義。中國(guó)改革開放以來，銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展越來越繁榮，銀行業(yè)務(wù)量提升，一方面提高了銀行的經(jīng)濟(jì)效益，另一方面，銀行的工作壓力也不斷增加。不同的銀行機(jī)構(gòu)都將技術(shù)改革和管理等作為研究的重點(diǎn)，目的是提升其管理水平，為群眾提供更好的服務(wù)。大部分銀行在開展其業(yè)務(wù)的過程中，都會(huì)存在由于業(yè)務(wù)高峰量大而缺乏人員的情況，使得客戶等待時(shí)間過長(zhǎng)；相反的，在銀行業(yè)務(wù)量不大時(shí)，人員閑置情況明顯。上述情況，對(duì)銀行而言，從人力和物力方面都是一種極大的浪費(fèi)，資源的配置有待提升。

雖然我國(guó)的大部分銀行都將技術(shù)與管理方法的改革作為目前的重點(diǎn)，然而，實(shí)際工作環(huán)節(jié)中，問題依然十分明顯。對(duì)于管理彈性排班工作而言，人工依然是主要的工作方法，通過手動(dòng)的形式，生成值班表。這是一種缺乏效率的方式，與此同時(shí)，銀行的業(yè)務(wù)會(huì)不斷發(fā)生變化，修改排班的情況經(jīng)常發(fā)生。并且，排班工作會(huì)隨著新周期的開始而重新編制，由于該工作周期短，對(duì)人工的消耗十分巨大。所以，本系統(tǒng)將排班管理工作進(jìn)行彈性設(shè)計(jì)，這一系統(tǒng)的目的主要是針對(duì)排班工作中出現(xiàn)缺乏靈活性和效率的問題，

1? 銀行排班系統(tǒng)建設(shè)的意義

對(duì)于銀行業(yè)務(wù)的處理而言，業(yè)務(wù)量大、缺乏資源等是目前銀行部門面臨的主要問題，這對(duì)于銀行的經(jīng)營(yíng)發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。

從當(dāng)前大部分銀行在對(duì)彈性排班進(jìn)行管理的角度出發(fā)，本系統(tǒng)針對(duì)智能排班和資源管理進(jìn)行設(shè)計(jì)，目的是對(duì)于當(dāng)先在排班管理的過程存在的缺乏效率問題予以解決，從理論與現(xiàn)實(shí)的角度來講，都有著重要的意義：

1）在排班工作方面，銀行的效率十分低，而設(shè)計(jì)本系統(tǒng)對(duì)于這一問題的解決具有重要作用，能夠促進(jìn)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展，使得銀行的資源配置更加合理，保障客戶服務(wù)水平，對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與穩(wěn)定有著重要作用。

2）本系統(tǒng)能夠?qū)ぷ餍实奶嵘と藟毫Φ慕档陀兄匾淖饔?，能夠在人工方面縮減銀行成本，提高銀行的經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)于銀行業(yè)務(wù)水平的提升意義重大。

3）從理論的角度來講，銀行排班算法可以關(guān)聯(lián)到退火算法、蟻群算法、遺傳算法等，從該領(lǐng)域中，本設(shè)計(jì)具有一定的參考價(jià)值。

2? 針對(duì)網(wǎng)點(diǎn)柜員排班需求的系統(tǒng)解決方案

排班管理系統(tǒng)的服務(wù)對(duì)象包含總行與分行，主要服務(wù)內(nèi)容有管理排班規(guī)則、周期排班、柜員缺口查詢、班表發(fā)布查詢等組成。除此之外，其展示的界面十分友好，設(shè)置的排班網(wǎng)點(diǎn)靈活多變，排班的要素與管理健全。

2.1? 網(wǎng)點(diǎn)柜員排班系統(tǒng)架構(gòu)

通過前面提供的需求，排班系統(tǒng)的排班要求來源于周邊不同的系統(tǒng)，以排班規(guī)則為基礎(chǔ)，對(duì)排班進(jìn)行合理的計(jì)算。我們分析目前銀行周邊的系統(tǒng)情況，將系統(tǒng)之間的關(guān)系進(jìn)行整理，如圖1所示。

在排班系統(tǒng)中，網(wǎng)點(diǎn)柜員主要以柜員信息和機(jī)構(gòu)信息為操作客體，在經(jīng)過一致認(rèn)證的平臺(tái)中，實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的柜員信息和機(jī)構(gòu)是其基礎(chǔ)。

在排班系統(tǒng)中，銀行網(wǎng)點(diǎn)系統(tǒng)（Front End System， FES）是客戶端的最終集成點(diǎn)。在銀行的網(wǎng)點(diǎn)系統(tǒng)中，將登錄的模塊功能用作其登錄畫面，其控制權(quán)限的功能被用于系統(tǒng)的權(quán)限管理。其后臺(tái)中的獨(dú)立系統(tǒng)則是排班系統(tǒng)的服務(wù)端，由專門的服務(wù)器用于部署。

在排班管理系統(tǒng)中，銀行網(wǎng)點(diǎn)在跑批下，其網(wǎng)點(diǎn)柜員的資質(zhì)證書、人員資質(zhì)證書等都可以被管理系統(tǒng)獲取，對(duì)跑批的設(shè)計(jì)時(shí)間為每天跑批。

在銀行的網(wǎng)點(diǎn)系統(tǒng)中，該網(wǎng)點(diǎn)的工作日與休息日都被其排隊(duì)機(jī)子系統(tǒng)所收錄，而在排班管理系統(tǒng)中，其排班要素也需要依托這些信息為基礎(chǔ)。所以，上述信息也會(huì)在系統(tǒng)跑批下而被獲取。

2.2? 網(wǎng)點(diǎn)柜員排班系統(tǒng)主要功能

在網(wǎng)點(diǎn)的管理系統(tǒng)中，其功能主要包含四個(gè)方面，即設(shè)置網(wǎng)點(diǎn)排班、發(fā)布網(wǎng)點(diǎn)排班、統(tǒng)計(jì)查詢班表、系統(tǒng)日志，詳情如表1所示。與此同時(shí)，人員信息、叫號(hào)量等信息也收錄在系統(tǒng)中，其獲取的渠道都來自交易接口，或者通過參考數(shù)據(jù)獲取。

2.3? 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)圖

在上述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及相關(guān)需求的基礎(chǔ)上，網(wǎng)點(diǎn)的柜員排班管理系統(tǒng)所包含的主要功能包括以下幾個(gè)方面：

1）排班設(shè)置：在設(shè)置規(guī)則方面，其級(jí)別可以劃分為三級(jí)，即總行、分行（區(qū)域支行）網(wǎng)點(diǎn)支行三個(gè)級(jí)別。在總行中，其用戶類型設(shè)置為全行統(tǒng)一；分行則對(duì)柜員池和排班規(guī)定進(jìn)行設(shè)定；網(wǎng)點(diǎn)則主要對(duì)柜口、排班人員、休息制度等規(guī)則進(jìn)行設(shè)置。

2）排班和發(fā)布：網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行排班的過程中，意向休息日先通過柜員進(jìn)行登記，作為排班的優(yōu)先條件，之后排班向?qū)ч_始分別排班，排班內(nèi)容由設(shè)置工作柜口、在系統(tǒng)已有規(guī)則的基礎(chǔ)上完成排班、人工調(diào)整核驗(yàn)、申請(qǐng)柜員池、發(fā)布排班信息等項(xiàng)目組成，發(fā)布排班信息后可以重復(fù)修改發(fā)布。

3）班表查詢：對(duì)網(wǎng)點(diǎn)班表具有查詢權(quán)限的人員包括總行、分行、網(wǎng)點(diǎn)人員，查詢的維度包括員工與類型，與此同時(shí)，分行對(duì)于人員的調(diào)派、排班存在的缺口等，都可以進(jìn)行查詢。

2.4? 重點(diǎn)業(yè)務(wù)功能設(shè)計(jì)——網(wǎng)點(diǎn)排班向?qū)?/p>

在設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)功能的過程中設(shè)計(jì)了“向?qū)А蹦Ｊ?，網(wǎng)點(diǎn)排班系統(tǒng)中，管理員可以通過向?qū)гO(shè)置的五個(gè)步驟進(jìn)行操作：設(shè)置網(wǎng)點(diǎn)工作柜口；對(duì)營(yíng)業(yè)人員進(jìn)行分配和預(yù)排班；校驗(yàn)排班規(guī)則；申請(qǐng)柜員池；發(fā)布排班表。

3? 排班過程

3.1? 排班模塊分析

排班算法通常分為三個(gè)部分：業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)算法、人力測(cè)算算法和運(yùn)籌排班算法。如圖2所示。下面分別描述。

3.2? 業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)

業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)主要是做元數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練。預(yù)測(cè)相關(guān)算法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建系列時(shí)序特征然后訓(xùn)練模型，然后進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)的業(yè)務(wù)量來估算每天需要的人力安排，減少人力成本，能為規(guī)劃業(yè)務(wù)的發(fā)展提供重要支撐。

3.3? 模型構(gòu)建

根據(jù)數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)規(guī)律，確定最終算法，用于回歸預(yù)測(cè)的主要是基于樹模型預(yù)測(cè)，如GBDT、XGBoost等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

3.3.1? GBDT

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法如表2所示。

實(shí)現(xiàn)過程為：

1）初始化f0 （x） = 0

2）對(duì)m = 1， 2， …， M

計(jì)算殘差：

rmi = yi = fm - 1（xi_）.i = 1， 2， …， N

擬合殘差rmi學(xué)習(xí)一個(gè)回歸樹，得到T（r：Φm）

更新fm（x） = fm - 1（r） + T（r：Φm）

3）得到回歸問題提升樹

3.3.2? 回歸樹

回歸樹算法（最小二乘回歸樹生成算法）的實(shí)現(xiàn)原理如圖3所示。

輸入：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D；

輸出：回歸樹f （x）。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所在的輸入空間中，遞歸地將每個(gè)區(qū)域劃分為兩個(gè)子區(qū)域并決定每個(gè)子區(qū)域上的輸出值，構(gòu)建二叉決策樹。

1）選擇最優(yōu)切分變量j與切分點(diǎn)s，求解Minj， x [mincΣxεR1 （ j， s） （ yi - Ci）2 + minc2ΣxεR2（ j， s）（ yi - C2）2]

遍歷變量j，對(duì)固定的切分變量j掃描切分點(diǎn)s，選擇使上述表達(dá)式達(dá)到最小值的對(duì)（ j， s）。

2）用選定的對(duì)（ j， s）劃分區(qū)域并決定相應(yīng)的輸出值：

R1（ j， s） = { x| x∽≤s}，R2（ j， s） = { x | x∽＞s}

3）繼續(xù)對(duì)兩個(gè)子區(qū)域調(diào)用步驟（1）（2），直至滿足停止條件。

4）將輸入空間劃分為M個(gè)區(qū)域R1， R2，…， RM，生成決策樹。

算法優(yōu)勢(shì)：GBDT決策樹的提升建立在中文梯度的基礎(chǔ)上，是最適用于真實(shí)分布擬合的算法，GBDT是經(jīng)過了好幾輪的迭代更新，在這一更新過程中，產(chǎn)生若干弱分類器，每個(gè)分類器都為下一輪分類器的訓(xùn)練提供殘差基礎(chǔ)。對(duì)弱分類器而言，通常沒有復(fù)雜的要求，并且高偏差與地方差并存，在訓(xùn)練過程中，偏差不斷降低，分類器的精度也斷得到提升。相較于弱學(xué)習(xí)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和參數(shù)復(fù)雜、內(nèi)在原理黑箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，利用最少的參數(shù)、最低的性能就可達(dá)到優(yōu)秀的模型表現(xiàn)，且對(duì)于模型預(yù)測(cè)結(jié)果清晰且易解釋。

3.3.3? 業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)

業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)的業(yè)務(wù)發(fā)生情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，通常需要把歷史數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差來收斂算法。如圖4所示，預(yù)測(cè)誤差必須收斂到可接受范圍內(nèi)，才可實(shí)現(xiàn)對(duì)未來業(yè)務(wù)量的精確預(yù)測(cè)。

3.3.4? 人效轉(zhuǎn)換

對(duì)于投入同樣多的人力的情況下，不同的業(yè)務(wù)量所產(chǎn)生的服務(wù)水平是不同的。如圖5所示，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)量規(guī)模，需要配置對(duì)應(yīng)的人力，才能達(dá)到相同的服務(wù)水平。

3.3.5? 排班規(guī)則

在人工排班的情況下，排班規(guī)則往往五花八門很不規(guī)范，但一旦需要用運(yùn)籌算法來實(shí)現(xiàn)，各類規(guī)則就必須能用表達(dá)式的方式來描述。如表3所示，各種規(guī)則需要分類，并排定優(yōu)先級(jí)。

3.3.6? 運(yùn)籌排班算法示例

遺傳算法：根據(jù)達(dá)爾文的生物進(jìn)化論，模擬遺傳學(xué)機(jī)理與自然選擇的生活進(jìn)化過程，在對(duì)自然進(jìn)化過程進(jìn)行模擬的過程中，尋找一種最優(yōu)方案。實(shí)現(xiàn)過程如圖6所示。

以50人，一個(gè)月（30天），10個(gè)班種的排班需求為例：

變異：染色體原料經(jīng)過篩選之后，對(duì)染色體中的基因片段進(jìn)行隨機(jī)選取，然后進(jìn)行變異操作。如圖8所示。

當(dāng)排班規(guī)則較多時(shí)，規(guī)則間可能發(fā)生沖突，此時(shí)需對(duì)規(guī)則設(shè)定優(yōu)先級(jí)，以優(yōu)先滿足優(yōu)先級(jí)較高的規(guī)則。通過規(guī)則滿足率排查工具，在輸出排班班表的同時(shí)，快速排查未被滿足的規(guī)則，并定位到具體的人/天/班種，以方便后續(xù)手工調(diào)整。

3.3.7? 排班結(jié)果輸出

最終，在獲得若干滿足排班規(guī)則要求的排班方案中優(yōu)選一種作為最終排班方案輸出。如圖9所示。

綜上所述，智能排班能夠通過算法幫助銀行實(shí)現(xiàn)人員能效提升，優(yōu)化勞動(dòng)組合等目標(biāo)。同時(shí)，利用智能排班搜集的數(shù)據(jù)、產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及登記的數(shù)據(jù)，還可以對(duì)涉及的人員進(jìn)行深度分析，包括工作能力、崗位匹配度、工作飽和度、人員配備合理度等。以呼叫中心為例：根據(jù)員工處理業(yè)務(wù)的效率，包括處理業(yè)務(wù)的平均時(shí)間、最大處理時(shí)間、最小處理時(shí)間、員工30 s應(yīng)答率、回復(fù)率、無效話務(wù)量、處理業(yè)務(wù)量、在線時(shí)長(zhǎng)、好評(píng)度等信息生成員工能力畫像。根據(jù)畫像，將員工能力分為高中初三個(gè)級(jí)別。

4? 優(yōu)化管理的保障措施

4.1? 建立業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)事后驗(yàn)證機(jī)制

預(yù)測(cè)模型的建立并不能解決所有的問題，在業(yè)務(wù)量測(cè)定完成之后，要長(zhǎng)期進(jìn)行校準(zhǔn)，將預(yù)測(cè)與實(shí)際數(shù)量之間進(jìn)行對(duì)比，及時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)中的各項(xiàng)不足進(jìn)行完善，對(duì)客戶來訪的實(shí)際情況和預(yù)測(cè)值進(jìn)行擬合度的測(cè)算，對(duì)準(zhǔn)確率進(jìn)行檢測(cè)并進(jìn)行合理的完善。通過預(yù)測(cè)模型的時(shí)候驗(yàn)證機(jī)制，使預(yù)測(cè)從發(fā)布到執(zhí)行、到驗(yàn)證、再到優(yōu)化形成完善的系統(tǒng)。與此同時(shí)，本系統(tǒng)還能夠?qū)?shí)際數(shù)量與預(yù)測(cè)量進(jìn)行檢測(cè)和對(duì)比，從各個(gè)時(shí)段去發(fā)現(xiàn)之間的偏差，在以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，完善后期的預(yù)測(cè)，使得預(yù)測(cè)更具準(zhǔn)確性。

4.2? 排班優(yōu)化環(huán)節(jié)和流程

排班系統(tǒng)在實(shí)際使用的過程中，需要持續(xù)對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，以保證算法誤差始終保持在可接受范圍內(nèi)。優(yōu)化排班的環(huán)節(jié)：

1）針對(duì)短期業(yè)務(wù)量，在預(yù)測(cè)模板中輸入排班計(jì)劃。

2）針對(duì)不同時(shí)段內(nèi)的誤差與目標(biāo)值作對(duì)比，凈差為0是理想的最佳模式。

3）將排班以需求為前提做出合理的調(diào)整。

4）將線下培訓(xùn)與計(jì)劃等做出合理調(diào)整，將不同時(shí)間段內(nèi)的排班進(jìn)行優(yōu)化，具體如圖10所示。

4.3? 重新定位排班管理工作職責(zé)

首先是重視數(shù)據(jù)，及時(shí)做出總結(jié)。排班師的主要優(yōu)勢(shì)就是在數(shù)據(jù)方面的敏感性較高。對(duì)測(cè)算人力與業(yè)務(wù)量而言，數(shù)據(jù)積累是非常重要的前提，對(duì)于工作中出現(xiàn)的與運(yùn)營(yíng)有關(guān)的規(guī)律，排班崗需要及時(shí)總結(jié)。首先必須能夠整體掌握年業(yè)務(wù)量，能夠從總體上規(guī)劃整年的人力水平。其次是以月和日為單位，對(duì)不同時(shí)段的業(yè)務(wù)量發(fā)展方向做出總結(jié)。在預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)量方面也力求精準(zhǔn)，以業(yè)務(wù)為前提，及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，使得預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。

其次是重視細(xì)節(jié)，對(duì)排班及時(shí)做出完善。業(yè)務(wù)量的變化是隨時(shí)發(fā)生的，每個(gè)季度的變化都比較大，人員也與其離職率之間存在較大的關(guān)系，銀行也會(huì)據(jù)此更新其考核指標(biāo)，管理人員的工作重點(diǎn)也會(huì)相應(yīng)地調(diào)整。排班管理工作要緊密聯(lián)系中心指定的各項(xiàng)考核指標(biāo)，針對(duì)不同省份的變化、營(yíng)銷業(yè)務(wù)的具體情況、外包人員的規(guī)模、目標(biāo)設(shè)定的范圍等，對(duì)排班的政策及時(shí)地做出調(diào)整，使排班表更加的優(yōu)化。

5? 結(jié)? 論

本文選擇銀行員工的排班案例進(jìn)行詳細(xì)的分析，其本質(zhì)是對(duì)條件得以滿足情況下的優(yōu)化排列組合。本文中的遺傳算法對(duì)于傳統(tǒng)遺傳算法中存在的收斂過早問題做出了合理解決，實(shí)現(xiàn)了多樣化種群，使最優(yōu)解不再局限于某一部位，實(shí)現(xiàn)了全種群的最優(yōu)化。本文測(cè)試采用的數(shù)據(jù)均來自銀行員工，對(duì)模型與算法進(jìn)行了驗(yàn)證，并且在問題解決方面也較為滿意。為銀行在排班方面的問題解決提供了可行性方案。

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作者簡(jiǎn)介：夏天舒（1970—），男，漢族，浙江杭州人，高級(jí)工程師，副總經(jīng)理，本科，研究方向：銀行運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、智能排班系統(tǒng)、智能運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)等。