本公开提供了一种基于数字孪生的排班方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信息处理技术领域。该方法包括，通实时获取话务运营数据，根据聚类模型对话务运营数据进行聚类，其中，运营数据包括话务数据、业务数据、坐席服务数据、考勤数据、事件信息数据；根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生；根据话务运营数字孪生，确定排班方案。本公开通过数字孪生技术，基于实时获取话务运营数据实现话务运营数字孪生，能够提供精准的话务排班。务排班。务排班。
【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的排班方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及信息处理
，尤其涉及一种基于数字孪生的排班方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着呼叫中心规模、业务复杂化，如何做好话务运营与排班已成为运营人员的最大压力。如何精准预测呼叫中心工作量，并基于工作量安排适当数量的坐席来处理客户需求，是许多呼叫中心运营管理人员每日都要面临的问题。对于人员规模小的呼叫中心，一般都是采用手工排班方式，借助EXCEL等工具进行话务分析及排班；针对大型呼叫中心，会使用运营管理系统及排班系统进行辅助。
[0003]现有技术中，运营管理系统与排班系统为两套独立的系统，系统间没有交集；针对排班而言，一般采用的是任务型预测或话务分析型预测排班，在实际的应用中，通常采用的是基于历史数据结合回归算法、遗传算法等进行智能排班，依赖于机器自学习优化算法以提升准确度，但历史数据、算法都是较为固定的逻辑数据，与话务中心的真实服务并不匹配。因此出现话务排班不精准的问题。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种基于数字孪生的排班方法、装置、电子设备及存储介质，至少在一定程度上克服由于相关技术中话务排班不精准的问题。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]根据本公开的一个方面，提供了一种基于数字孪生的排班方法，包括：实时获取话务运营数据，根据聚类模型对所述话务运营数据进行聚类，其中，所述运营数据包括话务数据、业务数据、坐席服务数据、考勤数据、事件信息数据；根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生；根据话务运营数字孪生，确定排班方案。
[0008]在一些实施例中，所述根据话务运营数字孪生，确定排班方案包括：基于话务运营数字孪生，根据预先配置的时间分片对时间段内的坐席需求滚动更新，确定排班方案。
[0009]在一些实施例中，所述根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生包括：基于数字孪生模型，对聚类后的话务运营数据进行融合计算，确定话务运营数字孪生数据底座；对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果，其中，所述滚动分析包括话务增量趋势滚动分析、异常事件发生概率滚动分析；根据所述聚类后的话务运营数据和所述滚动分析结果，确定话务运营数字孪生。
[0010]在一些实施例中，在所述对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果之前，所述方法还包括：对聚类后的话务运营数据进行数据清洗，确
定第一数据；对所述第一数据进行标准化换算，确定第二数据；基于数字孪生模型，对第二数据进行融合计算，确定话务运营数字孪生数据底座。
[0011]在一些实施例中，所述运营数据还包括话单数据，所述对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果包括：对话务运营数字孪生数据底座中话单数据将按预设时序进行统计，输出统计数据，其中，所述预设时序包括时间分片、日、周、月；根据话务影响因子，对所述统计数据进行清洗，确定第三数据；根据异动话务数据，对所述第三数据进行清洗，确定第四数据；对第四数据进行预设时序话务的增量趋势分析，确定滚动分析结果，其中，所述预设时序话务包括时间分片话务、日话务、周话务、月话务。
[0012]在一些实施例中，所述运营数据还包括营销类事件信息、服务风险类事件信息、舆情与突发事件信息，在所述实时获取话务运营数据，根据聚类模型对所述话务运营数据进行聚类之后，所述方法还包括：基于历史事件等级和影响清单对运营数据的事件信息进行筛选，根据配置的影响范围阈值对运营数据的事件信息进行二次聚类；根据运营数据的事件信息的特征，结合历史事件等级和影响清单对运营数据的事件信息分析，确定事件分析结果清单，其中，所述事件分析结果清单包括新增事件的等级、新增事件与历史极端事件的相似度、事件影响范围；根据事件分析结果清单，判断新增事件是否为已有历史案例；若否，则确定危机事件告警信息；当所述危机事件告警信息中新增事件与历史极端事件的相似度大于配置的阈值，则触发预警。
[0013]在一些实施例中，所述根据事件分析结果清单，判断新增事件是否为已有历史案例之后，所述方法还包括：若是，则提取历史案例任务模型；基于风险事件模型对所述历史案例任务模型中的任务进行分析与任务分解，确定任务月度的话务量需求、任务日话务量需求，输出阈值参考值；基于历史话务趋势，执行时间分片的话务增量趋势分析，输出分析结果。
[0014]根据本公开的另一个方面，还提供了一种基于数字孪生的排班装置，包括：话务运营数据获取模块，用于实时获取话务运营数据，根据聚类模型对所述话务运营数据进行聚类，其中，所述运营数据包括话务数据、业务数据、坐席服务数据、考勤数据、事件信息数据；话务运营数字孪生确定模块，用于根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生；排班方案确定模块，用于根据话务运营数字孪生，确定排班方案。
[0015]根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的基于数字孪生的排班方法。
[0016]根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的基于数字孪生的排班方法。
[0017]根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的基于数字孪生的排班方法。
[0018]本公开的实施例中提供的基于数字孪生的排班方法，通实时获取话务运营数据，根据聚类模型对话务运营数据进行聚类，其中，运营数据包括话务数据、业务数据、坐席服务数据、考勤数据、事件信息数据；根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生；根据话务运营数字孪生，确定排班方案。本公开通过数字孪生技术，基于
实时获取话务运营数据实现话务运营数字孪生，能够提供精准的话务排班。
[0019]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0020]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1示出本公开实施例中一种基于数字孪生的排班系统结构的示意图；
[0022]图2示出本公开实施例中一种基于数字孪生的排班方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的排班方法，其特征在于，包括：实时获取话务运营数据，根据聚类模型对所述话务运营数据进行聚类，其中，所述运营数据包括话务数据、业务数据、坐席服务数据、考勤数据、事件信息数据；根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生；根据话务运营数字孪生，确定排班方案。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的排班方法，其特征在于，所述根据话务运营数字孪生，确定排班方案包括：基于话务运营数字孪生，根据预先配置的时间分片对时间段内的坐席需求滚动更新，确定排班方案。3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的排班方法，其特征在于，所述根据数字孪生模型结合聚类后的话务运营数据，确定话务运营数字孪生包括：基于数字孪生模型，对聚类后的话务运营数据进行融合计算，确定话务运营数字孪生数据底座；对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果，其中，所述滚动分析包括话务增量趋势滚动分析、异常事件发生概率滚动分析；根据所述聚类后的话务运营数据和所述滚动分析结果，确定话务运营数字孪生。4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的排班方法，其特征在于，在所述对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果之前，所述方法还包括：对聚类后的话务运营数据进行数据清洗，确定第一数据；对所述第一数据进行标准化换算，确定第二数据；基于数字孪生模型，对第二数据进行融合计算，确定话务运营数字孪生数据底座。5.根据权利要求3所述的基于数字孪生的排班方法，其特征在于，所述运营数据还包括话单数据，所述对话务运营数字孪生数据底座执行基于时间片的滚动分析，确定滚动分析结果包括：对话务运营数字孪生数据底座中话单数据将按预设时序进行统计，输出统计数据，其中，所述预设时序包括时间分片、日、周、月；根据话务影响因子，对所述统计数据进行清洗，确定第三数据；根据异动话务数据，对所述第三数据进行清洗，确定第四数据；对第四数据进行预设时序话务的增量趋势分析，确定滚动分析结果，其中，所述预设时序话务包括时间分片话务、日话务、周话务、月话务。6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞科峰，仝建刚，李嫚，杨程伟，朱应钊，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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