现代呼叫中心在金融、电信、物流、旅游等行业的销售、贷后管理、客服领域被广泛应用,少则数百、多则数万的人力规模注定了当代呼叫中心行业的劳动密集型特性。能否有效管控不断扩大的呼叫容量,能否充分利用坐席人力资源,是呼叫中心系统建设中的核心难题。具体来说,系统自动送号的速度快慢与放弃率(呼损率)高低“相生相克”,难以平衡。二是人工调整步骤繁琐,精准度低,人员要求高。三是现有预测模型适应范围有限,无法实现完全自动化。对于某些应用场景(甜区)接通率模型表现优异,但对于某些场景(非甜区)接通率就不尽如人意,这对于业务量庞大且条线繁多的大型公司来说,只能退而求其次,在非甜区业务中选择人工调整送号量或直接选择手工拨打,致使全自动化预测式外呼的效果大打折扣。

针对预测外呼,马上金融算法模型只需简单设置后即可实现完全自动化,针对不同的坐席人数、不同接通率的客户群体、不同业务场景,均可以做到自适应。即保证在不同业务场景下,客户放弃率(呼损率)锁定在指定的范围,而坐席利用率达到最优。

马上金融新算法模型之所以能有效解决行业痛点,源于其专业的模拟仿真系统和实时计算能力。其中,模拟仿真系统解决了模型模糊性无法通过推导和证明验证的问题,通过模拟仿真系统使用大量不同接通率的拨打数据优化模型,最终训练出更优的模型算法。

另外,利用马上金融自研的基于“软交换”的呼叫中心系统方案自带互联网基因,轻松对接公司内部的实时计算能力、流式计算平台,实现高速实时计算,为模型提供无延迟的变量输入。