随着互联网金融服务模式的开启，呼叫中心后台管理手段的日趋成熟，如何将有限的资源转向集约化和精细化的投放，使其既可以满足业务需求又达到成本控制的要求成为管理重点，交通银行武汉服务中心积极响应转型发展需要，在变化中谋求发展之道，总结提炼多年生产资源调配经验，以项目形式探索并建立了资源优化配置模型。

一、呼叫中心特征分析

实时业务：结合其运营特点，呼叫中心必须随时接听、拨打客户电话，因此通常采用24小时轮班制；

话务波动：话务受市场活动影响较大，在市场部门开展办卡活动，消费活动时，处理量及受理电话量均会出现峰值，这就要求呼叫中心必须具备快速反应和灵活调度的应急能力；

硬件配置：随着呼叫中心业务结构的调整、流程的更新、品种的变化及规模的扩大，呼叫中心对硬件生产资源的要求也会不断变化。

二、探索资源配置的规律和方向

通过以上关于呼叫中心特征的分析，引发我们思考如下问题：

1、如何将硬件资源与呼叫中心的话务量、人员规模匹配起来，如何科学设置其配置参数，使其既能适用于业务最高峰需要，又能达到成本控制要求？

2、如何建立机制规范硬件资源的报修流程，从而保证循环使用？

3、怎样提前预警硬件资源的补充与协调？

下面我们分别针对以上问题各个击破来探讨资源最优配置模型的建立。

（一）校验配比参数。

科学测量硬件生产资源的配比参数，要求我们既要评估现在，又要回顾过去。

一是回顾历年来硬件生产资源需求情况、后台配比、排班及人员数据的变化趋势，其中生产资源含工位、电脑、话机、耳麦、更衣柜等；二是测算业务高峰和低谷给生产资源带来的影响与匮缺幅度；三是结合历史数据与现阶段业务预估，验证各业务条线目前的参数配置：上线率与后台配比；四是根据以上测算，确定符合业务发展的硬件资源配比标准。

（二）模型分解，细化研究。

理论联系实际，将测算的硬件资源配比标准区间运用到实际生产中，通过发现矛盾，研究各项资源的相关性、互补性及替代性，打通各业务条线间资源调配通道，使生产资源得到最优配置。

矛盾一：工位分区管理与班次轮动的局部矛盾。

改进：研发工位分布系统，查找零星空工位，及时安排下一班次人员穿插就座，保证话务同时提升工位利用率。

矛盾二：工位故障与报修时间差的矛盾。

改进：一是建立“巡访”制度，定期按区域安排专人检查工位故障情况；二是优化提报流程，在故障工位上放置“故障牌”，确保提报的及时性。

（三）探索优化规律。

资源的优化是呼叫中心管理工作的核心,应以管理机制为切入点，优化流程，统一标准，实现资源的优化配置，支撑管理体制的高效运作，通过日常工作的落实，可总结出资源管理方面的四项规律：

规律一：业务量预估的精准性影响着资源的配置需求。

生产资源配置通常参考下一阶段的业务量预估，如业务量预估过高将导致生产资源配置的浪费，业务量预估高低将导致生产资源配置的紧缺，均不利于生产资源配置安排。

规律二：业务结构的变化影响资源的配置需求。

随着柜面业务不断向后台转移，呼叫中心业务结构将发生变化，而不同的业务类别对生产资源的需求不尽相同，如调查团队的壮大不但影响生产机的需求，还应按需配备外网办公机。

规律三：招聘进度及培训周期影响资源的配置需求。

人力资源部往往在流失高峰期（年初）及高校毕业期（七月）加大招聘，而集中招聘和培训周期决定了培训资源需求的峰值，若适当放缓招聘进度，既可推迟资源的采购时间，同时又可减少培训资源的投入，从而削减资源需求峰值。

规律四：精准排班以及资源复用影响资源的配置需求。

精准排班，让人力与话务走势相契合，减少临时性加班或提前上线，可减少班次之间因重叠衔接而产生的资源需求，同时可进一步分析分段班、天地班的人员占比，从而决定资源复用范围。

三、建立资源配置模型

模型一：建立业务量与资源需求的测算、调配模型。

根据产能、加班天数等因数测算完成业务量对应的人力需求，当人力需求可满足生产需求时，则可通过配比标准测算出改业务的存量资源，当人力需求无法满足生产需求时，则可通过配比测算和现有资源的差异，从而利用各条线业务高低峰时间差进行调配。

模型二：建立资源预警模型。

根据业务规划测算全年资源需求量，每月对规划值进行校准，提前三个月预估T+3月的资源需求与现有资源的差异，从而做好资源申请的预警工作，为采购、安装预留充足的时间。

模型三：建立资源存量核对校验模型

以月为单位收集“硬件设备排查表”，盘点工位、电脑、话机、耳麦、更衣柜等的库存量与使用情况，做好资源的进出库管理，为控制资源成本提供基础支撑。通过对资源投入规律的摸索及优化模型的建立，使呼叫中心的生产资源得到了定向整合和有效配置，给生产的高效率和后台中心的经济效益带来双赢效果。作者：刘志婷