焦化厂信息化转型中的人工智能运维技术
作 者：
黄泽宇
摘 要：
呼叫中心是服务行业和客户沟通的关键连接点，话务量预测准不准直接影响运营效率和资源配置的合理性。随着业务场景越来越复杂，传统统计预测方法在处理数据波动和非线性关系时应对不够灵活，而神经网络因为能更好拟合复杂数据，慢慢成了这方面的研究重点。本研究围绕呼叫中心话务量预测展开，主要研究神经网络模型在结构选择、特征提取、多源数据融合、参数调整和训练机制改进这几个方向的优化方法。加入外部影响因素来增强模型对业务周期性变化和突发事件的应对能力，同时兼顾预测的准确性和实际使用的效率，用来解决模型泛化能力弱、太依赖历史数据这些常见问题。从研究结果来看，优化后的神经网络模型能明显提高呼叫中心话务量预测的准确率，在鲁棒性和实用性上也表现得更稳定，能给数字化服务运营和智能调度提供更可靠的技术支撑。
来 源：
《信息产业报道》 2025-03