应用人工智能技术 打造人力资源自适应的网点管理新模式
验“金”室
近年来，随着互联网金融和移动智能技术的快速发展，客户金融消费习惯不断改变。客户离店、业务离柜导致银行网点到店客户和柜面金融服务需求逐年下降，传统采用人工经验对人力资源进行管理的方式，已经不能满足新形势下网点转型发展的需求。
一、网点人力资源管理
亟待综合化转型
在外部环境快速发展和变化的背景下，传统的网点人力资源管理方式短板凸显：
一是难以及时捕捉网点金融需求规律的变化，导致制定的人力资源管理计划存在延时性；
二是难以准确预估网点每个工作日的客户服务需求，导致柜面人员在排班时经常会出现人员冗余或不足的现象。
面对新形势、新挑战，商业银行急需一套科学的网点人力资源自适应配置方案，指导网点负责人根据业务波峰、波谷的规律动态调整各岗位人员配置，实现“以量定岗、以岗定人”。在确保柜面业务办理不拥堵的前提下，精简柜面人员，积极引导客服经理进行综合化转型，开展客户维护、营销拓户、理财推荐、揽存增存等工作，充实网点营销队伍的力量，由“坐商”变“行商”，提升网点竞争力，进而提升银行整体的竞争力。
二、基于时序数据预测技术
打造人力资源自适应配置新模式
在解决银行业转型难题的过程中，人工智能以其丰富的大数据处理技术及强大而精准的算力显示出了巨大的推动能力。某商业银行聚焦智慧运营领域，探索时间序列相关场景，深度运用数据挖掘、机器学习等人工智能技术，搭建通用的时序数据预测框架（如图1所示），训练智能决策模型，助力运营领域构建资源科学管理体系，实现现金、人力等资源智能预测管理。
图1 时序数据预测框架
1.利用大数据挖掘网点用户金融服务需求
以大数据服务云中最近两年网点每日柜面的工作量、智能设备业务量、已配备客服经理人数为基础数据，开展网点用户金融服务需求、历史趋势特征分析的挖掘工作。按年、季、月、周、日不同时段跨度统计用户金融服务需求情况，综合考虑网点类型（营业部、支行等）、节假日时段、网点位置（如商业区、工厂、学校等）、分行特征因素（特殊节假日、发薪日、社保日、信用卡还款日）等，深入分析用户金融服务需求的趋势、峰值以及平稳期，形成全面的专业特征数据集。在大数据平台上，建立数据分析模型，自动组合出不同网点、不同岗位最适合、最有效的特征子集，进一步深挖影响网点用户金融服务需求变化的因子。
2.基于核心算法模块构建“千点千面”预测模型
通过引入机器学习、深度学习等技术，实现时序数据预测框架的核心算法（如图2所示），可针对不同网点、不同时期构建个性化集成模型，精准预测柜面工作量、智能机业务量，帮助网点负责人合理安排客服经理工作，提升网点人力资源科学管理水平。
图2 核心算法模块
通过核心算法构建网点人力资源自适应配置方案的智能决策模型在以下几个方面具有显著技术优势：
（1）算法选择精
网点人力资源自适应配置场景是一种典型的基于时间序列数据预测的回归场景。在人工智能领域，针对时间序列预测场景存在多种可用算法。由于存在网点数量众多、业务环境复杂、业务特点不统一等现状，难以通过经验直接选择出最合适该场景的算法。在建立智能决策模型的过程中，框架主要从广义线性回归算法、基于树的回归算法和时间序列算法这三类算法组成的算法池中，自动筛选出拟合所有试点网点岗位工作量效果较优的多种算法作为该场景下时序数据预测框架的基础算法，为模型精准预测奠定良好基础。
（2）集成策略优
单个学习算法在不同网点、不同时间周期数据拟合和预测效果波动、总体偏差很大。时序预测框架会针对不同网点、不同周期，通过核心算法模块中的动态计算子模块集成已训练的多个基础算法模型，得到的模型记为多算法集成模型。多算法集成模型在集成时自动增加效果好的模型权重，减少效果一般的模型权重，使其在稳定性、精准度和泛化能力等方面显著优于单个算法，提升了预测精准度和稳定性。
（3）模型更新准
网点用户金融服务需求变化规律会随着时间迁移有所改变，因此一直使用同一个智能决策模型对网点人力资源配置进行预测显然是不合适的。在时序框架中，内嵌模型效果评价模块定期分析最近一段时间内模型的预测效果，当发现模型预测准确率低于设定的阈值时，及时触发模型重训练机制，进一步确保模型预测效果的准确性。
三、人力资源自适应配置方案
试运行成效显著
从2020年5月开始，某商业银行在某分行试运行柜面客服人员自适应配置方案模型。
在疫情防控常态化情况下，网点到店客户规律异于平时，管理人员依托模型预测数据，可快速精准制定每周各网点柜面客服人员的最优配置计划，不断提升人员配置效率。
在保障网点柜台服务质量的情况下，某分行试点效果如下：
一方面有效减少了客服经理人数，释放人员部分转岗至各类营销管理岗位，为分行经营转型提供有生力量；
另一方面优化了客服经理的人员配置结构，调整部分客服经理至客户维护方向，提升营销效益。
人力资源自适应配置新模式加快了银行网点服务向智能化和线上线下一体化转型，进一步为客服经理利用业务空闲时间开展客户维护和营销推介工作创造了条件。该模式将进一步协助网点优化人员结构，加大产品营销与客户维护力度，全面构建客户分层维护体系。
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