【案例】邦盛科技为中国移动通讯服务调度智能提速|中国移动|数据处理|智能

　　当前经济社会的数字化转型进程正在加速,信息技术将进一步促进创新水平的整体跃进和生产力的跨越式发展。中国移动是邦盛科技的战略合作伙伴,在多领域多场景有着深度而广泛的合作。

　　在风险防控领域,邦盛科技为中国移动核心业务及重要风险场景提供营销反欺诈、交易反欺诈、信贷风险管理等多项实时智能风控服务,实现了风险防控与用户体验的双提升。在通讯服务调度方面,结合中国移动丰富的应用场景,邦盛科技为其搭建了统一的实时数据处理平台,提升实时数据处理能力,为中国移动各业务侧实时提供营销协同和话务调度决策支撑服务。

　　目前邦盛科技的实时智能技术在中国移动通讯服务实时调度场景,取得了优异的成效。该平台已承载中国移动业务领域的1800余项指标数据实时汇聚,将话务类运营监控、导航类智能策略等核心指标的时效性提升至秒级。同时实时数据处理平台正持续扩大实施范围,全面应用于坐席接续、渠道协同、服务请求、融合营销、存量运营、智能质检等业务领域,助力中国移动数智化转型。

　　背景

　　随着信息技术快速发展,通信行业竞争日益激烈,行业竞争已经由过去以产品为中心转向以市场、客户需求为中心。对通信行业而言,客户服务时代已经到来,提高客户服务质量,挖掘客户需求,加强与客户的沟通,为客户提供富有成效的服务,成为通信行业亟待解决的重要问题。

　　随着中国移动多项重点业务工作的持续推进,同时结合公司的发展要求,多个业务部门及分公司在话务实时调度、外呼实时分析、多渠道营销实时协同、常客维系、实时商机处理等方面,急需一套成熟、高性能、易用的实时数据治理平台,从而满足中国移动多样化、高时效、高性能的平台建设要求。

　　价值聚焦

　　通信行业是技术导向型行业,在数据业务几何级增长的背景下,对系统实时性的要求越来越高。例如,在实时话务调度中,需要实时分析话务服务的接通率、等待时长,更新服务的压力情况,从而对话务服务在全国范围内进行实时调度。

　　另一方面,在平台建设方面,传统的批式大数据平台已经无法满足需求。而市场上的实时大数据产品,产品化程度不高、系统集成度不足,对使用者有较高的技术能力要求,无法大范围推广。

　　落地应用

　　经过调研分析后,邦盛科技基于实时智能技术,为其搭建了实时大数据治理平台。在话务实时调度方面,通过实时采集平台话单、坐席签入签出等生产数据,进行实时清洗和关联计算生成话务接通情况、排队情况、坐席资源使用情况等实时数据指标,为基于策略的全网话务自动化实时调度提供数据支撑。

　　在交叉营销方面,通过实时采集和汇聚用户在热线呼入/呼出、互联网等不同渠道的推荐记录、接触记录、营销结果等数据,对用户交叉营销推荐进行实时协同过滤,避免对用户造成过度营销或错误营销,提高营销精准度。

　　成效

　　邦盛科技为中国移动建设了公司统一的实时数据处理平台,通过实时采集联络事件、坐席事件、设备事件,对数据进行实时的转换、拼接、清洗、关联补全等操作,提升数据质量。然后进行几千个指标的实时统计、分析,把指标的时效性由天级提升至秒级、分钟级,大大提高了话务调度的时效性,降低了客户的等待时间,大幅提升了话务服务的质量。同时营销数据反馈更及时,对用户过度营销或错误营销大大降低。

　　该实时数据处理平台,可实现复杂场景下的数据流式计算,并能保证实时性、准确性、易用性、可维护性的特性,满足各业务实时数据处理与复杂事件实时处理的诉求,解决了中国移动实时数据处理及历史数据清洗问题,解决了各类复杂指标的累计计算问题,以及时序计算、时间窗口伸缩计算等,满足了数据处理性能,以及后续功能扩展的计算需求。系统整体TPS最高达60万条/秒,每日累计处理数据量超500亿条。

　　该实时处理平台的建设,可为中国移动全网话务提供实时监控、实时分析、实时决策、实时调度支撑能力,为实时营销挖掘、跨渠道营销协同、一线营销服务实时决策等提供支撑能力,同时可向各业务提供标准、统一的实时数据处理、实时数据服务等能力。

　　其他典型场景

　　当前基于“流立方”的实时智能技术平台已经在近400家大中型单位成功应用,行业涵盖金融风控、信息通讯、交通运输、政务安全、网络安全等。数字经济时代,采用“事中”甚至“事前”模式实现感知、分析、判断、决策等功能的智能系统都需要实时智能技术平台的支撑。

　　事件驱动型应用

　　典型的事件驱动类应用:

　　1、欺诈检测(Anti-Fraud detection)

　　2、异常检测(Abnormal-detection)

　　3、基于规则的告警(Rule-basedalerting)

　　4、业务流程监控(Business-process monitoring)

　　5、Web应用程序(社交网络)

　　传统事务型应用执行流程:比如点击流事件可以通过应用程序写入数据库,同时也可以通过应用程序从数据库中将数据读出,并进行处理,当处理结果达到一个预警值就会触发一个动作,这种方式一般为事后。

　　事件驱动型应用执行流程:事件数据可以不断的放入消息队列,应用会不断消费消息队列中的数据,应用内部维护着一段时间的数据(state),隔一段时间会将数据持久化存储。应用每接受一条数据,就会处理一条数据,处理之后就会触发一个动作,同时也可以将处理结果写入外部消息队列中,供其他应用再消费。