呼叫中心又名客戶聯絡中心、客戶關懷中心或電話服務銷售中心等，可以是利潤中心、成本中心，或者利潤成本混合中心。常見的呼叫中心有三類： 　　一、外呼營銷類（利潤中心），通過電話外呼營銷完成產品銷售和市場推廣產生營業收益，如電訊盈科； 　　二、呼入服務類（成本中心），通過接聽來電進行客戶支持和服務、客戶關系管理、提升品牌，如亞馬遜客戶支持中心； 　　三、混合運營類（成本兼利潤中心），接聽呼入來電提供客戶支持和服務的同時，外呼客戶銷售產品、推廣品牌等，如航空公司電話銷售服務中心，電信類、銀行類呼叫中心，此類呼叫中心一般為大型呼叫中心。 　　以上三類都屬于A類呼叫中心即自營類呼叫中心，由企業自建和運營呼叫中心，B2C；另一大類為B類外包呼叫中心，即企業將自身服務業務全部外包給專門的服務運營商，如亞航中國客服中心，或將部分業務外包給專門的服務運營商，如國航將會員服務業務外包給專門的服務運營商等，企業與服務運營商基于業務和服務擬定合同，B2B；服務運營商為甲方客戶提供服務支持、銷售等，B2C。目前國內航企普遍采用A大類第三類形式，即自建呼叫中心，混合模式運營，既是成本中心也是利潤中心，相對于其它銷售渠道而言，呼叫中心的銷售貢獻價值相對較少。 　　一般對于第三類大型航空類呼叫中心而言，為滿足不同客戶的需求，內部會有業務技能組別細分，如航班咨詢業務坐席、國內機票電話銷售坐席、國際機票電話銷售坐席、會員服務坐席（積分兌換咨詢、會員卡操作支持、里程盜用查詢等）、高端旅客坐席（服務銷售整合）、投訴處理坐席等，隨著旅客個性化、多樣化需求的豐富，呼叫中心將由更多細分的業務技能組別產生。而呼叫中心的電話集成系統，簡稱CTI系統，就是根據不同技能組別，設計IVR語音通道，根據呼入來電類型配備相應技能組別的坐席，為旅客提供對應的服務。對于內部運營而言，為有效地匹配來電呼入量和坐席人數，降低運營成本，呼叫中心除培訓單一技能組別坐席（多為新坐席）外，同時，著力培養混合技能組別坐席，以便在某業務來電突增，排班坐席人數不足時，通過增加混合技能組別坐席數，緩解來電接聽壓力。在來電接聽效率方面，呼叫中心有一個業內權威的效率評測指標，服務水平（S/L， Service Level），即在單位時長內（一般設定為20秒）電話被接起的百分率，行業內標桿為80/20，即80%的電話在20秒內被接起。 　　旅客來電會通過兩種方式到達坐席服務，，一種是進入一級IVR語音通道后，客戶根據業務進行選擇，再進入到二級IVR語音通道排隊等待坐席；同時，對于高端旅客和VIP等特殊人群，為提供最快捷的服務，來電直接進入特定混合組別坐席，無需在一二級IVR通道等待。在此過程中有三種情況會導致電話丟失，第一種情況：當來電量遠大于可接聽電話坐席數時，呼叫中心可直接設置將來電擋在中繼線外，即旅客撥打客服電話時，聽到電話占線音，無法撥入語音通道排隊，這部分的電話丟失無法進行測量，會嚴重影響服務質量、丟失銷售機會，一般很少采用；第二種情況：旅客在一級IVR通道選擇業務類型時，按錯鍵或者選擇錯誤后被動退出，而導致電話丟失；第三種情況：旅客已進入二級IVR通道等待，因等待時間太長，主動掛斷電話。 　　綜上，服務水平即在單位時間內，進入一級IVR通道的電話量加直接通道的電話量，減去一級、二級IVR通道中丟失的電話量構成分子，除以來電呼入總量即分母。提高服務水平指標的方法是縮短IVR通道等待時長，減少電話丟失，如公式紅色部分所示。目前，呼叫行業內普遍做法是：當某類業務來電量增加時，增加接聽該業務的技能組別坐席人數，即在上圖橢圓的坐席池中，開通混合技能，增加可接聽某類業務的人力。例如，I1增加，S1坐席不足，則在S2，3，4..n中選擇具備S1業務技能的坐席開通，該組坐席S1’除了接聽本身業務外，也接聽S1類業務來電。這部分混合技能坐席同時處理兩類業務，即產生了對應S1’的虛擬通道I1’，即相當于I1通道加寬，同時S1池子里的坐席數增加。通過這種方式，可以降低原通道內電話阻塞，減少丟失嗎？筆者認為不一定。因為池子總坐席數和通道寬度是同時增加的兩個變量，在原有基礎上，分子分母同時增加，結果不一定變小，只有坐席增加的量遠大于通道變寬的量時，才會增加電話流速，減少電話丟失，但這不是最優策略，實際增加坐席人數遠大于所需坐席人數，人力成本增加。另外，混合技能坐席在不同業務之間切換，導致服務速度、準確率下降，影響服務質量。如何解決？ 　　在此，筆者想引入二流理論的單通道當量排隊長度模型，即格林伯模型優化呼叫中心CTI系統電話排隊等待和現場人力調配流程。此模型目前主要用于城市道路高峰時刻的車輛占道快速疏導，詳見圖2。 　　模型通過上下游的交通流分析，找到流量-密度的最佳平衡點，從而確定最佳密度，即通道截面。如果把來電呼入看作是車輛流、IVR通道即為道路，在來電突增的情況下，將導致IVR通道阻塞。這種通過評估即時截面電話等待狀態，以電話流的方式，計算疏通阻塞通道所需時長，實現業務來電的二次配置。優于目前在電話配置到二級通道后，通過增加技能組別坐席人數的方式。不同于現在的拆東墻補西墻方式，這種模式先進行后期過程預測，再確定來電配置，更有時效性，過程更可控。同時，它反應一、二級IVR通道之間、二級通道之間的關系，保持相互之間暢通，有效避免局部堵塞。具體來看，K（t）表示t時刻一級二級IVR通道橫斷面之間的平均電話流密度，當0≤K（t）Km時，兩個通道內處于非擁擠狀態； 當KmK（t）≤Kj時，一二級IVR通道電話處于擁擠狀態；當Km=K（t）時，一二級IVR通道內電話處于最佳流狀態，即剛好實現通道暢通。另外，又因Kj=qj/vj，截面密度為通道內等待的電話數量/電話流進速度（即平均電話處理時長AHT），則我們可以計算從測算時刻t起，電話阻塞到實現最佳流狀態所需的時長T，分別計算各個二級IVR通道的T，將T最長的電話分配給T最短或未阻塞的IVR通道，實現對一二級IVR接口后續呼入來電的最優二次分配，快速降低阻塞。 　　此模型在道路交通疏通方面有大量實例印證，在降低道路阻塞方面擬合度遠高于拓寬道路（類似于增加技能組坐席人數）方式。筆者在此通過模擬導入某航空公司業務呼叫中心高峰時間段來電數據，按照混合技能組坐席平均處理時長AHT=150秒的速率Vj， 假定有5個二級IVR業務技能通道，t時刻有2個技能出現通道堵塞。如按現有方式調配人力，需增加25個混合技能組別坐席，即S2中取25個坐席開通S1技能，可使I1通道流速增加，電話被接起，但I2流速明顯降低，S2坐席數虛擬減少，I1通道在10分鐘后實現暢通，I2通道在15分鐘后實現暢通，雙通道暢通總耗時15分鐘。過程中，全平臺電話丟失總量上升，15分鐘內服務水平降為78/20?，F在，使用二流理論的單通道當量排隊長度模型，在I1擁堵時，計算得到實現I1暢通所需時長20分鐘，I2接近阻塞，5分鐘后可實現暢通，I3未阻塞，如將S2開通S1技能，則I2也將出現阻塞，如將I1的溢出來電配置給S3的25個混合技能坐席，10分鐘后I1阻塞消失，I2則5分鐘后阻塞消失，I3未受明顯影響，疏通I1通道用時10分鐘（15分鐘）。整個過程全平臺服務水平保持83/20>78/20，達標80/20。 　　綜上，通過引入二流理論的單通道當量排隊長度模型，實現來電在通道平臺層面的二次配置，優于電話進入二級通道后，通過多技能坐席數調配的方式降低阻塞和電話丟失。目前，BPO呼叫中心由于本身就承接各類客戶業務，來電溢出就是在平臺層面進行業務調配，其實與單通道當量排隊長度模型的方式類似。對航空公司自營呼叫中心而言，如能將此模型嵌入CTI系統，不僅可以有效提高電話接聽效率，同時也能降低人力浪費，減輕現場運營和班組人員管理壓力。 　　關于呼叫中心未來的發展，之前大家有一種觀點，隨著電子商務的不斷興起，傳統呼叫中心購票方式已逐步被網絡、手機等購票方式所取代，呼叫中心的銷售貢獻價值越來越小，會被邊緣化，筆者部分認同。隨著技術發展，呼叫中心的銷售作用確實會趨于減少，但是，對于即將到來的人工智能時代，呼叫中心的服務人工智能并不能代替。相反，目前正熱的業務領域，如航空公司運價優化、艙位管控、網絡收益實時調控等崗位則將逐步被高智能計算機取代，因為這是人工智能最擅長的領域，它不僅計算快速、數據準確，且成本非常低廉。而人力服務類崗位如呼叫中心坐席由于直接面對客戶，滿足客戶越來越個性化的需求，價值將進一步凸顯，所以，呼叫中心成本將來是不可替代成本，成本越高重要性也越高。待人工智能普及到家家都有，不再神秘的時刻，航空公司的運營能力將逐步趨同，航空服務的客戶個性化將是航企決勝的主戰場。 　　筆者認為對于呼叫中心的投入不應該降低，反而應該增加，一方面整理現有數據，把現有高質量數據模塊化，以便將來訓練人工智能。另一方面，梳理自身服務流程，優化CTI系統等與坐席直接操作相關的操作系統，盡量地降低人力成本，培訓高素質和業務精專的混合技能坐席，為將來人工智能時代輸出高質量的在線人工差異化、客戶個性化服務做足準備。