基于FAHP-TOPSIS的數字化營業廳運營評價模型構建

國網徐州供電公司 夏 冬

2020年3月，國家電網提出“建設具有中國特色國際領先的能源互聯網企業”的戰略目標；2020年10月國家電網指出加快推進營業廳“三型一化”優化升級。但目前“三型一化”營業廳建設多偏向于設備和環境改造，示范展示作用強于實際應用，相對忽視實際運營水平的質量評價?；诋斍叭狈底只癄I業廳運營水平的評價標準，筆者首先歸納出數字化營業廳運營水平的主要影響因子，其次利用FAHP-TOPSIS方法計算出各影響因子的權重，最后將量化后的影響因子加權成一個單一的決策指標并進行排序，從而構建營業廳數字化運營評價模型。

1 數字化營業廳運營水平評價體系構建

當前，研究人員對于營業廳運營能力的提升多從設備管理、運行管理、環境管理、系統管理、人員管理、智能分析、業務分析、利益訴求、市場需求等[1]方面進行研究。本文綜合前人指標及相關文件，認為數字化營業廳運營水平的構建應該包含服務資源管理、智能控制水平、信息發布管理、運營全景監控、運營情況分析、合作伙伴管理等內容。

1.1 服務資源管理

對服務資源的管理可以進行資源優化配置，在柜臺業務、終端業務的服務過程中實現網點、人員、設備的管理，建立網點檔案、人員信息檔案、設備信息檔案庫，并實現檔案的新增、修改、刪除等管理操作。同時實現對服務人員的業務能力與規范、服務態度與客戶滿意度、提醒和引導是否科學合理高效等進行管理，對營業廳內的設備進行統一的統計和查詢，如設備檔案信息與運維、營業廳內外的展示宣傳設施、業務單據等。

1.2 智能控制水平

營業廳的智能控制水平關系到電網公司在用電客戶心中的形象，智能控制具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是由智能機器自主地實現其目標的過程。當前，數字化營業廳智能控制水平可以實現設備控制、故障告警、狀態監控、遠程控制、版本更新、智能服務調度和網點規劃。

1.3 信息發布管理

數字化營業廳多層級發布信息統一管理，并及時公開各級營業廳業務流程及時限、價格政策、收費項目及收費標準等信息。目前，信息發布管理主要依賴于多媒體信息發布系統、互動數字海報屏、網上營業廳、短信互動平臺等，通常營業廳發布的信息包括省、市、縣等各級向營業廳發布的統一信息；各營業廳定制的個性化廣告信息；營業廳客戶排隊總人數、不同窗口當前業務辦理狀態等相關業務信息。

1.4 運營全景監控

推廣智能化監控平臺，實時監控營業廳運營狀態。視頻監測技術應用于智能營業廳中，無需專人現場維護，就可以通過大屏顯示營業廳綜合服務信息，從多維度多視角對營業廳的服務態勢進行分析。當需要管理或使用數字化營業廳實時視頻監控管理系統時，營業廳通過登錄認證即可處理授權范圍內的工作[2]，對監控系統的運營數據進行查詢、管理、資源整合，及時找到數字化營業廳運營管理中存在的問題，及時糾正和完善。運營全景監控主要實現工位監控、設備監控、視頻監控、服務監控、組態監控等功能。

1.5 運營情況分析

數字化營業廳對運營情況進行分析可以根據現場情況及時作出調整或完善。運營情況分析的具體指標有客流量、業務實時辦理情況、服務質量分析、業務辦理情況分析、班組運營分析、新業務推廣分析、客戶滿意度分析、自主設備運營分析、區域熱度分析等。

1.6 合作伙伴管理

營業廳合作伙伴管理主要是引入合作廠商的產品或解決方案，并提供銷售功能，使營業廳可以獲得場地租金收入或銷售分成或其他形式的收益方式等。主要體現在對合作伙伴檔案管理、合作協議管理、商品管理、銷售記錄及統計等具體內容。但從主體角度來看，數字化營業廳的上游合作伙伴為供電公司，下游合作伙伴主要可以分為政府、企業和個人三類。

圖1 數字化營業廳運營水平指標體系

2 評價方法說明

FAHP-TOPSIS法是用FAHP法去綜合不同專家的經驗觀點，形成指標體系的一個最終權重，然后將該權重帶入理想點模型（TOPSIS）中進行計算并評價數字化營業廳的運營狀況。FAHP法通過將問題本身按層次分解來確定指標權重，TOPSIS法通過確定各個備選方案與最優方案之間的貼近度作為排序的依據，從而得到各個營業廳之間的優先序。

2.1 FAHP

2.1.1 構造遞階層次結構

在運用FAHP確定數字化營業廳運營水平各指標權重時，先將指標按層次結構形成體系。包括目標層、準則層和方案層。

目標層即數字化營業廳運營水平。準則層為一級指標，即服務資源管理、智能控制水平、信息發布管理、運營全景監控、運營情況分析、合作伙伴管理等六個維度。方案層則表示具體的評價對象，具體表現為指標體系中的二級指標，這些評價對象對目標的實現具有一定的支撐作用。

2.1.2 建立模糊判斷矩陣

由于數字化營業廳評價指標體系中存在定性的影響因子，因此專家在評價打分時會帶有一定的主觀性和模糊性，不適合用具體的數值來表示，利用三角模糊數可以相對定量地對各個指標進行重要性標度。本文采用荷蘭學者F.J.M.Van Laarhoven和W.Pedryca提出的三角模糊數構造兩兩判斷矩陣。設模糊集合為A=（l,m,u）其函數為：

公式（1）中，M代表模糊數，m代表特征值，模糊數的下限和上限分別用1和u表示，即M=（1，m，u）；在l=m=u的特殊情況下，FAHP轉變為AHP，m值為非模糊數。采用三角模糊數表示各指標的相對重要度，詳見表1。

表1 重要性標度表

按照表1所示的標準，可以構建模糊判斷矩陣：

aij表示在某一既定的準則下，指標i相對于指標j的重要性標度，用三角函數可以表示為其中A為模糊互反判斷矩陣。

2.1.3 一致性檢驗

一般來說，主觀判斷會因為專家的專業背景不同存在較大差異，相關專家給出的判斷結果無法完全一致，所以對判斷矩陣通過一致性檢驗保障其科學性。即在矩陣中選擇兩個指標進行最佳估值分析，得到模糊互補判斷矩陣B=（bij）n×n，如果矩陣B滿足一致性要求，則判斷矩陣A滿足一致性要求。

2.1.4 計算相對權重值

在公式（3）中，W2表示以目標層為準則得到的第二層指標總排序向量。

2.1.5 去模糊化

通過對三角模糊函數去模糊化，排序各項指標權重，假設三角模糊數M=（l，m，u），解模糊公式如下：

為比較各影響因素的重要性，在經過去模糊化后仍需將明確值正規化以便計算相對權重值。公式中，α的取值由數字化營業廳評價標準具體確定。

2.2 TOPSIS法

2.2.1 構建決策矩陣

在數字化營業廳運營評價體系的指標中既存在定量指標也存在定性指標，在使用TOPSIS法進行綜合排序時需要先將定性指標定量化。定性指標根據相應的標度原則，采用專家打分的方法確定。見表2。根據表2在將定性指標定量化后，對定量指標進行處理，將影響因子轉化成矩陣D，假設有m個數字化營業廳，n個影響因子。將影響因子轉化成矩陣D。

表2 定性指標重要性標度表

其中xij表示第i個營業廳中第j個指標的得分值。

2.2.2 構建歸一化決策矩陣

利用以下公式進行歸一化處理：

在公式（6）中，xij表示第i個指標的第j個值，最終得到歸一化矩陣Y=（yij）m×nZ。

2.2.3 構建加權決策化規范矩陣V

其中，i=1,2,...,m；j=1,2,...,n。

2.2.4 確定正、負理想解

選取加權決策化規范矩陣V中每個指標的最優值用以確定正理想解V+，選取最劣值用以確定負理想解V-，正理想解計算公式：

負理想解計算公式：

2.2.5 計算距離尺度

計算每個目標正理想解距離D+i和負理想解的距離D-i。

2.2.6 計算理想解的貼近度

基于上述基礎上，第i個數字化營業廳與運營水平最優的營業廳的接近程度DCi可表示為：

由公式（12）可以看出DCi∈(0,1]，DCi的值越大，表示數字化營業廳的運營水平越好。

3 模型構建

通過FAHP對數字化營業廳運營水平指標體系構建的模糊矩陣進行一致性檢驗，確定指標權重，并運用TOPSIS構建模糊決策矩陣進行規范，確定正負理想解，并根據各個營業廳與最優解以及最劣解之間的距離來判斷各營業廳運營水平的質量排序，建立的數字化營業廳評價過程模型如圖2所示。

圖2 基于FAHP-TOPSIS的數字化營業廳運營評價模型

4 總結

本文綜合服務資源管理、智能控制水平、信息發布管理、運營全景監控、運營情況分析、合作伙伴管理六個影響因素對數字化營業廳的運營水平進行評價。所采用的FAHP-TOPSIS法提高了評價結果的科學性和準確性。該方法在兼顧差異的情況下動態評價各個營業廳運營水平，從中選出運營水平最高的數字化營業廳，為其他營業廳的質量提升提供范例。也可以對同一營業廳不同時間段的運營水平做出比較，反映出營業廳運營水平的變化。對營業廳的運營水平研究可以為客戶提供更加優質、高效、便捷的服務，給顧客留下優質印象，塑造營業廳良好形象，進一步推動數字化營業廳的智能化轉型發展[3-4]。