張佳音，李海鷹，許心越

（1.北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044；2.北京交通大學 軌道交通控制與安全國家重點 實驗室，北京 100044)

0 引言

為滿足乘客多樣化的出行服務需求，城市軌道交通運營企業(yè)投入多種多樣的智慧客服終端設備，其合理配置問題隨之產(chǎn)生?，F(xiàn)有智慧客服終端設備的投放與配置多以政策引領(lǐng)或經(jīng)驗提出，未能實現(xiàn)與乘客服務需求的精準對接，從而造成設備資源的浪費。只有針對乘客的出行服務需求進行智慧客服終端配置方案的研究，才能精準對接乘客需求，在降本增效的同時提升運營組織效率和服務效益。

在城市軌道交通車站智慧客服終端的配置方面，國內(nèi)外的相關(guān)研究主要通過仿真軟件建立動態(tài)仿真模型，并結(jié)合具體問題對客服終端設備配置方案進行仿真研究[1-2]。此外，也有學者通過建立數(shù)學模型對車站內(nèi)的服務設備進行相關(guān)優(yōu)化研究[3]。姚加林等[4]利用排隊論建立車站安檢設備運用開放數(shù)量與實時客流需求相匹配的優(yōu)化模型。徐永能等[5]依照不同車站客流類型對閘機和自動售票機的布局與設置進行了優(yōu)化設計，使其能夠與客流特征相匹配，滿足短、中、長期的客流需求。

然而，隨著我國城市軌道交通車站智能化客服設備運用的迅速發(fā)展，客服終端設備的業(yè)務功能不僅僅限于售換票，更是集成了查詢、咨詢、視頻對講、電子發(fā)票、補票、兌零、充值、實名驗證為一體的智慧綜合服務，車站服務的自助化、智能化程度不斷提升。因此，僅通過簡單的票務相關(guān)變量及參數(shù)建立數(shù)學模型或仿真模型難以滿足目前車站的科學化管理。而在我國城市軌道交通實際運營中，各類智慧客服終端設備的配置方案多以管理經(jīng)驗提出[6]：一方面參照地鐵設計規(guī)范(GB50157-2013)[7]中對自動售票機及各類終端顯示設備的配置規(guī)定，另一方面結(jié)合運營成本和實際運營情況對客服終端設備的配置進行調(diào)整。

總體而言，智慧客服終端設備配置缺乏理論方法支撐，目前尚無相關(guān)的規(guī)范和研究。如何對乘客出行大數(shù)據(jù)進行挖掘，并結(jié)合車站類型和各類終端設備的功能特點進行智慧客服終端設備的科學配置已成為影響服務滿意度、運營效率及基建投資的重要因素，研究就此問題進行探討。

1 智慧客服終端發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國內(nèi)外智慧客服業(yè)務發(fā)展現(xiàn)狀

隨著近年來自然語言處理、情感分析等人工智能領(lǐng)域技術(shù)的廣泛應用，智慧客服得以迅速發(fā)展，多種類型的智慧客服終端設備被國內(nèi)外城市軌道交通車站投入使用。

廣州地鐵[8]在第三期規(guī)劃線路中建設全線網(wǎng)統(tǒng)一的智能客服系統(tǒng)，開發(fā)智能客服中心、乘客自助終端等多元服務載體，同時在廣州塔站、天河智慧城站試點智能客服中心。深圳地鐵[9]在深云站和機場站配置了具備語音互動及信息查詢功能的智能客服機器人設備，乘客只需靠近設備語音詢問，便可查詢到票卡、乘車方式、車站內(nèi)各類設施的位置等信息。以上智慧客服終端設備大多以試點形式投入使用，處于功能探索階段，很少從客流和乘客個性化需求角度考慮配置的科學性。

在日本的地鐵智慧車站建設[10]中，JR東日本株式會社在“智慧服務車站”中設置了攝像機及對講機，從始發(fā)列車到末班列車，“服務中心”的值守人員都會通過攝像機守護著乘客的安全，通過對講機可以為乘客提供各種指南服務。日本在乘客智慧服務系統(tǒng)的建設中，秉持遠程監(jiān)控管理的理念，對我國打造無人化客服場景具有較強的借鑒意義。

1.2 智慧客服終端功能及特點分析

對城市軌道交通車站現(xiàn)有的智慧客服終端設備進行調(diào)研分析，可將站內(nèi)智慧客服設備分為4類，分別為智能客服終端、乘客自助終端、智能咨詢終端和智能客服機器人。智能客服終端也可被稱為智能票亭，可涵蓋資訊查詢、票務處理等多項業(yè)務，此外，乘客還可與線網(wǎng)客服座席實現(xiàn)遠程音視頻交互，接受客服的指導進行設備自助操作，或者通過客服代表實現(xiàn)問詢、投訴等服務；乘客自助終端相較智能客服終端而言，不具備遠程音視頻交互功能；智能咨詢終端主要為乘客提供各類型的信息資訊服務，與前兩類終端相比，不支持票務處理；智能客服機器人較其他3類客服終端而言具有移動性強的特點，因而對車站人流密度有較高的要求。對以上4種智慧客服終端的功能進行整理，可總結(jié)服務需求內(nèi)容如表1所示，4種終端設備涵蓋服務需求情況如表2所示。

表1 服務需求內(nèi)容Tab.1 Service demands

表2 4種終端設備涵蓋服務需求情況Tab.2 Service demands for four terminal devices

2 基于車站畫像的智慧客服終端配置方法

2.1 車站畫像

城市軌道交通車站畫像[11]是指對城市軌道交通車站進行數(shù)據(jù)建模，以不同的數(shù)據(jù)維度對車站進行刻畫。通過對車站的基本信息、車站客流特征、周邊土地利用信息，以及業(yè)務信息等標簽信息進行建模分析，抽象出易于理解的語義標簽并形成一個車站的信息全貌，從而實現(xiàn)站內(nèi)智慧客服終端設備的科學配置，精準對接乘客需求。例如，當通勤者為站內(nèi)主要出行乘客時，路徑規(guī)劃及導航相關(guān)的設備數(shù)量可以適當刪減，因為通勤者往往對出行的路徑、行程的規(guī)劃非常熟悉，對信息的敏感度和依賴性是比較低的。建立城市軌道交通車站畫像指標體系如圖1所示。

圖1 城市軌道交通車站畫像指標體系Fig.1 Index system of metro station portrait

其中，基礎(chǔ)信息指標下的車站名稱、所在線路及是否為換乘站等標簽描述了車站的基本屬性。業(yè)務信息指標下的是否為常態(tài)限流站、歷史愛心預約次數(shù)、站內(nèi)商家信息等標簽從客運服務、愛心服務、增值服務3個方面描述了車站的業(yè) 務特征。依據(jù)是否為常態(tài)限流站，可基于客流控制方案調(diào)整站內(nèi)智慧客服終端的界面顯示信息；依據(jù)歷史愛心預約次數(shù)可對該站的愛心服務業(yè)務進行調(diào)整，如對于老人、兒童或殘疾人進行愛心預約出行次數(shù)較多的車站，可提前安排相關(guān)的工作人員進行愛心引導；依據(jù)城市軌道交通站點內(nèi)入駐的商家基礎(chǔ)信息、光顧次數(shù)等信息，有助于掌握車站內(nèi)乘客群體的需求特征，從而輔助車站內(nèi)的廣告投放與商家入駐，挖掘和提升媒體價值。由于研究重點在于智慧客服終端的配置方案研究，此處僅對車站畫像中業(yè)務信息提供的輔助決策進行簡單闡述。

客流特征指標下的早高峰/晚高峰進站客流占全天進站客流比例、早高峰/晚高峰出站客流占全天出站客流比例、全天進出站客流總量等標簽描述了車站的客流變化。周邊土地利用信息指標下的車站周邊各類興趣點(POI)數(shù)量占緩沖區(qū)總數(shù)量比例標簽用來描述車站周邊的土地利用信息?？土魈卣骱驼军c周邊土地利用情況等因素與各類智慧客服終端配置呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系?？土髁颗c智慧客服終端設備的使用負荷強度有關(guān)，同時也會影響服務質(zhì)量及乘客滿意度。地鐵站周邊的土地利用影響著乘客出行方式及出行目的地的選擇，不同出行模式的乘客對智慧客服終端的使用需求不同。車站畫像中這2類指標在一定程度上可以反映車站內(nèi)的不同出行目的的乘客構(gòu)成，進而實現(xiàn)車站類型的劃分。

2.2 車站類型劃分

既有的車站類型劃分研究中，對于站點分類的研究主要使用站點自身特性，以及車站所在區(qū)位的城市功能和周邊土地利用性質(zhì)等因素做定性分析，變量復雜冗余，且沒有考慮到客流波動的影響?；诳土鲾?shù)據(jù)的研究則主要參考軌道站點的客流特征，建立客流矩陣采用聚類方法對軌道站點進行分類。依據(jù)車站畫像，選取車站畫像中的車站客流特征及周邊土地利用性質(zhì)兩大類標簽通過聚類對車站類型進行劃分，其中客流特征具體包括早高峰/晚高峰進站客流占全天進站客流比例、早高峰/晚高峰出站客流占全天出站客流比例、全天進出站客流總量占全網(wǎng)總客流量比例，周邊土地利用性質(zhì)具體包括各類POI數(shù)量占緩沖區(qū)總數(shù)量比例。通過分析不同類型車站面向乘客群體的服務需求差異，可以對不同乘客群體制定更有針對性的智慧客服終端設備配置方案。

POI作為導航數(shù)據(jù)的背景數(shù)據(jù)，具有覆蓋面廣、種類多、時效性強等優(yōu)點。因此，研究通過POI數(shù)據(jù)來反映地鐵站點周邊土地利用特征，POI數(shù)據(jù)來自于高德地圖開放平臺。站點緩沖區(qū)的半徑根據(jù)站點周邊5 ～ 10 min合理步行時間所對應的距離，數(shù)值取500 m。參考POI原始類型，結(jié)合不同商業(yè)設施的服務目的進行整理統(tǒng)計，可得到站點周邊POI類別如表3所示。此外，刪除了一些與出行目的不密切相關(guān)的POI，如公廁、紅綠燈等。

表3 站點周邊POI類別Tab.3 POI category around the station

2.3 智慧客服終端數(shù)量配置

客流通過智慧客服終端完成自助服務的過程可用排隊論M/M/N系統(tǒng)中的單路排隊多通道服務模式來描述[4]。根據(jù)前文對各類終端設備的服務需求分析，同時結(jié)合車站聚類結(jié)果，不同類型車站的各類客服終端設備配置數(shù)量可按公式⑴進行計算，各參數(shù)根據(jù)各地區(qū)及線路具體情況進行設置。

式中：Ns為設備計算數(shù)量，向上取整，臺；Nj為高峰小時客流量，人次/h；Kc為超高峰小時系數(shù)，取值為1.1；Ks為設備裕量，取值為1.1； Ksd為車站內(nèi)乘客各項服務需求的比例；Vs為終端設備的需求處理能力，人次/(h·臺)。

3 案例分析

通過采集北京市軌道交通全網(wǎng)343個站點2018年8月1日至8月7日的刷卡數(shù)據(jù)，利用Python對各站點全日進出站客流數(shù)據(jù)進行整理，并選取各類POI數(shù)量占緩沖區(qū)總數(shù)量之比為站點周邊土地利用特征聚類變量，則每條站點數(shù)據(jù)包含14個變量(5個客流特征，9個POI特征)，共獲得 5 802個(343個站點×14)變量用于聚類。將整理后的數(shù)據(jù)進行K-means聚類，得到不同聚類數(shù)下的輪廓系數(shù)值如圖2所示，可知聚類數(shù)為6時聚類效果最佳。將聚類參數(shù)k設為6可得出站點聚類結(jié)果如圖3所示，依據(jù)POI對站點類別的功能進行標定，得到站點典型及其類型如表4所示。

表4 站點典型及其類型Tab.4 Typical types of stations

圖2 不同聚類數(shù)下的輪廓系數(shù)值Fig.2 Silhouette coefficients under different clusters

圖3 站點聚類結(jié)果Fig.3 Station clustering results

考慮到智能客服終端的功能特點以及成本，此處設定配置方案為一站僅配置一臺。同時，由于智能客服機器人具有移動性強的特點，因而對車站人流密度有較高的要求，應避免在通勤線路及小型地鐵站進行配置，此處設定配置方案為在高速鐵路、機場等換乘樞紐站一站配置一臺。乘客自助終端及智能資訊終端在各類服務場景下的服務能力結(jié)合設備產(chǎn)品規(guī)格書及現(xiàn)場調(diào)研實際情況，可得到各類服務終端對不同服務需求的服務能力如表5 所示。

表5 各類服務終端對不同服務需求的服務能力Tab.5 Service capacity of various service terminals for different service demands

選取各類站點的典型站點進行服務需求強度調(diào)研，并通過各類服務場景使用比例參數(shù)進行服務需求強度的描述，可得到各類站點對不同服務需求的服務使用比例如表6所示。

表6 各類站點對不同服務需求的服務使用比例Tab.6 Service utilization ratios of different service demands in various stations

將以上參數(shù)代入公式 ⑴ 中，可得到各類站點智慧客服終端設備配置方案如表7所示，本研究中取每類站點高峰小時客流量最大值為Nj。

從表7可看出，乘客自助終端與智能資訊終端2類設備在交通樞紐類站點和商業(yè)類站點布置數(shù)量較多，辦公類站點和住宅類站點其次，學校文化類和其他類站點較少。這與各類站點的客流量有關(guān)，即交通樞紐類站點與商業(yè)類站點的客流量相對其他類站點更高。同時，由于交通樞紐類站點的乘客群體對票卡辦理業(yè)務、運營及導航信息查詢的服務需求強度更高，商業(yè)類站點的乘客群體對各類信息查詢的服務需求強度較高，因而終端設備數(shù)量應適量增加，以匹配乘客需求。

表7 各類站點智慧客服終端設備配置方案 臺Tab.7 Configuration scheme for intelligent customer service terminal of various stations

基于上述智慧客服終端配置方案，以北京西站為例，可得到北京西站智慧客服終端成本測算如表8所示。

表8 北京西站智慧客服終端成本測算Tab.8 Cost calculation of intelligent customer service terminals in Beijing West Railway Station

此處對運營成本定義及分類如下：智慧客服終端運營成本指為乘客提供服務過程中發(fā)生的各項消耗。按業(yè)務特點和性質(zhì)將其分為客運服務成本、檢修服務成本2類?？瓦\服務成本是指地鐵客運服務過程所需消耗的物料、能耗等成本費用；檢修服務成本是指為維護地鐵設備設施正常運行，運營單位對設備設施檢修作業(yè)所消耗的人力、物料和委外維修等成本費用。此處折舊系數(shù)按每臺可工作時間為3年進行估算。對于能耗成本，智慧客服終端設備按1 300 W/h的最大功耗、每天16 h全功率運作計算，每臺每月耗電約624 kW·h，按電價0.9元/(kW·h)計，每臺每月能耗成本為562元。對于客運服務的人力成本，每臺智能客服機器人仍需設1名工作人員提供引導等服務。

因此，基于智慧客服終端配置方案，北京西站客服終端月成本為6.155 4萬元，可以發(fā)現(xiàn)人力成本在總成本中的占比高達32.49%，對總成本有著較大的影響。通過調(diào)研，目前北京西站客服設備配置人員數(shù)量為5人左右，相比方案提出的人員配置數(shù)量高出60%。這說明相較地鐵運營工作中依據(jù)管理經(jīng)驗提出的智慧客服終端設備配置方案，研究結(jié)合車站畫像提出智慧客服終端的科學配置方案更具有經(jīng)濟性，有助于車站在“無人化”發(fā)展趨勢下滿足乘客服務需求，降低人力成本，對城市軌道交通運營企業(yè)實現(xiàn)降本增效具有重要的現(xiàn)實意義。

4 結(jié)束語

研究結(jié)合車站畫像，針對不同類型車站的乘客服務需求進行智慧客服終端配置方案的研究。首先基于車站畫像運用K-means對車站類型進行劃分，其次通過排隊論將不同類型車站的服務需求強度與終端設備服務能力相匹配，最終以北京市城市軌道交通站點為例給出智慧客服終端配置方案，并對該方案下的成本進行了分析。研究結(jié)果表明，面向數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧客服終端配置方案更具經(jīng)濟性，有助于在車站無人值守趨勢下實現(xiàn)車站客服終端服務能力與乘客需求的精準對接，在降本增效的同時提升運營組織效率和服務效益。