陳華鵬，林 杰

（1.同濟大學 經(jīng)濟與管理學院，上海201804；2.浙江經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學院 數(shù)字信息技術(shù)學院，浙江 杭州310018）

0 引 言

現(xiàn)代金融業(yè)務(wù)以品種、深度、結(jié)構(gòu)為特征，專業(yè)化、個性化要求越來越高，這就意味著金融活動的成本也會不斷提高。于是，金融企業(yè)為了減低成本，就把內(nèi)部非核心的業(yè)務(wù)職能和相關(guān)流程外包給專業(yè)的第三方公司［1］，這就形成了目前日益發(fā)展壯大的數(shù)據(jù)服務(wù)外包 （數(shù)據(jù)BPO）市場。目前，服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)已成為我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長的一種方式，尤其數(shù)據(jù)服務(wù)外包更是適合我國的國情。中國憑借成本低廉、人力資源豐富、經(jīng)濟穩(wěn)定、政府支持等眾多優(yōu)勢成為最具潛力的離岸外包目的地之一。

面對不同行業(yè)、不同專業(yè)、不同業(yè)務(wù)、不同質(zhì)量，不同實時響應(yīng)速度等需求，國內(nèi)許多數(shù)據(jù)外包服務(wù)商都熱心于組織構(gòu)建各自大規(guī)模的數(shù)據(jù)外包處理中心。準備以數(shù)據(jù)中心的規(guī)模大，人力多，接單能力強，即海量BPO數(shù)據(jù)吞吐能力，來贏得市場。但是BPO數(shù)據(jù)吞吐能力，并不是完全與人力資源成正比。它必須建立在系統(tǒng)地設(shè)計規(guī)劃外包數(shù)據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)之上。

本文旨在通過對BPO數(shù)據(jù)處理流程及技術(shù)的分析，提出克服系統(tǒng)處理瓶頸的方案，為數(shù)據(jù)中心建立外包數(shù)據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)通用模型，使之能柔性地滿足不同用戶數(shù)據(jù)加工的要求，增強其數(shù)據(jù)吞吐能力。

1 系統(tǒng)分析

雖然BPO數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)多種多樣，但其處理環(huán)節(jié)有一定的共性，其處理流程如圖1所示。

圖1 BPO數(shù)據(jù)處理流程

國內(nèi)大部分BPO數(shù)據(jù)處理中心擁有圖1所示流程，但隨著業(yè)務(wù)的擴大，都相繼遭遇了發(fā)展瓶頸：主觀上想接更大的BPO業(yè)務(wù)，但自身處理能力跟不上。主要表現(xiàn)為：單子接進后，由于處理質(zhì)量下降和來不及響應(yīng)，最終還是失去了客戶；或是投入了大量人力財力擴建數(shù)據(jù)中心，確實增加了業(yè)務(wù)收入，但同時成本也在增加——投入產(chǎn)出比并沒有得到提高。對以上情況作進一步分析，我們發(fā)現(xiàn)：以上事例不是偶然現(xiàn)象。其中具有代表性的特點如圖1所示，流程中可能引發(fā)三處制約系統(tǒng)處理性能的系統(tǒng)瓶頸，分別是：錄入瓶頸；服務(wù)器瓶頸 （又分為數(shù)據(jù)庫瓶頸以及應(yīng)用程序服務(wù)器瓶頸）和網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸。這三處瓶頸，其成因逐個分析如下：

（1）錄入瓶頸。大多在會計憑證錄入時發(fā)生。其造成業(yè)務(wù)損失和制約業(yè)務(wù)發(fā)展的根本問題表現(xiàn)在：數(shù)據(jù)中心的實際吞吐量不能勝任日益龐大和復雜的業(yè)務(wù)流。如：會計（業(yè)務(wù)）憑證業(yè)務(wù)高峰期時，初次提交要求最高，單筆憑證錄入6分鐘為超時，同時上線員工數(shù)與任務(wù)數(shù)會在1：10，網(wǎng)絡(luò)流量下行滿負荷，服務(wù)器時延明顯 （屏蔽反應(yīng)3秒鐘以上，累計20筆就耗時一分鐘，120筆之后就會影響同批次任務(wù)）。營業(yè)部門統(tǒng)計的未完成憑證數(shù)以及錄入出錯數(shù)成比例增加。原因是該業(yè)務(wù)有突發(fā)性，業(yè)務(wù)量突然增加導致人工臨時組織人力不足，來不及輸入，最終造成單證積壓，超過服務(wù)時限。單筆憑證錄入超時，單證就拒收，因此變成廢單，造成輸單成本費用收不回，同時，趕時間造成未成功單率居高不下，也造成廢單。目前上述問題解決的不夠徹底，數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺僅有半自動預處理，全手工錄入，即按照行方要求，手工建立模板，再對某些字段手工分割，最多給其一些首選項 （默認值），最后分配給員工，手工錄入，所以速度不能有大的提高。

（2）服務(wù)器瓶頸。包括前置服務(wù)器處理、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器處理瓶頸。因為，前置服務(wù)器接收/發(fā)送眾多來自項目中心的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫則要讀寫大量的XML，承擔著數(shù)據(jù)庫大量的增、刪、改、查等操作以及錄入分配，生產(chǎn)調(diào)度等任務(wù)，還需要準備XML的回拼。其中，前置服務(wù)器處理子系統(tǒng)有以下5個功能：①事務(wù)處理；②比對服務(wù)；③事務(wù)處理客戶端；④數(shù)據(jù)庫讀寫；⑤前置機處理。

前置機作為與客戶企業(yè)系統(tǒng)通訊的前端，負責以下功能：任務(wù)消息接收、數(shù)據(jù)消息返回、返回數(shù)據(jù)拼裝、數(shù)據(jù)加解密、圖像加解密等任務(wù)。所以，該子系統(tǒng)事務(wù)過于集中。在會計憑證短時間大流量錄入時，產(chǎn)生服務(wù)器處理時延。目前系統(tǒng)使用了單臺服務(wù)器，雖然應(yīng)用程序設(shè)計成本低，改為高性能多核服務(wù)器后，對數(shù)據(jù)處理速度有所提高，但沒有使用分布式架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)處理模塊，設(shè)計也沒有充分考慮業(yè)務(wù)量再提升后，系統(tǒng)的擴展性，較難在多臺服務(wù)器之間實現(xiàn)處理突發(fā)性大數(shù)據(jù)量時的服務(wù)器負載動態(tài)均衡，而從數(shù)據(jù)處理流程看，一臺高性能服務(wù)器上存在多個功能獨立的計算模塊才能充分利用計算資源；中間層未設(shè)計多臺服務(wù)器通信、協(xié)作接口，即對以后多臺服務(wù)器并行操作造成限制。

（3）網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸。因為數(shù)據(jù)中心與外界的交互依賴數(shù)據(jù)專線，目前帶寬每條2M，一旦大量憑證業(yè)務(wù)發(fā)生，從行方傳輸來的主要為圖像文件。大量的圖像文件會使得網(wǎng)絡(luò)擁塞，導致網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)變慢。

2 系統(tǒng)設(shè)計方案

面對以上瓶頸，本文提出相應(yīng)的解決方案如下：

（1）錄入瓶頸的解決方案也就是如何提高數(shù)據(jù)錄入吞吐量。提高數(shù)據(jù)錄入吞吐量實際就是增加錄入人力和提高錄入速度。錄入瓶頸主要來自人力分配不均和人力資源不足。

1）人力分配不均主要因為人工坐席對憑證錄入的熟練程度不同，而造成不均衡。即在錄入過程中，有的坐席錄入速度快而空閑，有的速度慢而造成擁塞。并且，空閑和擁塞的坐席也不固定，有時會因為錄入憑證的內(nèi)容難易或熟悉程度變化而發(fā)生變化。圖2為錄入憑證的完整樣本。

實際工作中，完整憑證樣本將被切分成若干部分，進而形成工作任務(wù)分發(fā)給各坐席 （錄入工作站）。圖3是對圖2部分數(shù)據(jù)的切分后形成的任務(wù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，憑證樣本包含能供自動識別較多的可控要素。憑證包含要素如圖3中所示，可分為：文字、符號、數(shù)字等。文字又有中文、英文字母之分［2］。如果，錄入坐席甲錄入字母速度較錄入坐席乙快，而錄入坐席乙錄入數(shù)字較錄入坐席甲快，則甲接受字母錄入任務(wù)，乙接受d錄入任務(wù)為較好方案。不然，就造成一張憑證分為若干部分后，錄入速度變慢或不均衡，進而又延長了回拼等待時間。

在BPO數(shù)據(jù)處理中，將人工坐席按照錄入內(nèi)容的熟練程度分組群，承接各自熟練的錄入，對應(yīng)對坐席錄入均衡有積極的意義，即將文字分割圖像分發(fā)給文字組，將符號分割圖像分發(fā)給符號組等等。這樣做可以更合理更專業(yè)地使用人力。

2）人力資源不足是指有限的人力資源無法匹配數(shù)據(jù)成幾何級增長，只有尋求技術(shù)上的突破——采用自動識別技術(shù)，變?nèi)肆γ芗蜕a(chǎn)為半自動化計算機輔助處理，甚至全自動化處理，才能從根本上解決人力資源不足的瓶頸。

以上兩種優(yōu)化方案，都基于對圖像的二次切分，即圖3中 （d）任務(wù)再切分，變成單個數(shù)字或漢字 （字母）分發(fā)給各錄入坐席，本工序設(shè)計由二次切分層工作站完成，具體由工作站安裝的二次切分agent完成，此類agent的運行規(guī)則如下：

if（不是原子要素）就切分。

if（是原子要素）就停止切分。

至此，解決錄入瓶頸的技術(shù)線路設(shè)計為：在圖1的錄入處理部分，動態(tài)加入一層計算機自動二次切分處理層，如圖4所示，將錄入任務(wù)原子化，再分類分發(fā)給人工坐席。

圖4 設(shè)計中動態(tài)加入計算機二次切分層作優(yōu)化

該處理層負責識別劃分、初步切分單純印刷體元素和手工元素；自動模式識別、定位憑證手工書寫元素，再次作細粒度切分單據(jù)，原子化業(yè)務(wù)字段。為人工坐席提供原子化圖像。其內(nèi)涵為：改變目前單據(jù)上線前，由技術(shù)支持部門制作切分基準，排除業(yè)務(wù)部門以及技術(shù)支持部門的主觀因素。因為這些因素與圖像分割的準確性以及效率無關(guān)。首先劃分圖3中的 （a）、（b）、（c）作為工作站自動識別對象，這些對象將形成自動錄入任務(wù)分配給自動錄入工作站完成錄入；對手工書寫d對象，只從并發(fā)處理的效率出發(fā)，原子化單據(jù)憑證，加細粒度，這樣做的結(jié)果可以讓更多的人力介入BPO數(shù)據(jù)的錄入工作中，因為孤立的字母 （符）將不會泄露任何客戶信息，所以，可將這些信息錄入工作任務(wù)發(fā)往城域網(wǎng)或更廣的互聯(lián)網(wǎng)進行再外包——在短時間內(nèi)組織更多的勞動力，完成數(shù)據(jù)錄入，這里假設(shè)城域網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)上的勞動力資源是事先有協(xié)議、技能合格、穩(wěn)定的人員。

在自動錄入工作站中，所采用的技術(shù)如：圖3中 （a）是條碼識別，（c）是勾選識別 （符號識別）?？赏ㄟ^圖像處理、模式識別的方法識別 （a）、（b）、（c）中的元素，其處理的基本思路是：進行灰度處理，用最大值法會形成亮度很高的灰度圖像［3］，平均值法會形成比較柔和的灰度圖像，加權(quán)平均值法得到的圖像最合理。對復雜一些的圖像，選擇采用中值濾波，可有效地去除小的脈沖噪聲，可將振蕩平滑掉，使圖像的邊緣得到較好的保護，使一些潦草字跡信息得以保留。其次，鄰域平均法對噪聲的抑制也很有效，對邊界的損傷小，可較好地去除麻點噪聲。錄入時還可以半自動地對一些現(xiàn)代縮略語自動補齊［4］。（d）是阿拉伯數(shù)字識別。當他們的元素少，書寫變形不大時，也可以自動識別錄入，加快錄入速度。

錄入書寫變形較大的憑證元素 （包括文字、字母、數(shù)字）時，可通過邊框基準線實現(xiàn)字線分離［5］，先將這些元素進一步原子化，如圖3（d）至圖3（e）所示，圖像數(shù)據(jù)原子化分割可以加快批量錄入速度，并且更好地降低了外包信息泄露的風險［6］。在系統(tǒng)將手工書寫圖像數(shù)據(jù)原子化后，產(chǎn)生了更多的單一元素 （單個漢字、單個字母、單個選項等等），這些元素將作為單一錄入任務(wù)分發(fā)給錄入工作站 （錄入坐席），即漢字給漢字組錄入，字母給字母組錄入，從而提高效率及準確率，減少超時廢單。

（2）服務(wù)器瓶頸解決方案。由于單服務(wù)器在批量業(yè)務(wù)處理時，顯現(xiàn)處理能力不夠，形成網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器處理瓶頸?，F(xiàn)多臺服務(wù)器組合成群集，實現(xiàn)負載均衡，已成為解決服務(wù)器端瓶頸的主流技術(shù)之一［7］。負載均衡調(diào)度器處于數(shù)據(jù)入口和出口，可以使整個系統(tǒng)具有較高吞吐率，通過高速局域網(wǎng)聯(lián)結(jié)多個服務(wù)器，使之成為一個有機的集群，任何網(wǎng)絡(luò)請求都會被調(diào)度器靈活地調(diào)度到一個真實的服務(wù)器上不會受到任何影響，使客戶訪問集群就像訪問一個單個服務(wù)器一樣的方便［8］。目前，有較多的負載均衡調(diào)度算法，如輪轉(zhuǎn)算法、加權(quán)輪轉(zhuǎn)算法、隨機法、加權(quán)隨機法、最小連接數(shù)、加權(quán)最小連接數(shù)、哈希散列算法、SWP算法等［9］。在當前BPO數(shù)據(jù)處理平臺中，首先確定一臺高性能服務(wù)器為主力服務(wù)器，以其為中心形成服務(wù)器集群，作為系統(tǒng)的中間層處理前置服務(wù)、數(shù)據(jù)庫讀寫、坐席調(diào)度和通信傳輸?shù)?。中間層的多臺服務(wù)器之間形成集群架構(gòu)，其支撐平臺采用動態(tài)負載均衡算法，以Agent模式編寫及發(fā)布，注重Agent之間的通信和響應(yīng)速度［10］，以便快速完成調(diào)度。對于生產(chǎn)現(xiàn)場的動態(tài)調(diào)度，其每次計算的用時最長不應(yīng)超過2s［11］。各Agent橫向為對等工位，縱向為流水線上前后序工位，在系統(tǒng)軟件中間層形成微流水線，即宏觀靜態(tài)呈現(xiàn)分布式 Multi－agent，微觀動態(tài)下，是由Agent替代各工位形成的流水線［12］。比如應(yīng)用程序主要集中在前置服務(wù)器上，所以，前置服務(wù)器上的應(yīng)用由分布的Multi－agent承擔，注重并發(fā)和發(fā)揮網(wǎng)格計算的優(yōu)勢。從系統(tǒng)功能和效率的綜合角度考慮，可將瓶頸分析所得的中間服務(wù)器功能分解成5個Agent，分布到各個高性能多核服務(wù)器上，在各自保持自由通信的基礎(chǔ)上，完成獨立單純的任務(wù)。在本系統(tǒng)中，根據(jù)業(yè)務(wù)復雜度，使用3臺以上的共性能多核服務(wù)器進行集群。數(shù)據(jù)庫現(xiàn)采用SQL Server 2000，本系統(tǒng)的信息流內(nèi)容大部分是XML，對XML的解析性能有較高的要求，所以，建議在業(yè)務(wù)達到下一個數(shù)量級后，采用ORACLE等大型的數(shù)據(jù)庫，并配以自開發(fā)的XML讀寫模塊。針對數(shù)據(jù)流此時主要為XML形式［13］，有必要準備一套XML裝配模板 （等待回拼XML信息對號入座），如圖5所示。

圖5 XML裝配模板

配以XML片段下標，所有的XML片段信息來自錄入工作站，即第i個工作站產(chǎn)生一條XMLi，然后，發(fā)送到該裝配模板上進行安裝，按照需要對應(yīng)入座，一旦隊列計數(shù)器計數(shù)已滿，則表示XML拼裝完成，出發(fā)回傳XML機制，將憑證的XML文檔發(fā)回行方項目部。此方法靜態(tài)開銷雖大，但安裝速度快，最大化了并行度［14－15］。其Petri－net如圖6所示。其中TOKEN為XML文本。

圖6 XML回拼機制的Petri網(wǎng)模型

（3）網(wǎng)絡(luò)帶寬瓶頸解決方案。根本解決網(wǎng)絡(luò)瓶頸的方法當然是增加帶寬，即專線數(shù)目，但增加帶寬意味著成本的上升。為了節(jié)約成本，提出自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸。我們分析，本網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求特點：上行的帶寬要求?。╔ML），下行的帶寬要求大 （TIFF）。我們稱為圖像文本化，邏輯壓縮率為1K，故上下行帶寬比也為1K，為極不對稱型。所以是否可以優(yōu)化，目前實際網(wǎng)絡(luò)是上行慢，下行快，上下行之間獨立，有利于排除干擾。一般來講，目前的非對稱用戶環(huán)線，上下行速率不對稱，也就是說下行速率 （下載速度）不管是1M，2M還是3M，上行速率（上傳）只需0.5M，所以可以使用多套非對稱的硬件網(wǎng)路配置。如下行圖像傳輸使用2M專線單向獨占傳輸，上行傳輸XML只采用帶寬小的專線線路，可以省下成本補貼下行專線成本。

硬件上的投入一般總受到成本的限制，所以我們還可以需求從組織架構(gòu)上增加帶寬資源。目前，各大型BPO服務(wù)商會建有幾個數(shù)據(jù)中心，可以考慮采用分包突發(fā)的大量數(shù)據(jù)量到各個中心，即在行方數(shù)據(jù)項目部，前置服務(wù)器之前，設(shè)置流量分流模塊，提前分流數(shù)據(jù)去其它數(shù)據(jù)分中心，以解決突發(fā)海量數(shù)據(jù)可能引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)傳輸擁塞。但此方案需要注意數(shù)據(jù)處理的同步、安全和及時性。

綜合以上的各個方案，優(yōu)化了3個關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)后，本文可得如圖7所示的系統(tǒng)模型。

圖7 BPO數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺優(yōu)化設(shè)計模型

在優(yōu)化模型中，添加了多服務(wù)器負載均衡和上下行帶寬非均衡的設(shè)計，原來的坐席層保留了人工錄入工作站，同時還提供了可以自動識別憑證元素的自動錄入工作站，并動態(tài)嵌入了自動二次切分處理層，在需要的情況下提供原子化錄入任務(wù)，使人工錄入工作站錄入內(nèi)容更專業(yè)更快速。

3 結(jié)束語

本論文描述了外包數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺的框架，并提出了從錄入、服務(wù)器以及網(wǎng)絡(luò)瓶頸著手，對BPO數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺進行優(yōu)化設(shè)計，以提高數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)吞吐量。錄入瓶頸和數(shù)據(jù)庫瓶頸是今后重點要解決的問題，圖像數(shù)據(jù)原子化分割是首先要采用的技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上加入節(jié)點錄入負荷反饋機制下的二次圖像切分，配以Multi－agent實施動態(tài)均衡，最終達到數(shù)據(jù)錄入及回拼工序并行度最大化。服務(wù)器性能和帶寬瓶頸則可以通過增加硬件性能以及添加硬件投入，進一步提高數(shù)據(jù)中心整體的吞吐量；基于非均衡帶寬分配分析，在中心與外地分中心間增加專線數(shù)量，同時兼顧專線費用，以達到較好的性價比。通過以上方案的設(shè)計優(yōu)化，該外包數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺的性能將上一個新的臺階。

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