張佳音，李海鷹，許心越

（1.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044；2.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn) 實(shí)驗(yàn)室，北京 100044)

0 引言

為滿足乘客多樣化的出行服務(wù)需求，城市軌道交通運(yùn)營(yíng)企業(yè)投入多種多樣的智慧客服終端設(shè)備，其合理配置問(wèn)題隨之產(chǎn)生?，F(xiàn)有智慧客服終端設(shè)備的投放與配置多以政策引領(lǐng)或經(jīng)驗(yàn)提出，未能實(shí)現(xiàn)與乘客服務(wù)需求的精準(zhǔn)對(duì)接，從而造成設(shè)備資源的浪費(fèi)。只有針對(duì)乘客的出行服務(wù)需求進(jìn)行智慧客服終端配置方案的研究，才能精準(zhǔn)對(duì)接乘客需求，在降本增效的同時(shí)提升運(yùn)營(yíng)組織效率和服務(wù)效益。

在城市軌道交通車站智慧客服終端的配置方面，國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究主要通過(guò)仿真軟件建立動(dòng)態(tài)仿真模型，并結(jié)合具體問(wèn)題對(duì)客服終端設(shè)備配置方案進(jìn)行仿真研究[1-2]。此外，也有學(xué)者通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型對(duì)車站內(nèi)的服務(wù)設(shè)備進(jìn)行相關(guān)優(yōu)化研究[3]。姚加林等[4]利用排隊(duì)論建立車站安檢設(shè)備運(yùn)用開(kāi)放數(shù)量與實(shí)時(shí)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(duì)閘機(jī)和自動(dòng)售票機(jī)的布局與設(shè)置進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使其能夠與客流特征相匹配，滿足短、中、長(zhǎng)期的客流需求。

然而，隨著我國(guó)城市軌道交通車站智能化客服設(shè)備運(yùn)用的迅速發(fā)展，客服終端設(shè)備的業(yè)務(wù)功能不僅僅限于售換票，更是集成了查詢、咨詢、視頻對(duì)講、電子發(fā)票、補(bǔ)票、兌零、充值、實(shí)名驗(yàn)證為一體的智慧綜合服務(wù)，車站服務(wù)的自助化、智能化程度不斷提升。因此，僅通過(guò)簡(jiǎn)單的票務(wù)相關(guān)變量及參數(shù)建立數(shù)學(xué)模型或仿真模型難以滿足目前車站的科學(xué)化管理。而在我國(guó)城市軌道交通實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，各類智慧客服終端設(shè)備的配置方案多以管理經(jīng)驗(yàn)提出[6]：一方面參照地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范(GB50157-2013)[7]中對(duì)自動(dòng)售票機(jī)及各類終端顯示設(shè)備的配置規(guī)定，另一方面結(jié)合運(yùn)營(yíng)成本和實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況對(duì)客服終端設(shè)備的配置進(jìn)行調(diào)整。

總體而言，智慧客服終端設(shè)備配置缺乏理論方法支撐，目前尚無(wú)相關(guān)的規(guī)范和研究。如何對(duì)乘客出行大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并結(jié)合車站類型和各類終端設(shè)備的功能特點(diǎn)進(jìn)行智慧客服終端設(shè)備的科學(xué)配置已成為影響服務(wù)滿意度、運(yùn)營(yíng)效率及基建投資的重要因素，研究就此問(wèn)題進(jìn)行探討。

1 智慧客服終端發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國(guó)內(nèi)外智慧客服業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀

隨著近年來(lái)自然語(yǔ)言處理、情感分析等人工智能領(lǐng)域技術(shù)的廣泛應(yīng)用，智慧客服得以迅速發(fā)展，多種類型的智慧客服終端設(shè)備被國(guó)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(shè)全線網(wǎng)統(tǒng)一的智能客服系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)智能客服中心、乘客自助終端等多元服務(wù)載體，同時(shí)在廣州塔站、天河智慧城站試點(diǎn)智能客服中心。深圳地鐵[9]在深云站和機(jī)場(chǎng)站配置了具備語(yǔ)音互動(dòng)及信息查詢功能的智能客服機(jī)器人設(shè)備，乘客只需靠近設(shè)備語(yǔ)音詢問(wèn)，便可查詢到票卡、乘車方式、車站內(nèi)各類設(shè)施的位置等信息。以上智慧客服終端設(shè)備大多以試點(diǎn)形式投入使用，處于功能探索階段，很少?gòu)目土骱统丝蛡€(gè)性化需求角度考慮配置的科學(xué)性。

在日本的地鐵智慧車站建設(shè)[10]中，JR東日本株式會(huì)社在“智慧服務(wù)車站”中設(shè)置了攝像機(jī)及對(duì)講機(jī)，從始發(fā)列車到末班列車，“服務(wù)中心”的值守人員都會(huì)通過(guò)攝像機(jī)守護(hù)著乘客的安全，通過(guò)對(duì)講機(jī)可以為乘客提供各種指南服務(wù)。日本在乘客智慧服務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)中，秉持遠(yuǎn)程監(jiān)控管理的理念，對(duì)我國(guó)打造無(wú)人化客服場(chǎng)景具有較強(qiáng)的借鑒意義。

1.2 智慧客服終端功能及特點(diǎn)分析

對(duì)城市軌道交通車站現(xiàn)有的智慧客服終端設(shè)備進(jìn)行調(diào)研分析，可將站內(nèi)智慧客服設(shè)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(jī)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(wù)處理等多項(xiàng)業(yè)務(wù)，此外，乘客還可與線網(wǎng)客服座席實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程音視頻交互，接受客服的指導(dǎo)進(jìn)行設(shè)備自助操作，或者通過(guò)客服代表實(shí)現(xiàn)問(wèn)詢、投訴等服務(wù)；乘客自助終端相較智能客服終端而言，不具備遠(yuǎn)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(wù)，與前兩類終端相比，不支持票務(wù)處理；智能客服機(jī)器人較其他3類客服終端而言具有移動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，因而對(duì)車站人流密度有較高的要求。對(duì)以上4種智慧客服終端的功能進(jìn)行整理，可總結(jié)服務(wù)需求內(nèi)容如表1所示，4種終端設(shè)備涵蓋服務(wù)需求情況如表2所示。

表1 服務(wù)需求內(nèi)容Tab.1 Service demands

表2 4種終端設(shè)備涵蓋服務(wù)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(duì)城市軌道交通車站進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，以不同的數(shù)據(jù)維度對(duì)車站進(jìn)行刻畫。通過(guò)對(duì)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(wù)信息等標(biāo)簽信息進(jìn)行建模分析，抽象出易于理解的語(yǔ)義標(biāo)簽并形成一個(gè)車站的信息全貌，從而實(shí)現(xiàn)站內(nèi)智慧客服終端設(shè)備的科學(xué)配置，精準(zhǔn)對(duì)接乘客需求。例如，當(dāng)通勤者為站內(nèi)主要出行乘客時(shí)，路徑規(guī)劃及導(dǎo)航相關(guān)的設(shè)備數(shù)量可以適當(dāng)刪減，因?yàn)橥ㄇ谡咄鶎?duì)出行的路徑、行程的規(guī)劃非常熟悉，對(duì)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(biāo)體系如圖1所示。

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

其中，基礎(chǔ)信息指標(biāo)下的車站名稱、所在線路及是否為換乘站等標(biāo)簽描述了車站的基本屬性。業(yè)務(wù)信息指標(biāo)下的是否為常態(tài)限流站、歷史愛(ài)心預(yù)約次數(shù)、站內(nèi)商家信息等標(biāo)簽從客運(yùn)服務(wù)、愛(ài)心服務(wù)、增值服務(wù)3個(gè)方面描述了車站的業(yè) 務(wù)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(ài)心預(yù)約次數(shù)可對(duì)該站的愛(ài)心服務(wù)業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整，如對(duì)于老人、兒童或殘疾人進(jìn)行愛(ài)心預(yù)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(jìn)行愛(ài)心引導(dǎo)；依據(jù)城市軌道交通站點(diǎn)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(jià)值。由于研究重點(diǎn)在于智慧客服終端的配置方案研究，此處僅對(duì)車站畫像中業(yè)務(wù)信息提供的輔助決策進(jìn)行簡(jiǎn)單闡述。

客流特征指標(biāo)下的早高峰/晚高峰進(jìn)站客流占全天進(jìn)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(jìn)出站客流總量等標(biāo)簽描述了車站的客流變化。周邊土地利用信息指標(biāo)下的車站周邊各類興趣點(diǎn)(POI)數(shù)量占緩沖區(qū)總數(shù)量比例標(biāo)簽用來(lái)描述車站周邊的土地利用信息?？土魈卣骱驼军c(diǎn)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(shè)備的使用負(fù)荷強(qiáng)度有關(guān)，同時(shí)也會(huì)影響服務(wù)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(duì)智慧客服終端的使用需求不同。車站畫像中這2類指標(biāo)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(jìn)而實(shí)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(duì)于站點(diǎn)分類的研究主要使用站點(diǎn)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(fù)雜冗余，且沒(méi)有考慮到客流波動(dòng)的影響?；诳土鲾?shù)據(jù)的研究則主要參考軌道站點(diǎn)的客流特征，建立客流矩陣采用聚類方法對(duì)軌道站點(diǎn)進(jìn)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(biāo)簽通過(guò)聚類對(duì)車站類型進(jìn)行劃分，其中客流特征具體包括早高峰/晚高峰進(jìn)站客流占全天進(jìn)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(jìn)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(guò)分析不同類型車站面向乘客群體的服務(wù)需求差異，可以對(duì)不同乘客群體制定更有針對(duì)性的智慧客服終端設(shè)備配置方案。

POI作為導(dǎo)航數(shù)據(jù)的背景數(shù)據(jù)，具有覆蓋面廣、種類多、時(shí)效性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。因此，研究通過(guò)POI數(shù)據(jù)來(lái)反映地鐵站點(diǎn)周邊土地利用特征，POI數(shù)據(jù)來(lái)自于高德地圖開(kāi)放平臺(tái)。站點(diǎn)緩沖區(qū)的半徑根據(jù)站點(diǎn)周邊5 ～ 10 min合理步行時(shí)間所對(duì)應(yīng)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(shè)施的服務(wù)目的進(jìn)行整理統(tǒng)計(jì)，可得到站點(diǎn)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(diǎn)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(guò)智慧客服終端完成自助服務(wù)的過(guò)程可用排隊(duì)論M/M/N系統(tǒng)中的單路排隊(duì)多通道服務(wù)模式來(lái)描述[4]。根據(jù)前文對(duì)各類終端設(shè)備的服務(wù)需求分析，同時(shí)結(jié)合車站聚類結(jié)果，不同類型車站的各類客服終端設(shè)備配置數(shù)量可按公式⑴進(jìn)行計(jì)算，各參數(shù)根據(jù)各地區(qū)及線路具體情況進(jìn)行設(shè)置。

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

3 案例分析

通過(guò)采集北京市軌道交通全網(wǎng)343個(gè)站點(diǎn)2018年8月1日至8月7日的刷卡數(shù)據(jù)，利用Python對(duì)各站點(diǎn)全日進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)周邊土地利用特征聚類變量，則每條站點(diǎn)數(shù)據(jù)包含14個(gè)變量(5個(gè)客流特征，9個(gè)POI特征)，共獲得 5 802個(gè)(343個(gè)站點(diǎn)×14)變量用于聚類。將整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)聚類效果最佳。將聚類參數(shù)k設(shè)為6可得出站點(diǎn)聚類結(jié)果如圖3所示，依據(jù)POI對(duì)站點(diǎn)類別的功能進(jìn)行標(biāo)定，得到站點(diǎn)典型及其類型如表4所示。

表4 站點(diǎn)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(diǎn)聚類結(jié)果Fig.3 Station clustering results

考慮到智能客服終端的功能特點(diǎn)以及成本，此處設(shè)定配置方案為一站僅配置一臺(tái)。同時(shí)，由于智能客服機(jī)器人具有移動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，因而對(duì)車站人流密度有較高的要求，應(yīng)避免在通勤線路及小型地鐵站進(jìn)行配置，此處設(shè)定配置方案為在高速鐵路、機(jī)場(chǎng)等換乘樞紐站一站配置一臺(tái)。乘客自助終端及智能資訊終端在各類服務(wù)場(chǎng)景下的服務(wù)能力結(jié)合設(shè)備產(chǎn)品規(guī)格書及現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研實(shí)際情況，可得到各類服務(wù)終端對(duì)不同服務(wù)需求的服務(wù)能力如表5 所示。

表5 各類服務(wù)終端對(duì)不同服務(wù)需求的服務(wù)能力Tab.5 Service capacity of various service terminals for different service demands

選取各類站點(diǎn)的典型站點(diǎn)進(jìn)行服務(wù)需求強(qiáng)度調(diào)研，并通過(guò)各類服務(wù)場(chǎng)景使用比例參數(shù)進(jìn)行服務(wù)需求強(qiáng)度的描述，可得到各類站點(diǎn)對(duì)不同服務(wù)需求的服務(wù)使用比例如表6所示。

表6 各類站點(diǎn)對(duì)不同服務(wù)需求的服務(wù)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(diǎn)智慧客服終端設(shè)備配置方案如表7所示，本研究中取每類站點(diǎn)高峰小時(shí)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(shè)備在交通樞紐類站點(diǎn)和商業(yè)類站點(diǎn)布置數(shù)量較多，辦公類站點(diǎn)和住宅類站點(diǎn)其次，學(xué)校文化類和其他類站點(diǎn)較少。這與各類站點(diǎn)的客流量有關(guān)，即交通樞紐類站點(diǎn)與商業(yè)類站點(diǎn)的客流量相對(duì)其他類站點(diǎn)更高。同時(shí)，由于交通樞紐類站點(diǎn)的乘客群體對(duì)票卡辦理業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)及導(dǎo)航信息查詢的服務(wù)需求強(qiáng)度更高，商業(yè)類站點(diǎn)的乘客群體對(duì)各類信息查詢的服務(wù)需求強(qiáng)度較高，因而終端設(shè)備數(shù)量應(yīng)適量增加，以匹配乘客需求。

表7 各類站點(diǎn)智慧客服終端設(shè)備配置方案 臺(tái)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(cè)算如表8所示。

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

此處對(duì)運(yùn)營(yíng)成本定義及分類如下：智慧客服終端運(yùn)營(yíng)成本指為乘客提供服務(wù)過(guò)程中發(fā)生的各項(xiàng)消耗。按業(yè)務(wù)特點(diǎn)和性質(zhì)將其分為客運(yùn)服務(wù)成本、檢修服務(wù)成本2類?？瓦\(yùn)服務(wù)成本是指地鐵客運(yùn)服務(wù)過(guò)程所需消耗的物料、能耗等成本費(fèi)用；檢修服務(wù)成本是指為維護(hù)地鐵設(shè)備設(shè)施正常運(yùn)行，運(yùn)營(yíng)單位對(duì)設(shè)備設(shè)施檢修作業(yè)所消耗的人力、物料和委外維修等成本費(fèi)用。此處折舊系數(shù)按每臺(tái)可工作時(shí)間為3年進(jìn)行估算。對(duì)于能耗成本，智慧客服終端設(shè)備按1 300 W/h的最大功耗、每天16 h全功率運(yùn)作計(jì)算，每臺(tái)每月耗電約624 kW·h，按電價(jià)0.9元/(kW·h)計(jì)，每臺(tái)每月能耗成本為562元。對(duì)于客運(yùn)服務(wù)的人力成本，每臺(tái)智能客服機(jī)器人仍需設(shè)1名工作人員提供引導(dǎo)等服務(wù)。

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(wàn)元，可以發(fā)現(xiàn)人力成本在總成本中的占比高達(dá)32.49%，對(duì)總成本有著較大的影響。通過(guò)調(diào)研，目前北京西站客服設(shè)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(shuō)明相較地鐵運(yùn)營(yíng)工作中依據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)提出的智慧客服終端設(shè)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(xué)配置方案更具有經(jīng)濟(jì)性，有助于車站在“無(wú)人化”發(fā)展趨勢(shì)下滿足乘客服務(wù)需求，降低人力成本，對(duì)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

4 結(jié)束語(yǔ)

研究結(jié)合車站畫像，針對(duì)不同類型車站的乘客服務(wù)需求進(jìn)行智慧客服終端配置方案的研究。首先基于車站畫像運(yùn)用K-means對(duì)車站類型進(jìn)行劃分，其次通過(guò)排隊(duì)論將不同類型車站的服務(wù)需求強(qiáng)度與終端設(shè)備服務(wù)能力相匹配，最終以北京市城市軌道交通站點(diǎn)為例給出智慧客服終端配置方案，并對(duì)該方案下的成本進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，面向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧客服終端配置方案更具經(jīng)濟(jì)性，有助于在車站無(wú)人值守趨勢(shì)下實(shí)現(xiàn)車站客服終端服務(wù)能力與乘客需求的精準(zhǔn)對(duì)接，在降本增效的同時(shí)提升運(yùn)營(yíng)組織效率和服務(wù)效益。