随着民众服务需求的日益增长与诉求问题的复杂多样，政务热线作为政府与民众沟通的关键纽带，紧跟数字技术的飞速发展，启动数智化运营已成为提升服务效能、优化社会治理的必然趋势。在政务服务数智化转型升级的浪潮中，如何在有限资源条件下，提升客服人员的工作效率，成为政务热线运营管理的核心议题。通过数字技术，对数据分析作为一项强大的工具，能够深度挖掘数据价值，助力优化服务流程，显著提升客服人员的工作效率与服务质量，进而更好地满足民众的需求。

一、政务热线服务人员工作现状

政务热线服务人员每日需应对海量来电，以及来自互联网政务渠道的咨询、投诉和建议诉求。这些诉求涵盖政策解读、服务申请、问题反馈等多个领域。服务人员必须在极短时间内精准把握市民需求，并提供切实有效的解决方案。然而，随着政务服务复杂性的持续攀升，服务人员承受的工作压力也与日俱增。

      政务服务领域的业务知识繁杂且变动频繁。政策的更新、承办单位机构的调整、职责清单的梳理优化，以及诉求处置流程和要求的不定期变化，都使得服务人员需要不断学习和更新知识储备。部分区域的政务热线，甚至以天为单位进行知识更新。例如，在社保医保政策调整期间，服务人员需要迅速掌握新的参保缴费、医疗费用报销、异地就医备案等规定，以应对市民的咨询。

二、政务热线人员管理痛点分析

      业务服务能力参差：服务人员岗前培训质量不够扎实，造成对政策法规的理解不够深入，导致在解答市民问题时出现错误或不准确的情况。这不仅影响了服务质量，也降低了市民对政务热线的信任度。

     服务水平难以保持：服务水平的差异主要体现在服务态度、沟通技巧和问题解决能力等方面。随着互联网的发展，市民群众的维权意识越来越强，继而对政务服务水平的期望日益提高。部分热线服务人员存在服务态度欠佳、应答不准确等问题，这些问题对市民满意度的负面影响愈发显著。

      服务水平难以保持：服务水平的差异主要体现在服务态度、沟通技巧和问题解决能力等方面。随着互联网的发展，市民群众的维权意识越来越强，继而对政务服务水平的期望日益提高。部分热线服务人员存在服务态度欠佳、应答不准确等问题，这些问题对市民满意度的负面影响愈发显著。

三、运营管理智能化实施场景

1、构建智能预测模型，提高预测精准度

      精准的业务量预测模型能够提前洞察不同时间段的业务量变化趋势，为科学排班提供有力依据。在重大政策发布期间，如社保政策调整、公积金贷款政策变化等，话务量往往会大幅增长。通过分析历史数据，结合政策发布时间、内容等因素，能够较为准确地预测话务量的增长幅度。基于预测结果，提前安排更多服务人员值班，能够有效应对业务高峰。

      在工作日的午休时段、节假日等，业务量相对较低，可适当减少值班人员。热线排班需综合分析历史业务数据，包括历史来话量、诉求来件量，同时考虑季节、节假日、政策发布等因素，构建业务量预测模型。部分热线还承担着闭环审核责任，对承办单位处置诉求工单的回退、办结等结果进行审核与回复，这进一步增加了业务量预测的复杂性。 

      由于政务服务渠道来源广泛，且业务规范与处置要求处于持续优化中，使得政务热线业务量预测难度较大。为提高排班准确率，政务服务热线需对排班数据进行精细化分项测算。运营机构需全面掌握历史各项客观因素，业务量测算模型应具备滚动测算影响程度的能力。可运用Erlan公式等测算工具，根据区域的政策、民族节日、环境等特性设置关联权重，再纳入周期性可能出现的突发事件，构建业务量预测综合模型，推算出周期性排班的资源需求合理区间，进而导出排班需求模型。

2、构建智能排班模型，提高排班舒适度

      在进行人员排班时，充分考虑服务人员的专业技能掌握程度和班次意愿，有助于提升排班效率，减少调班工作量。首先，对可提供服务的人力资源数据进行精确统计，按照业务分类或难易程度划分技能分组。例如，将社保医保、劳动维权、城市管理等业务分别设立技能小组，让擅长相应业务的服务人员归入对应小组，解决人员业务能力参差不齐的问题。

      定期收集服务人员对班次优先顺序的意愿，了解他们的工作需求和偏好。将人力资源技能分组信息和服务人员班次意愿导入排班需求模型，输出周期性人员排班模型。

3、构建质检数据模型，提高培训精准度

      为解决人员服务水平不一致的问题，构建服务人员质检数据分析模型至关重要。通过分析服务人员的工作表现数据，如处理时间、处理环节、满意度评分、错误率、知识掌握程度等，精准识别其在业务知识和服务技能上的薄弱环节。

      若某位服务人员在处理住房公积金问题时，满意度评分较低且错误率较高，设置模型自动标记其在公积金政策解读和业务办理流程方面的不足。根据分析结果，为服务人员量身定制个性化的学习计划、培训内容与培训方式。针对在社保政策解读方面存在不足的服务人员，安排社保政策专家进行针对性地培训、提供相关政策解读文档和案例分析资料，并设置模拟咨询场景进行实战演练。

4、建立绩效评估模型，精准把控绩效导向

      利用数据分析对服务人员的工作绩效进行客观、全面地评估，为绩效考核提供科学依据。建立包含工单处理量、处理时长、问题解决率、市民满意度等指标的绩效指标评估模型。结合质检数据模型，实时跟踪服务人员在关键指标核心工作中的表现，进行量化评估。

      根据绩效评估结果，快速确定诉求跟进各环节、专岗以及重要工作的标杆。例如，在工单处理量方面，每月评选出处理量最多且质量较高的服务人员作为标杆；在问题解决率上，找出解决率最高的服务人员及其处理问题的方法，供其他人员学习借鉴。因时、因事、因人动态调整标杆，精准把控绩效导向。设立合理的激励机制，如绩效奖金、荣誉称号、晋升机会等，激发服务人员提升工作效率和服务质量的积极性。

四、结论

      数据分析在提升政务热线服务人员工作效率必不可少的工具之一。通过构建智能预测模型、智能排班模型、质检数据模型和绩效评估模型，能够有效解决政务热线运营管理工作中的痛点问题。随着技术的不断发展和数据应用的深入，数据分析将在政务热线管理中发挥更为重要的作用，助力政务服务运营水平再上一个台阶。

作者：肖 畅   广东广信通信服务有限公司 高级业务专家