呼叫中心一般包含自动产品和人工产品两部分，为我们支持产品咨询、受理、产品查询、投诉建议等业务。为了充分利用呼叫中心人员及设备使用率，节约投资成本，是要对呼叫中心的话务结构做到精确预测。
呼叫中心的话务量随时刻变动特别大，同时受多种因素的影响，变动不规则，用简单的方法难以做到预测。but它依旧具有一定的变动规律，是要根据如今我司的市场中中容量和开展速度来预测规划期内我们数，然后对如今我们使用呼叫中心差不多央浼次数，是要用科学的方法做到分析，找出影响因素，建设预测模型和方法。
话务预测方法
分析预测法
分析预测法的概念是制作一个与事情过程有关的数学模型，它包含“全部”因素。国外有几个运营商现在成功的使用分析法做到预测，包含法国电信和沃达丰等。分析模型对高层管理作出筹办战略是特别重要的，也由于涉及我司筹办上的密码，各个运营商应用时的具体组成因素相当保密。
技术预测法是排除了确定参数影响不懂的地方的方法，把谁一不懂的地方留给自我们学习工具（人工智能领域使用的）。
模拟预测法依旧一种技术预测法，其配置相关的简单数学模型，模型是量身定做的，它不妨得到预测和推断未来的数据。谁种数学模型不妨用简单函数构建或者利用途径随机过程来模拟，其中比较典型的如ARMA模型，ARMA模型能够较好地描述时刻序列，but其缺点是预测速度慢。
基于ARMA模型的预测模型
ARMA方法是一种精度比较高的短期线性预测方法，它适用于各种类型的时刻序列，使用谁一模型的关键是找到特别优的预测模型。在建模的过程中，针对不同维数的输入向量建设相应的预测模型，利用途径误差分析选取特别优的预测模型。从以上的结果表明，特别优ARMA模型(输入向量为25维)在短期内的预测值跟真实值根本一致。此外，ARMA模型的训练过程较快，but其预测过程比较慢。
基于BP模型的预测模型
随着输入层节点和隐含层节点的数目增加，BP神经网络的训练时刻明白增长，不过其预测性能并不一定增强，谁差不多由于太复杂的网络容易引起过度拟合，从而推广本领变差。利用途径以上实验选取了5个输入层节点和15层隐含层节点的三层网络结构，该网络输入层和隐含层的节点并不多，而预测性能则是特别优的。
关于DuDuTalk： DuDuTalk是武汉赛思云科技有限公司打造的语音数据驱动的一站式智能销售赋能AI-SaaS平台。通过智能硬件（IOT）、AI引擎、机器学习、NLP、文本数据挖掘等技术，为企业提供覆盖移动通话、现场沟通等全场景语音采集、识别、质检、分析等服务。让销售与客户互动全过程数字化、可视化、智能化，用科学的方式实现对销售团队的个性化赋能，让每个人都成为“顶级销售”。
