От прогноза потока клиентов к оптимальному штату сотрудников
Клиентский поток неоднороден. Он зависит от дня недели, месяца, праздников, времени суток, расположения и формата отделения, а также от локального расписания. Среднее значение за месяц для кадрового планирования почти бесполезно: два отделения с одинаковым месячным объёмом могут иметь совершенно разные утренние пики, продолжительность рабочего дня и долю вечерних посещений.Поэтому банку критически важен прогноз клиентопотока для сбалансированного операционного планирования: нехватка сотрудников ведёт к росту очередей и риску нарушения целевых сроков обслуживания, а избыток — к оплате непродуктивных часов и неравномерной нагрузке на персонал, а сами работники получают неравномерное расписание и вынуждены компенсировать пики переработками. Поэтому для операционного планирования нужен прогноз не только на уровне отделения и дня, но и для каждого рабочего часа.Практическая ценность проявляется в трёх направлениях: для бизнеса — сокращение лишних трудочасов и авральных корректировок графика; для клиентов — более короткое и стабильное ожидание, особенно в пики; для сотрудников — равномерная нагрузка и предсказуемые смены.Привет, Хабр! Меня зовут Роман Гатауллин, я младший специалист по разработке нейронных сетей в Управлении по разработке моделей глубокого обучения и прикладных исследований. В этом проекте я отвечал за time-series часть: эксперименты с Prophet и Temporal Fusion Transformer. Статью мы подготовили вместе с Иваном Семидетновым, специалистом по интеллектуальному анализу данных из Дирекции по разработке моделей общекорпоративных функций. Над задачей работали две команды, и ниже мы расскажем, как прогнозировали почасовой клиентопоток в отделениях и что из этого получилось. Читать далее