基于SARIMA模型的集中作业录入业务量预测实证研究

An Empirical Study on Business Volume Prediction of Centralized Entry Based on SARIMA Model

21世纪初,大中型商业银行逐步采用前后台分离的集中作业模式,后台作业的集中和共享成为发展趋势。掌握集中作业业务量的变化规律,有助于提前做好人员规划和安排调度,充分利用人力资源,提升客户体验和降低运营成本,提高集约化运营管理的精细度。文章以某银行集中作业录入业务为研究对象,选取2016年1月-2021年4月1330个工作日的录入业务量数据进行分析建模,通过分析业务量变化规律,将数据分为春节前后、非春节前后两类。其中,非春节前后业务量变化表现出明显的季节性特征,运用季节时间序列SARIMA模型进行预测;春节前后业务量波动幅度较大,通过定义和计算录入业务量波动系数进行预测,取得了较好的效果。