本书旨在全面阐述客户服务智能调度的理论和实践，探讨其在现代供电服务体系中的应用，为相关从业人员和学者提供有益的知识与指导。
本书第1章为概述，第2～8章的内容分为三大部分。第一部分（第2、3、4章）提出基于知识驱动的用能服务需求预测方法。引入自动编码器对数据进行降维处理，采用聚类方法对样本进行相似性搜索，根据用户行为特征进行分类，从而实现基于用户行为模式的精细分类，构建OvR（LightGBM）需求预测模型，得到每个特征重要性排序，构建基于AM－BiLSTM的神经网络模型，将新的特征组合作为输入，以此完成模型训练。第二部分（第5、6章）介绍话务量预测方法。进行话务量影响因子分析，采用曲线分解技术对日话务量进行分解，通过分析分解结果可以获得关于话务量的趋势和季节性变化的相关信息，进一步了解话务量的特点和规律，分解后进行话务量预测，根据实际需求和数据情况，选择适当的预测方法和模型进行研究。第三部分（第7、8章）介绍“需求＋数字”双驱动的主动服务调度模型。分析用户需求类别与话务类别数据现有分布特征；构建基于服务时长的座席技能评定模型，根据人员对指向技能的业务能力匹配话务；建立涵盖技能需求种类与服务技能水平的座席标签；构建考虑繁忙度的业务推送模型，安排部分座席人员向潜在用户主动推送增值服务业务；构建“需求＋数字”双驱动服务调度模型，以服务时长为主要因素建立目标函数并做相关约束进行求解。
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