信用卡作为一个新兴的服务性产业,在国民经济中已经具有十分重要的战略地位。海河银行近几年大力发展该行信用卡业务,帐户量和客户量逐年快速递增。而呼叫中心作为该行和客户沟通的最主要渠道,每日承担着关于帐务、积分、市场活动等和信用卡相关的所有业务的咨询和办理。由于来电量大,客户来电转人工服务后需长时间等待,才能接通话务员电话,由此带来的投诉逐年上升。随着话务员规模的扩大,排班师纯手工的班务管理方式以及无法关联话务信息来了解客服现场状况,凸显话务管理水平低下。因此如何高效地结合班务信息、监控现场、预测未来话务量来管理话务信息已成为当前海河银行信用卡呼叫中心亟需解决的关键问题。以海河银行信用卡呼叫中心为背景,首先指出后台管理人员无法结合班务信息来管理话务现场、规划话务员招聘计划的现状,明确了话务管理的必要性。在此基础上,讨论基于逐步回归预测模型的话务管理系统的班务管理、现场监控、预测管理等主要功能。分析如何利用历史数据来创建逐步回归预测模型的核心流程,然后对报表管理、话务及班务预测优化等核心子系统进行详细设计。其中重点讨论如何利用分类回归树算法寻找影响话务量的主要影响因素,通过逐步回归方法建立非线性回归模型,并检验其回归显著性。最后,与基于时间序列分析法的预测相比较,证明逐步回归预测模型的话务管理系统能满足当前需求。