萨科（深圳）科技有限公司

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于AI的服务成本预测方法及系统，方法包括：获取目标履约周期内的服务工单和可用履约人员，建立工单特征与人员特征，形成候选执行关系，并预测候选作业时长和首访完成概率。根据服务地点、候选作业时长及可用作业时长建立临时服务路径，确定增量路径占用量，并结合履约人员信息和工单次序更新候选作业时长。构建履约状态表征并输入状态调节模型，获得资源占用权重和时效影响权重，根据路径占用、现场作业占用、预期再次到访占用及服务时限计算候选服务成本表征值。选择满足可用作业时长约束且成本最小的候选执行关系，迭代得到目标履约方案，并生成服务成本预测结果。