區塊鏈在客戶繳費習慣分析的應用研究

葉建德

【摘??要】區塊鏈（blockchain）作為一項新技術，具有安全性高、使用場景等特點，有著廣泛的推廣前景;區塊鏈技術可增加客戶繳費主體的高可靠性和透明度，其去中心化、公開、透明等特性與能源互聯網的理念相符，并且在能源領域獲得了越來越多的關注。區塊鏈等物聯網技術的發展和應用，為客戶側繳費習慣分享提供一個新的研究方向，可以更好地做好售電市場化競爭和電費回收風險管控。

【關鍵詞】區塊鏈;信息連接;安全性;繳費習慣

引言

區塊鏈等物聯網技術發展日新月異，新應用場景不斷涌現。本文圍繞區塊鏈技術方向，選取了客戶繳費習慣分析模型，探索能源數字化發展趨勢。

區塊鏈（blockchain）技術作為一種新的數據庫技術，可增加能源互聯網中多利益主體的相互信任，其去中心化、公開、透明等特性與能源互聯網的理念相符，并且在能源領域獲得了越來越多的關注。區塊鏈等物聯網技術的發展和應用，為客戶側繳費習慣分享提供一個新的研究方向，可以更好地做好售電市場化競爭和電費回收風險管控。

（一）促進智能設備連接和智能化調控

通過區塊鏈技術，可以實現智能化調控，智能設備與互聯網信息可以由區塊鏈連接在一起。當前，部分地區現有電力設施存在安全隱患和電能浪費，尤其一些偏遠地區停電是常事。利用區塊鏈智能合約搭建新的電網成為可行的解決方案，目前一些初創企業正在嘗試和應用這一技術，如美國LO3公司開發的基于微電網、鄰居間在區塊鏈上的電能交易系統。此外，區塊鏈技術還能夠使公司建立一個生產者的等級制度并使能源分配過程自動化，如追蹤可再生能源，該技術通過消除中間商幫助行業提高透明度，降低運營成本。

1?客戶畫像的構建

客戶畫像，又稱用戶畫像或人群畫像，是根據客戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的標簽化用戶模型。構建客戶畫像的核心工作即是給用戶貼“標簽”，而標簽是經過用戶信息分析得出的高度精煉的特征標識。

1.1?客戶畫像數據收集

大數據是構成客戶畫像的基礎，也是客戶畫像的底層應用技術。用戶數據一般分為靜態數據和動態數據。辦電受理對客戶信息的收集較為齊全，包括姓名、性別、證件、聯系電話等基本數據信息，這些都屬于用戶的靜態數據，可據此對用戶進行標簽化。供電公司還可以通過整合用電量、繳費方式等進一步收集用戶動態數據，達到全面客戶畫像的目的。

1.2?客戶畫像數據處理

客戶畫像是基于底層分布式區塊鏈技術將用戶信息標簽化，通過收集和分析用戶的基本特征、社會屬性、生活習慣、消費習慣等數據，抽象出一個虛擬用戶的特征全貌，從而幫助企業全方位、多層次地了解用戶行為特征，把握用戶行為方向。用戶標簽體系的搭建是客戶畫像最核心的工作，一個客戶可能有多個設備，擁有多個賬號，要把客戶多個身份ID進行組合，建立統一標準，才能構建完整的客戶畫像。勾勒一個完整的用戶視圖，需要打通渠道間的數據，以收集到的客戶信息為基礎，打通身份認證、繳費等數據信息，通過構建數據模型探討全樣本用戶的行為特征，做到客戶標簽化。

1.3?客戶畫像標簽和分類

客戶畫像標簽是構建客戶畫像模型的關鍵，在客戶畫像模型基礎上，對用戶行為按不同層面、不同維度進行標簽刻畫，即把用戶的基本屬性（年齡、性別、地域）、購買能力、行為特征、興趣愛好、心理特征和社交網絡大致地標簽化。客戶畫像無法100%地描述一個人，只能通過標簽化不斷地貼近其特征，因此客戶畫像既要根據變化的基礎數據不斷修正，又要根據已知數據抽象出新的標簽，使客戶畫像越來越立體。

從技術角度看，基于區塊鏈技術的客戶畫像構造分為三步，第一步是搭建客戶畫像技術架構，如數據整理、平臺和應用等;第二步是客戶畫像數據分類;第三步是客戶畫像構建，包括精準識別用戶、動態跟蹤用戶行為軌跡、結合靜態數據評估用戶價值、確定用戶標簽與權重、不同群體優先級。群體分級一般采用多級標簽、多級分類，比如第一級標簽是用戶屬性信息、信用信息、興趣偏好、風險信息等，再將人口統計屬性、用戶資產信息、金融產品偏好、用戶風險評價、地理位置、用戶關系圖、消費偏好、黑名單等列為第二級分類標簽。其中，人口統計屬性又進一步標簽化，按姓名、年齡、性別、手機號碼等作為第三級標簽信息進行劃分，地理位置又劃分為居住地址、公司地址、常去場所等三級分類數據等，如圖1所示。

基于區塊鏈技術的客戶畫像模型是虛擬化的用戶全集的概念，是真實用戶某個層面、某個維度特征的數據化重組后的虛擬體現，反映了客戶的偏好、投資行為、風險評價等特征。客戶畫像分級分類刻畫用戶特征，不再是單個用戶的個體特征，也不是全體用戶的平均化特征，而且根據中郵保險價值鏈管理需求形成的特定用戶群體特征，可以構建千人千面的客戶畫像。

2?基于區塊鏈技術的客戶畫像分析

在客戶畫像構建和分析的基礎上，可以基于區塊鏈技術對用戶行為進行分析。一是通過客戶管理系統將供電公司營銷系統中的客戶特征按不同層面、不同維度賦予不同的標簽體系，再將不同標簽組合形成的情境化用戶特征，構成客戶畫像分析的基本邏輯;二是基于區塊鏈技術的客戶畫像是一個畫像標簽集合，客戶管理系統要從不同維度構建客戶基本屬性畫像、客戶行為特征畫像、客戶產品特征畫像等，從客戶對繳費情況構建客戶特征維度模型，形成客戶特征畫像。基于大數據的客戶畫像分析，將客戶管理系統分析數據按需求進行標簽重組和按特征篩選標簽，從而刻畫出客戶的行為。

3?客戶畫像在電費回收價值鏈的應用

供電公司的主要利潤來源為購電和售電差價，電費回收也是主要經營風險。供電公司價值鏈涵蓋營銷、風險預測等環節，目前的營銷模式主要依托基層電費催收人員開展營銷，措施多為傳統營銷手段，缺乏群體針對性，而傳統業務辦理流程復雜，客戶體驗不佳。供電公司需要在技術上不斷創新，應用人工智能、云計算、大數據、區塊鏈等技術重塑業務流程。特別要應用客戶畫像技術積累的客戶數據，通過客戶管理系統對客戶進行畫像，實現精準營銷和自動化服務，簡化理賠流程，有效識別風險行為，實現工作效率和風險管理雙提升。

3.1客戶畫像在精準營銷中的應用

一個好的客戶畫像可以幫助供電公司進行定位和人群細分，指導營銷決策，但客戶畫像的搭建與使用必須結合業務場景才能發揮作用。一是通過客戶標簽數據信息，分析潛在風險，達到精準營銷;二是通過數據挖掘，構建智能推薦系統，利用聚類算法分析客戶數據，針對這一特定群體進行營銷;三是通過調研收集社會客戶信息，或第三方、戰略合作單位等客戶數據，進行客戶畫像分析，精準了解客戶消費需求，開展精準營銷。

3.2反欺詐和風險管理模式變革

近年來，電費回收風險形式花樣繁多，經營不善、企業倒閉等推陳出新。通過客戶大數據分析以往案件處理情況，同時對接央行征信等行業相關有效參考數據，對客戶進行畫像和風險識別，不斷提升風險客戶畫像模型有效性，提升風險案件準確性和識別率，逐步打造電費回收風險管控自動化、智能化的新生態。

參考文獻：

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（作者單位：國網浙江臺州市椒江區供電有限公司）