關于電費回收的電力大數據分析技術探討

王穎

摘要：電力大數據貫穿于電力產業的各個環節，依托電力大數據價值的深度挖掘，實現“數據轉化資產”、“數據轉化智慧”，以及“數據轉化價值”，以大數據驅動企業創新化、智能化，助力電網邁進全景實時的電網時代已經到來。這會為電力工作者和其他行業從事大數據相關工作的研究人員和技術人員在工作中帶來新的啟發與認識。

關鍵詞：電費回收;風險分析;客戶信任管理

1、引言

近年來，公司對“互聯網+營銷服務”建設方面的不斷探索，推動傳統營銷服務更深度的拓展為公司經營管理、商業模式、管理方法的更新融合，適應信息化和網絡技術飛速發展今天。面對復雜的宏觀經濟形勢以及巨額陳欠電費的追繳壓力，公司在確保機制到位、指導到位、管控到位的同時，國網太原運營監測（控）中心利用“聯用數據”的大數據分析技術打造前端觸角敏銳、后端高度協同的服務鏈，并以營銷服務的互聯網化推動企業內部價值機制的創新再造。挖掘企業數據價值，對內深化精益化運營管理，深化完善各項電費回收防控舉措，進一步提高電費風險防范意識，確保電費回收防范措施的有序運轉，確保公司電費顆粒回收。

2、客戶信用管理

（1）當今社會，無論電力存量還是增量市場都將出現競爭格局。能源利用及能源技術發展的新趨勢，終端能源的替代，電動汽車等新型用能的增長，用戶需求趨于多元化，對能源服務的內容和質量提出新要求。社會步入“體驗經濟”時代，傳統的以滿足客戶基本用電需求為目標的業務模式已不適應，提供個性化、精準化服務，創造快捷、流暢、愉悅的客戶體驗，已成為企業核心競爭力的重要標志。

（2）電網企業傳統的“普遍型”服務及營銷服務體系已不能適應時代進步和市場發展要求，需要從外延式擴張、內向型運營為主的模式向內涵式發展、外向型運營的方向轉變，提升市場拓展和持續經營發展能力。“聯用數據”是“互聯網+營銷服務”的重要方法隨著經濟新常態下電量增長趨于平緩，以及售電競爭市場逐步形成的新形勢，電網企業的營銷服務面臨新挑戰。控制電費回收風險是電網企業經營重要一環。傳統的風險防控面臨風險客戶的信息碎片化問題，主要通過人工線下的方式進行電費催收，在執行效率和催費效果上一直是難題，欠費隱含風險不掌握，催收手段也較為單一。運用大數據技術，從客戶的基本信息、用電行為、繳費行為主要維度構建信用評估體系，從客戶信用、用電趨勢、行業前景信息和突發事件等維度構建風險指標體系，對客戶電費回收風險等級進行評估。建立“聯用數據”的“差異化”營銷服務體系作為實施“互聯網+營銷服務”的重要內容，把握市場趨勢和客戶需求、發現營銷機會、推動商業模式創新。

（3）首先，大數據應用為營銷服務創新提供了全新的視角。傳統營銷業務著重于面向企業內部業務流程管理，對外部客戶的內在需求理解不足，易出現創新針對性不強、實效不足的情形。而基于大數據分析技術，從海量數據中挖掘客戶的隱性需求，把握業務的內在規律，促進基于客戶超細分特征的業務差異化和精準化，可實現從客戶視角驅動業務優化和創新，以此推動以客戶為中心的營銷服務模式變革。

（4）其次，大數據應用為營銷服務創新提供了一套全新的方法。采用“聯用數據”的方式，基于數據開展市場分析，設計差異化的營銷和服務策略，開展策略運營，并在運營過程中完成迭代優化，彌補了傳統的“業務驅動”無法靈活適應客戶需求、快速響應市場變化的局限，對于適應市場競爭，快速靈活滿足客戶的多元化需求提供了關鍵支撐。

（5）再次，通過大數據應用建立創新的“客戶標簽庫”，通過從大量的客戶基礎數據和觸點軌跡信息中提煉模型，細致刻畫客戶的社會角色、行為偏好、信用風險、客戶價值等深層次特征，大大提升了企業對客戶需求的洞察力，為營銷和服務的策劃、執行、評估、優化提供了寶貴的指引，提高了工作的主動性、差異化、精準度，是提升客戶體驗的關鍵支撐工具。運用圍繞企業經營目標實施“互聯網+營銷服務”大數據應用以滿足客戶需求為核心，以大數據為手段，促進市場開拓、風險管控和服務優化，有效提升了企業運營價值。識別潛在電能替代需求客戶，提高市場開拓效率。電能替代是拓展終端能源市場的重要手段，利用大數據分析開展電能替代潛力客戶識別，可更精準定位目標客戶，提高市場開拓的針對性。以往電能替代工作主要使用人工摸排的方式，工作中存在篩選不全面、不專業，無法大量摸排和規模化操作的問題。國網太原運營監控中心基于客戶畫像和大數據挖掘技術，按照行業全面分析、領域深度挖掘、客戶精準定位的分析思路，構建客戶基本信息、經營狀況、用電特性、用電習慣等四方面的指標，通過邏輯回歸算法形成潛力客戶識別模型，目標客戶識別準確率達到56.12%，市場開拓效率大幅提高。建立差異化電費風險管理體系。

3、電費回收風險管理

（1）在建模分析的基礎上，基于風險等級不同制定差異化的欠費風險防控策略，有效提升風險防控工作的精準度。2016年第四季度，執行風險流程的高壓高風險客戶共116戶，執行后平均回款時長縮短1.2天，逾期交費率降低31.42%，電費回收成效顯著提升。

（2）優化客戶關系管理模式，提高服務精準度。傳統的客戶關系管理主要是通過周期性的營業普查或者運動式的優質服務活動方式開展，投入大、收效低。以客戶聯系信息管理為例，客戶產權交易而未在營業廳辦理過戶登記手續時，會造成客戶聯系信息錯誤，由此導致賬單投遞錯誤、催費信息發送錯誤等引發的服務投訴。依托客戶畫像，從已發生過戶登記的客戶中尋找過戶特征，提煉相應指標體系，如用電量、谷電量、空窗期、交費方式、交費日期等，利用過戶前后客戶特征的變化構建識別模型，識別已經過戶而尚未登記變更的客戶，引導其變更戶主信息。

（3）2017年3月1日開展模型試點應用，共識別出317戶過戶未登記客戶，有減少了客戶失聯導致的各種服務風險。公司貫徹國家電網公司發展戰略，推進以“提供專業輸配售電服務”為主體，以“積極開展市場化售電服務”、“創新開拓電網延伸業務”為兩翼的“一體兩翼”布局構建，其中營銷服務工作處于市場和經營的前沿陣地，而前線的戰斗力需要合理的布局和整體的協同，這些都離不開精準的信息篩選和目標定位。傳統的信息化建設思路，側重于用流程化和規范化的方式去解決業務問題，但不適合處理快速多變的市場化命題。

結束語

在精益化運營、差異化服務的背景下，大數據應用這一現代化“武器”滿足所需，能夠提升電網企業基于市場競爭條件下“立體作戰”和“精準定位戰”的能力，從而實現營銷服務工作有效支撐電網企業發展的目的。

參考文獻

[1]董璐，林瑞發.云計算背景下的電力大數據分析技術[J].通信電源技術，2020，37（02）：267-268.

[2]李洋，蔣禾青.電力大數據分析技術及應用[J].電子技術與軟件工程，2020（01）：133-134.

[3]徐敏，楊三美.基于云計算的電力大數據分析技術與應用[J].計算機產品與流通，2019（11）：70.