多維透視—電費回收問題精準定位

劉當武 鄭高峰 李博 宋紫陽 肖家鍇 卞真旭 邵珺偉

摘 要：從電費回收流程出發，結合電費回收工作中遇到的難點及問題，分不同繳費渠道、繳費方式、結算方式，梳理電費資金在各種繳費渠道中的各個環節流轉的情況，采用大數據算法分析用戶繳費方式偏好以及習慣情況，關注資金解款與到賬情況，追溯并定位電費回收風險環節，監控各渠道電費回收流程的進度與效率，加強客戶服務力度，破解“電費回收難題”，規避電費資金風險，保持電費回收的良好態勢。

關鍵詞：電費回收；建模分析；數據挖掘

中圖分類號：F46.61 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2018）23-0187-03

電網在運行期間產生了大量數據，數據量為PB級，可采用數據挖掘技術對其進行分析，并提取出有價值的信息。數據挖掘一般是指從大量數據中通過算法搜索出隱藏于其中信息的過程，數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來發現有效信息，達到支持管理決策的目的。電費回收是供電企業生產過程的最后環節，也是電力企業生產經營成果的最終體現。電費回收工作歷來是供電企業的工作重點，它關系到供電企業的經營成果和經濟效益，關系到供電企業的生存與發展。

一、總體思路

（一）項目概述

以數字化理念為引領，堅持價值導向和問題導向相結合，基于公司全業務數據中心，實現對公司電費回收流程多視角、多維度的監控，形成電費回收問題的常態監測分析機制，滿足公司精益管理和效率效益提升的要求。

（二）項目內容

1.研究電費回收業務流程中的流程事件

（1）電費回收流程的源端研究。依據用戶繳費記錄相關數據進行研究，分析全省用戶當前使用的繳費渠道及繳費方式，了解用戶繳費渠道及方式的整體特征及渠道偏愛，了解不同區域的用戶渠道特征及規律習慣，引導客戶進行渠道選擇，同時為企業自身優化渠道提供策略。

（2）電費回收流程的內部管理研究。當用戶繳費之后，電費資金在內部經過一系列流轉，包括收費整理、資金解款、到賬確認（回單錄入、確認交接單、復核交接單、匯總交接單）、收費交接（生成憑證、發送財務）等環節，重點研究電費資金在各個渠道環節的流轉情況，關注代收代扣單邊賬、不同解款方式的資金解款、到賬確認情況、不同渠道資金流轉及歸集效率等，細化到供電所單位粒度，關注影響電費回收進度的基層因素。

2.構建廣義的電費回收流程模型

依據流程挖掘思維，分繳費方式、解款方式構建“電費收繳”—“資金解款”—“到賬確認”—“收費交接”電費回收流程模型。

3.建立電費回收流程績效監控相關指標

設定“低壓用戶在線繳費率”、“在途電費資金余額”、“解款超期率”、“到賬確認及時率”、“應收電費余額”、“電費回收月平均水平”等等績效監控指標。

4.構建基于繳費方式的客戶繳費偏好及習慣算法模型

采用數據挖掘算法模型，將用戶的繳費方式習慣分為不同等級，與客戶分布數據進行交叉分析，為制定區域化的繳費渠道和方式、渠道優化策略，提出針對性建議，促進電費回收提質增效。

（三）工作步驟和技術路線

1.處理數據。將營銷基礎數據平臺源明細數據抽取到全業務數據中心分析域貼源層，對數據進行預處理后再抽取到數據支撐層并進行SG-CIM3.0數據模型轉換，再根據業務邏輯需求，進行數據粗加工處理，生成寬表明細數據及輕度、重度匯總寬表數據。

2.構建模型。運用流程挖掘思維，采用Petri網建模技術，結合電費回收流程的事件和條件觀點構建電費回收流程模型；運用聚類數據挖掘算法，構建繳費習慣算法模型，實現用戶繳費方式分類與繳費習慣分級。

3.演練模型。依據電費回收流程模型與繳費習慣算法模型，對寬表數據細加工處理，進行數據深度特征提取，并對得到的數據特征與模型進行演練操作，將數據與模型完美結合。

4.展現成果。采用Tableau可視化分析展示工具，先行進行業務展現功能配置，然后對輸出成果進行分析展現。

二、項目創新點

（一）業務管理創新

以運監視角，監測電費回收率、繳費渠道和在途電費資金流轉效率。從省公司層面定位電費回收率偏低的市公司、縣公司、供電所，圍繞在途電費資金流轉情況，運用流程挖掘思維，構建在途電費流轉拓撲模型（見圖3），進行微觀層面與宏觀層面結合的績效監控，精準定位電費回收效率較低的渠道和電費資金滯留的環節，發現電費回收過程中存在的問題；運用大數據思維，采用聚類算法構建繳費習慣模型，制定區域化的繳費渠道和方式、渠道優化提供策略，確保電費回收流程源端優質服務，整體挖掘電費回收潛力，為電費回收策略提供輔助支撐，促進電費回收工作水平的不斷提高。

（二）技術創新

1.采用聚類數據挖掘算法（見圖4），構建基于繳費方式的客戶繳費偏好及習慣分析模型，分析用戶的繳費習慣偏好，與客戶分布數據進行交叉分析，提高模型準確性。

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圖4 聚類算法模擬

2.采用流程挖掘理念，運用Petri網觀點的事件、條件、狀態的關系（圖5、圖6），從控制和管理角度進行模擬，構建電費回收流程模型，并采用Edraw軟件進行電費回收流程模型繪制，精準定位電費回收效率較低的渠道和環節。

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圖5 并發描述

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圖6 沖突描述

3.基于全業務數據中心的企業數據倉庫MPP（Gbase 8a）的海量電費明細數據，以《全業務數據中心分析（下轉197頁）（上接189頁）域服務手冊》為指導，進行業務邏輯實現。

4.前端采用Tableau可視化分析工具進行分析成果配置，并直連全業務數據中心結果集庫進行業務展示，支撐省、地市兩級應用。

三、項目成效及應用前景

（一）項目成效

1.通過對電費回收率的分析，查找出電費欠費戶數較多、欠費比例較大的供電所，定位出欠費金額較大對電費回收率指標營銷較大的用戶，提出了針對性解決措施。

2.通過對每筆電費的流轉環節的監測，挖掘出不同的電費回收渠道的電費資金流轉效率，監測電費資金滯留在代收機構的情況，實現電費資金流轉的細定位，為公司電費回收工作提出優化建議，有效管控了電費回收資金風險。

3.通過繳費渠道的分析，精細化第三方渠道及具體代扣銀行的資金情況，為制定區域化的繳費渠道和方式、渠道優化策略，提出針對性建議，提供了源端優質服務。

（二）應用前景

1.業務方面經濟可行。本課題結合業務實際建立模型，對電費業務全流程進行全面梳理、微觀剖析，對營銷業務部門電費回收工作開展，可給予指導意見。

2.技術方面經濟可行。本課題是基于全業務數據中心分析域營銷業務一手數據及SG-CIM數據模型，積極探索數據應用，將業務與數據融合構建成果模型，可推動全業務數據中心在業務開展的方面的應用，整體工作具有全國推廣應用價值。

結語

基于以上原則設計的電費回收流程模型具有較強的適用性和擴展性，通過實踐應用，驗證了其在加強資金管理、提高經濟效益中的作用，同時也展現了對數據關聯的整合能力。且該設計方案是可推廣和復制的，可以廣泛應用在電力回收流程挖掘方案的設計及開發工作中，成為保障電費回收的有效支撐手段。

參考文獻：

[1] 張瑞.淺析電費回收管理中存在的風險[J].科學之友，2011，（1）：95-96.

[2] 陳文姣，李娟.基于業務流程的電網企業風險防控體系的構建[J].華北電力大學學報：社會科學版，2011，（S2）：73-76.

[3] 林超.廊坊供電公司電費回收風險預警評估項目管理[D].北京：華北電力大學，2010.

[4] 賴征田.電力大數據-能源互聯網時代的電力企業轉型與價值創造[M].北京：機械工業出版社，2016.

[5] 余長江，張海榮.探究電費大數據分析與風險預警[J].電腦知識與技術，2016，33（11）：23.

[責任編輯 柯 黎]