基于電力大數據的電費回收風險防控策略研究

賈麗 王森

摘要：電力能源是人們生活的重要能源，各行各業都要用到電能源。所以電費的計算非常重要。電費回收率是電力企業的一項最主要考核指標。本文討論了目前電力企業電費回收中面臨的風險，由此設計了信譽評分管控法，通過客戶類型、交費方式、欠費風險等維度對客戶進行分類，構建欠費催收客戶標簽體系，建立系統信譽評分制度，對不同的用戶使用不同的“抄、催、停”措施，提高電費回收率。本文對電力大數據的電費回收風險防控策略進行了簡單的研究。

關鍵詞：電力;電費;風險防控

引言

現階段有關供電企業電費回收管理及電費核算問題等研究相對較少，基于該問題現狀，要求通過行之有效的措施對其進行分析研究，如強化電費回收管理措施執行、加強技術配備實現設備創新、各部門協調配合積極開展工作等。對供電企業電費回收管理及電費核算問題進行分析，具有十分重要的理論意義。

1供電企業電費回收現狀

供電企業電費回收效率與企業內部管理、國家法規政策、客觀經濟形勢等各種內外因素相關。目前電費回收存在以下3個難點。（1）客戶群體廣且增速快。鑒于一戶一表安裝、國有企業“三供一業”分離、小微企業快速發展等情況，供電企業客戶基數和增量均較大，傳統的基于個人工作經驗的電費回收模式具有較大局限性，缺乏科學的、全面的客戶電費回收風險評估手段。（2）實際用電客戶信息迭代快。隨著房地產經濟的繁榮，房屋交易、租賃導致實際用電主體信息變更較快，供電企業掌握的客戶基本信息數據，如客戶聯系方式，其準確度不足以支撐電費遠程催收工作有效開展。（3）客戶違約成本低，法律意識淡薄。按照《電力供應與使用條例》第三十九條規定：“逾期未交付電費的，供電企業可以從逾期之日起，每日按照電費總額的千分之一至千分之三加收違約金。”雖然單一客戶的違約成本低，但供電企業的客戶基數大，疊加后其資金回收壓力較大。在有限人力成本的支撐下，在電力企業智能化、數字化推進發展的大前提下，基于電力大數據的風險防控策略的制訂及實施，對供電企業電費回收工作意義重大。

2用電客戶回收風險預測的大數據應用

2.1層次分析法

眾所周知，層次分析法重點在于“層次”二字，是將決策內部的一些關鍵元素分解，具體分解為小目標、小準則、方案等，然后聯系定性和定量兩項因素。簡單來說，一個決策包括很多小的支系，是要形成一個系統，各個目標分解為具體的、細致的，進而形成若干層次，在聯合定性和定量兩個準則，做出良好的總排序，為此優化決策。分析法的運算方法較為復雜，按照緩急分為總目標、各層次目標、評價體系、倍投方案等，形成形式不一的構造，工作人員結合矩陣特征向量的相關內容和方法進行深入地運算分解，明白相互配合的各個層次和單元的相關點在哪里，怎樣排列優先權重;結合權加的形式與之遞進，查看備折方案和總目標權重，確定權重后，將是最優方案的成型。

2.2提供產業風險防范

將三大產業、地域性支柱產業及重點行業的電力大數據與行業工業增加值等宏觀經濟指標相融合，可開展行業產能分析、產業轉型分析等數據應用服務。同時，可全面了解行業發展態勢、發現行業潛在發展風險。2.3評估電力信用等級企業的用電數據與其經營狀況會存在一定的關聯性，利用企業的用電特點可對企業的經營情況及發展潛力進行預測。將電力信用評級應用于企業，可以幫助金融信貸以及征信機構識別出企業潛在的運營風險，以此拓展征信輔助業務。

3差異化電費回收風險防控策略

3.1基于上述大數據挖掘分析結果，結合供電企業

目前電費回收工作模式，本文提出如下差異化電費回收風險防控策略。策略一：針對風險評估模型預測的高風險客戶（以下簡稱“預測型高風險客戶”），電費發行后開展上門催收（告知）、電話催收（告知），提前開展電費催收（告知）工作，增加客戶感知度;策略二：針對預測型高風險客戶，收集并及時更新維護其基本信息，包括居住性質（業主、租賃戶）和聯系電話;策略三：根據繳費習慣判定模型，對超過習慣繳費日的，將其預警成突變型高風險客戶;策略四：根據繳費方式判定模型，對習慣線上繳費的高風險客戶優先開展電話催收（告知）工作;策略五：根據居住行為判定與預測模型，合理安排上門催收工作，避免遇到上門時無人在家的情況;策略六：根據用電行為判定模型，實時跟蹤對違約欠費客戶實施停電工作的效果。

3.2為用戶提供定制分析服務

建立定制服務平臺，通過在平臺上開發高級應用功能，以滿足客戶基于電力大數據在各方面的數據需求，包括住戶回遷率、房屋入住率、宏觀經濟預測、商業投資選址等信息。根據該項服務的各項分析指標成本收取相應費用，為電力公司拓展新業務，實現經濟收益。基于區域用戶用電量數據及地理信息系統數據，建立居民用電分布圖，統計區域房屋空置率，輔助政府全面掌握回遷率，房屋入住率，預測經濟發展趨勢。基于用電量數據、營銷用戶信息數據，與政府部門經濟統計數據聯動，建立基于電耗的宏觀經濟預測模型，實現企業未來發展的能耗與單位工業附加值能耗預測分析，輔助政府建設行業宏觀經濟評估。對于商業投資選址方面可進行輔助分析，通過分析區域居民、商戶等不同群體用電行為，結合區域電費繳納、業擴報裝、GIS信息等多方面數據，建立不同類型商戶與周邊區域用電關聯分析模型，評估建立商鋪投資回報及區域服務能力，輔助分析商業投資選址。

3.3完善風險控制機制

電力企業若要提高自身管理能力，對財務風險進行有效的控制，就要構建完善的風險控制機制。財務管理人員要認真學習先進的財務知識和風險控制技術，掌握專業的技能，提高自身綜合素質。財務人員要學習計算機技術的操作方法，具備大數據思維，能夠將大數據與實際工作相結合，積極開展財務內部風險控制工作，提高企業的經濟效益。企業管理者要結合財務的實際情況，對內部風險控制機制進行改進，充分發揮互聯網與大數據技術的作用，保證數據得到全面的分析與處理，制定針對性的預防措施。即使發生風險，也可以在第一時間內進行補救，減少風險所帶來的破壞性。企業要組織財務人員和管理人員參與到多種多樣的培訓和座談會之中，提高其綜合素質。需建立風險緊急預案，進一步完善風險預警機制。此外，要加強對內部結構的優化，對人員進行合理配置，最大程度降低風險。

3.4重視內部人員節點控制

為了進一步降低財務管理中存在的風險，就要高度重視成本管理。要加強對成本管理的優化，結合電力企業運營情況，對各類成本進行綜合分析，做到全面控制。需制定專項管理制度，明確成本管理職責，對各項成本支出進行優化和細化處理。要重視財務會議的舉辦，在會議中要及時指出財務中存在的問題，明確企業的資產流動情況等重要的財務內容，對企業經營的杠桿系數進行精準計算，確定企業現階段財務風險的情況。為了保證財務風險得到進一步控制，就要有效發揮出信息技術的作用。要積極開展集中信息管理，提高財務信息的準確性，及時對預算方案進行優化，提高企業對風險的應對能力。

結束語

基于電力大數據的電費回收風險防控策略，充分將供電企業的客戶歷史繳費數據和用電數據與電費回收實際工作相結合。實踐結果表明，應用新的風險防控策略后，月底欠費客戶數下降48%，節省了供電企業電費催繳成本，提高了電費回收工作效率。下一步可與政府、互聯網企業開展數據共享合作，自動關聯并更新客戶檔案數據，減少人工數據收集工作量，同時引入智能語音客服、自動短信推送等智能化手段，進一步提高電費回收的工作效率。

參考文獻

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