電費回收日跟蹤指數(shù)監(jiān)測分析

趙向群 陳湘媛

摘要：為積極響應(yīng)疫情期間“客戶欠費不停電”總要求，運用大數(shù)據(jù)手段搭建電費回收日跟蹤平臺，實現(xiàn)電費回收全過程數(shù)字化在線管控，助力電費催收工作向差異化、定制化轉(zhuǎn)型升級。構(gòu)建便于管理人員全面、及時掌握回收工作進(jìn)展，實現(xiàn)電費回收精準(zhǔn)定位、精準(zhǔn)施策、精益管理。欠費情況分類統(tǒng)計、催收措施線上制定等功能的設(shè)計，實現(xiàn) “一戶一策”催收策略在線制定，幫助基層人員差異化實施催收策略，并根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整催費手段，防范資金損失風(fēng)險平的平臺。同時，該平臺具有客戶欠費信息在線維護(hù)、電費催收材料系統(tǒng)上傳等功能，幫助基層催費人員對催收過程進(jìn)行痕跡化、過程化在線管控。

關(guān)鍵詞：電費回收;助力電費催收;精益管理;電費回收率;電費管理規(guī)范;數(shù)字化在線管控

一、需求分析

長期以來，由于電能銷售方式的特殊性、供電企業(yè)在電費回收措施和管理的局限性，電費拖欠現(xiàn)象時有發(fā)生，電費回收成為供電企業(yè)的焦點問題。傳統(tǒng)的電費回收風(fēng)險評估往往依靠業(yè)務(wù)人員的工作經(jīng)驗，風(fēng)險評估和風(fēng)險防控沒有形成一個常態(tài)化的閉環(huán)工作機制。同時，隨著國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)保治理力度加大，一些高污染、高耗能企業(yè)或小散亂污企業(yè)隨時可能出現(xiàn)關(guān)?；虻归]，給電費回收工作帶來較大影響和難度，電費回收形勢變得更加復(fù)雜嚴(yán)峻。

二、主要做法

基于電力大數(shù)據(jù)平臺，通過皮爾森系數(shù)、決策樹、邏輯回歸等大數(shù)據(jù)算法，構(gòu)建電費風(fēng)險識別模型，構(gòu)建多維度的電費風(fēng)險分析指標(biāo)體系。同時以行業(yè)、用電類別、欠費額度等維度，利用用戶的用電行為、服務(wù)訴求、用電負(fù)荷變化趨勢、繳費渠道、繳費習(xí)慣等電力數(shù)據(jù)，結(jié)合客戶的行業(yè)特征、政策影響、生產(chǎn)經(jīng)營等方面的外部數(shù)據(jù)，全面掌握企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營情況，深入挖掘電費回收的風(fēng)險點，進(jìn)而建立電費風(fēng)險預(yù)測模型，對用電客戶進(jìn)行綜合分析，提前預(yù)測和評估客戶電費回收存在的風(fēng)險。結(jié)合客戶經(jīng)理的工作經(jīng)驗和相應(yīng)的法律依據(jù)，建立起客戶從新裝用電到銷戶的全生命周期的電費回收風(fēng)險防控跟蹤機制，有針對性的制定風(fēng)險防控策略。從客戶用電行為、政策影響、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響三個方面構(gòu)建電費風(fēng)險指數(shù)，實現(xiàn)對各地市風(fēng)險預(yù)警和風(fēng)險防范，科學(xué)調(diào)控風(fēng)險防控資源，有的放矢地開展防控工作，進(jìn)而主動應(yīng)對電費回收風(fēng)險，確保電費回收風(fēng)險可控、能控、在控，保障電費管理規(guī)范、高效，提高電費回收率。

1.通過全行業(yè)、全類別、全用戶的歷史電費回收情況分析，結(jié)合湖南經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)，從宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響分析、上下游行業(yè)關(guān)聯(lián)影響分析、行業(yè)內(nèi)企業(yè)關(guān)聯(lián)影響分析、企業(yè)內(nèi)部關(guān)聯(lián)影響分析、企業(yè)用電行為影響分析五種角度，研究基于行業(yè)關(guān)聯(lián)性的電費風(fēng)險因素，進(jìn)而剖析企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營情況，提前預(yù)測和評估客戶電費回收存在的風(fēng)險。

2.全生命周期防控策略，為風(fēng)險防控保駕護(hù)航。結(jié)合客戶經(jīng)理的工作經(jīng)驗和相應(yīng)的法律依據(jù)，建立起客戶從新裝用電到銷戶的全生命周期的電費回收風(fēng)險防控機制，實現(xiàn)欠費用戶每日電費用電跟蹤，構(gòu)建省、市、縣、所、催費員、臺區(qū)六級電費風(fēng)險日防控體系，針對重點客戶實現(xiàn)一戶一策、一類一策，科學(xué)制定風(fēng)險防控策略，讓電費回收工作事半功倍。

3.構(gòu)建科學(xué)風(fēng)險指數(shù)，實現(xiàn)數(shù)字化風(fēng)險預(yù)警?；诤暧^經(jīng)濟(jì)指數(shù)、疫情期間等電費政策、客戶用電行為三駕馬車，從宏觀到微觀，多維度全景式挖掘風(fēng)險因素，通過層次分析法、歸一法等數(shù)據(jù)分析方式，分別構(gòu)建出宏觀經(jīng)濟(jì)行業(yè)性波動影響指數(shù)、政策影響指數(shù)、用電行為行業(yè)性風(fēng)險預(yù)測指數(shù)，并擬合全省電費風(fēng)險指數(shù)，實現(xiàn)數(shù)字化風(fēng)險預(yù)警。

三、應(yīng)用成效

1.風(fēng)險客戶預(yù)測更加精準(zhǔn)。風(fēng)險客戶預(yù)測基于已發(fā)生的用電行為數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，多維度綜合考慮客戶的生產(chǎn)經(jīng)營情況，同時結(jié)合當(dāng)下經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境，利用大數(shù)據(jù)算法技術(shù)，深度挖掘風(fēng)險特征，構(gòu)建風(fēng)險客戶預(yù)測模型，實現(xiàn)風(fēng)險客戶的精準(zhǔn)預(yù)測。

2.防控工作開展更加高效。以經(jīng)濟(jì)、政策、用電行為三駕馬車構(gòu)建的電費風(fēng)險指數(shù)，實現(xiàn)了對全省電費回收的日跟蹤和風(fēng)險預(yù)警，借助機器學(xué)習(xí)模型，對地市風(fēng)險情況智能化分級，重點關(guān)切高風(fēng)險地市的防控工作，便于防控資源的科學(xué)調(diào)配，有的放矢的開展防控工作。

3.逾期壞賬現(xiàn)象的大幅降低。大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)測模型，以真實用電數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，定期開展機器學(xué)習(xí)，模型不斷迭代優(yōu)化;結(jié)合實際防控工作開展情況，定期組織專家開展研討會，改善防控措施。通過兩定期工作的開展，一方面風(fēng)險客戶的預(yù)測越來越精準(zhǔn)，另一方面防控策略越來越貼近客戶實際情況。

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