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    基于大數(shù)據(jù)的供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)研究與應(yīng)用

    2022-09-20 12:30:52徐美玲劉昳娟吳雪霞陳云龍張雪梅王倩
    電力大數(shù)據(jù) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:灰類預(yù)控預(yù)警

    徐美玲、劉昳娟、吳雪霞、陳云龍、張雪梅、王倩

    (國網(wǎng)山東營銷服務(wù)中心,山東 濟(jì)南 250001)

    電力體制改革縱深推進(jìn),電力市場(chǎng)多元化競(jìng)爭(zhēng)格局加快形成,以優(yōu)質(zhì)服務(wù)贏得客戶成為供電企業(yè)鞏固市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、維持健康發(fā)展的重要手段。同時(shí),供電企業(yè)作為重要的公共產(chǎn)品提供方,沉淀了海量客戶服務(wù)數(shù)據(jù),供電服務(wù)跨步進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。國內(nèi)電力行業(yè)自2013年開始開展用戶需求側(cè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究,供電企業(yè)雖然對(duì)客戶服務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘進(jìn)行了積極探索,但在利用數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、識(shí)別、評(píng)估等方面仍較為薄弱,尚未形成全面綜合的供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法,本文以解決該問題為主要研究目的。

    Peter Talor-Gooby認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是指行動(dòng)或政策導(dǎo)致結(jié)果的不確定性,包含變好、變差兩個(gè)趨勢(shì)方向。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)引致結(jié)果的不同,可將風(fēng)險(xiǎn)劃分為兩種。一種是投機(jī)風(fēng)險(xiǎn),指變好、變壞兩種可能性兼而有之的風(fēng)險(xiǎn),另一種是純粹風(fēng)險(xiǎn),指一旦發(fā)生可能帶來損失的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前對(duì)金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)研究較多,對(duì)供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究較為薄弱,供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)較為局限、因素較為單一,主要集中于設(shè)備狀態(tài)、供電可靠性、電網(wǎng)建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)等方面,可識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)范圍有限、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確度不高。本文從供電服務(wù)水平提升的角度,所述風(fēng)險(xiǎn)主要指純粹的風(fēng)險(xiǎn),即可能給供電企業(yè)帶來損失的風(fēng)險(xiǎn),包括因供電企業(yè)制度不完善、設(shè)備運(yùn)行不暢或員工服務(wù)不規(guī)范等可能造成的影響客戶用電體驗(yàn)的事件,例如頻繁停電、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝超時(shí)限、欠費(fèi)復(fù)電不及時(shí)等。

    1 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型構(gòu)建

    服務(wù)需求者與服務(wù)供給者之間的良性互動(dòng)接觸對(duì)客戶服務(wù)感知有重要影響,這是多元服務(wù)接觸理論的重要觀點(diǎn)之一,這里提到的互動(dòng)接觸不僅涵蓋客戶與服務(wù)供給者之間的互動(dòng),也涵蓋客戶與服務(wù)供給設(shè)備、資源等有形物之間的接觸[1]。按照該理論,供電企業(yè)與客戶的接觸涉及辦電、供電、用電全過程,主要包括停送電、電能質(zhì)量、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝、電費(fèi)抄核收、電網(wǎng)建設(shè)等方面,根據(jù)營銷“6P”理論和整體產(chǎn)品觀念,結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),將客戶對(duì)供電服務(wù)的需求分為穩(wěn)定、可靠的電力供應(yīng)需求以及優(yōu)質(zhì)、高效的用電服務(wù)需求,即可靠供電需求和優(yōu)質(zhì)服務(wù)需求,其中可靠供電是核心產(chǎn)品、客戶基本需求,優(yōu)質(zhì)服務(wù)是期望產(chǎn)品、客戶延伸需求,將服務(wù)需求投射至服務(wù)供給[2-7],所以主要從供電質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系構(gòu)建。

    1.1 確定供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)集

    從供電質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量?jī)煞矫?,按照供電業(yè)務(wù)類別進(jìn)行二級(jí)指標(biāo)劃分,按照可衡量、界限清楚、可比性強(qiáng)的原則進(jìn)行三、四級(jí)指標(biāo)細(xì)分,構(gòu)建了四級(jí)供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系,如表1所示。

    表1 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系Tab.1 Risk index system of power supply service

    將供電質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量設(shè)為一級(jí)指標(biāo)集,用X表示,X={x1,……,xt}(t為一級(jí)指標(biāo)數(shù)),將二級(jí)指標(biāo)集設(shè)為xr,xr={xr1,……,xry}(r=1,2,3,……,t)(r為一級(jí)指標(biāo)數(shù),y為對(duì)應(yīng)一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)數(shù)),包括停電、電壓質(zhì)量、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝、電能計(jì)量、電費(fèi)抄催、渠道服務(wù)、搶修服務(wù)、施工現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)等;三級(jí)指標(biāo)集表示為xrk,xrk={xrk1,xrk2,……,xrkn}(r=1,2,3,……,t;k=1,2,3,……,y)(r為一級(jí)指標(biāo)數(shù),k為對(duì)應(yīng)一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)數(shù),n為對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)下三級(jí)指標(biāo)數(shù)),包括停電次數(shù)、停電時(shí)長(zhǎng)、停電范圍、重復(fù)停電情況、感知較差事件、低電壓發(fā)生次數(shù)、長(zhǎng)時(shí)間低電壓次數(shù)、訴求強(qiáng)度、敏感事件、業(yè)務(wù)處理等;四級(jí)指標(biāo)集表示為xrkl,xrkl={xrkl1,xrkl2,……,xrklg}(r=1,2,3,……,t;k=1,2,3,……,y;l=1,2,3,……,n)(r為一級(jí)指標(biāo)數(shù),k為對(duì)應(yīng)一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)數(shù),l為對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)下三級(jí)指標(biāo)數(shù),g為對(duì)應(yīng)三級(jí)指標(biāo)下四級(jí)指標(biāo)數(shù)),包括故障報(bào)修量、運(yùn)檢類故障報(bào)修量、停電小時(shí)數(shù)、停電用戶覆蓋率、頻繁停電客戶訴求量、3次及以上重復(fù)停電臺(tái)區(qū)量、停電時(shí)間超12小時(shí)占比、超電網(wǎng)能力限電占比、低電壓報(bào)修量、長(zhǎng)時(shí)間低電壓訴求量、投訴量、意見量、服務(wù)申請(qǐng)量、被督辦問題量、明察暗訪量、重復(fù)訴求量、回訪滿意率、業(yè)務(wù)處理及時(shí)率。

    1.2 確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)維度的權(quán)重

    在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中,不同因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響度不同,我們首先需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)維度進(jìn)行確權(quán)。一般情況下,在確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)各維度的權(quán)重時(shí)經(jīng)常依憑自己的歷史經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)評(píng)價(jià)因素的認(rèn)識(shí)來進(jìn)行判斷。事實(shí)上,這種確權(quán)方式存在很強(qiáng)的主觀性,在實(shí)際使用中會(huì)出現(xiàn)偏差。針對(duì)供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn),本文綜合對(duì)比排序編碼法、倍數(shù)環(huán)比法、優(yōu)序?qū)Ρ确ā㈧貦?quán)法等較常用的分析方法優(yōu)劣,認(rèn)為層次分析法具備定性與定量兼而有之等優(yōu)點(diǎn),較適用于本文研究,因此選擇層次分析法確定風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)量化的關(guān)系,確定供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)各評(píng)價(jià)維度的權(quán)重[8-11]。通過德爾菲法依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)確定判斷矩陣,在判斷矩陣基礎(chǔ)上借助方根法和積法得到特征向量和特征根,經(jīng)過多輪次一致性檢驗(yàn)后,按照總排序權(quán)向量進(jìn)行決策,確定風(fēng)險(xiǎn)各指標(biāo)所占權(quán)重。

    1.3 確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

    根據(jù)模型的計(jì)算結(jié)果,結(jié)合專家的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),借鑒“國家疫情防控健康碼”分級(jí)方式,將供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劃分為若干個(gè)等級(jí),并對(duì)每個(gè)等級(jí)賦以不同的值以衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小,主要?jiǎng)澐譃?級(jí),按照(1,2,3)進(jìn)行量值賦予,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高低表述為低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)。

    1.4 構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣確定評(píng)價(jià)灰數(shù)

    組織營銷、設(shè)備、建設(shè)等不同專業(yè)多名專家通過歷史數(shù)據(jù)分析,結(jié)合供電企業(yè)當(dāng)前面臨的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn),根據(jù)評(píng)分等級(jí)給指標(biāo)打分,依次獲得樣本數(shù)據(jù)以確定評(píng)價(jià)矩陣[12-19]。

    在確定指標(biāo)評(píng)分等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),由于專家業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知差異,只能給出1個(gè)灰數(shù)的白化值。分析上述評(píng)級(jí)指標(biāo)的評(píng)分等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),借鑒“國家疫情防控健康碼”等級(jí)及數(shù)據(jù)處理形式, 激活信息統(tǒng)籌的服務(wù)模式,將評(píng)級(jí)灰類劃分為3類,標(biāo)記灰類為h,即設(shè)灰數(shù)序號(hào)h=1,2,3,把評(píng)價(jià)灰類取為優(yōu)(風(fēng)險(xiǎn)度較小),中(風(fēng)險(xiǎn)度一般),差(風(fēng)險(xiǎn)度較高),其相應(yīng)的灰數(shù)和白化權(quán)函數(shù)可分為:

    第一灰類,“優(yōu)”(h=1),其白化權(quán)函數(shù)為f1,灰數(shù)評(píng)價(jià)在3分及以上;

    第二灰類,“中”(h=2),其白化權(quán)函數(shù)為f2,評(píng)分在1至3分;

    第三灰類,“差”(h=3),其白化權(quán)函數(shù)為f3,評(píng)分在1分或1分以下。

    1.5 確定灰色評(píng)價(jià)系數(shù)、評(píng)價(jià)權(quán)向量、權(quán)矩陣

    對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)其屬于第X項(xiàng)評(píng)價(jià)灰類的第e個(gè)灰色評(píng)價(jià)系數(shù)及其屬于各個(gè)評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)系數(shù)進(jìn)行標(biāo)記,得出評(píng)價(jià)系數(shù)。所有評(píng)價(jià)專家就評(píng)價(jià)指標(biāo)xrklg,對(duì)第X項(xiàng)主張第h個(gè)評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)進(jìn)行標(biāo)記,且考慮到灰類分為3個(gè),即h=1,2,3,對(duì)第X項(xiàng)的所有指標(biāo)計(jì)算灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量[20-22]。將所有評(píng)價(jià)表中的灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量綜合后,即得到各層級(jí)的灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣,得出各項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)對(duì)于各評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣,獲得各指標(biāo)的最好評(píng)價(jià)灰類。

    1.6 計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值與結(jié)論

    根據(jù)指標(biāo)集的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,得出所屬總指標(biāo)U的灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣,做綜合評(píng)價(jià)并進(jìn)行標(biāo)記。通過對(duì)綜合評(píng)價(jià)值的大小進(jìn)行比較,對(duì)影響或者導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行排序,得到各評(píng)價(jià)灰類等級(jí)值化向量,最終得到綜合評(píng)價(jià)值,得出不同單位或服務(wù)項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)度,針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)度,提出相應(yīng)的個(gè)性化管理措施和具體操作的辦法。

    2 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)構(gòu)建

    2.1 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)架構(gòu)

    (1)業(yè)務(wù)架構(gòu)。按照系統(tǒng)研發(fā)目的,將業(yè)務(wù)架構(gòu)分為三層,分別為分析展示層、管理中心層、輔助支撐層。其中分析展示層主要進(jìn)行監(jiān)控、分析供電所服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情況,以美觀、靈活的可視化組件,展示各層級(jí)單位的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)度,并將其轉(zhuǎn)換為高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提示信息。管理中心層以文本分類、聚類等大數(shù)據(jù)作為技術(shù)支撐。輔助支撐層通過可維護(hù)、可配置、可定義的支撐功能實(shí)現(xiàn)對(duì)核心業(yè)務(wù)的支撐,管理功能主要涉及配置管理、模型管理、知識(shí)管理、數(shù)據(jù)管理等方面,可有效簡(jiǎn)化、減少一線人員操作,快速高效支撐服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)分析防控。

    (2)技術(shù)架構(gòu)。供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)基于電力公司云平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái),參考分層分級(jí)設(shè)計(jì)原則,將軟件架構(gòu)分為前端層、服務(wù)接入層,業(yè)務(wù)服務(wù)層、PaaS、IaaS 五層以及數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用構(gòu)建等共同構(gòu)成系統(tǒng)的總體技術(shù)架構(gòu),支撐應(yīng)用架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)落地。供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)詳見圖1。

    圖1 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical architecture of power supply service risk pre-control system

    (3)數(shù)據(jù)架構(gòu)。供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)基于應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)持久化落地需求和數(shù)據(jù)中臺(tái)關(guān)鍵數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)內(nèi)容分析,包括數(shù)據(jù)歸集后的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(共享層、分析層)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)庫管理應(yīng)用四部分,支撐應(yīng)用架構(gòu)中各類應(yīng)用功能的各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及它們之間的關(guān)系。供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)詳見圖2。

    圖2 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)Fig.2 Data architecture of the power supply service risk pre-control system

    系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源主要包括營銷系統(tǒng)、用采系統(tǒng)、95598業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)、供電服務(wù)指揮系統(tǒng)等供電服務(wù)相關(guān)的內(nèi)部系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)[23-24]。根據(jù)業(yè)務(wù)需求,服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等進(jìn)行交互與處理,并形成各種可獨(dú)立、可配置、可組合的數(shù)據(jù)微服務(wù)。

    2.2 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)目的是為了識(shí)別、監(jiān)測(cè)、處置服務(wù)風(fēng)險(xiǎn),防患于未然,系統(tǒng)的使用者包括供電服務(wù)決策者和一線服務(wù)實(shí)施者,按照使用需求,系統(tǒng)功能主要包括風(fēng)險(xiǎn)因素管理、風(fēng)險(xiǎn)閾值管理、監(jiān)控預(yù)警分析、調(diào)度管控等功能模塊[25-28]。

    (1)風(fēng)險(xiǎn)因素管理。供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有較強(qiáng)的權(quán)變性,為了精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)因素也應(yīng)隨內(nèi)外部環(huán)境、條件不斷變化,系統(tǒng)具備風(fēng)險(xiǎn)因素維護(hù)及展示功能,并為后端數(shù)據(jù)加工計(jì)算提供計(jì)算邏輯。服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)維度分解包括風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)名稱、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)權(quán)重、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)定義、權(quán)重計(jì)算模型等內(nèi)容。

    (2)風(fēng)險(xiǎn)閾值管理。統(tǒng)一維護(hù)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)不同閾值,支撐服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)分析,包括新增、修改、停用。大數(shù)據(jù)輔助支撐利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘分析。

    (3)監(jiān)控預(yù)警分析。提供服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可視化監(jiān)控,通過實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),借助可視化展示功能,開展省公司、地市公司、縣公司、供電所服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控,并以“紅、黃、綠”預(yù)警顏色、預(yù)警圖例進(jìn)行區(qū)分展示,通過不同查詢周期點(diǎn)選省、市、縣、所查看對(duì)應(yīng)單位的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)成,并可以展示服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)成維度對(duì)應(yīng)的明細(xì)信息。

    (4)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度。主要是根據(jù)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)通過將實(shí)時(shí)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及預(yù)警信息推送到短信平臺(tái)或通過自動(dòng)分析形成督辦單,以短信方式、督辦單等形式實(shí)時(shí)提醒、指導(dǎo)省、市、縣、所及時(shí)采取服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處理措施,防范服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

    2.3 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)應(yīng)用

    供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)在國網(wǎng)山東省電力公司已進(jìn)行為期2個(gè)月的全面應(yīng)用,對(duì)所屬的地市公司、區(qū)縣公司、供電所服務(wù)情況開展全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,累計(jì)預(yù)警621次,發(fā)送預(yù)警信息及督辦單1000余次,通過預(yù)警數(shù)據(jù)、分析結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)情況對(duì)比,模型預(yù)警準(zhǔn)確率為92.43%。

    通過服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)超前預(yù)警,將服務(wù)問題化解在萌芽狀態(tài),客戶服務(wù)體驗(yàn)得到較大改善,該電力公司客戶重復(fù)訴求數(shù)量、投訴數(shù)量降幅均超20%,客戶服務(wù)滿意率、業(yè)務(wù)處理及時(shí)率均提升2個(gè)百分點(diǎn)以上??梢?,所建模型找到了風(fēng)險(xiǎn)因素和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)之間的恰當(dāng)關(guān)系,可以有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),預(yù)控系統(tǒng)可提升供電服務(wù)期望總收益,為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好程度的調(diào)度提供有益參考[25-27]。

    圖3 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)應(yīng)用示例Fig.3 Application example of power supply service risk pre-control system

    3 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)實(shí)施效果

    (1)擴(kuò)展了供電服務(wù)數(shù)據(jù)“集市”。通過構(gòu)建供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng),打破了供電服務(wù)數(shù)據(jù)孤島,集成95598熱線、網(wǎng)上國網(wǎng)APP、營業(yè)廳服務(wù)、電動(dòng)汽車充換電、12398熱線、12345熱線等多系統(tǒng)數(shù)據(jù),融合客戶訴求、檔案信息、用電行為、設(shè)備停電等多專業(yè)數(shù)據(jù),建成客戶訴求信息庫,為供電企業(yè)擴(kuò)展數(shù)據(jù)挖掘廣度和深度,提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)保障,是“數(shù)據(jù)賦能”供電服務(wù)新模式的有益探索,有效推進(jìn)了數(shù)字型現(xiàn)代服務(wù)體系建立。

    (2)推動(dòng)服務(wù)供給側(cè)優(yōu)化。形成一套服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可視化監(jiān)測(cè)功能模塊,業(yè)務(wù)人員可以快速精準(zhǔn)識(shí)別服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)采取差異化、個(gè)性化服務(wù),防范、消除服務(wù)風(fēng)險(xiǎn),避免服務(wù)同質(zhì)化和盲目性,實(shí)現(xiàn)服務(wù)供給和服務(wù)需求的精準(zhǔn)對(duì)接,有效提升服務(wù)資源利用效率。

    (3)提升客戶用電服務(wù)體驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)警、防控,為服務(wù)人員超前服務(wù)、精準(zhǔn)服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐,在影響客戶體驗(yàn)的服務(wù)問題發(fā)生前即消除隱患,優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平明顯提升,有效促進(jìn)了供電企業(yè)用心在民、解憂為民、服務(wù)于民的為民服務(wù)形象塑造,有利于打造卓越的供電營商環(huán)境。

    4 供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)推廣前景及提升方向

    當(dāng)前供電企業(yè)間服務(wù)現(xiàn)狀基本相同。從服務(wù)模式看,存在因缺乏精準(zhǔn)信息支撐導(dǎo)致服務(wù)盲目性和資源浪費(fèi)的情況;從服務(wù)管控模式看,因事前服務(wù)預(yù)判、指導(dǎo)不足,多為問題發(fā)生后的事后管控。供電服務(wù)領(lǐng)域?qū)珳?zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判、預(yù)控有較大需求,因此,本文研究的供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控系統(tǒng)在供電企業(yè)間有較高的可推廣性。同時(shí),公共服務(wù)行業(yè)關(guān)系國計(jì)民生,客戶對(duì)公共服務(wù)有較高期待,均有服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判、預(yù)控和改進(jìn)提升需求,該項(xiàng)目應(yīng)用在公共服務(wù)行業(yè)無壁壘。

    進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、預(yù)控后可以將單個(gè)問題消除在萌芽狀態(tài),達(dá)到不影響客戶感知的目的。但若不從深層次消除問題根源,可能會(huì)出現(xiàn)問題反復(fù)發(fā)生,禁而未絕等情況。下一步,需根據(jù)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),運(yùn)用自然語言處理技術(shù)對(duì)營銷知識(shí)庫中的內(nèi)容進(jìn)行分析,將風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與知識(shí)信息進(jìn)行精準(zhǔn)匹配,對(duì)相關(guān)班組、人員點(diǎn)對(duì)點(diǎn)下達(dá)學(xué)習(xí)任務(wù)、推送業(yè)務(wù)知識(shí)。通過服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定培訓(xùn)方式,實(shí)現(xiàn)服務(wù)問題點(diǎn)對(duì)點(diǎn)解決。同時(shí),對(duì)累計(jì)出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)的單位,采用系統(tǒng)數(shù)據(jù),從基礎(chǔ)業(yè)務(wù)、訴求處理質(zhì)效等維度開展服務(wù)質(zhì)量深度分析,深入挖掘服務(wù)短板,找準(zhǔn)問題根源,開展線上專題培訓(xùn),建立學(xué)習(xí)監(jiān)測(cè)、結(jié)果測(cè)評(píng)、效果跟蹤的服務(wù)隱患閉環(huán)管理機(jī)制,促進(jìn)服務(wù)短板的根源治理。

    5 結(jié)束語

    基于多元服務(wù)接觸理論,本文全面梳理供電企業(yè)與客戶的接觸點(diǎn),結(jié)合供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn),綜合設(shè)備“硬”指標(biāo)和服務(wù)“軟”指標(biāo),從供電質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量?jī)煞矫鏄?gòu)建了服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)體系,這一點(diǎn)與前期研究側(cè)重于從供電質(zhì)量、電網(wǎng)建設(shè)等方面進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)顯著不同。以灰色評(píng)價(jià)方法為基礎(chǔ),結(jié)合層次分析法構(gòu)建了多級(jí)供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)警防控模型,客觀科學(xué)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定量評(píng)價(jià),轉(zhuǎn)變主觀定性進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判的方法,有利于數(shù)據(jù)恰當(dāng)反映實(shí)際問題[29-30]。

    以風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型為基礎(chǔ),構(gòu)建了供電服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)警和差異化防控,有效提升了供電企業(yè)主動(dòng)服務(wù)能力和優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平,其設(shè)計(jì)原理、評(píng)價(jià)方法可推廣到其他類型的供電服務(wù)單位及其他內(nèi)容的評(píng)價(jià)體系中去,只是評(píng)價(jià)權(quán)重和權(quán)數(shù)值不同。

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