基于大数据技术对电力客户电费风险预测和管理

基于大数据技术对电力客户电费风险预测和管理

瞿青

国网上海浦东供电公司 上海 200122

摘要： 大数据技术作为一种高科技、先进性的技术已在各行业中广泛应用，通过对大数据技术优势的了解，分析目前电力企业在电力客户电费风险预测和管理方面存在的问题，阐述了大数据技术在电费风险预测和管理中的应用策略，降低电力企业在电费回收方面的欠费风险，提高电力企业的运营管理能力。

关键词：大数据 电力客户 电费回收 风险预测

1. 引言

大数据技术以渗透至日常生活及生产的各个行业，极大地推动了社会的发展、提高了生活的便捷性，对人们的行为习惯、思维方式以及商业模式都发生了较大的改变。大数据技术在电力行业的应用目前也较广泛，运用在电力客户电费风险预防及管理方面也有巨大的优势，通过大数据强大的存储和分析技术，可以打破电费回收在时间和空间上的局限，为电力客户的资源信息匹配的传递、电费回收风险防控等方面提供先进的技术服务。

2、目前电力客户电费风险预测和管理存在的问题

2.1 电费回收风险预测和管理体制不完善

目前电力企业在电费回收的管理方面，主要是企业和用电客户之间的交易和约束，在法律方面缺乏有力的支撑性文件，同时电力企业也未能结合相应的政策制度进行全面分析企业与客户之间的供给与需求的关系，在闭环式经济链条管理中未能做到最优。针对企业、商业、社会群体等不同的电力客户未能建立有效关联的回收体系，未能形成科学合理的管控方法及社会性约束体系，不能对用电客户拖欠电费增加其成本采取有效的措施。这就导致在目前大格局层面的经济改革浪潮中，电力企业需增加多方位的人力、物力、财力等资源进行电费的回收工作，对推动其经济发展、增加经济效益具有较大的负面作用。

2.2电费回收风险预测和管理行为不规范

电力企业在电费回收风险预测和管理方面的制度建设和标准规范管理方面存在缺陷。管理行为混乱，未能建立统一标准的模式。对于欠费催缴方面，催缴方式方法不统一、不严密，实施力度不强，在具体催缴时执行力不强，催缴效率低。在电费回收欠费方面惩罚制度的执行和落实没有统一的标准应用，且执行效果也不佳，导致欠费的用电客户形成了拖延的心理和行为习惯。这一现象在信息发达地区可能不明显，但在一些偏远区域，由于科学信息技术应用薄弱尤为严重。在偏远地区，由于信息网络技术不发达，在电费用量统计方面还是延续传统的人工抄表、统计方式，而由于部分基层工作人员的责任心不强导致的误抄、错抄、漏抄等现象的存在，会导致用电客户对电力企业的信任度下降而拒缴电费的情况发生，由于时间的作用这一现象会不断被恶化，如果电力企业不能采取科学合理的措施妥善处理这一问题，会对电力公司在电费回收的风险预测和管理方面造成极大的负面作用，影响电力企业的经济效益提升和经营管理的发展。

2.3 电费回收风险预测和管理智能化应用不足

当前社会的信息化及网络技术的发展正在进行着前所未有的变革和提升，大数据的应用以融入到各个行业并逐渐趋于成熟，利用大数据信息技术可最大程度地实现资源共享，解决因信息不对称而出现的供需矛盾关系，同时能满足行业中具有不同需求客户的利益获取和分配。电力企业也在紧跟社会发展的步伐，不同程度地将大数据技术应用在企业经营和管理中，但在电费风险预测和管理方面的信息技术融合深度不足，不能充分应用数据技术对电力客户缴费行为、缴费信息进行有效分析，在运用智能化、信息化措施对用电客户的缴费信息告知和风险预警方面应用不足，会导致催费不及时、拖延缴费、被动回收电费不良局面。

2.4 电费回收风险预测和管理观念落后

以往传统的电力缴费观念是先用电、后缴费，但随着对用电观念的认识和理解，电实际上也是作为一种商品在社会中流通，所以形成了先缴费、后用电的电力缴费观念，这种观念通过推广及发展，已形成了大范围的普及。但仍有少部分区域及用电客户受传统观念的影响，同时电力企业也没有建立长效的科学机制将电作为一种商品进行合理引导，导致先缴费、后用电的观念受到了一定程度的局限。也有一些政府部门、标榜企业由于计划经济及制度上的约束，也未能起到带头表率作用。落后观念的影响直接导致电力企业在电力流通过程就出现欠费风险。

3、大数据技术在电费风险预测和管理中的应用措施

大数据强大的存储、分析以及信息传输技术的不断发展和在各行业的成熟应用，其在电力企业电费风险预测和管理中也能广泛被运用，主要表现在以下几方面：

3.1 应收电费统计分析方面

将大数据技术应用在电费结算业务方面，将业务数据按不同的需求进行存储、提取、分析、计算，并根据不同的形式进行直观展现。将用电客户的信息数据进行分析，将用电量及电费进行同比和环比，在结合电力客户的缴费余额等信息综合分析每一位用电客户的足额冲抵情况，综合分析出可能发生欠费的潜在用户，并提前进行交费提醒工作，降低电力客户的欠费风险。同时，可以定期针对用电量大的客户进行综合分析和专项分析，通过应缴费数据、预缴费数据、电费余额等进行数据汇总整合分析，分析出足额冲抵和不足额冲抵情况，制定电费用量预警机制，提前进行电费回收风险预测，做好交费提醒以及催费工作。

3.2 欠费统计分析方面

对用电客户数据进行存储、分析，对已经发生欠费的客户进行数据提取，将欠费客户的欠费金额、信用情况、欠费时间、欠费频次等数据进行整合和综合分析，并按欠费金额的大小将用电客户有序排列、查找规律，寻找出可能发生欠费行为的用电企业类型等信息，针对特定的企业、行业建立专门的预警机制，及时采取有效措施，降低欠费情况的发生。通过数据统计和分析，找出各种潜在的欠费风险，并进一步明确主要风险，查找风险因素，从根本上出发，制定有目标性、高效性的电费风险预测和管理方案，最大限度地降低电费欠费风险，并将催缴改变为事前预防，提高电力企业电费回收的管理效率。

3.3 电费回收统计分析方面

通过大数据存储和分析技术，对用电客户的应收、实收、预收、余额以及欠费数据进行统计汇总、分析计算，能实时地展现和掌握出电力企业的电费回收情况。根据各个电力企业的自身特点，依据数据分析结果和对比，将当期电费回收情况和上月及上年度同月数据记性同比和环比，找出偏差，针对偏差查找原因，为电费回收工作提供依据。

3.4 用电客户欠费风险评定及管理方面

电力企业一般针对的区域较大，用电客户的规模、类型等都具有较大的差异，电力企业可以针对不同的用电客户，为每一位客户制定具有特定代表性的标签，运用大数据技术分析和存储，将每一位客户从用电规模、用电性质、缴费情况、客户生产经营情况、信用度、用电情况、历史欠费情况等各种因素进行综合评定，制定出欠费风险等级，按高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险进行分类管理，采用差异化方式对具有不同风险等级的用电客户制定电费回收策略，对高风险和较高风险的用电客户重点管理。电力企业需对用电客户的风险等级根据电费缴纳情况定期更新，可以有效降低电费回收的潜在欠费风险。

通过对用电客户的风险等级评定，结合用电客户用电量信息分析，电力企业也可以针对高风险、用电量大的用电客户制定专门的、有针对性的电费风险预测和管理方案，确保将这一类客户的用电欠费风险降至最低。

4、结束语

电力是作为商品在市场中进行流通的，商品只有产生有效的价值才能推动企业的发展，电力企业也一样，电费的正常、及时回收才能促使企业经济良性发展，为行业、国家创造更大的价值。所以，电力企业一定要结合现代先进的大数据、网络信息等技术，从预防管理为出发点，制定出有效的、可行的电费欠费风险预测和管理策略，提前防范电力客户欠费风险，将事后追缴变为事前预防，降低欠费行为的发生，提高电力企业在电费回收管理以及企业综合经营管理的能力。

参考文献：

1. 彭涛，李东升，宋艳.基于大数据及互联网技术的电费回收.中国电力企业管理，2017。

2. 沈赛，李治成.基于电力营销工作的电费风险管理问题研究[J].通信电源技术，2018,35（7）。

3. 孟巍等.基于大数据技术的电力用户画像.电信科学，2017。