营业系统管理及数据挖掘

■ 张俊杰 李淑慧

长期以来，营业系统管理、维护十分混乱，基础相当薄弱，问题和漏洞全出在了系统管理、维护和数据挖掘上。只有把营业系统管好、维护好，才能从根本上减少商业漏损的损失问题。

商业漏损控制是产销差控制中最难，阻力最大，牵扯人为因素和利益最多的，而且隐蔽性强、处理难度大，可钻的空子和漏洞多。如果说物理漏损控制是一场技术革命，那么，商业漏损就是一场利益革命、一场管理革命。

只有把营业系统管理好、维护好才能从根本上杜绝和减少商业漏损产生的根源，才能及时发现商业漏损问题之所在，才能制定策略、完善体系、围堵漏洞奠定基础。

一、营业系统管理现状

商业漏损的根源在抄表数据，抄表数据根源在营业系统。系统只是个平台，还得靠人管理。倘若管理跟不上，系统的问题漏洞就会很多，像地址、权限、户名、日期等等。可见，系统管理是商业漏损控制的重中之重。营业系统现状主要存在以下问题：

（一）户名与表号不匹配

户名与表号不匹配是一种常见的现象。这主要是因为施工单位在装表时错误录入登记信息，加上在项目验收时未能及时核实、修正，导致户名和表号错误。户名与表号本来是一一对应的关系，一旦信息录入错误，就会张冠李戴，导致缴费退票、用户投诉。最近发生在成都金牛区发生的一起水费纠纷事件就是因为户名与表号混乱、表装反导致了正常缴费用户要无故多交1114.52元水费。曾经在某公司发现其每月退票数量很多，其中部分就是因为用户投诉户名与表号不对应。

（二）登记地址与实际不符

营业系统中地址信息登记十分混乱，不是按照实际、真实的地名办地址登记录入，而是根据习惯性叫法或老地址信息录入登记。用户地址在营业系统建设中是看似微乎其微的事情，实际上影响巨大。户名、户号、地址，表号正常应该严格对应，可实际上问题很多，经常出现牛头对不上马嘴的情形。特别是用户地址这一项，问题十分突出。诸如：地址错误、地址不明，登记不清、地址门牌、编号残缺、实际地址与路名不匹配等。

还有城市道路扩建、改造路名、地址、门牌发生变更后，系统更新不及时，导致新老地址不匹配。如：地名办小区地址为春四路几号，而系统录入的地址为福春七。地址信息残缺，地址更新不及时给用户普查、抽查，现场核实造成了很大困扰和麻烦。一旦老人退休，抄表员更换或区域对调，按照地址根本找不到用户，就会影响抄表工作。

（三）抄码混乱

从表象看是因为估抄、定额造成的，本质上是系统管理、维护、监督不到位。抄码是水量核定的基础，倘若抄码混乱，水量自然就会出问题。抄码混乱的问题和现象十分普遍。通常情况，抄码与水量是同步的，只有抄码变，水量才会变。不论是水量大小、还是水量为0，每月录入系统的抄码应与实际现场的抄码一致才对。但实际情况是因为定额、估抄，抄表员不抄或抄了也不按实际录入系统，导致系统中抄码混乱，乱填、乱写。如：抄码之差水量不匹配；一户多表不建子目录，为了出票方便，录入抄码和水量往往是总水量和总抄码。总之，抄码混乱现象很普遍，让管理人员难分析，现场复查人员难核对，把营业系统数据弄得一团糟，使得抄表员有机可乘，有空可钻，产销差工作难以推进。

（四）结余水量不发行

周期性换表、临时性应急换表在日常水表维护管理工作是再正常不过的现象。只要不是频繁换表、掩盖徇私舞弊行为的人情换表，换表本身并不存在异常。问题是换表经常把结余水量给消掉，这就造成了销售水量的损失。尽管这种现象不是十分普遍，但一旦涉及批量换表、频繁换表，其损失就不可小觑。

（五）单双用户串抄

通常，水务公司会根据客户数量、抄表难度、时间把居民分为单、双月抄表，非居民固定每月抄。单、双月用户配比、区册是按照编入区册固定分配好的，很少临时调整区册、改变抄表月份。单月抄就是抄，双月抄就是双抄，不会单双月混着抄，串着抄。可实际情况是，抄表员私自调整区册或为了偷懒，完成当月任务等，随意改变、打乱抄表时间，月份，导致了单、双串抄的行为。另外，除了单、双串抄，还有按照出票时间改变抄表的，像季度票、半年票、年票等用户，打乱了单双月抄的规矩，导致了产销差率波动。

（六）漏户

在营业系统中漏抄现象比比皆是。不管是难入户，还是故意漏户，总之，漏户问题是长期存在的，甚至还是严重。尽管，在绝多大数单位呈现了抄见率为98%以上，甚至更高。实际上这些数据真的不敢恭维。从笔者亲身经历的十几个城市的产销差控制项目来看，漏户率平均在5%以上，有的甚至在10%以上，少则几百户、多则几千户，甚至上万户。可见，漏户的问题是相当严重，对产销差控制造成了很大的影响。

（七）时间

在营业系统中录入抄表日期应该是实际抄表日期，而非录入时期或者规定抄表截止时期。实际上，营业系统中日期总是以系统默认启始和截止日期为准。日期这一栏看似无关紧要，实则干系重大。倘若，录入的不是实际抄表日期，抄表时间就不足月，就会影响产销差指标，造成产销差下降或上涨，会给人一种错觉。通常抄表周期为每月1～10日，中间错位为10日。是1日抄，还是10日抄，并不硬性规定。这可能造成在时间抄表上错位，不能做到点对点抄，特别是大水量用户受影响很大。可见，日期对产销差是有影响的，甚至影响可能还不小。

从图中公历与实抄天数统计的漏损率数据对比看，时间周期错位对漏损率影响是客观存在的。这还只是从简单的天数上统计，尚未作为每月用户时间节点的数据统计，特别是大水量用户。如果那样统计，可能漏损率影响更大。

二、营业系统管理及数据挖掘

（一）系统管理

从产销差控制角度来看，营业系统管理还要从基础抓起。只有夯实了基础，才能把系统管好，维护好。系统不单是为了统计水量，缴费、存储数据，更关键是如何利用系统信息、数据挖掘、应用到实际产销差控制中，为了企业提升经济效益。

1.规范基本信息

系统基本信息管理是系统管理、维护的基础，更是保障数据质量的关键。首先，定标准和规范。在途表从逻辑关系上要严格要求施工单位把涉及用户信息的户名、户号、表号、地址等对应的逻辑关系梳理清楚，信息采集上要规范采集信息，确保采集信息完整、准确、无遗漏、无残缺。如：地址要统一地名办地址采集，且把门牌、楼宇、房间号等要采集清楚，表号要完整、不残缺等。

其次，采集、录入要规范。在册表在采集抄表信息时，要严格抄表管理规定进行采集、录入、统计抄表数据和信息。如：抄码读数、水量、实抄日期、水表状态（堆、淹、埋、铅封完好情况）等，特别是抄码读数、抄表日期、状态情况一定认真填写、保障真实、准确、可靠。

最后，质量跟踪和监督、修正和完善信息。定期对系统基础信息和数据要整理、清洗、诊断、分析，重点跟踪、监督新增户地址、口径、户与表对应关系。另外，结合日常巡检、普查和客服中心提供用户投诉信息和处理反馈意见，及时修正系统数据和信息。如资料错误，水量投诉，退票等等。

基础信息和数据可靠性直接关系商业漏损控制的工作能否推进和开展，影响商业漏损控制的进度，决定商业漏损控制策略能否贯彻执行下去。

2016年8月～2017年8月各区漏抄户数据统计表

2.系统权限管理

系统权限管理是规范系统、管好系统、用好系统的关键。系统权限管理要有管理制度，根据业务、职能、级别、岗位设定系统管理权限和密钥，避免权限乱分配造成系统管理混乱，特别是涉及到调账册，调人员，出票、退票、销账、减免、定额、换表、缴费等关键性业务。这是指在营业管理上要把系统权限设定管理好。另外，为了监督、制约，系统权限要适度给计量、管网、降差办等业务相关处室开放、共享，便于数据调阅、查询。权限管理既要对营业内部严格把控，又要对产销差控制相关部门开放、共享，打通信息孤岛，相互监督、相互制约、牵制，把营业系统管理、维护好。

3.一户多表要建立子目录

一户多表的问题十分普遍。在营业系统管理中，一定要按照户号建立二级子目录，并要求抄表员按照每块表录入抄码、水量等信息，不能为了省事只建一个户名。别说没子目录，就是建了子目录，抄表员为了偷懒、省劲，出一张票，还常常不按照每块表录入抄码、水量，而是把所有水表抄码、水量累计在一起出一张票或单据。这样水票单据出少了，可后续想要数据挖掘、分析问题就大了，数据根本无法用。因此，遇上一户多表的情形营业系统中一定要建子目录。

4.时间同步

众所周知，供、售水量在起止时间上存在时间的错位。供水量是以自然月的公历时间为基准，而售水量通常会跨月，是以各自单位规定的抄表时间周期（当月25日到次月25日或者当月10号到次月10号）为准，两者之间总是相差几天。不但如此，抄表时间周期是固定的，而且供水量时间周期是可变，大、小月时间上也有偏差。另外，就是供水量在统计上简单，快捷，而售水量却要在规定的抄表周期（通常10天或15天内），这就很难保障做到点对点抄，时间不足月。由此，引起了产销差指标变化，对产销差的影响是客观存在的。只能尽量减少时间错位，却不能完全避免。

为了减少和缩短供、售水量时间差，可通过调整供水量时间周期减少时间差即供水周期跟随着售水量来调整，如此就可以把时间周期缩短在可控范围之内。比如：销售水量周期当月10日至次月10日，供水量周期也调整为当月10日至次月10日。另外，对于大水量用户实行点对点抄即上月几日抄就下月几日抄对应，确保抄表时间周期足月。

（二）数据挖掘

营业系统的管理不能单靠标准、规范，还得靠大数据挖掘、分析来监督、跟踪在系统维护、管理上存在的问题和漏洞，特别是营业数据质量。通过大数据挖掘分析，找出问题所在，随之整改、完善，采取产销差策略就可以把商业漏损控制住。持续的大数据审计、挖掘才是持续管控商业漏损的关键手段。

1.大数据挖掘漏户

漏户现象谁都知道，对产销差率影响是不言而喻的。可漏了多少、漏了哪些户，是每月漏，还是长期漏、故意漏，还是人为漏，其对产销差影响有多大？需要一套科学的方法论和专业挖掘工具才能把漏户挖掘出来，计算统计其出产销差率的影响。

大数据挖掘漏户基于专业方法论和挖掘工具通过营业系统的在册表、拆迁户、销户、呆账户台账数据整理、归类、清洗、挖掘每月遗漏的用户并分析遗漏的原因、遗漏的户数，分析测评抄见率可信度。按照抄表区册、片区、单双月抄表资产配比，剔除了销户（未销户、呆账户），利用户名或表号采用大数据挖掘工具进行系统挖掘，分析，找出每月、每片区的漏抄户，并测算漏抄户对产销差率的影响。为了更清楚说明漏抄户的情况，在这里以西南地区某水务公司案例为准，大数据挖掘、分析漏抄户的数据如表。

从数据报表可以看出，最少每月1户，多的每月208户，平均每月漏户约为31户。通过对用户性质、水量统计分析，测算其产销差率影响约为0.13%。从数据挖掘的结论来看，该水务公司抄见率非常高。尽管，还存在少量漏抄现象，但其对产销差率影响很小。

2.大数据挖掘估抄户

鉴于当前仍以人工抄表为主流抄表方式。不管是外委抄表、还是自己内部抄表都避免不了估抄问题。传统观念上总以为估抄只会少估，实际上多估也很普遍。无论是多估、还是少估，其对商业漏损和产销差影响都是十分客观的。那么如何挖掘？根据本月、上月抄码读数、实际发行量、实际抄见量之间的关系建立模型，分析和挖掘估抄对产销差率%影响模型即：

NRW%=（RMTM-RMLM-Q发行）/P；

其中：

NRW%：产销差率%

RMTM：本月抄码或读数

RMLM：上月抄码或读数

Q发行：本月实际发行缴费水量

P实际：全年总供水量

某城市实际全年供水量5140×104m3，其中全年存在估抄户数4530户（含单月全年存在估抄表户），实际发行水量207×104m3，实际抄见水量301×104m3，少发行水量94×104m3，折算为产销差率为1.825%，即产销差率虚高了1.825%。

3.抄码、水量分析

以往大数据挖掘分析，总是单一的对水量分析，而忽略了抄码、水量一体挖掘分析。单一水量分析太过简单，难以准确挖掘水量上涨、下降的原因，分析抄表员的行为轨迹。抄码水量数据挖掘分析是基于抄码、水量同步变化的机理挖掘分析抄码、水量是否存在抄码、水量异常、不匹配的情况，挖掘人为丢失的水量、人为间歇性抄表、频繁换表等问题。通过对抄码、水量数据挖掘分析能够更直观发现问题，查找异常，分析产销差波动、水量异常的现象，为现场复查、整改、跟踪抄表员人员行为轨迹、追缴损失水量提供可靠大数据挖掘的方法论。

抄码水量曲线分析

抄码水量曲线分析

通过上面抄码水量曲线分析，就能准确发现一年中频繁更换水表，更换次数3次。是人情水表问题、还是选型出了问题，具体原因值得深究。倘若只对水量分析，不对抄码、水量一体分析实难发现问题。图中会发现抄表出现中断、间歇性抄表的问题，抄表员抄两月停歇两个月，导致有些月水量为0m3，有些水量为突增至51712m3和51777m3。尽管，对全年产销差率不受影响，但却人为造成了产销差率波动，很容易引起误导，让抄表员钻绩效考核的空子。

4.水费账目审计

尽管水费账目审计与产销差并无直接的关系，但水费账目直接牵扯和影响着水费增收，其本质与产销差控制是相同的。从水费增收层面来看，每年损失的水费数目不可小觑，非常值得积极开展研究。鉴于其与产销差无直接的关系，不再赘述，但仍希望能把其作为商业漏损控制一部分考量，作为提高经济效益一种手段和思路。

由此可见，营业系统的管理、维护是商业漏损控制的基础，是商业漏损控制的关键。只有夯实了营业系统这个基础，才能减少产生商业漏损的根源，才能从源头上杜绝系统存在的问题和漏洞、保障抄表数据的质量，才能为大数据挖掘分析、应用，完善的规章制度、管理流程、配套绩效KPI，跟踪行为轨迹、监督策略贯彻执行打下坚实的基础。只有这样才能把商业漏损控制住、控制好，才能真正看到产销差控制的曙光。