多维透视—电费回收问题精准定位

刘当武 郑高峰 李博 宋紫阳 肖家锴 卞真旭 邵珺伟

摘 要：从电费回收流程出发，结合电费回收工作中遇到的难点及问题，分不同缴费渠道、缴费方式、结算方式，梳理电费资金在各种缴费渠道中的各个环节流转的情况，采用大数据算法分析用户缴费方式偏好以及习惯情况，关注资金解款与到账情况，追溯并定位电费回收风险环节，监控各渠道电费回收流程的进度与效率，加强客户服务力度，破解“电费回收难题”，规避电费资金风险，保持电费回收的良好态势。

关键词：电费回收；建模分析；数据挖掘

中图分类号：F46.61 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2018）23-0187-03

电网在运行期间产生了大量数据，数据量为PB级，可采用数据挖掘技术对其进行分析，并提取出有价值的信息。数据挖掘一般是指从大量数据中通过算法搜索出隐藏于其中信息的过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来发现有效信息，达到支持管理决策的目的。电费回收是供电企业生产过程的最后环节，也是电力企业生产经营成果的最终体现。电费回收工作历来是供电企业的工作重点，它关系到供电企业的经营成果和经济效益，关系到供电企业的生存与发展。

一、总体思路

（一）项目概述

以数字化理念为引领，坚持价值导向和问题导向相结合，基于公司全业务数据中心，实现对公司电费回收流程多视角、多維度的监控，形成电费回收问题的常态监测分析机制，满足公司精益管理和效率效益提升的要求。

（二）项目内容

1.研究电费回收业务流程中的流程事件

（1）电费回收流程的源端研究。依据用户缴费记录相关数据进行研究，分析全省用户当前使用的缴费渠道及缴费方式，了解用户缴费渠道及方式的整体特征及渠道偏爱，了解不同区域的用户渠道特征及规律习惯，引导客户进行渠道选择，同时为企业自身优化渠道提供策略。

（2）电费回收流程的内部管理研究。当用户缴费之后，电费资金在内部经过一系列流转，包括收费整理、资金解款、到账确认（回单录入、确认交接单、复核交接单、汇总交接单）、收费交接（生成凭证、发送财务）等环节，重点研究电费资金在各个渠道环节的流转情况，关注代收代扣单边账、不同解款方式的资金解款、到账确认情况、不同渠道资金流转及归集效率等，细化到供电所单位粒度，关注影响电费回收进度的基层因素。

2.构建广义的电费回收流程模型

依据流程挖掘思维，分缴费方式、解款方式构建“电费收缴”—“资金解款”—“到账确认”—“收费交接”电费回收流程模型。

3.建立电费回收流程绩效监控相关指标

设定“低压用户在线缴费率”、“在途电费资金余额”、“解款超期率”、“到账确认及时率”、“应收电费余额”、“电费回收月平均水平”等等绩效监控指标。

4.构建基于缴费方式的客户缴费偏好及习惯算法模型

采用数据挖掘算法模型，将用户的缴费方式习惯分为不同等级，与客户分布数据进行交叉分析，为制定区域化的缴费渠道和方式、渠道优化策略，提出针对性建议，促进电费回收提质增效。

（三）工作步骤和技术路线

1.处理数据。将营销基础数据平台源明细数据抽取到全业务数据中心分析域贴源层，对数据进行预处理后再抽取到数据支撑层并进行SG-CIM3.0数据模型转换，再根据业务逻辑需求，进行数据粗加工处理，生成宽表明细数据及轻度、重度汇总宽表数据。

2.构建模型。运用流程挖掘思维，采用Petri网建模技术，结合电费回收流程的事件和条件观点构建电费回收流程模型；运用聚类数据挖掘算法，构建缴费习惯算法模型，实现用户缴费方式分类与缴费习惯分级。

3.演练模型。依据电费回收流程模型与缴费习惯算法模型，对宽表数据细加工处理，进行数据深度特征提取，并对得到的数据特征与模型进行演练操作，将数据与模型完美结合。

4.展现成果。采用Tableau可视化分析展示工具，先行进行业务展现功能配置，然后对输出成果进行分析展现。

二、项目创新点

（一）业务管理创新

以运监视角，监测电费回收率、缴费渠道和在途电费资金流转效率。从省公司层面定位电费回收率偏低的市公司、县公司、供电所，围绕在途电费资金流转情况，运用流程挖掘思维，构建在途电费流转拓扑模型（见图3），进行微观层面与宏观层面结合的绩效监控，精准定位电费回收效率较低的渠道和电费资金滞留的环节，发现电费回收过程中存在的问题；运用大数据思维，采用聚类算法构建缴费习惯模型，制定区域化的缴费渠道和方式、渠道优化提供策略，确保电费回收流程源端优质服务，整体挖掘电费回收潜力，为电费回收策略提供辅助支撑，促进电费回收工作水平的不断提高。

（二）技术创新

1.采用聚类数据挖掘算法（见图4），构建基于缴费方式的客户缴费偏好及习惯分析模型，分析用户的缴费习惯偏好，与客户分布数据进行交叉分析，提高模型准确性。

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图4 聚类算法模拟

2.采用流程挖掘理念，运用Petri网观点的事件、条件、状态的关系（图5、图6），从控制和管理角度进行模拟，构建电费回收流程模型，并采用Edraw软件进行电费回收流程模型绘制，精准定位电费回收效率较低的渠道和环节。

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图5 并发描述

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图6 冲突描述

3.基于全业务数据中心的企业数据仓库MPP（Gbase 8a）的海量电费明细数据，以《全业务数据中心分析（下转197页）（上接189页）域服务手册》为指导，进行业务逻辑实现。

4.前端采用Tableau可视化分析工具进行分析成果配置，并直连全业务数据中心结果集库进行业务展示，支撑省、地市两级应用。

三、项目成效及应用前景

（一）项目成效

1.通过对电费回收率的分析，查找出电费欠费户数较多、欠费比例较大的供电所，定位出欠费金额较大对电费回收率指标营销较大的用户，提出了针对性解决措施。

2.通过对每笔电费的流转环节的监测，挖掘出不同的电费回收渠道的电费资金流转效率，监测电费资金滞留在代收机构的情况，实现电费资金流转的细定位，为公司电费回收工作提出优化建议，有效管控了电费回收资金风险。

3.通过缴费渠道的分析，精细化第三方渠道及具體代扣银行的资金情况，为制定区域化的缴费渠道和方式、渠道优化策略，提出针对性建议，提供了源端优质服务。

（二）应用前景

1.业务方面经济可行。本课题结合业务实际建立模型，对电费业务全流程进行全面梳理、微观剖析，对营销业务部门电费回收工作开展，可给予指导意见。

2.技术方面经济可行。本课题是基于全业务数据中心分析域营销业务一手数据及SG-CIM数据模型，积极探索数据应用，将业务与数据融合构建成果模型，可推动全业务数据中心在业务开展的方面的应用，整体工作具有全国推广应用价值。

结语

基于以上原则设计的电费回收流程模型具有较强的适用性和扩展性，通过实践应用，验证了其在加强资金管理、提高经济效益中的作用，同时也展现了对数据关联的整合能力。且该设计方案是可推广和复制的，可以广泛应用在电力回收流程挖掘方案的设计及开发工作中，成为保障电费回收的有效支撑手段。

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[责任编辑 柯 黎]