基于大数据的电信客户信用评价①

余春收

摘   要：随着社会的不断发展，科学技术的不断创新，人们的生活水平也随之不断的提高，而经济的高速发展也使得社会用电量不断增大。随之而来的窃电、欠电现象也变得愈发的常见，这就对供电企业造成了极大的运营损失。为了解决这一问题，现电力系统通过对用户信用评价进行大数据的分析、汇总、应用。提出了一套基于电信大数据的信用评价体系。本文就大数据在电信客户信用评价体系的重要性上加以阐述，并进行了一系列的分析。

关键词：信用评价  大数据  信用评价体系  电信客户系统

中图分类号：F275                                   文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）09（a）-0234-02

1  大数据在电信客户信用评价系统的重要性

大数据是指以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。大数据可以概括为5个维度，数据量大、速度快、类型多、价值高、更加具有真实性。不管是哪个行业都能够应用到大数据进行分析，为将来的发展做出很好的规划。电信客户信用评价的根本目的是为了保障电力公司的利益不受损害。电信客户信用评价是根据对用户的品德、财务、行为等指标进行综合评定，确定用户的信用额度能够支付用电缴费，用以减少电力企业因为用户原因而造成的企业损失。

随着互联网技术的飞速发展，现如今已经进入了一个大数据的时代。它的产生正在改变着人们的生产生活方式，可谓是信息技术领域的一场改革创新。不管是商业、生产、还是生活上大数据都发挥着非常重要的作用。为了紧跟时代发展的步伐，将大数据运用到电信客户信用评价系统中，能够很好的对用户行为、信用进行更加详细透彻的了解。保障电力公司的利益不受损害。

2  基于大数据的电力客户行为分析

我国用户用电具有“先赊后缴”的特性，不管是用户的缴费意识不强，故意拖欠电费，还是窃电、偷电行为都对电力公司的发展造成了极大的影响。通过大数据对用户的行为特征、行为偏好、品德素养进行统计分析，建立一个信用评价体系，对不同的电力用户群体提供差异化服务。实现电力企业更深层次、更精准的服务，有了这种信用评价体系，能够很好的控制用户消费情况，将服务水平上升一个层次。以下就几方面的大数据的相关分析进行相应的论述。

2.1 基于大数据的用户用电行为分析

基于大数据的用户用电行为分析主要是对用户用电行为、喜好偏爱、行为特征、信用评价等一系列的分析。通过对多年来用户相关大数据进行分析、处理、挖掘、总结等步骤，根据相应的处理结果，提前了解用户用电需求，做好相应用电规划。让用户能够有很好的用电体验。

2.2 基于大数据的用户缴费行为分析

基于大数据的用户行为分析是指通过对用户以往的缴费记录、时间、行为等的数据分析，详细的划分出客户的用电类型。针对欠费型用户及时进行停电处理，避免电力企业的不必要损失，及时挽回电网公司的利益。针对即将欠费型用户进行提前通知，让用户做好缴费准备。针对没有不良欠费现象的良好用电用户，大胆放心的让用户用电，用以获取其持续长久的用电行为。

2.3 基于大数据的用户投诉行为分析

基于大数据对用户投诉、咨询行为的分析是指采用大数据技术手段，通过对相应数据的深度挖掘，提前对不同类型的用户的需求加以了解。方便对用户的停电、电费、服务以及电能质量要求进行差异化的管理，让每一个用电客户都能够十分满意。根据大数据分析结果制定科学的停电通知、电费通知策略，提前做好预防措施和服务准备工作，减少客户投诉，提高客户管理，促进电力企业盈利增收。

2.4 基于大数据的用户需求行为分析

基于大数据的用户需求行为分析是指研究用户对于电力公司的价值贡献，根据贡献大小提供的差异化服务。开展客户发展潜力分析，准确识别用电量高增长的客户群体，方便对这些客户提前介入服务，帮助客户快速稳定成长的同时也为电网公司增加营业收入。

综上所述，通过大数据对以上几个方面进行分析处理能够很好的构建电信客户信用评价体系，对于电力企业的发展有良好的促进作用，能够保障电力企业的盈利需求。

3  基于大数据的电信客户信用评价体系的构建

传统的电力行业存在着先消费后结算和无法实时监控用电客户行为的现象。建立一个电信客户系统，对所有用电用户信用进行大数据的分析评价，能够很好的降低供电企业的损失。基于大数据的电信客户评价体系构建要符合以下几项原则。

3.1 电信客户信用评价体系构建的完备性原则

电信客户信用评价系统的构建要满足完备性原则。所谓完备性是指不需要添加任何其他元素就能对电信客户不及时缴费的原因进行全面分析，通过大数据平台对相应的指标、要素进行深度挖掘并分析，全面深入研究不同地區、不同行业用户的用电规律和用电行为习惯。使得信用评价体系更加完善可靠。

3.2 电信客户信用评价体系构建的先导性原则

先导性是指对改革和发展具有导向作用和前瞻性影响。这就要求电信客户信用评价体系的指标要符合超前性原则，结合国家宏观政策、社会经济发展态势、自然环境形态等关联因子在内的各种数据，保证数据的前沿性，这样通过大数据的相关处理也能够保持最新水平，走在发展的前列，提前预知用户未来的用电缴费趋势。

3.3 电信客户信用评价体系构建的预警性原则

影响电信客户信用的因素较为繁杂，但是如果评价指标体系过于庞大，会给后期的评价带来困难，实际上，有些因素虽然与电力客户信用有关，但是其作用很小，可以忽略，所以只需要选择具有代表性的指标即可。借助大数据平台对客户信用进行实时监测，对市场异常数据、状态提供在线可视化预警功能。制定解决方案，反馈后期信用评估水平，提供优质的科学处理依据。

3.4 电信客户信用评价体系构建的可操作性原则

电信客户评价指标体系应当具有可操作性，即所选指标的数据源应当充足并且可以量化处理。能够进行相应操作，确保分析操作的正常运行。根据数据源对不同信用水平的客户细分，并提供有针对性的服务策略，构建用户信用等级模型。电力客户信用评价系统的构建能够从多个角度了解电力客户的缴费信用情况。通过大数据对电力客户评价系统中的应用，能够更快速、更直观的对用户做出更加客观、合理的评价。

4  结语

随着电力系统“买方”市场的形成，电力企业要树立竞争意识，建立“顾客就是上帝”的运营模式，明确的认识到客户服务对企业发展的重要性，加强对用户信用评价的重视，通过大数据的分析、处理完善电信客户信用评价体系。利用科学的方法准确解读大数据背后的含义，预测各个行业用电量发展趋势，制定精准营销策略，最大限度提升企业的经济效益。

参考文献

[1] 彭万里，宋昱.浅谈电力客户信用管理体系建设[J].中国经贸，2012，28（12）：39-41.

[2] 朱朝昱.电力客户信用评估及其应用研究[D].大连：大连理工大学，2012.

[3] 方德斌，王先甲.电力市场下发电公司和大用户间电力交易的双方叫价拍卖模型[J].电网技术，2005，29（6）：32-36.

[4] 赵琳，张富春，董兴华，等.大电力客户信用综合评价体系研究[J].电力科学与工程，2016，32（1）：31-36.