电费回收日跟踪指数监测分析

赵向群 陈湘媛

摘要：为积极响应疫情期间“客户欠费不停电”总要求，运用大数据手段搭建电费回收日跟踪平台，实现电费回收全过程数字化在线管控，助力电费催收工作向差异化、定制化转型升级。构建便于管理人员全面、及时掌握回收工作进展，实现电费回收精准定位、精准施策、精益管理。欠费情况分类统计、催收措施线上制定等功能的设计，实现 “一户一策”催收策略在线制定，帮助基层人员差异化实施催收策略，并根据实际情况动态调整催费手段，防范资金损失风险平的平台。同时，该平台具有客户欠费信息在线维护、电费催收材料系统上传等功能，帮助基层催费人员对催收过程进行痕迹化、过程化在线管控。

關键词：电费回收;助力电费催收;精益管理;电费回收率;电费管理规范;数字化在线管控

一、需求分析

长期以来，由于电能销售方式的特殊性、供电企业在电费回收措施和管理的局限性，电费拖欠现象时有发生，电费回收成为供电企业的焦点问题。传统的电费回收风险评估往往依靠业务人员的工作经验，风险评估和风险防控没有形成一个常态化的闭环工作机制。同时，随着国家产业结构调整和环保治理力度加大，一些高污染、高耗能企业或小散乱污企业随时可能出现关停或倒闭，给电费回收工作带来较大影响和难度，电费回收形势变得更加复杂严峻。

二、主要做法

基于电力大数据平台，通过皮尔森系数、决策树、逻辑回归等大数据算法，构建电费风险识别模型，构建多维度的电费风险分析指标体系。同时以行业、用电类别、欠费额度等维度，利用用户的用电行为、服务诉求、用电负荷变化趋势、缴费渠道、缴费习惯等电力数据，结合客户的行业特征、政策影响、生产经营等方面的外部数据，全面掌握企业的生产经营情况，深入挖掘电费回收的风险点，进而建立电费风险预测模型，对用电客户进行综合分析，提前预测和评估客户电费回收存在的风险。结合客户经理的工作经验和相应的法律依据，建立起客户从新装用电到销户的全生命周期的电费回收风险防控跟踪机制，有针对性的制定风险防控策略。从客户用电行为、政策影响、经济指标影响三个方面构建电费风险指数，实现对各地市风险预警和风险防范，科学调控风险防控资源，有的放矢地开展防控工作，进而主动应对电费回收风险，确保电费回收风险可控、能控、在控，保障电费管理规范、高效，提高电费回收率。

1.通过全行业、全类别、全用户的历史电费回收情况分析，结合湖南经济发展结构，从宏观经济政策影响分析、上下游行业关联影响分析、行业内企业关联影响分析、企业内部关联影响分析、企业用电行为影响分析五种角度，研究基于行业关联性的电费风险因素，进而剖析企业生产经营情况，提前预测和评估客户电费回收存在的风险。

2.全生命周期防控策略，为风险防控保驾护航。结合客户经理的工作经验和相应的法律依据，建立起客户从新装用电到销户的全生命周期的电费回收风险防控机制，实现欠费用户每日电费用电跟踪，构建省、市、县、所、催费员、台区六级电费风险日防控体系，针对重点客户实现一户一策、一类一策，科学制定风险防控策略，让电费回收工作事半功倍。

3.构建科学风险指数，实现数字化风险预警。基于宏观经济指数、疫情期间等电费政策、客户用电行为三驾马车，从宏观到微观，多维度全景式挖掘风险因素，通过层次分析法、归一法等数据分析方式，分别构建出宏观经济行业性波动影响指数、政策影响指数、用电行为行业性风险预测指数，并拟合全省电费风险指数，实现数字化风险预警。

三、应用成效

1.风险客户预测更加精准。风险客户预测基于已发生的用电行为数据分析为基础，多维度综合考虑客户的生产经营情况，同时结合当下经济政策环境，利用大数据算法技术，深度挖掘风险特征，构建风险客户预测模型，实现风险客户的精准预测。

2.防控工作开展更加高效。以经济、政策、用电行为三驾马车构建的电费风险指数，实现了对全省电费回收的日跟踪和风险预警，借助机器学习模型，对地市风险情况智能化分级，重点关切高风险地市的防控工作，便于防控资源的科学调配，有的放矢的开展防控工作。

3.逾期坏账现象的大幅降低。大数据技术构建的风险预测模型，以真实用电数据为训练样本，定期开展机器学习，模型不断迭代优化;结合实际防控工作开展情况，定期组织专家开展研讨会，改善防控措施。通过两定期工作的开展，一方面风险客户的预测越来越精准，另一方面防控策略越来越贴近客户实际情况。

国网湖南供电服务中心（计量中心） 湖南长沙  410000