基于大数据的供电服务风险预控系统研究与应用

徐美玲、刘昳娟、吴雪霞、陈云龙、张雪梅、王倩

(国网山东营销服务中心，山东 济南 250001)

电力体制改革纵深推进，电力市场多元化竞争格局加快形成，以优质服务赢得客户成为供电企业巩固市场竞争、维持健康发展的重要手段。同时，供电企业作为重要的公共产品提供方，沉淀了海量客户服务数据，供电服务跨步进入大数据时代。国内电力行业自2013年开始开展用户需求侧大数据技术研究，供电企业虽然对客户服务数据价值挖掘进行了积极探索，但在利用数据进行风险预测、识别、评估等方面仍较为薄弱，尚未形成全面综合的供电服务风险识别方法，本文以解决该问题为主要研究目的。

Peter Talor-Gooby认为风险是指行动或政策导致结果的不确定性，包含变好、变差两个趋势方向。根据风险引致结果的不同，可将风险划分为两种。一种是投机风险，指变好、变坏两种可能性兼而有之的风险，另一种是纯粹风险，指一旦发生可能带来损失的风险。当前对金融、医疗等领域的风险研究较多，对供电服务风险研究较为薄弱，供电服务风险识别技术较为局限、因素较为单一，主要集中于设备状态、供电可靠性、电网建设风险等方面，可识别的风险范围有限、风险识别准确度不高。本文从供电服务水平提升的角度，所述风险主要指纯粹的风险，即可能给供电企业带来损失的风险，包括因供电企业制度不完善、设备运行不畅或员工服务不规范等可能造成的影响客户用电体验的事件，例如频繁停电、业扩报装超时限、欠费复电不及时等。

1 供电服务风险识别模型构建

服务需求者与服务供给者之间的良性互动接触对客户服务感知有重要影响，这是多元服务接触理论的重要观点之一，这里提到的互动接触不仅涵盖客户与服务供给者之间的互动，也涵盖客户与服务供给设备、资源等有形物之间的接触[1]。按照该理论，供电企业与客户的接触涉及办电、供电、用电全过程，主要包括停送电、电能质量、业扩报装、电费抄核收、电网建设等方面，根据营销“6P”理论和整体产品观念，结合业务经验，将客户对供电服务的需求分为稳定、可靠的电力供应需求以及优质、高效的用电服务需求，即可靠供电需求和优质服务需求，其中可靠供电是核心产品、客户基本需求，优质服务是期望产品、客户延伸需求，将服务需求投射至服务供给[2-7]，所以主要从供电质量和服务质量两个方面进行供电服务风险指标体系构建。

1.1 确定供电服务风险指标集

从供电质量、服务质量两方面，按照供电业务类别进行二级指标划分，按照可衡量、界限清楚、可比性强的原则进行三、四级指标细分，构建了四级供电服务风险指标体系，如表1所示。

表1 供电服务风险指标体系Tab.1 Risk index system of power supply service

将供电质量、服务质量设为一级指标集，用X表示，X={x1,……,xt}(t为一级指标数)，将二级指标集设为xr，xr={xr1,……,xry}(r=1,2,3,……,t)(r为一级指标数，y为对应一级指标下二级指标数)，包括停电、电压质量、业扩报装、电能计量、电费抄催、渠道服务、抢修服务、施工现场服务等；三级指标集表示为xrk，xrk={xrk1,xrk2,……,xrkn}(r=1,2,3,……,t；k=1,2,3,……,y)(r为一级指标数，k为对应一级指标下二级指标数，n为对应二级指标下三级指标数)，包括停电次数、停电时长、停电范围、重复停电情况、感知较差事件、低电压发生次数、长时间低电压次数、诉求强度、敏感事件、业务处理等；四级指标集表示为xrkl，xrkl={xrkl1,xrkl2,……,xrklg}(r=1,2,3,……,t;k=1,2,3,……,y;l=1,2,3,……,n)(r为一级指标数，k为对应一级指标下二级指标数，l为对应二级指标下三级指标数，g为对应三级指标下四级指标数)，包括故障报修量、运检类故障报修量、停电小时数、停电用户覆盖率、频繁停电客户诉求量、3次及以上重复停电台区量、停电时间超12小时占比、超电网能力限电占比、低电压报修量、长时间低电压诉求量、投诉量、意见量、服务申请量、被督办问题量、明察暗访量、重复诉求量、回访满意率、业务处理及时率。

1.2 确定风险评价维度的权重

在风险评价中，不同因素对风险的影响度不同，我们首先需要对风险评价维度进行确权。一般情况下，在确定风险评价各维度的权重时经常依凭自己的历史经验以及对评价因素的认识来进行判断。事实上，这种确权方式存在很强的主观性，在实际使用中会出现偏差。针对供电服务风险的特点，本文综合对比排序编码法、倍数环比法、优序对比法、熵权法等较常用的分析方法优劣，认为层次分析法具备定性与定量兼而有之等优点，较适用于本文研究，因此选择层次分析法确定风险因素与风险量化的关系，确定供电服务风险各评价维度的权重[8-11]。通过德尔菲法依据专家经验确定判断矩阵，在判断矩阵基础上借助方根法和积法得到特征向量和特征根，经过多轮次一致性检验后，按照总排序权向量进行决策，确定风险各指标所占权重。

1.3 确定风险等级划分标准

根据模型的计算结果，结合专家的业务经验，借鉴“国家疫情防控健康码”分级方式，将供电服务风险划分为若干个等级，并对每个等级赋以不同的值以衡量风险的大小，主要划分为3级，按照(1，2，3)进行量值赋予，并根据风险等级高低表述为低风险、中风险、高风险。

1.4 构造评价矩阵确定评价灰数

组织营销、设备、建设等不同专业多名专家通过历史数据分析，结合供电企业当前面临的服务风险特点，根据评分等级给指标打分，依次获得样本数据以确定评价矩阵[12-19]。

在确定指标评分等级标准时，由于专家业务经验和认知差异，只能给出1个灰数的白化值。分析上述评级指标的评分等级标准，借鉴“国家疫情防控健康码”等级及数据处理形式, 激活信息统筹的服务模式，将评级灰类划分为3类，标记灰类为h，即设灰数序号h=1，2，3，把评价灰类取为优(风险度较小)，中(风险度一般)，差(风险度较高)，其相应的灰数和白化权函数可分为：

第一灰类，“优”(h=1)，其白化权函数为f1,灰数评价在3分及以上；

第二灰类，“中”(h=2)，其白化权函数为f2，评分在1至3分；

第三灰类，“差”(h=3)，其白化权函数为f3，评分在1分或1分以下。

1.5 确定灰色评价系数、评价权向量、权矩阵

对评价指标对其属于第X项评价灰类的第e个灰色评价系数及其属于各个评价灰类的灰色评价系数进行标记，得出评价系数。所有评价专家就评价指标xrklg，对第X项主张第h个评价灰类的灰色评价权进行标记，且考虑到灰类分为3个，即h=1，2，3，对第X项的所有指标计算灰色评价权向量[20-22]。将所有评价表中的灰色评价权向量综合后，即得到各层级的灰色评价权矩阵，得出各项一级指标对于各评价灰类的灰色评价权矩阵，获得各指标的最好评价灰类。

1.6 计算综合评价值与结论

根据指标集的综合评价结果，得出所属总指标U的灰色评价权矩阵，做综合评价并进行标记。通过对综合评价值的大小进行比较，对影响或者导致风险的因素进行排序，得到各评价灰类等级值化向量，最终得到综合评价值，得出不同单位或服务项的风险度，针对不同的风险度，提出相应的个性化管理措施和具体操作的办法。

2 供电服务风险预控系统构建

2.1 供电服务风险预控系统架构

(1)业务架构。按照系统研发目的，将业务架构分为三层，分别为分析展示层、管理中心层、辅助支撑层。其中分析展示层主要进行监控、分析供电所服务风险预警情况，以美观、灵活的可视化组件，展示各层级单位的服务风险度，并将其转换为高风险、中风险、低风险预警提示信息。管理中心层以文本分类、聚类等大数据作为技术支撑。辅助支撑层通过可维护、可配置、可定义的支撑功能实现对核心业务的支撑，管理功能主要涉及配置管理、模型管理、知识管理、数据管理等方面，可有效简化、减少一线人员操作，快速高效支撑服务风险精准分析防控。

(2)技术架构。供电服务风险预控系统技术架构基于电力公司云平台和数据中台，参考分层分级设计原则，将软件架构分为前端层、服务接入层，业务服务层、PaaS、IaaS 五层以及数据管理、应用构建等共同构成系统的总体技术架构，支撑应用架构和数据架构的技术实现落地。供电服务风险预控系统技术架构详见图1。

图1 供电服务风险预控系统技术架构Fig.1 Technical architecture of power supply service risk pre-control system

(3)数据架构。供电服务风险预控系统数据架构基于应用场景数据持久化落地需求和数据中台关键数据流转内容分析，包括数据归集后的企业数据仓库(共享层、分析层)、数据集市、数据管理和数据库管理应用四部分，支撑应用架构中各类应用功能的各种数据存储以及它们之间的关系。供电服务风险预控系统数据架构详见图2。

图2 供电服务风险预控系统数据架构Fig.2 Data architecture of the power supply service risk pre-control system

系统数据来源主要包括营销系统、用采系统、95598业务支持系统、供电服务指挥系统等供电服务相关的内部系统接入数据[23-24]。根据业务需求，服务风险预控系统对实时/非实时数据、非结构化数据等进行交互与处理，并形成各种可独立、可配置、可组合的数据微服务。

2.2 供电服务风险预控系统设计与实现

供电服务风险预控系统设计目的是为了识别、监测、处置服务风险，防患于未然，系统的使用者包括供电服务决策者和一线服务实施者，按照使用需求，系统功能主要包括风险因素管理、风险阈值管理、监控预警分析、调度管控等功能模块[25-28]。

(1)风险因素管理。供电服务风险有较强的权变性，为了精准识别风险，风险因素也应随内外部环境、条件不断变化，系统具备风险因素维护及展示功能，并为后端数据加工计算提供计算逻辑。服务风险维度分解包括风险点名称、风险点权重、风险点定义、权重计算模型等内容。

(2)风险阈值管理。统一维护服务风险指数不同阈值，支撑服务风险精准分析，包括新增、修改、停用。大数据辅助支撑利用大数据技术构建大数据计算模型，实现对数据的挖掘分析。

(3)监控预警分析。提供服务风险可视化监控，通过实时计算服务风险指数，借助可视化展示功能，开展省公司、地市公司、县公司、供电所服务风险预警监控，并以“红、黄、绿”预警颜色、预警图例进行区分展示，通过不同查询周期点选省、市、县、所查看对应单位的服务风险指数以及风险指数构成，并可以展示服务风险指数构成维度对应的明细信息。

(4)服务风险调度。主要是根据不同风险等级通过将实时服务风险指数及预警信息推送到短信平台或通过自动分析形成督办单，以短信方式、督办单等形式实时提醒、指导省、市、县、所及时采取服务风险处理措施，防范服务风险。

2.3 供电服务风险预控系统应用

供电服务风险预控系统在国网山东省电力公司已进行为期2个月的全面应用，对所属的地市公司、区县公司、供电所服务情况开展全面风险预警，累计预警621次，发送预警信息及督办单1000余次，通过预警数据、分析结果与现场服务情况对比，模型预警准确率为92.43%。

通过服务风险超前预警，将服务问题化解在萌芽状态，客户服务体验得到较大改善，该电力公司客户重复诉求数量、投诉数量降幅均超20%，客户服务满意率、业务处理及时率均提升2个百分点以上。可见，所建模型找到了风险因素和风险评价之间的恰当关系，可以有效识别风险，预控系统可提升供电服务期望总收益,为不同风险偏好程度的调度提供有益参考[25-27]。

图3 供电服务风险预控系统应用示例Fig.3 Application example of power supply service risk pre-control system

3 供电服务风险预控系统实施效果

(1)扩展了供电服务数据“集市”。通过构建供电服务风险预控系统，打破了供电服务数据孤岛，集成95598热线、网上国网APP、营业厅服务、电动汽车充换电、12398热线、12345热线等多系统数据，融合客户诉求、档案信息、用电行为、设备停电等多专业数据，建成客户诉求信息库，为供电企业扩展数据挖掘广度和深度，提供了坚实的数据保障，是“数据赋能”供电服务新模式的有益探索，有效推进了数字型现代服务体系建立。

(2)推动服务供给侧优化。形成一套服务风险可视化监测功能模块，业务人员可以快速精准识别服务风险较高的区域，根据风险特点采取差异化、个性化服务，防范、消除服务风险，避免服务同质化和盲目性，实现服务供给和服务需求的精准对接，有效提升服务资源利用效率。

(3)提升客户用电服务体验。风险识别、预警、防控，为服务人员超前服务、精准服务提供数据支撑，在影响客户体验的服务问题发生前即消除隐患，优质服务水平明显提升，有效促进了供电企业用心在民、解忧为民、服务于民的为民服务形象塑造，有利于打造卓越的供电营商环境。

4 供电服务风险预控系统推广前景及提升方向

当前供电企业间服务现状基本相同。从服务模式看，存在因缺乏精准信息支撑导致服务盲目性和资源浪费的情况；从服务管控模式看，因事前服务预判、指导不足，多为问题发生后的事后管控。供电服务领域对精准风险预判、预控有较大需求，因此，本文研究的供电服务风险预控系统在供电企业间有较高的可推广性。同时，公共服务行业关系国计民生，客户对公共服务有较高期待，均有服务风险预判、预控和改进提升需求，该项目应用在公共服务行业无壁垒。

进行风险预警、预控后可以将单个问题消除在萌芽状态，达到不影响客户感知的目的。但若不从深层次消除问题根源，可能会出现问题反复发生，禁而未绝等情况。下一步，需根据服务风险点，运用自然语言处理技术对营销知识库中的内容进行分析，将风险点与知识信息进行精准匹配，对相关班组、人员点对点下达学习任务、推送业务知识。通过服务风险等级确定培训方式，实现服务问题点对点解决。同时，对累计出现高风险的单位，采用系统数据，从基础业务、诉求处理质效等维度开展服务质量深度分析，深入挖掘服务短板，找准问题根源，开展线上专题培训，建立学习监测、结果测评、效果跟踪的服务隐患闭环管理机制，促进服务短板的根源治理。

5 结束语

基于多元服务接触理论，本文全面梳理供电企业与客户的接触点，结合供电服务风险特点，综合设备“硬”指标和服务“软”指标，从供电质量和服务质量两方面构建了服务风险量化指标体系，这一点与前期研究侧重于从供电质量、电网建设等方面进行风险评价显著不同。以灰色评价方法为基础，结合层次分析法构建了多级供电服务风险精准预警防控模型，客观科学进行风险定量评价，转变主观定性进行风险评判的方法，有利于数据恰当反映实际问题[29-30]。

以风险识别模型为基础，构建了供电服务风险预控平台，实现了服务风险精准预警和差异化防控，有效提升了供电企业主动服务能力和优质服务水平，其设计原理、评价方法可推广到其他类型的供电服务单位及其他内容的评价体系中去，只是评价权重和权数值不同。