基于人工智能的电力营销稽核方法

郝阳

电力营销稽核是指对电力营销过程中销售数据、业绩数据和财务数据等进行查对计算。电力营销稽核作为提高电力营销效率和管理效果的重要手段，已成为电力营销工作中必不可少的环节。

传统的电力营销稽核方法主要是人工操作，包括手工收集数据、人工分析、人工处理和人工审核等，这种方式工作效率比较低，而且非常容易出现错误。近年来随着信息技术的发展和人工智能技术的应用，越来越多的企业开始运用人工智能技术进行生产、服务和管理等方面的创新。电力企业也不例外，针对电力营销稽核方面的问题，现有的稽核方法已经不能满足电力企业发展的需求，不少电力企业开始使用人工智能技术对电力营销稽核工作进行升级，以提高稽核的效率和准确性，基于人工智能的电力营销稽核方法也逐渐受到了人们的关注。

一、传统电力营销稽核方法简要分析

在电力营销稽核工作中，不少电力企业依然应用传统的电力营销稽核方法，这一方法主要采用人力稽核、手工查账等方式进行，存在以下特点：

其一，效率低下。传统稽核方法需要人工分析和计算大量的稽查数据及资料，通过分析结果寻找解决问题的方法。这种传统的工作手段需要面对大量的工作任务，不仅会消耗大量的时间和人力资源，更无法满足稽核工作的实际需求。

其二，低精度。具体到电力营销稽核工作中，主要分为两种工作方式，一种是对稽核对象逐一进行稽核，另外一种是对稽核对象进行随机抽查，这两种方式主要依靠稽核员的经验进行判断，具有一定的主观性。同时，由于传统稽核的繁琐性，稽核员容易遗漏或忽略一些问题，导致稽核结果的精度不高。尤其是随机抽查的范围有一定局限性，无法充分反映电力营销的实际情况，很可能给电力营销工作带来负面影响。此外，传统稽核方法通过人工查阅记录和账目等方式进行，数据安全性得不到保证。

其三，成本高。传统稽核方法需要投入大量的人力、物力等资源，由于这些资源的成本较高，稽核成本也相应增加。同时，传统稽核方法需要消耗大量的时间，这耗费大量时间成本。

二、基于人工智能的电力营销稽核方法

（一）人工智能技术的简要介绍

人工智能技术是一种模拟人类智能的技术，包括专家系统、群智能算法、边缘计算等技术，这些技术具有自身独特优势。

专家系统主要是指一种交互式可靠的基于计算机的决策系统，其应用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题，这一计算机应用程序可以解决特定领域中最复杂的问题。专家系统能够解决通常需要人类专家的许多问题，其基于从专家那里获得的知识，能够表达和推理某些知识领域。在专家系统中，用户界面是最重要的组成部分，其是连接用户与专家系统通信的主要界面，此组件以可读形式获取用户的查询，并将其传递给推理引擎；推理机是专家系统的“大脑”，其包括解决特定问题的规则，通过推理知识库中的知识信息，为用户提供解决问题的方案；知识库是存储有关问题域所有知识的存储库，其像巨大的知识容器，从某一特定领域的不同专家获得相应知识。专家系统是当今人工智能，深度学习和机器学习系统的前身，其被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。专家系统有以下主要特征：具有最高专业水平，能够高效率地提供准确的问题解决方案；能够在正确时间内与用户进行交互，并且解决方案所花费的时间比较少；可靠性高，不会出现错誤；能够保持灵活，并能够处理具有挑战性的决策和问题等。

群智能算法是一种基于群体行为的智能算法，它模拟了自然界中群体的行为，通过群体中个体之间的相互作用和协作来解决问题。常见的群智能算法包括蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法、蝙蝠算法等。蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚂蚁之间的信息交流和合作来寻找最优解。粒子群算法则模拟了鸟群或鱼群的行为，通过个体之间的信息交流和协作来寻找最优解。人工鱼群算法则模拟了鱼群在寻找食物时的行为，通过个体之间的信息交流和协作来寻找最优解。蝙蝠算法则模拟了蝙蝠在寻找食物时的行为，通过个体之间的信息交流和协作来寻找最优解。群智能算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好、易于并行化等优点，被广泛应用于优化问题、机器学习、数据挖掘等领域。

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元（Artificial Neuron）组成，通过神经元之间的连接和传递信息来实现对输入数据的处理和输出结果的预测。人工神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层对输入数据进行处理和转换，输出层输出最终的结果。每个神经元都有一个激活函数，用于将输入信号转换为输出信号。人工神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等领域。它的优点是可以处理非线性问题、具有自适应性和容错性、具有自我学习功能、具有联想存储功能、具有高速寻找优化解的能力等。

（二）基于人工智能电力营销稽核方法的主要优势

电力营销是一个复杂的工作，包括产品开发、销售、运营和服务等多个方面。电力营销稽核主要是对销售数据、业绩数据和财务数据等进行审计。其中，销售数据包括销售人员、销售方式、销售地区等方面；业绩数据包括销售量、销售额、利润等方面；财务数据包括账户余额、资产负债比例、利润率等方面。电力营销稽核的特点主要包括数据分散、数据量大、数据质量不一等方面。在传统电力营销稽核中，需要手工对数据进行收集、汇总和分析，这种方式费时费力，而且容易出现误差。在电力营销稽核中利用人工智能技术能够对大量的数据进行分类、筛选、分析等处理，这既可以帮助稽核员快速、准确地识别问题，还可以保证数据的安全性和稽核结果的精度。具体而言，基于人工智能电力营销稽核方法的主要优势有：

1.提高稽核效率。基于人工智能的电力营销稽核方法可以实现自动化处理和智能识别，从而大大提高稽核效率。与传统的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以节省大量的时间和人力成本，提高稽核效率。

2.提高稽核准确性。基于人工智能的电力营销稽核方法可以通过数据挖掘和智能识别的方式发现异常数据和错误数据，从而提高稽核的准确性。与传统的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以避免人为因素的干扰，提高稽核的准确性。

3.降低稽核成本。基于人工智能的电力营销稽核方法可以实现自动化处理和智能识别，从而降低稽核成本。与传统的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以节省大量的人力成本和物力成本，降低稽核成本。

此外，电力企业可以在多项工作中利用人工智能进行电力营销稽核，例如，在楼宇电力管理方面，电力企业可以采用基于人工智能的电力营销稽核方法进行楼宇电力管理，实现电力使用情况的实时监测、识别管道中的违规电力行为等；在电力安全监测方面，可应用于电力交易、能源交易、煤炭交易等领域，对存在风险的交易数据进行稽核，确保电力安全；在电力账单分析方面，电力企业可以通过基于人工智能的电力营销稽核方法对电力账单数据进行分析，提高各项费用的收支效益，减少浪费。

（三）基于人工智能的电力营销稽核方法介绍

1.专家系统在电力营销稽核中的应用

专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它可以通过模拟人类专家的思维方式和决策过程，对复杂的问题进行分析和解决。在电力营销稽核中，专家系统可以帮助企业实现自动化的稽核和审核，提高稽核效率和准确性，降低稽核成本和风险。专家系统主要结构包括人机界面、知识库、推理机、解释器等方面，通过一系列操作推动电力营销稽核工作高质量高效率开展。

一方面，专家系统可以通过相应技术对电力营销数据分析和比对，识别出异常数据和潜在的风险点，从而帮助企业实现对电力营销活动的实时监控和预警。例如，专家系统可以通过对电力销售数据的分析，发现某个客户的用电量突然增加或减少，或者某个销售员的销售额与同期相比出现异常波动，这些都可能是潜在的风险点，需要及时进行稽核和调查。另一方面，专家系统可以通过建立电力营销稽核的知识库和规则库，实现稽核过程的自动化和标准化。例如，专家系统可以根据企业的稽核规则和标准，自动判断是否存在违规行为，自动生成稽核报告和结论，从而提高稽核效率和准确性。此外，专家系统还可以通过对电力营销数据的挖掘和分析，为企业提供决策支持和业务优化建议。例如，专家系统可以通过对客户用电行为的分析，发现客户的用电习惯和需求，从而为企业提供更加个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。

2.群智能算法在电力营销稽核中的应用

随着电力市场化进程的推进，电力企业需要采用更为先进的方法和技术来进行营销稽核，保证电力企业经济收益的合理性和稳定性。群智能算法作为一种新兴的数据处理技术，具有许多显著优势，能够较好地适用于电力营销稽核。

在电力营销稽核中，应用群智能算法主要通过数据挖掘、模型建立、自动化审批、智能推荐等环节提升稽核效率。具体而言，在数据挖掘环节中，电力企业需要对各个渠道的数据进行分析，以提高分析和判断的准确度，提高营销策略的效率。这要求电力企业大量挖掘和分析相应数据，应用群智能算法能够从成千上万的数据中寻找这些数据的关联点，并推断出规律从而发现新的信息，得到更为准确的结论，从而更好地帮助企业制定营销策略，并进一步优化营销模式。在模型建立环节中，电力企业应用群智能算法，可以对历史数据、渠道数据和现场实时数据等相关数据进行分析和处理，并建立更为准确的预测模型，帮助电力企业更好地预测未来的市场发展趋势，从而实现电力企业营销的精准化。在自动化审批这一环节中，由于电力企业进行营销稽核时，需要审核大量的数据和信息，应用群智能算法，可以进行自动化审批，通过对海量的数据进行分析，准确判断和确认各种信息，减少了人工干预，提高审批效率，节省了审批的时间和成本。在智能推荐这一环节中，电力企业需要根据用户的需求，推荐合适的电力服务和产品，以提高电力服务的质量和效率，充分应用群智能算法，可以从海量的数据中挖掘出用户的需求和偏好，进行数据分析，优化服务方式和服务质量，为用户推荐合适的产品和服务。

3.人工神经网络在电力营销稽核中的应用

人工神经网络在电力营销稽核中应用的主要技术有：数据处理技术、神经网络算法技术、模型训练技术、数据可视化技术、分布式计算技术等。其中，数据处理技术主要包括数据清洗、数据预处理、数据归一化、数据标准化等，处理来自不同来源、格式不同、质量各异的数据，通过这一技术将其转换为神经网络所需的格式。神经网络算法技术是人工神经网络中最关键的技术之一，主要神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，在数据处理过程中应结合电力企业实际情况选择合适的神经网络模型。模型训练技术是神经网络建模的重要过程，训练技术主要包括梯度下降算法、反向传播算法、优化器的选择等。数据可视化技术是对处理后的数据进行可视化展示，从而实现数据的直观理解并对理解结果进行验证，在电力营销稽核中，通常使用线性回归分析、决策树和聚类分析等技术对数据进行可视化解释。分布式计算技术的应用，主要是电力营销稽核中通常数据量比较大、模型复杂度比较高，应用这一技术可以提高计算效率。

在電力营销稽核中，人工神经网络技术可以利用历史数据分析与学习技术，帮助电力企业在销售、客户分析、用户需求预测等方面做出更准确的决策。例如，在电量预测中，人工神经网络不仅能够有效地识别出用电高峰期，减少能源浪费，还可以预测未来的电力消耗，以便更好地管理电力需求；在销量预测中，人工神经网络技术能够利用历史数据进行分析和预测电力销量，并建立出销量预测模型，为电力企业提供更好的决策支持，从而提高电力企业的利润收益和市场稳定性。

（四）基于人工智能的电力营销稽核方法发展前景

基于人工智能的电力营销稽核方法具有广阔的应用前景。随着人工智能技术的不断发展和应用，基于人工智能的电力营销稽核方法将会越来越成熟和完善。基于人工智能的电力营销稽核方法可以帮助电力企业实现数据的智能化处理，以获取更为准确、实用的数据，可以预测发生风险的可能性和效果，帮助维护市场的公正和透明。未来，基于人工智能的电力营销稽核方法将会在电力企业的销售管理、稽核管理、风险控制等方面发挥越来越重要的作用，为电力企业带来更多的利益。可见，基于人工智能的电力营销稽核方法的发展前景值得期待。但与此同时，也需要关注人工智能技术在应用过程中所带来的安全、隐私等问题。因此，电力企业应注重创新意识并对行业发展进行全面分析，在充分发挥人工智能技术优势的前提下，注重营销行业的人性化、精细化管理，从而推动电力企业实现更大、更快的发展。

结语：

在电力营销稽核领域，人工智能技术的应用已经开始成为一种新的趋势。传统的稽核方法存在效率低下、低精度和成本高等问题，影响了营销数据的稽核效果。基于人工智能的电力营销稽核方法是电力企业实现数字化转型和提高管理效率的重要手段。通过应用专家系统、群智能算法、人工神经网络等人工智能技术，可以实现自动化处理、智能识别和数据挖掘等功能，从而提高稽核效率和准确性，降低了电力营销稽核成本，为电力企业带来更多经济利益，为电力企业的可持续发展和创新发展提供支持和保障。