基于大數(shù)據(jù)分析的工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測研究

●王振

基于大數(shù)據(jù)分析的工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測研究

●王振

電費(fèi)回收是供電企業(yè)保障經(jīng)營成果的生命線。面對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險增大的嚴(yán)峻形勢，目前欠費(fèi)風(fēng)險管控手段基本只能依靠企業(yè)歷史欠費(fèi)情況進(jìn)行風(fēng)險判斷，缺乏對用戶用電量趨勢及繳費(fèi)歷史的深入挖掘，缺乏利用外部數(shù)據(jù)對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險進(jìn)行評估，從而導(dǎo)致對企業(yè)欠費(fèi)風(fēng)險判斷準(zhǔn)確性與及時性的不足。尤其是工商業(yè)用電客戶破產(chǎn)行為給供電企業(yè)帶來了較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何科學(xué)地利用大數(shù)據(jù)分析，量化風(fēng)險指標(biāo)，有效進(jìn)行電費(fèi)回收風(fēng)險預(yù)警，進(jìn)而防控電費(fèi)回收風(fēng)險，最大限度地保護(hù)國家和電力企業(yè)的合法效益，成為了供電企業(yè)經(jīng)營管理的重要課題。本文在分析國內(nèi)外電費(fèi)回收現(xiàn)狀及風(fēng)險管控的前提下，基于用戶用電數(shù)據(jù)、繳費(fèi)數(shù)據(jù)、可公開獲得與用戶相關(guān)的外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測的數(shù)學(xué)模型。該方法可以大大提高電網(wǎng)企業(yè)的欠費(fèi)風(fēng)險防控能力。

一、國內(nèi)外電費(fèi)回收現(xiàn)狀及風(fēng)險管控

（一）國外模式

國外售電公司多采用與當(dāng)前移動、聯(lián)通等運(yùn)營公司類似的電費(fèi)預(yù)付費(fèi)繳交模式（購買電量），電費(fèi)回收風(fēng)險較低，暫無類似研究。

（二）國內(nèi)固有模式

長期以來，國內(nèi)普遍采用先用電后付錢的繳費(fèi)模式，雖然目前已逐步開展預(yù)付費(fèi)裝置及遠(yuǎn)程費(fèi)控技術(shù)，但總體占比偏小。電費(fèi)回收風(fēng)險的管控措施主要有：

1.營造氛圍防范電費(fèi)風(fēng)險：利用各種傳媒手段宣傳電的商品屬性，應(yīng)用法律法規(guī)，使廣大客戶樹立依法用電的觀念，提高用電繳費(fèi)的意識，培養(yǎng)自覺交納電費(fèi)的良好習(xí)慣。

2.分析用戶經(jīng)營狀況：營銷收費(fèi)人定期走訪了解客戶的原材料供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售及財務(wù)狀況，密切掌握客戶動態(tài)，針對客戶經(jīng)營情況采取不同的催費(fèi)手段。尤其對經(jīng)營較差、交費(fèi)困難的客戶要安排專人緊跟盯守，督促按月交納電費(fèi)；對瀕臨破產(chǎn)和租賃經(jīng)營的客戶，要實(shí)行預(yù)付購電制度或資產(chǎn)抵押制度。

3.完善和創(chuàng)新收費(fèi)方式：依托現(xiàn)有網(wǎng)上銀行、居民儲蓄、IC卡預(yù)售電費(fèi)，不斷探索新的收費(fèi)方式，如劃小繳費(fèi)周期增加抄表次數(shù)及扣款次數(shù)、安裝預(yù)付費(fèi)裝置等。

4.充分應(yīng)用法律賦予的停電催費(fèi)手段，但需多方協(xié)調(diào)，減少停電引起的矛盾。

以上電費(fèi)回收風(fēng)險防范措施及預(yù)警機(jī)制，由于缺乏必要的量化指標(biāo)，造成只能采取人盯、停電等防范或警告措施，執(zhí)行難度大，效率低。

（三）廣西桂林供電局模式

2016年桂林供電局大工業(yè)電費(fèi)回收率保持每月99.98%以上。

筆者以所在單位（桂林供電局）為例，依據(jù)現(xiàn)狀，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，分析電費(fèi)回收風(fēng)險防范措施及預(yù)警機(jī)制。

1.目前桂林供電局電費(fèi)回收風(fēng)險及管控措施

（1）企業(yè)工業(yè)用電客戶

中央加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、推進(jìn)供給側(cè)改革，去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板五大任務(wù)。今年國家出臺多項水泥、鋼鐵和煤炭等行業(yè)化解過剩產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)脫困發(fā)展的政策，直接導(dǎo)致大宗商品價格走低，高耗能行業(yè)長期開工不足，用電市場持續(xù)低迷，客觀上導(dǎo)致電力需求放緩，電費(fèi)風(fēng)險增加。特別是桂林網(wǎng)區(qū)60%的電力消費(fèi)是躉售縣域用電，其中全州縣、灌陽縣均是高耗能企業(yè)居多，政策研判與弱抗風(fēng)險能力過低無疑是電費(fèi)資金安全的大患。

目前，通過營銷收費(fèi)人定期走訪了解客戶的原材料供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售及財務(wù)狀況，密切掌握客戶動態(tài)，針對客戶經(jīng)營情況采取不同的催費(fèi)手段。雖然具備了一定的電費(fèi)回收風(fēng)險的管控措施，但防患于未然才是關(guān)鍵。

（2）居民小區(qū)商業(yè)用電客戶

桂林房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)在廣西起步較早，一些初期建成的樓盤目前已經(jīng)變成陳舊小區(qū)，例如桂林奇峰小筑，小區(qū)居住人口多而且復(fù)雜，出現(xiàn)欠費(fèi)問題后也難以解決。桂林供電局2~3年期陳欠電費(fèi)中相繼出現(xiàn)的桂鵬物業(yè)公司、桂林臺聯(lián)房地產(chǎn)公司等小區(qū)欠費(fèi)，就像一個個小小的社會縮影。其中有房地產(chǎn)商的資金不足、挪用電費(fèi)的問題，也有業(yè)主和物業(yè)公司矛盾產(chǎn)生的問題。另外，類似桂林機(jī)床廠這種瀕臨破產(chǎn)企業(yè)，還負(fù)擔(dān)企業(yè)職工電費(fèi)，2015年11月累計欠費(fèi)達(dá)99萬。

目前對于存量總表收費(fèi)小區(qū)已通過一戶一表改造，將總表欠費(fèi)壓力還原到居民客戶自身，對于公共用電部分獨(dú)立裝表，并安裝、使用預(yù)付費(fèi)裝置。對破產(chǎn)企業(yè)總表收費(fèi)戶積極向政府匯報，借助法律手段及免費(fèi)“一戶一表”改造的契機(jī)，2015年成功收回桂林機(jī)床廠職工全部欠費(fèi)。另外，依托現(xiàn)有網(wǎng)上銀行、支付寶等多種繳費(fèi)渠道，促使居民按時繳費(fèi)。

（3）城市公共照明用電

桂林是國際旅游名城，城市公共照明已成為桂林一道不可或缺的風(fēng)景，但由財政撥款支付的城市公共照明電費(fèi)，歷年來一直是一塊難啃的骨頭。這一類的電費(fèi)金額較大，而且審批流程復(fù)雜。目前桂林供電局已與路燈管理處、財政局協(xié)調(diào)，建立了每月電費(fèi)定期溝通機(jī)制，并爭取到財政資金撥款優(yōu)先權(quán)。2016年回收基本穩(wěn)定。

2.用電客戶電費(fèi)回收重點(diǎn)及思考

綜上，居民類電費(fèi)對于常住用電客戶僅存在跨月繳費(fèi)的風(fēng)險，出租戶通過預(yù)付費(fèi)電表可以得到一定程度的解決，但金額不大；政府撥款電費(fèi)只要建立溝通機(jī)制，做好專人跟蹤，問題也不大。關(guān)鍵還是工商業(yè)用電客戶，特別是高耗能客戶，由于涉及資金龐大，對于企業(yè)來說涉及現(xiàn)金流問題。因此，雖然目前通過劃小繳費(fèi)周期增加抄表次數(shù)及扣款次數(shù)、安裝預(yù)付費(fèi)裝置等方法進(jìn)行防控，但增加了企業(yè)的經(jīng)營成本，導(dǎo)致爭議?，F(xiàn)已引起社會關(guān)注，下一步政策動向仍未確定。

通過研究分析，筆者提出了一種通過企業(yè)公開數(shù)據(jù)、企業(yè)用電及繳費(fèi)數(shù)據(jù)，設(shè)定量化的風(fēng)險管控指標(biāo)，構(gòu)建企業(yè)下期用電量預(yù)測模型、電費(fèi)回收風(fēng)險評估模型，預(yù)測企業(yè)的電費(fèi)繳交風(fēng)險，并提前發(fā)出預(yù)警的新型電費(fèi)回收風(fēng)險預(yù)警模式，對于提高工商業(yè)用電客戶的電費(fèi)回收工作具有積極的促進(jìn)作用。

二、工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)

（一）構(gòu)建預(yù)測模型

欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測模型需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)的理念，考慮多種指標(biāo)并存的情況，并通過科學(xué)的計算方法對指標(biāo)賦予權(quán)重，避免經(jīng)驗(yàn)或人為設(shè)定權(quán)重影響過大，以便更準(zhǔn)確地反應(yīng)各項指標(biāo)對欠費(fèi)風(fēng)險的影響程度。即采用數(shù)學(xué)算法為指標(biāo)動態(tài)賦予權(quán)重，從而能夠支撐后續(xù)指標(biāo)擴(kuò)展，使模型穩(wěn)定并具有高適用性。因此，構(gòu)建預(yù)測模型的第一步是整合供電企業(yè)內(nèi)部客戶信息資源，包括用戶歷史用電量數(shù)據(jù)、歷史繳費(fèi)數(shù)據(jù)、歷史欠費(fèi)數(shù)據(jù)等，結(jié)合公共渠道外部收集的數(shù)據(jù)信息，包括企業(yè)信用、行政處罰、外部負(fù)面輿情等相關(guān)信息，梳理出影響電費(fèi)回收的企業(yè)欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)并根據(jù)輕重緩急設(shè)定不同的初始權(quán)重因子。

在借鑒國內(nèi)外案例的基礎(chǔ)上，廣泛應(yīng)用例如灰色關(guān)聯(lián)、多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。目前這些技術(shù)在業(yè)界使用上已經(jīng)非常成熟，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)學(xué)建模的各項需求，加上供電企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量歷史數(shù)據(jù)，可提供大量的訓(xùn)練樣本，保證模型能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)，達(dá)到更加科學(xué)、貼近工作實(shí)際的目標(biāo)。

（二）公共渠道外部數(shù)據(jù)收集

網(wǎng)絡(luò)已成為大量信息載體平臺，如何有效提取并利用網(wǎng)絡(luò)上的信息成為一個巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的搜索引擎作為輔助檢索信息的工具已成為用戶訪問網(wǎng)絡(luò)的入口和指南。但有限的搜索引擎服務(wù)器資源與無限的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源之間的矛盾仍然存在。同時，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)形式的不斷豐富及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖片、數(shù)據(jù)庫、音頻、視頻多媒體等不同數(shù)據(jù)大量出現(xiàn)，借助搜索引擎往往不能很好地發(fā)現(xiàn)和獲取這些信息含量密集且具有一定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

因此，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行外部信息收集既要保證特定網(wǎng)站的數(shù)據(jù)深入獲取，例如人力資源網(wǎng)、國家稅務(wù)局網(wǎng)、陽光問政平臺、新浪微博、工商局等數(shù)據(jù)，分析工商業(yè)用戶用電情況并對客戶欠費(fèi)風(fēng)險等進(jìn)行分析與識別，促進(jìn)公司管理向精益化轉(zhuǎn)變。同時，還要保證特定字段、關(guān)鍵詞的大范圍搜索，廣泛獲得外部渠道公開的關(guān)于企業(yè)信用、行政處罰、外部負(fù)面輿情等相關(guān)信息。

圖1 系統(tǒng)功能框架圖

（三）系統(tǒng)設(shè)計

1.系統(tǒng)功能框架（詳見圖1），具體功能如下：

（1）用戶欠費(fèi)風(fēng)險排名

對欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測模型的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行分析得到用戶欠費(fèi)風(fēng)險值并進(jìn)行排序。可以選擇查看歷史期的用戶欠費(fèi)風(fēng)險值以及排名情況。

（2）用戶欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)得分

可按照用戶對用戶欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)的得分情況進(jìn)行追溯、指標(biāo)分值展示，可以查看歷史期的用戶欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)得分情況。

（3）用戶欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)追溯

可對用戶欠費(fèi)風(fēng)險指標(biāo)中涉及相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行追溯、查詢與展示。

（4）用電量預(yù)測模型

對用戶的下月用電量進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果用來分析用戶的用電預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際用電數(shù)據(jù)差異。

（5）欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測模型

數(shù)學(xué)模型應(yīng)充分反應(yīng)各項指標(biāo)因素對用戶欠費(fèi)風(fēng)險的影響。欠費(fèi)風(fēng)險預(yù)測模型還需考慮不斷更新、調(diào)整多種指標(biāo)，對欠費(fèi)風(fēng)險影響程度的綜合反映。

（6）公共渠道外部數(shù)據(jù)收集

既需要具有指定信息的來源渠道，收集的信息關(guān)鍵詞等功能，也要不斷擴(kuò)充完善，還需要具有將收集的信息包括信息來源、關(guān)鍵詞、信息日期等內(nèi)容進(jìn)行存儲的功能，這些信息才能更加全面地作為欠費(fèi)風(fēng)險分析指標(biāo)之一。

（7）用戶用電相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入或接口

采取定制導(dǎo)入數(shù)據(jù)模板或與營銷系統(tǒng)進(jìn)行接口的方式完成用戶用電類數(shù)據(jù)的接入。包括用戶歷史用電量數(shù)據(jù)、用戶繳費(fèi)歷史數(shù)據(jù)、用戶欠費(fèi)歷史數(shù)據(jù)。

（8）用戶管理

提供系統(tǒng)用戶的管理功能，包括用戶名與密碼的設(shè)置、修改，用戶的新增與刪除等維護(hù)功能。

（9）功能權(quán)限分配

圖2 技術(shù)架構(gòu)圖

圖3 系統(tǒng)部署構(gòu)架圖

提供系統(tǒng)用戶與頁面權(quán)限分配功能，為用戶提供頁面使用授權(quán)。

（10）系統(tǒng)運(yùn)行日志

提供系統(tǒng)用戶應(yīng)用的運(yùn)行日志記錄、監(jiān)控以及查詢功能。

2.應(yīng)用交互

數(shù)據(jù)交互模式可采取數(shù)據(jù)導(dǎo)入模式或接口模式，單向數(shù)據(jù)流。在采取接口模式時，只需要建立一個應(yīng)用接口服務(wù)，每月定期在電網(wǎng)企業(yè)營銷系統(tǒng)中獲取用戶的用電數(shù)據(jù)包括用電量數(shù)據(jù)、繳費(fèi)數(shù)據(jù)、欠費(fèi)數(shù)據(jù)。

3.技術(shù)架構(gòu)，如圖2所示，具體功能本文不作詳細(xì)介紹。

4.系統(tǒng)部署構(gòu)架

為確保應(yīng)用系統(tǒng)穩(wěn)定、正常地連續(xù)運(yùn)營，7×24小時不停機(jī)地運(yùn)轉(zhuǎn)是支撐關(guān)鍵業(yè)務(wù)的重要保證。因此，本系統(tǒng)部署采用主、備用方案，具體如圖3所示。

系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)備份及應(yīng)用備份兩級備份功能。整體部署架構(gòu)根據(jù)主備策略設(shè)計：

（1）應(yīng)用服務(wù)器：采用虛擬機(jī)，部署web應(yīng)用服務(wù)；

（2）數(shù)據(jù)分析服務(wù)器：采用虛擬機(jī)，部署大數(shù)據(jù)分析后臺應(yīng)用與NoSQL數(shù)據(jù)庫；

（3）關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（主、備）：采用虛擬機(jī)，存儲模型、用電數(shù)據(jù)、天氣等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

（4）前置服務(wù)器：采用虛擬機(jī)，部署外部數(shù)據(jù)抓取服務(wù)。

三、效益分析

該預(yù)測方法在數(shù)學(xué)建模及軟件分析，包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具方面已具備成熟條件下，依托電網(wǎng)公司強(qiáng)大的營銷系統(tǒng)及用戶用電數(shù)據(jù)，結(jié)合外部數(shù)據(jù)，建立數(shù)字化的電費(fèi)回收風(fēng)險分析預(yù)測模型。大量工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)的歷史數(shù)據(jù)及新聞，足夠?yàn)樗惴ǖ挠?xùn)練確定各影響因子的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)提供樣本保障，從而提供了直觀、全面、多維且深入的客戶用電數(shù)據(jù)分析及電費(fèi)風(fēng)險分析預(yù)測，有效提高了工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)風(fēng)險的預(yù)測準(zhǔn)確率。實(shí)現(xiàn)營銷管理精益化轉(zhuǎn)變。

從經(jīng)濟(jì)效益分析，該模型投資成本不大，可以直接減少供電局經(jīng)濟(jì)損失，且建成之后可大大減少人力資源成本，通過預(yù)測進(jìn)一步提高對客戶需求的精準(zhǔn)把握，為決策與生產(chǎn)運(yùn)行提供高效支撐。下一步將企業(yè)和個人的欠繳電費(fèi)、違約用電、竊電等失信行為納入征信系統(tǒng)，與金融信用信息建立共享機(jī)制，影響用戶貸款、出行、就職等多方面活動，將能夠進(jìn)一步減輕電網(wǎng)企業(yè)的催費(fèi)人力成本，做好供電服務(wù)。

從社會效益分析，該模型間接提升客戶服務(wù)體驗(yàn)，結(jié)合供電優(yōu)質(zhì)服務(wù)同步開展，在節(jié)約成本、增加收益及樹立企業(yè)良好形象等方面，可實(shí)現(xiàn)多贏。在電力體制改革大背景下，深化風(fēng)險預(yù)測模型還可依托電網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)資源，結(jié)合云計算等技術(shù)，為企業(yè)提供市場行情分析及用電負(fù)荷、電量預(yù)測等增值服務(wù)，提高競爭力及客戶粘性。

四、結(jié)語

電網(wǎng)企業(yè)積累了海量、實(shí)時的電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，具備了規(guī)模性、實(shí)時性、多樣性的特征，特別是客戶用電數(shù)據(jù)及用電習(xí)慣的數(shù)據(jù)，輔以外部工商業(yè)網(wǎng)站及政策、曝光新聞，這些是供電企業(yè)防范工商業(yè)用電客戶欠費(fèi)風(fēng)險的一大優(yōu)勢，因此更應(yīng)重視并建立大數(shù)據(jù)分析體系，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)優(yōu)質(zhì)服務(wù)。本文圍繞用戶電量增長維度、近期電量同比增長維度、電量大數(shù)據(jù)預(yù)測與實(shí)際對比維度、及時繳費(fèi)維度與歷史欠費(fèi)維度，結(jié)合外部數(shù)據(jù)維度構(gòu)建電費(fèi)回收風(fēng)險方面的評價指標(biāo)，創(chuàng)新提出通過數(shù)學(xué)算法科學(xué)構(gòu)建企業(yè)欠費(fèi)回收風(fēng)險分析模型，并對用戶的欠費(fèi)風(fēng)險進(jìn)行量化預(yù)測，為供電局電費(fèi)回收提供技術(shù)支撐。但在數(shù)據(jù)隱私性和數(shù)據(jù)安全性方面仍有不足之處，有待完善。

(作者單位：桂林供電局）