基于大数据背景下电费回收风险管理及对策研究

国网冀北电力有限公司营销部 王玉君

随着我国对于产业结构的调整，且国民面临着新冠疫情的影响，使许多企业、商户都面临着经营困难、迫近倒闭的困境，也使得这些企业、商户面临着拖欠电费的问题。电费回收风险不仅为电力企业带来了运行的风险，也使更多的电力企业负债前行，而面对电费回收风险问题，国家电网指出要用数据进行分析、处理、研究、决策，从而提升对于客户的服务能力，并不是“一刀切”。

随着现代科学技术的发展，电费回收工作从传统的上门抄表模式逐步向基于互联网技术的在线收缴模式过渡，据实际效果看，互联网技术中大数据技术的充分使用可促进电费回收管理模式的彻底变革，相比传统电费回收风险控制手段，基于大数据背景下的电费回收风险控制更加智能化、自动化，便于获得更多用户缴费信息，从而发现用户缴费风险，并进行及时控制，从而提高对于电费回收成功率[1]。

一般来说大数据就是关于数据资源综合利用的概念。从商业角度看，大数据可以指在收集企业内部数据和外部数据的基础上，经过统计分析和挖掘，发现企业当前的态势信息和未来发展趋势以及找出企业目前存在的问题。简单来说，可以产生价值信息的总体数据就是大数据[2]。而大数据技术则是描述了新一代的技术和架构，可被用来解决数据资源管理和挖掘数据价值信息等问题。电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为3类：电网运行和设备检测或监测数据；电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；电力企业管理数据[3]。

1 电费回收过程中存在的风险

用户所承受的行业风险增加。随着经济的快速发展，各行各业所承受的经济压力非常大，企业出现亏损、资金紧张等问题时有发生，钢铁、陶瓷、化工、煤炭、电力等行业受到的经营压力更大。受到我国对于重污染、重能耗、低效率的产业进行关闭整顿、从而保护我国的绿色生态和可持续发展，使得更多的行业出现了成本预算增加，企业运行困难、经济压力大，从而使得电费会后风险增加；此外我国电力使用量不断增加，出现了多地断电、停产的情况，大大加大了企业经营的困难，从而进一步增加了电费回收的压力。

公共行业电费支出突出，回收压力大。我国对于企事业单位、公共事业的用电费用多是国家财政拨款，但国家财政拨款通常经过多重的审批，从而使缴费的时间进行延迟，不仅增加了电力行业的压力，还使得电费回收压力增加；此外类似国家重大的抗旱、救灾所使用的电费，以及公园路灯等公共设备往往是半年或一年结算的情况，进一步影响了电费回收的及时性。

小区物业对用户电费回收难度大。由于多数地区没有实现在线电费收缴，更多的是通过小区电表进行抄表，但由于多数小区存在与物业的纠纷，且有小区存在物业更换频繁，导致整个小区都拖欠电费，使得小区电费回收问题压力增加；且用户用电是关系着百姓的正常生活，往往不能采取停电行为，会使得以后电费回收难度更大，且会造成百姓舆论的风险问题。

城中村、拆迁小区电费回收风险高。由于目前城市发展的速度较快，许多村落被合并到城市，使得大量的城中村和拆迁小区出现，从而造成抄表设备已经拆除，更多的用户都无法联系，使得此时的电费追缴任务变得更加困难，从而增加了电费回收的风险；此外部分用户得知要进行拆迁，从而认为以后不再使用此处的电力，产生了即使断电也不害怕的意识、就不再缴纳电费，就会产生长期无主的电费问题，使得电费回收压力增加。

居民与用户电费回收风险高。我国部分居民对电费缴纳的意识比较单薄，许多次的催促使得部分居民更加不愿意缴纳电费，并且随着我国务工的人数不断增加，使得农村留守儿童、老人较多，且这类人员缴纳电费存在困难，不能够在线支付或缺乏相应的资金，使得电费回收风险增加；另外，电力公司为催缴电费不得不派遣专业人士进行逐家进行催收，不仅增加工作任务量，还使电力公司增加了额外费用。

2 大数据技术在电费回收风险控制的作用

推动电费回收管理的发展。随着计算机技术的不断发展，大数据技术是基于互联网技术发展的数据分析、处理为一体的计算技术，该技术不断应用到多个行业。在电费回收风险控制行业中，使用大数据技术能预测电费回收风险，促进该行业的快速发展，并推动电力企业电费回收体制的变革，不仅能为客户提供更多的服务，还能提高企业的风险控制能力。电费回收任务一直是影响电力企业发展的关键问题，阻碍电力企业的正常运作，在新时代发展中我国不断加大智能电网的发展，不仅构建智能电网、智能网联网，从而提升电网的自动化、智能化水平，并取得巨大成就，也为建立大数据电费回收系统提供了便利。随着大数据技术的不断普及，用户在线缴费、在线查询、在线服务等方式不断增加，从而使用户缴费不在受到时间、途径、空间的限制，更加方便用户缴费工作，也推动了电费回收风险控制。

有效地推广现代化的缴费方式。随着大数据技术的不断发展，我国对于电力行业的发展支持力度不断增加，使电力行业对目标客户的服务水平进一步提升，且用户对于电力行业的服务要求越来越高，对电费缴费工作要求更加方便，如上门服务，在线办理、立刻办理等要求。相比传统电费回收任务，在线缴费的服务方式不仅可减少用户缴费时间，也不需去缴费大厅进行相应的排队缴费，且通过大数据技术还能通过客户的电费缴费信息开通便于用户使用的自定缴费功能，便于客户进行相应电费缴费；并还能通过相应的支付手段或渠道鼓励用户进行在线缴费，通过缴费立减、缴费打折等措施增加顾客缴费的意愿，从而控制电费回收的风险，改变人们缴费的方式。

使用大数据技术研究用户的缴费行为。对于更多的用户并没有恶意拖欠电费的行为和目的，造成电费拖欠多数存在困难，因此使用大数据技术能研究用户的缴费行为，掌握每个用户拖欠电费的原因、金额以及拖欠等级，并结合用户的信用程度分析用户电费回收的风险，并能采取相应的法律途径进行费用的追缴；对于长期拖欠电费的用户，需建立拖欠用户的管理数据库，分析用户的信用等级、收入资料、征信报告等，从而根据不同的拖欠等级追加更大的缴费力度。

3 基于大数据技术的电费回收风险控制策略

由于电力回收风险预测和控制所涉及的数据较大，使用到的数据类型多，使得电力回收风险控制的任务量重，然而基于大数据存储、分析、计算等能力技术，能够提升电力回收的能力，因此基于大数据技术的电费回收风险控制策略如下：

3.1 建立多维数据电费回收模型

要对电力数据进行历史分析就必须对多维数据信息进行研究。先进行数据抽取、转换、加载，在大数据平台采集客户用电的数据、合同质量用电总量、缴费次数、负荷类型及用电金额，此外还需掌握用户关联的银行账务信息、企业交税证明、企业法定负责人等关键数据。通过上述所采集的数据信息后就能对相应的数据知识进行挖掘，分析影响电费回收的风险，做好相应的电费回收预防。

另外，通过用户用电行为的数据特征建立相应的电费回收模型，所分析的对象是用电客户或企业，能够根据用户的用电、缴费情况辨别用户的基本用电、缴费特征，从而建立数据分析模型，对电力回收风险较高的客户进行相应的辨识，并提前采取预防措施和相应的策略，从而有效地保障电费的回收问题。

最后，总结、分析、归纳用电客户的风险指标，进行统计分析，从而判定风险用户的电费使用特征，建立相应的风险预测模型，并构建相应风险提示方法和系统，从而给风险用户进行相应的电费回收预警提示。

基于上述的分析基于大数据的电费回收风险控制模型主要分为业务理解、数据收集、模型构建、数据存储以及模型风险评估，主要的模型逻辑如下：通过电费缴纳频率、缴纳电费方式、电费缴纳时间、缴纳电费异常变化、用电业务变更进行信息采集，建立用户电费数据模型，进行电费风险等级评估，对风险预警，制定风险引导方案。

3.2 建立多维数据电费催收系统

当建立多维数据电力风险控制平台后，不仅需对风险用户进行相应的预测，还需对风险用户进行相应的电费催收提示等措施。如：对普通家庭用户而言，当出现欠费问题时可通过相应的信息消息系统进行相应的提醒；对用电大户或企业需进行相应的电话提醒，避免出现断电的情况。

具体的催收系统可采用分布式数据存储技术，用SQL 语言分析数据结构，建立MapReduce 计算处理框架。将海量的用户数数据进行采集，并使用分流式的数据数量方法便于计算机及时、快速地访问数据存储单元，不仅加快了数据读取的速度，且便于数据半结构化存储。并且采用结构式的存储方式能使用列存储或行存储，能够便于平台进行数据的压缩和二次检索。另外电费催收系统能使用分布式计算、并行式处理，能通过增加计算机的台数从而增加计算、处理的性能。

3.3 建立多级电量回收风险控制等级

除对电费回收风险客户进行相应的数据分析、预测并采用相应的电费回收措施，主要电费催收措施如下：一级催收措施。该措施主要是通过电费统计抄表之后，对电费回收高风险的人员进行统计并形成相应的电费清单，从而通过短信发送平台对风险客户进行温馨提醒；如出现费用清单较大的客户，可结合自身电费回收成本酌情使用电话对风险用户进行相应的电话提醒。

二级催收措施。当一级催收结束后，统计所有欠费的用户或企业，将其归结到电费回收风险用户名单中，并根据欠费的金额进行相应的统一，然后派遣专业抄表员按照欠费风险等级逐一上门催收，保证电费回收顺利；三级催收措施。当其他催收措施已经实施、对于需进行停电措施时，需对不同的客户进行数据信息筛查，对不同欠费等级的客户进行分类标记，标注为“重要客户”、“停电敏感度”及相应的“回收风险度”，按照相应的等级进行划分，最终通过不同敏感度的划分决定用户停电通知。

3.4 大力推广电费节能系统

电量回收风险的控制不仅是在电力使用费用上进行控制，更应对电力回收风险用制定、推广电力节能工程、从而从根本上降低电费回收困难，指导用户降低电费使用的成本，进一步降低电费回收的风险。另外，还可通过将电费风险提示功能与电费节能系统相联系，在向风险客户推送电费回收的提示时，更应向电费回收高风险的用户推送相关电费节能的宣传，并将节能账单进行提醒，有效地缓解风险高的用户的用电费用，从而降低电费回收的困难。

3.5 开展电费回收高风险用户“一对一”策略

对于电费回收高风险企业而言，需针对企业用电特性进行“一对一”的电费回收策略，从而保证电费回收的成功率。根据上述等级分配策略，需根据大数据进行挖掘，掌握高风险回收用户的基本信息、缴费次数、缴费情况、以及相应的用电情况，从而对该风险用户进行相应的评估，并设置一定的停电标准，对费用非常差的用户进行“一对一”措施，从而进行相应的收费惩罚措施；按照电费回收的信用度进行评价，采取相应的“一对一”措施，并做好电费回收控制策略，且通过数据挖掘风险预测，从而提高电费回收控制。

综上，电费的回收风险管理是电力企业发展的关键问题所在，不仅会阻碍企业的正常运行，还会造成资金紧张、生产停滞等问题。随着计算机技术的不断发展，大数据技术也为电费回收风险控制提供了新的思路和模式，能帮助电力企业从多层次、多方位对用户进行分析，预测用户电费缴纳的风险，优化用户电费回收的管控能力，为电力企业提供多样化、实时化的数据分析，更加便于企业对于电费回收风险的控制，为供电企业的可持续发展提供参考作用。