（1.云南电网有限责任公司大理城区供电局 云南省大理市 671001；2.云南云电同方科技有限公司 云南省昆明市 650217）
摘要：近年来，随着电力企业深化电力营销创新和规避电力营销工作风险的要求，电力企业逐步开展营销大数据应用等相关工作，不断提升电费风险管理水平和差异化营销服务水平。本文概要性的介绍了通过用电客户电费行为大数据分析应用，探索建立“诚信用电”客户评价体系的方法。首先介绍了现状需求，然后介绍了客户信用评价体系的设计及应用效果。
关键词：电力营销；用户；信用评价；电费风险
1 引言
目前在电力营销中没有标准的电费回收风险防范措施与参考依据，对于欠缴用户的催收主要是通过人工凭经验分析和跟进，不仅效率低下且带有很大的主观盲目性；对于个别用户存在的违约用电、工作配合度不高、业务申请材料虚假、恶意投诉等情况，也并无有效约束措施。针对这些问题，过去的电力营销中信用相关的研究，通过分析用户属性、交费情况、用电行为等信息，提炼用户信用特征，设计用户信用标签，通过对用户行为的分析，制定电费回收风险控制模型与预警策略，实现风险识别与预警；优化基础服务，针对不同信用等级的客户提供精准化、差异化服务策略。但是在现阶段电力营销信用评价工作中普遍存在信息化对信用评价的支撑程度不高，业务覆盖不够全面，数据采集渠道窄，评价数据基础弱，评价结果不够精准，不能对信用相关指标进行更深层次的分析和挖掘等问题。
随着电力营销业务对信用结果应用的需求日益增多，现有的管理手段已不能满足实际工作的需要，电力营销中的风险不能得到全面防范。基于目前的问题和需求，为更好支撑电力营销业务的顺利开展，需要建立一套客户的信用评价体系及其支撑系统，从管理手段上为电力企业规避电费回收工作中存在的风险，实现客户信用的精准评价，实现针对不同信誉等级的用电客户，深化信用评价结果在工作中的应用，进行差异化的精准营销和电费风险管理。
本文在借鉴国内外各行业尤其是我国互联网信用体系建设经验的基础上，基于电力企业所掌握的用电客户历史电费行为等数据，深入分析客户电费习惯，建立评价模型，提出“诚信用电”客户信用评价体系，将电力信用实用化到业务服务中去。
2客户信用评价体系设计
2.1总体架构设计
电力企业客户信用评价体系架构从下到上分别为数据源层、数据资源层、服务支撑层和应用展示层。如图1所示。
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图1 基于规则的信用评价体系架构设计
2.1.1数据源层
主要包括核算计费电量，电价，应收，实收，欠费和滞纳金等记录，及客服系统的客户咨询、投诉和举报等触点数据，同时包括司法、金融、海关、法院等外部数据。
2.1.2数据资源层
需要存储从其他系统获取的信息及自身产生的业务数据信息，主要包括营销业务数据，营销档案数据，客户服务工单数据，信用评分计算过程数据及计算日志数据等。
2.1.3服务支撑层
为“诚信用电”客户评价体系提供各类支撑服务和工具，信用评分模型采用信用卡评分模型，算法包括德菲尔法、聚类分析法和逻辑回归算法等。
2.1.4应用展示层
应用展示层主要提供业务功能及服务支持，对用户用电风险进行预判，为电力营销提供决策支持，提升供电公司风险防范能力，并进一步为客户精准服务提供支撑。主要从对内、对外两个方面来进行规划。
2.2评价指标设计
结合电力企业电力营销业务现状，并根据用电客户执行电价的不同，将客户评价体系分为居民及非居民两类，并分别设置评价指标。
其中，居民客户的评分细则主要关注基本信息、用电缴费信息两个方面来，未来考虑增加用电行为、社会信用两个方面；非居民客户的评分细则主要关注基本信息、用电缴费信息两个方面，未来考虑增加诸如用电行为、社会信用、偿债能力等三个方面的指标。
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2.3评价等级设计
参照国际通行的“四等十级制”评价模型，具体等级分为：AAA，AA，A，B，C，D等。评分与等级的对应关系如下所示：
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2.4评价模型设计
电力企业服务的客户数量众多，为能够在短时间内给每个用户进行信用评价，“诚信用电”客户评价模型参考了国际通用的FICO评分体系，运用传统的信用评分卡模型及逻辑回归（Logistic）算法，模型参考图2所示。通过对客户基本信息、用电缴费信息、用电行为、社会信用等大量历史数据进行系统性清洗与分析，挖掘数据中蕴含的行为模式及信用特征，捕捉历史信息和信用表现的相关性，以信用评分来综合评估客户的信用表现，结合历史信用分进行信用预测。
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图2 信用评分卡模型
同时，考虑到数学模型预测的局限性，以及一些特殊情况（例如新装用户，或者模型算法考虑的参数不全等因素），在以模型算法为主对用电户进行“诚信用电”信用评价的基础上，对于部分用户，业务人员可参考算法模型得出的信用分数，再结合业务人员的经验及当前的特殊情况，对模型算法计算出的分数进行微调。人工打分作为一种额外的修正手段，可用在“诚信用电”客户信用体系建设的初期，作为模型算法形成补充，确保评价的完整性。
3应用效果及扩展性
3.1应用效果
采用先实验验证，再应用推广的建设思路，“诚信用电”客户信用体系建设先后完成了现状调研、研究设计、实验验证、业务应用。目前“诚信用电”客户信用体系已在云南电网公司成功应用，在客户信用评价、欠费预警、差异化服务等方面都有较好的应用效果，为电力营销业务决策提供数据支撑，并提升电费风险防范能力。
(1)客户信用评价：评价指标基于客户的历史缴费记录计算得出，并随着缴费业务的进行，客户信用随之更新。为业扩、客户服务以及需要客户信用时提供依据。
(2)欠费预警：依照客户信用评价指标，在开展日常缴费收费业务时，为业务人员提供欠费预警，提醒这段时期应注意的客户。
(3)差异化服务：依照客户信用评价指标，给予业务人员客户信用提醒。依据客户信用的不同，给予各类客户不同的优惠及限制。
3.2扩展性
客户信用评价体系的扩展可基于此评价体系思路和模型，根据目标企业的客户管理需求和业务数据情况，开展指标优化、引导业务应用，进一步支撑各企业的客户服务和营销管理。
(1)指标优化：根据企业的现有数据信息，增加或调整可用指标，并优化权重。
(2)应用导向：根据企业的业务，引导客户服务和营销管理方向的应用，提升风险管控能力。
(3)推动全社会信用体系建设：将失信记录纳入社会征信体系，提高客户诚信履约意识，加大对违规违约行为的制约和监督力度。
4结语
“诚信用电”客户评价体系的建设，对用户用电风险进行预判，为电力营销提供决策支持，提升电力企业风险防范能力，同时通过与政府机构、行业监管部门、其他行业的信用体系共建共治，营造一处失信、处处受限的良好社会氛围，从根源约束不良用电行为，推动社会信用体系建设发挥积极作用。
参考文献
[1]裘华东，涂莹，丁麒，基于标签库系统的电力企业客户画像构建与信用评估及电费风险防控应用[J].电信科学，2017(S1):214-221.
[2]王炼，孙和平，谢振平，et al，一种基于缴费积极性的电力客户信用评估模型[J].计算机工程与应用，2016，52(22): 253-259.