卢瑞丽
盐城三新供电服务有限公司 江苏盐城 224000
摘要：传统的管理模式在如今的经济发展面前脆弱不堪，并在伴随着用户需求的多样化和高标准化的同时，存在的问题也都渐渐暴露了出来。供电企业还是依照以往的工作步骤，对每一步入账资金都没有详细记录，这就导致在最后的资金核算中出现账目混乱的情况，从而使得供电所无法对资金的流通做到有效利用和控制。并且，如今的社会是信息化的时代，传统的管理模式已经无法适应新时代的需要。基于此，本文那就大数据技术在电费回收管理中的应用进行详细探究。
关键词：大数据技术；电费；回收管理；应用
1 引言
随着国内经济发展水平的快速提升，人们日常生产生活方式也出现了较大改变，生活质量显著提高，越来越多的电器设备被应用到生活之中。随之而来的便是电能需求的增加，供电公司期望可持续发展，便要将更多的注意力集中到电费核收环节，这也是确保供电公司经济利益不受损失的核心所在，也给供电公司的稳定前行打下稳固基础。原有的电费征收管理体系中含有抄表、结算等环节，但这已经无法适应目前社会需求。因此，在电费回收管理中应用大数据技术具有十分重要的意义。
2 概述
电费作为电网企业最重要的经营指标之一，反映了电网企业的经营管理的成果。目前，先用电后缴费仍是广东省主要的用电方式，能否及时有效对欠费客户开展电费催收工作直接影响了电力公司的经济运行状况。而电网企业虽掌握着大量的客户用电数据，却缺乏对海量信息进行挖掘分析，现行的电力营销系统主流功能仍停留于对用电数据的记录，员工也仍停留在仅根据客户数据的记录本进行电费催收的阶段，无法实现对现存数据的智能化分析，并且通过人工筛选对客户进行分类催收，存在工作量较大且电费回收效率低的问题。近年来科技高速发展，5G时代的到来使得万物互联成为可能，对未来的预测也成为大数据云时代最大的特征[1]。对于电网企业来说，客户每一个行为动态都会产生大量的数据，将所有数据中趋同的部分进行汇总，挖掘发现其中的规律特征，就能实现对客户行为的预测。在电费回收方面，运用大数据能有效预测客户电费回收风险并且有利于电网企业真正了解客户需求，为客户提供更加个性化、专业化服务。
3 电费回收管理现状
（1）电费回收管理制度不健全。我国电力行业体制改革时间较短，在电费回收环节还存在一些不规范、不合理的现象，如“权力电”“置换电”“寻租电”等，特别是一些地方龙头企业和政府部门长期拖欠电费，受历史原因影响，很难迅速收回资金，而这类用户的欠费金额也往往较大。（2）电费回收存在问题。比如流动人口的用电问题，拖欠电费、找不到收费对象的情况，或者企业搬迁、居民搬迁等问题，电费作为土地、房屋等固定资产的“附属品”，一旦固有的交费流程被打乱，就很容易出现成本难以收回的现象。再比如业务拓展服务不完善、不规范，供电企业缺乏用户真实、详细的信息，导致供电企业在服务过程中出现信息偏差，如电表、用户不能对号入座等，或者出现人工误差，造成用户拒绝支付电费的情况出现。
4 大数据技术在电费回收管理中的应用
4.1 构建电费回收模型
在供电企业电费回收风险管理与控制过程中，用户数据的质量是挖掘和分析的有效依据。因为在风险预测中，数据的管理和控制能力直接影响到数据分析的准确性和实时性。
从供电企业电费回收数据的可用性和价值出发，将用户缴费与企业电费回收管理相结合，构建缴费数据模型。主要步骤如下：首先从业务和数据层面了解，然后分析企业管理系统中用户支付时间、支付频率和用户业务变化的基础数据。其次，收集这些基础数据。通过对收集到的大量数据进行分析整理，研究缴费方式、缴费频率等变量与影响电费风险的变量之间的关系。利用模型算法，对变量数据进行了基本探索，如空值个数、唯一值个数、最小值和最大值的统计，以及数据质量检验。最后，参考用户缴费行为的数据统计，运用决策树、回归分析和神经网络相关统计算法，对不同电力用户的缴费情况进行评价。由于不同的客户群在电费支付方面有不同的支付方式，不同的客户群采用不同的时间利用率和支付方式数据进行预测，但这些数据基于不同程度的跟踪、计算、客户数量、电费和电力支出变化。
4.2 合理控制电费回收
由于电力标准和付款方式的不同，电力客户被划分为不同的规模，特别是大客户的成本回收一直是电力公司的重要关注点[2]。部分客户电费拖欠时间长，电力公司无法收回资金和成本，不利于维护供电企业的正常运行，造成电力公司服务效率低下的问题。针对这一问题，主要的供电公司采取了一定的措施，例如通过信用评估、资格审查等手段加强用户个人资质审查，以确保电力公司收回电费。但是，总体效果不够亮眼。掌握用户的用电量信息比较困难的，以高压电力保障为例，允许供电公司在银行的帮助下获取用户的资本信息。然而，由于用户个人信息的安全性考虑，供电公司其实无法充分掌握用户的资金状况。大数据可以开发相关的功能，以确保电力用户的现金流进入营销管理系统。在这方面，供电公司已获得政府职能部门的批准，可以获取电力用户资金流的权力，并为电力用户增加一个项目部门，以便在大数据系统中纳税。同时，在划分成本回收风险等级后，根据每个等级的需求建立风险预警系统，并在采取有效措施对资金回收过程中进行干预，防止电费回收出现困难。
4.3 拓展电费回收方式
在信息化网络时代，供电所依靠原有的人工收取电费的方式既费时又费力，还影响了供电所和用户之间的信息流通。所以依据实际情况来说，供电所要积极丰富电费的收取方式，针对不同人员采取不同的应对措施。为用户提供更为便利的支付系统，由此保证收款质量，同时也可以优化工作效率。当前电力公司正逐步和金融部门展开深度合作，委托其完成电费征收，但该模式也存在一定不足。因此，需要在传统的管理体系中增设网上付款、第三方支付以自助服务等支付模式，确保电费征收不受时空制约[3]。与此同时，公司还需要全面把控用户数据资料，通过短信通知让用户明确电费详情，确保按时缴纳相关费用。其次电力工作人员应该积极向用户宣传各种支付通道，利用新闻媒体，网络报纸等途径塑造和谐健康的舆论，由此来改善拖费欠费的状况，增强用户按时缴费的意识。确保该收电费按时全额回收。
5 结束语
总而言之，随着信息技术的不断发展，大数据在电费回收中的应用将越来越广泛。利用大数据挖掘不仅可以提高风险预测的效率，而且可以准确评估高风险用户并对其数据进行监控，从多方面优化了传统的电价回收风险预测模型。利用大数据技术分析，可以从多个层次的用户入手，进而分析用户的支付行为习惯，为供电企业提供一种重要的管理模式。因此，在企业电费回收风险预测过程中，可以提前制定相应的策略，加强对用户电费回收的控制。当供电企业面临越来越严峻的电费回收形势时，利用大数据挖掘优化电费回收风险预测具有重要意义，对企业的长远发展具有重要意义。
参考文献：
[1] 郑富永，熊小舟，朱正刚，等.基于泛在电力物联网的用户侧电力大数据关键技术探讨及业务模式创新[J].电力与能源，2019，40（5）：483- 486；513.
[2] 钱正浩,吴广财.一种基于大数据挖掘的电费回收风险预测技术研究[J].电子世界,2017(19):149-150.
[3] 赵海宝,周盛成,安旭东,等.基于电费大数据客户欠费风险分级管理探索研究[J].电工技术,2020(12):141-143+149.