简介：摘要本文重点根据营销业务管理系统的电力客户档案、缴费情况数据，建立电力客户欠费标签管理体系和催费员工作业绩考核体系，通过欠费标签管理体系准确预测电力客户欠费风险，并针对高欠费风险客户开展电费催缴、欠费停电和预付费等措施进行预防；通过催费员工作业绩考核体系，开展电费回收、欠费催缴、欠费停复电等工作业绩统计分析与考核评价，加强欠费催缴管理，促进电费快速回收。

简介：山东电力集团公司为进一步建立和完善电费回收预警机制，将电费回收预警纳入日常电费管理工作，建立电费回收预警分析报告制度，电费回收动态跟踪及快速反应制度。电费风险分析防范制度．制定预警预案及规范的处理流程等。该公司密切关注经济动态，对关、停、并、转企业迅速作出反应．对破产重组企业、经营困难企业加强跟踪调查，

简介：摘要多年来，电费工作是供电企业的头等大事，怎样让收费工作变得轻松起来，解决收费工作中的难题，让电费工作不在困扰供电企业，减少电费风险存在。让收费工作与服务紧密结合，让收费工作成为我们服务的重要内容，让客户高兴用电、轻松交费。

简介：摘要电费是供电企业正常运转的重要支柱,也是供电企业经营销售活动中最主要的因素。多年来,供电部门经常面临着收取电费困难、巨额电费拖欠的问题,这不仅严重影响着国家的财政收入,也在一定程度上威胁着供电企业的正常生产。因此,我们有必要加强对电费回收问题的探讨,不断总结经验教训,健全管理制度,建立工作机制,切实解决供电部门在电费回收中所遇到的各种难题。

简介：摘要对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式，但由于供电企业需要管理数十万至数百万计的用户，采用划分聚类算法（如kmeans）面临聚类数k值难以选择的问题，本文提出了一种层次聚类和划分聚类相结合的分类方法，实现了对大量用户样本进行分类，同时引入了其它的欠费相关的特征数据参与聚类分析，对用户进行更细化的分类分析。

简介：安徽淮北供电公司在清理低压居民客户拖欠电费过程中，依托社区居委会开展工作取得较好效果。

简介：摘要当前，宏观经济下行压力增大，供电企业内外部经营形势日趋严峻，电费回收风险加大。供电企业要以管理创新为突破口，提早预防多措并举，落实精益管理各项措施，积极防范电费回收风险，全力维护企业利益。

简介：摘要：自2015年李克强总理提出了“互联网+”的概念以来，“互联网+”与各行各业跨界融合热火朝天。各地供电公司顺应数字化、信息化发展的趋势，将“互联网+”与电网传统业务相结合，充分发挥电网企业在电力大数据体系中天然枢纽作用，基于内部的营销数据，利用大数据技术搭建了基于画像技术的营销客服标签库平台。为了更充分、有效地利用客户运营留下来的海量数据资源，采用客户画像体系、大数据分析和处理技术，通过数据建模和数据挖掘手段，分析客户行为特征，构建标签库策略管理与智能支配功能，提供智能服务策略适配引擎。利用标签库平台将营销服务目标群体与对应的精准化策略推送到各类服务渠道平台，实现营销服务策略的制定及管理，提升细分客户精准化、差异化的营销策略制定与配置管理能力。

简介：摘要对用户基本档案、用电情况、缴费情况、欠费情况、违约用电情况、95598投诉情况等相关数据进行整合分析，提取影响用户信用等级的相关特征要素和权重，结合行业景气情况和政策风险，建立符合当前数据和应用特点的客户信用和欠费风险评价模型。通过该模型开展评价使得公司营销业务人员能够及时准确的掌握电力客户的信用和欠费风险情况，有针对性的对电力客户制定相应的信用政策和电费回收预防措施，提高电费回收风险防范能力，减少了企业经济损失和经营风险，维护供电企业的合法利益。

简介：摘要随着电力改革的进一步发展，电力公司客户的欠费问题愈加严重，为了使电力公司顺利运行并且保证资金效益，管理客户信用风险就成为了关键点。本文最先对管理信用风险所需的概念以及相关理论进行了阐述，然后在这个理论的基础上对利用成分分析法、突变理论法对电力客户进行综合的信用分析，最后对用户拖欠费记录进行总结分析，设计预警指标，从而解决电力公司客户的拖欠费问题。

简介：电网企业当前面临的客户风险主要体现在客户拖欠电费及偷窃电两方面。为降低电力客户在拖欠电费方面的风险,文章在分析了引起电力客户拖欠电费原因的基础上,深入挖掘分析客户缴费、欠费行为,设计了欠费风险识别相关的关键影响变量,运用决策树算法建立了客户欠费风险识别模型,进行客户欠费风险预测。利用该模型,针对高风险客户提前采取相应策略和措施,可改变以往事后欠费管理的被动局面,实现降低电力客户欠费风险的目的。

简介：摘要电费回收对于电网企业的经营管理有着举足轻重的作用。随着经济的放缓,部分客户融资困难,公司面临电费欠费风险日益增加,诚然,对不按时交纳电费的客户公司可按照相关法规条例进行处理,但在实际操作过程中会遇到各种复杂的问题,同时在社会舆论的压力下公司对欠费客户进行相关处理也面临巨大的压力,如果防患未然,利用营销业务系统所产生的客户缴费信息数据进行分析和研究,在事前就加大对客户缴费行为的分析评估,了解客户不同时间缴费情况,并制定相应的措施,可以大大降低客户欠费和服务过程中的风险。本文就基于交费大数据的电力用户欠费风险等级展开探讨。

简介：摘要电力客户的欠费原因十分复杂,涉及用户经济情况、信用情况、社会经济环境、国家政策等诸多方面原因。本文重点根据供电企业掌握的电力客户缴费和用电行为数据，并结合行业景气情况和政策风险，建立电力客户欠费风险评价体系，准确预测电力客户欠费风险，并针对高欠费风险客户开展电费催缴、欠费停电等措施进行预防。