电力客户欠费标签化管理

朱广帅彭志伟郭庆

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。

关键词：标签欠费差异化管理

1引言

电费回收率是衡量电力企业经营的重要指标，提高电费回收率不仅要求催费人员能够及时准确掌握电力客户欠费情况，还需要根据用户特征和欠费的特点进行差异化管理，对欠费风险可能性较大的电力客户积极催缴，采取积极的措施主动规避，同时通过加强对催费员的工作业绩考核，促进电费快速积极回收，从而减少电力公司经营风险及经济损失，提高企业经营业绩。

随着营销业务管理系统的成熟应用，系统中积累了大量的用户缴费行为数据，以某市供电公司为例，系统中存在40万户各种类型用户，每月存在至少40万条缴费行为记录，以这些数据为蓝本，建立电力客户欠费标签和催费考核体系，利用电力客户欠费标签有针对性的开展电费催缴、欠费停电和预付费等预防措施，同时针对催费员开展业绩考评，加强欠费催缴力度，促进电费回收。

2原理与设计

2.1设计原理

影响电费回收率的因素很多，主要涉及两个方面，一方面是电力客户因素，如用户经济情况、信用情况、社会经济环境、国家政策、行业景气情况、缴费习惯等因素；另一方面是电力企业自身的管理因素，如抄表、电费核算发行、欠费催缴等营销管理因素，原因十分复杂，如果全面量化这些因素进行欠费风险预测十分困难，而且可信度也难以保障。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。

2.2物理架构

本项目部署在供电公司信息内网，需要三台服务器中，一台部署“电力客户欠费标签化管理”，一台部署“系统数据库”，一台部署“数据接口服务”。

系统依赖的电力客户基本档案、用电、缴费行为数据来源于营销业务管理系统。

2.3技术实现

2.3.1接口抽取设计

数据接口实现营销业务系统中用户档案、缴费等数据抽取、清洗、转换，最后加载到系统数据库中，成为多维度数据分析处理和数据挖掘的基础。

数据抽取：采用ETL方式将系统所需数据从数据源抽取到目标数据库，具体内容包括营销业务管理系统中的用户档案、用电数据和缴费数据等。

数据清洗：利用数理统计或预定义的清理规则将脏数据转化为满足系统应用要求的数据。

数据转换：对抽取的业务数据按照系统设计要求进行转换。典型的数据转换有：实体合并及拆分，如将用户基本档案、计量台账等信息合并到一个用户信息表中；字段合并及拆分，如将“2016”，“10”合并成“20161001”；数据聚合，根据维度进行数据聚合，如供电所->县->市。

2.3.2计算模型设计

低压电力客户欠费标签分为六级，按五星进行标记，涉及因素主要包括缴费情况、违约金、欠费停电和欠费停电投诉等，每月计算一次，具体模型设计如下：

催费员业绩考核主要包括回收率、欠费额度、欠费停复电、预购电等方面，其中回收率指标针对催费员按年度和月度进行统计与评价，当年电费回收率=当年实收电费/当年应收电费*100%，当月考核回收率=（当月应收电费-当年累计欠费）/当月应收电费*100%；欠费情况统计是指按照催费员统计其负责催费用户的欠费期数、停电状态、欠费金额、投诉情况；欠费停复电统计是指统计应停而未停用户量或者应复电用户量。

2.4系统主要功能

系统前台软件采用B/S结构，后台业务处理为Windows服务。

2.4.1系统功能

系统前端功能主要包括欠费考核管理、低压客户欠费标签、在途资金管理、短信订阅、高压客户预购电管理共计5个部分：

1）欠费考核管理：主要包括电费回收率、用电客户欠费管理、应停未停用户以及应复电用户统计；

2）低压客户欠费标签：根据用电客户欠费情况、欠费停电以及欠费停电类投诉等数据计算低压客户欠费等级，实现标签化管理，以便于落实差异化服务；

3）在途资金管理：实现每天资金未交接情况统计，及时管控；

4）短信订阅：按催费员统计用户短信订阅率；

5）高压客户预购电管理：统计客户档案中为预购电，但缴费方式不是“预收转实收”的情况。

典型界面：

2.4.2系统服务

系统后台服务主要包括：数据抽取服务和模型计算服务。

1）数据抽取服务：实现系统所依赖的用户档案和缴费等相关数据的定期抽取、清洗与转换。

2）模型计算服务：实现用户欠费标签计算等模型的计算。

3实验与结论

通过该系统的建设与应用，使得供电企业营销管理人员能够及时准确的掌握电力客户欠费情况和欠费风险，针对已欠费或欠费风险较高的用户制定相应的措施，主动规避用户长期欠费；通过开展催费员电费回收、欠费催缴、欠费停复电等工作业绩考核，加强欠费催缴管理，促进了电费快速回收，从而减少电力公司经营风险及经济损失，维护供电企业的合法利益，提高企业经营业绩。

参考文献：

[1]陈羽中，郭松荣.基于并行分类算法的电力客户欠费预警.计算机应用，2016，36（6）：1757-1761．

[2]刘春玲.浅析电费回收风险分析与防范措施[J].科技与企业，2014（01）．

[3]朱志华.电力客户信用评价与欠费风险预警系统的总体设计.现代计算机，2014，（18）．