基于数据挖掘技术的电力行业客户关系管理

客户世界 | 2015年7月12日 | 2006年 | 评论已关闭 | 1817

客户世界|李勇宋加山季峰|2006-08-29

一引言
在按区域划分的六大电力市场中，竞价上网模式在东北电力市场经过一段时间的模拟运行后，已经进入试运行阶段，目前情况一切正常。同时，华东电力市场也在去年10月份开展综合模拟，并于2006年一季度试运行。另外，预计今年上半年，南方和华中电力市场将会进入竞价上网实质性或模拟运行阶段。而到年底，西北和华北很可能也会进入竞价上网模拟运行阶段。可以说，2006年是区域电力市场建设大发展的一年，我国的电力行业竞争格局也将由此进入一个新的阶段。

国内电力市场的不断壮大和繁荣，人们对电力的需求不断提高，虽然给各家电力企业提供了前所未有的发展空间和机会，但也使得各家电力企业都不得不直接面对以下两方面问题：

1、电力改革压力大
随着中国市场经济不断深化，中国国电公司也自2001年起适时而动，通过一系列具体措施逐步构筑现代供电服务机制，从体制、机制等深层次问题入手，以服务年活动为契机，努力构筑现代服务机制。其中尤以建立客户满意度评价体系为核心目标，通过建立企业与社会的双向互动机制，正确把握并努力贴近客户需求，实现与客户的“零距离”，获得最高的客户满意度，从而在竞争中赢得先机。从现代营销管理体系的入手，推进职能分工重构、业务流程整合、管理体系再造，建立配套联动、规范高效的智能化客户关系管理模式。这既是当前供电行业经营管理的迫切需要，同时也符合当代国际营销前沿理论规律。

2、恶意欠费比例偏高
另一方面，值得关注的是我国各供电公司客户拖欠电费、违章用电、窃电等现象相对比较严重。2004年2月10日，在福州召开的“国家电网公司2004年工作会议”上，国家电网公司公布截至去年11月底，整个国网系统电费拖欠高达200多亿，相当于2003全年利润额的两倍。而且窃电行为已经具有多发、主体多元、手段隐蔽、高科技等特点。

据国家电业部门统计，每年的电能损失高达二十亿元。如此严重的局面已引起各方的高度重视。基于已有的客户信息和有关数据，如何利用科学的数据挖掘分析系统有效地评估客户关于用电和盗电的潜在风险？如何了解哪些用电客户缴纳电费最准时？不良客户的特征是什么？更进一步，如何准确细分客户群体，从而制定精细的营销计划？如何预测电费拖欠、盗电等恶意行为，从而提高对恶意拖欠电费、违章用电、窃电等行为的防范？这些都是有效降低供电公司的经营风险，保护企业合法利益，为地方电力事业可持续发展创造有利条件所迫切需要解决的问题。因此，建立一套完整的理论分析模型和成熟的计算机管理系统已经引起各供电公司注意并逐步提上了议事日程。

这些方面问题的存在，迫使电力企业必须改变原有经营模式，必须更深入了解和识别客户，实行全面的以客户为中心的经营方针，培育和创造出新的差异化的竞争优势。电力企业这种迫切的需求必然促进了数据挖掘技术在电力行业的广泛应用和推广。

二数据挖掘技术在电力行业的应用
计算机技术的迅速发展使得处理这些大量的数据成为可能，这就推动了数据库技术的极大发展。但是面对如潮水般不断增加的数据，人们不再满足于数据库的查询功能，提出了深层次问题：能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务。就数据库技术而言已经显得无能为力了，同样，传统的统计技术也面临了极大的挑战。这就急需有新的方法来处理这些海量数据。于是，融合数据库技术、统计学、机器学习、信息科学等多学科的数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘（Data Mining），也叫知识发现、数据开采等，是指是从大量数据中，提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程。数据挖掘能进行分类预测、聚类分析、关联规则和序列模式的发现、相关分析、异常监测和趋势分析。

作为信息化方面一直处于领先地位的电力行业，一方面在长期的经营中积累了海量的客户数据，同时业务经营迫切需要从浩如烟海的数据中获得更多的、更有价值的客户特征信息。因此，数据挖掘在电力行业得到了广泛重视和大力发展。

国外知名的电力企业都已经建立了基于数据挖掘的商业智能系统：如包括美国供电公司、法国电网公司(EDF)等，并且得到了广泛的应用。

国内电力企业前几年的发展目标主要是硬件系统的架构和铺设，技术领域主要是业务运营支撑系统BOSS的更新换代，但是近年来，上海、江苏等经济发达地区等电力企业也意识到挖掘历史数据对于降低坏帐损失，识别和防范恶意欠费行为的重要性，已经着手建立对自己所掌握的客户信息进行挖掘的智能化信息平台。

国外实践证明：建立用电客户欠费风险防范体系，根据用电企业欠费结构，可以使供电公司减少15-40%的欠费损失。

三建立电力客户风险预警系统
客户信用风险管理系统提供符合国际国内标准的客户信用评价体系和模型；提供欠费风险预警机制；在客户用电情况分析的基础上，提供窃电行为检测手段，并将窃电行为的查处与客户信用评级联系起来，形成强大社会监督和威慑作用；利用用电力企业的信用数据和网上公开信息，将产业政策、经济形势、经营状况、市场环境等外部因数纳入电量的预测中，建立更加准确的预测方法，提高用电预测的精度。

客户信用风险管理系统主要包括由四个功能模块构成。四个功能模块包括：信用评价模型、欠费预警模型、窃电检测模型和用电预测模型。

图1 系统模型结构

下面我们仅以电力客户信用评级模型为例，说明模型的运行情况;建立电力客户信用评级体系首先需要建立一套科学的、实用的、精确的和权威的信用评级模型。同时更为重要的是在现行法律法规体系下和供电局现有的数据准备条件基础上具有可操作性。用户信用信息难以征集一直是制约信用评价工作开展的瓶颈。因此，全面吸收国际著名评级机构的信用风险评价和管理核心技术，结合中国电力行业实际情况，运用长期积累的丰富经验和先进方法，利用现有的营销数据提炼出客户信用信息，提供既满足中国实际又符合国际惯例的用户信用状况评级方法显得尤为重要。

信用评级模型将客户的个人资料信息、缴费情况、缴费能力、经济实力、资本结构、经营效益、发展前景和社会信用记录等信息纳入信用评级模型。导出客户的违约概率，并转化成信用积分，从而根据积分分布制定相应的业务策略。

图2 电力客户信用评级拓扑

实施电力客户风险管理系统，提高用电营销辅助决策水平，探索电力客户信用评价和窃电检测手段，不仅填补国内相应空白，具有相当的学术价值，而且具有较高的经济效益，符合供电公司的现实和长远利益。该项目的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的革新。

1. 通过客户信用风险管理系统，改善电费回收环境。
供电公司可以根据不同信用等级，采用限时缓缴、上门促缴、停电催缴和电费预缴等灵活多样的办法。建立客户信用等级并公示于众，形成社会监督，可以帮助企业转变成本观念，将电费作为一项重要的预算成本，从而防止电费拖欠和呆死账发生。供电公司在审批申请用电、增容报装、优惠电价时，优先安排信用等级高的客户，使企业为了得到优惠的服务，努力提高自身的信用等级。在电网电力负荷紧张需要采取停、限电措施时按客户信誉等级优先确保信誉高的客户用电安全。

根据国外的应用经验和国内有的省份已经开始试行客户信用评级的供电公司的经验来看，可以使大部分有意拖欠和恶意欠费的用电单位及时主动交纳电费。

2. 通过欠费预警系统，改善企业经营环境。
建立欠费预警系统，可以及时发现可能欠费或正在实施欠费的用电客户，提前建立欠费预警机制，及时采取有效措施，减少欠费事后清缴的难度和呆帐、坏帐的产生，最大限度的保护供电公司的经济利益。欠费风险的评价可以给防范和处理用电客户恶意拖欠或拒交电费的防范和处理工作提供科学依据和决策指导。国外实践证明：建立用电客户欠费预警系统，根据用电客户欠费结构，可以使供电公司减少15-40%的欠费损失。

3. 通过窃电检测系统，改善用电环境。
据国家权威部门统计，窃电给供电公司带来的直接经济损失已经高达200亿，同时带来一系列的安全隐患和社会问题，危害巨大。基层电管人员普遍感到反窃电管理难度较大，大家都希望掌握一套切实可行的办法，打击窃电犯罪行为。大量事实表明，20%的"电耗子"造成了80%的窃电损失，能够对这20%的用户检测出来，有的放矢，无疑会节省我局大量的人力物力。对解决目前反窃电工作中存在的资金和人力不足的问题将起到积极的作用。

4. 通过准确的用电需求预测模型，提高营销决策水平。
准确的用电需求预测可以提供供电公司在安排电力调度和向发电单位购买电量时，较为准确的科学数据。供电公司在签订向兄弟公司转售或购买电量合同时可以做到胸中有数。

提高用电需求预测的准确性和实时性，便于供电公司合理安排供电和检修计划，避免电量过剩或拉闸限电给供电公司带来经济损失和不良的社会影响。

本文刊载于《客户世界》2006年7月刊；李勇为中国科技大学管理学院博纳数据挖掘中心副主任，宋加山为博纳数据挖掘中心高级研究员，季风为博纳数据挖掘中心高级研究员。

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