随着我国电力市场交易的深化改革, 成立了越来越多的售电公司。举个数据, 截止目前为止售电公司在整个云南市场上成交电量占到了一半以上, 参与市场交易的售电公司有102家, 其中做了信用担保的有56家。其中电厂背景售电公司占了整个电力市场交易的一半份额。其中电费回收管理影响了售电这个大系统的健康和稳定。如果不及时回收电费, 会造成现金流的断裂而影响到自身、连带企业、电厂或者是电网的正常运作, 产生安全隐患。同时电力的稳定社会稳定的构建, 所有预防和避免欠费风险, 确保电费收缴及时, 对用户欠费风险做个全面风险评估是非常关键的。
一、模糊集合
模糊集理论是由Zadeh教授提出, 教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的, 主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。供电局经常回说一些欠费用户特征是, 缴费不积极, 有些是风险很高, 有些是重要关注用户, 有些是可能欠费用户。这些描述都符合模糊集特征即事件本身含义明确, 但可能条件不明, 其次是事物本身描述是模糊的。
例如描述高风险欠费用户这个模糊集合, 可以定性量化为 (欠费金额一百万元以上, 年欠费次数5次, 行业是煤炭开采和洗选业, 违约金超过一万元, ……) 。
二、信用和信用风险
信用来自经济学, 主要分为个人信用和企业信用, 支撑了很多先使用后买单的市场交易行为, 很符合电力先用后付费的模式。信用在间接帮助交易更快速更方便的进行, 最终也加速了经济的快速发展, 同样, 很多重工业也是先生产了很多产品, 产品售出带来收入再用这一部分收入支付电费, 这也是先用电再付费带来的好处, 有了更多的企业进行生产, 电力企业也就可以发更多的点带来更多的利润, 同时也有资金来改善内部配置来为用户提供更好的服务。
当然之前说到的都是理想状态, 很多企业可能产品没有及时卖出, 或者自身企业经营上面的风险导致过后资金不足无法及时支付电费, 这时候用电企业就无法履行正常支付电费就产生了信用风险也成为违约风险。当然这也只是风险中的一种, 实际情况中的风险是各种各样的, 有的用电企业是有钱就是要拖欠一段时间才缴纳, 有的用电企业比较大, 内部缴费也比较复杂或渠道不畅通导致了拖欠。甚至有的企业本来经营很好, 突然意外倒闭或者被查封导致了欠费。当然这是企业信用风险, 也是供电企业比较重视的一个方面, 由于企业用电较为多样, 用电量也较大, 金额较高, 供电企业一般安排专人专责来降低这些风险的发生。除此之外, 就是广大的居民用户, 这类用户非常之多, 个人信用风险也就更加多样, 面对这一困难局面供电企业一般缺少专责来一一处理。所以很有必要在分集合的时候分为两类用点用户来进行处理。
三、模糊模式识别的欠费用户信用评价模型构建
(一) 风险集合建模
首先建立模型之初, 我们调研了供电单位已有的系统, 发现系统中积累了大量的用户缴费行为数据, 以这些数据为蓝本, 建立电力客户欠费风险评价体系, 开展基于缴费行为的电力客户欠费风险评价, 利用评价结果有针对性的开展电费催缴、欠费停电和预付费等预防措施。同时为深入落实公司战略, 加强客户分群管理, 提升掌握客户需求、满足客户需求、引导客户需求的能力, 提升客户服务差异性和有效性, 按照公司客户分群管理指导意见要求, 开展用户欠费风险分群管理研究。
其次能否选取适宜的评价指标, 将会直接影响评价结果的准确性。根据目前供电企业对客户用电的管理情况, 本文依照风险评估指标体系建立的原则和思路。将电力客户进行分类, 其原则是依据客户用电特点和行业特征将其分为两大类。
(二) 定性打分
例如缴费风险里面的‘违约缴费积极性’就是个模糊区间, 其结果的表现不如欠费次数等那么清晰, 通过计算我们给出了符合评价违约积极性的三个区间 (安全违约后交费日期的正态分布进行展开, 1代表两个月内结清, 0.8代表大部分用户会在一年内结清, 0.6代表部分用户超过一年都还位结清) , 当计算一个用户在一到两个月内交清欠费, 则该用户就积极。计算出一个用户在半年内还有欠费则是一般、超过半年不积极。下面为模糊区间部分表格。
(三) 信用群体分类
通过与供电单位的沟通也发现了专变用户和公变用户是完全不同的两类特征, 所以按照两类用点客户来分析用户群体。
第一类电力客户是专变用户包括:工业, 商业, 农业三类电力客户。
工业电力客户主要表示以电为根本动力, 供电方式相对复杂, 七供电电压等级较高, 可能提供多个电源点, 主要范围包含:
第二类电力客户为公变用户:主要是城乡居民电力客户和部分住宅, 一般为220V或380V用电。例如我们常见的小区、学校、写字楼等。
四、分析结果
一般欠费:
结合违约缴费积极性分析结果:
五、总结
我们发现目前欠费率为3.3%, 通过模糊区间的建模, 第一类用电用户不积极缴费的风险用户占了欠费用户的36%, 把制定策略的进准度提高了10倍左右, 则缴费积极性就可以作为诚信的权重之一, 供电企业就可以针对这些缴费行为不积极的用户来制定缴费策略和催收策略, 可以最大程度的帮助企业提高欠费的回收。
摘要：电费回收是供电企业正常运营的保障, 由于先用电后缴费的性质, 存在电费回收周期长、催费渠道不畅通等问题, 这些问题长期困扰着供电企业。此外, 缺少对长期欠费数据分析的手段, 也未建立差异化风险防控策略。目前只能通过安排专门的人员借助简单的分析工具单一的识别电费回收风险, 或者借助法律顾问来处理比较困难的电费回收。一方面未根据客户的基本情况、行业特征、行为特点等信息进行综合分析, 无法精确甄别高风险客户。另一方面由于风险防范都是事后处理所有相对滞后, 没有形成事前的有效预警机制, 导致缺少有效、及时性的针对性防控措施, 加大了企业的运营风险。为了有效提高欠费风险控制能力, 精准预测欠费风险, 基于用电客户的海量历史数据信息, 借助大数据分析技术, 通过建立风险组成模糊集来制定欠费管理方法。
关键词：电费欠费,模糊集合,信用评估
参考文献
[1] Zadeh L.A.Fuzzy sets.Information and Control.8 (1965) 338-353.
[2] Zadeh L.A.A fuzzy-set-theoretic interpretation of linguistic hedges.Journal of Cybernetics.3 (1972) 4-34.
[3] Zimmermann H.J.Applications of fuzzy set theory to mathematical programming.Information Sciences.36 (1985) 29-58.
[4] Yager R.R.On ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics.18 (1988) 183-190.