一种电网公司智能催费行为决策方法技术

本发明专利技术涉及电网公司智能催费技术领域，且公开了一种电网公司智能催费行为决策方法，通过自动化的智能应用，大大降低了催费工作量。其次提升催费广度，在单月超标、购售同期的形势下，催费的难度、压力愈发增加，通过自动化的智能应用，轻松达到各区局催收率的全覆盖；最后提高催费精度。通过灵活安排个性化催收策略，基于用电客户价值体系，实行黑名单追加，白名单过滤，显著提升线上催费精度，优化线下催费资源投入，通过智能催费辅助应用直接出具全省异常明细清单，通过专项整改工作协助供电单位完成整改，一方面也可以利用语音机器人、业扩工具包等信息化工具，实现数据的自动核查、反馈。反馈。反馈。

【技术实现步骤摘要】
一种电网公司智能催费行为决策方法


[0001]本专利技术涉及电网公司智能催费
，具体为一种电网公司智能催费行为决策方法。

技术介绍

[0002]用电客户既是电力企业最大的财富来源，也是风险的来源。建设完善用电客户价值评价体系，营造良好的缴费生态，降低电费回收风险、提升电费催收效率，是电力企业最近工作地重点，随着社会信息化程度的不断提高，电力客户对电力企业的服务质量也提出了越来越高的要求。
[0003]目前电力公司对客户的催费行为较为繁琐，这就导致电力公司的工作量比较大，且效率低下，在单月超标、购售同期的形势下，催费的难度、压力愈发增加，不能够灵活安排个性化催收策略，存在缺陷。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种电网公司智能催费行为决策方法
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述降低催费的工作量，且增加催费效率，本专利技术提供如下技术方案：一种电网公司智能催费行为决策方法，包括以下步骤：
[0008]S1、构建Spring MVC技术框架
[0009]Spring MVC是Spring框架的一部分，用户通过浏览器与系统进行交互，同时浏览器也负责解析JSP页面，在MVC架构中，JSP页面就是视图，用户通过JSP页面发出请求后，Spring MVC会根据请求路径，将请求发给与请求路径对应的Controller类，Controller类调用Service类对请求进行处理，Service类会调用数据持久层MyBatis完成对实体类的存取和查询工作，并将处理结果返回到Controller，Controller类将处理结果转换为ModelAndView对象，JSP接收ModelAndView对象并进行渲染。
[0010]S2、构建微服务架构
[0011]微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通(通常是基于HTTP的Restful API).每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构架作为一种新的设计和架构理念。
[0012]S3、构建mybatis框架
[0013]MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简
单的XML或注解来配置和映射原生信息，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects，普通的Java对象)映射成数据库中的记录。sql写在xml文件中，便于统一管理和优化，解除sql和程序代码的耦合；提供映射标签，支持对象和和数据库orm字段关系的映射，支持对象关系映射标签，支持对象关系的组建；提供xml标签，支持编写动态sql。
[0014]S4、对客户价值数据预处理
[0015]对用电行为数据进行数据质量校验，过滤不合格数据。并且对用电行为数据进行加工关联整合，同时需要对用户连续若干时间的用电量进行变换操作。
[0016]S5、客户价值特征维护
[0017]基于客户缴费行为数据，从用电力特征、居民特征、缴费特征、用电特征等多个方面，维护客户价值特征，在构建客户价值特征体系的过程中，将客户价值特征分为电力特征、居民特征、缴费特征、用电特征四个大类，来实现对客户价值特征的维护。
[0018]S6、客户价值评估
[0019]通过对客户基础信息、历史违约行为、用电行为、用电管理水平、客户发展潜力等相关数据整合，开展客户价值分析、历史违约情况分析、不良用电行为分析、当前价值(目前经济贡献、利润、经营状况、信誉、形象)分析、潜在价值(潜在客户份额、潜在电量增长、客户关系水平、忠诚度)等工作，建立客户价值评估和综合价值评估模型，构建客户价值评估特征体系，描绘单个客户或者群体客户的客户价值。
[0020]S7、客户风险分析
[0021]基于用电客户的用电数据对指标进行归一化处理，并采取逻辑回归、决策树等算法进行欠费风险概率计算，多次迭代优化后形成客户欠费风险概率值，并通过风险标签对客户欠费风险概率值进行直观表达。
[0022]S8、客户缴费特征分析
[0023]针对用户缴费特征，从缴费行为、缴费诉求两个维度对用户进行分析，其中缴费行为从渠道和时段两个维度着手，将缴费渠道划分为网厅缴费、互联网缴费、营业厅缴费等，缴费时段分为早上、中午、晚上、月初、月中、月末等；结合用户催收敏感度数据，为用户匹配对应的催费策略提供数据支撑，其次，从用电客户缴费诉求方面，从通知频次方面分析用户催收敏感度，分为催收敏感度高、催收敏感度中、催收敏感度低，形成催收敏感度标签，用于催收资源的整体管控。从通知内容方面，分析客户的电费通知需求，分为短信通知、互联网信息通知、邮件通知等通知需求标签，用于个性化的账单、催收内容推送。
[0024]S9、客户的用电行为分析
[0025]根据营销管理系统历史电费数据，对用电客户的用电行为进行分析，识别客户缴费渠道偏好、长期欠费、频繁欠费等风险，开展针对性的管控措施。
[0026]S10、客户敏感度分析
[0027]根据用电客户在历史电费催缴策略产生的反应，对电力客户进行敏感度分级，分析客户在不同业务场景下执行策略后的反馈，找出相关关联关系，识别服务质量敏感客户，以便对不同敏感度的用户实行差异化的电费催缴策略。
[0028]S11、电费客户群分
[0029]基于营销管理系统的客户档案数据、用能数据、历史缴费数据，加工整合成用户分类所需数据，利用数据分析、挖掘技术对数据进行变换操作。
[0030]S12、催费策略管理
[0031]针对每一类用电用户，按台区、用户个体方式设定对应的通知、告警、延迟停电、停电、存留保证金等催收策略，对每类用户组合多种策略，实现催费策略管理；为用电客户提供缴费渠道、方式、时间等不同的缴费策略，实现对不同电力用户的差异化催费管理。
[0032]S13、催费策略推荐
[0033]结合催费策略分析模型，对不同敏感度用户推荐不同策略，实现个性化的策略推荐。包括电费账单通知、二三级催缴通知、电费/电量补充说明、居民阶梯电费、公摊电费通知、电费发票通知等策略推荐。
[0034]S14、一户一策风控管理
[0035]根据电力用户的档案数据和用能数据，对电力用户进行分类。在费控业务方面，根据业务需要针对上述用户分类设定欠费告警、延时停电、立即停电等多样化的费控策略。将每一类电力用户与特定的费控策略进行关联，实现“一户一策”的差异化费控管理。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网公司智能催费行为决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建Spring MVC技术框架Spring MVC是Spring框架的一部分，用户通过浏览器与系统进行交互，同时浏览器也负责解析JSP页面，在MVC架构中，JSP页面就是视图，用户通过JSP页面发出请求后，Spring MVC会根据请求路径，将请求发给与请求路径对应的Controller类，Controller类调用Service类对请求进行处理，Service类会调用数据持久层MyBatis完成对实体类的存取和查询工作，并将处理结果返回到Controller，Controller类将处理结果转换为ModelAndView对象，JSP接收ModelAndView对象并进行渲染；S2、构建微服务架构微服务架构是一种架构模式，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通(通常是基于HTTP的Restful API).每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构架作为一种新的设计和架构理念；S3、构建mybatis框架MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原生信息，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects，普通的Java对象)映射成数据库中的记录。sql写在xml文件中，便于统一管理和优化，解除sql和程序代码的耦合；提供映射标签，支持对象和和数据库orm字段关系的映射，支持对象关系映射标签，支持对象关系的组建；提供xml标签，支持编写动态sql；S4、对客户价值数据预处理对用电行为数据进行数据质量校验，过滤不合格数据。并且对用电行为数据进行加工关联整合，同时需要对用户连续若干时间的用电量进行变换操作；S5、客户价值特征维护基于客户缴费行为数据，从用电力特征、居民特征、缴费特征、用电特征等多个方面，维护客户价值特征，在构建客户价值特征体系的过程中，将客户价值特征分为电力特征、居民特征、缴费特征、用电特征四个大类，来实现对客户价值特征的维护；S6、客户价值评估通过对客户基础信息、历史违约行为、用电行为、用电管理水平、客户发展潜力等相关数据整合，开展客户价值分析、历史违约情况分析、不良用电行为分析、当前价值(目前经济贡献、利润、经营状况、信誉、形象)分析、潜在价值(潜在客户份额、潜在电量增长、客户关系水平、忠诚度)等工作，建立客户价值评估和综合价值评估模型，构建客户价值评估特征体系，描绘单个客户或者群体客户的客户价值；S7、客户风险分析基于用电客户的用电数据对指标进行归一化处理，并采取逻辑回归、决策树等算法进行欠费风险概率计算，多次迭代优化后形成客户欠费风险概率值，并通过风险标签对客户欠费风险概率值进行直观表达；
S8、客户缴费特征分析针对用户缴费特征，从缴费行为、缴费诉求两个维度对用户进行分析，其中缴费行为从渠道和时段两个维度着手，将缴费渠道划分为网厅缴费、互联网缴费、营业厅缴费等，缴费时段分为早上、中午、晚上、月初、月中、月末等；结合用户催收敏感度数据，为用户匹配对应的催费策略提供数据支撑，其次，从用电客户缴费诉求方面，从通知频次方面分析用户催收敏感度，分为催收敏感度高、催收敏感度中、催收敏感度低，形成催收敏感度标签，用于催收资源的整体管控。从通知内容方面，分析客户的电费通知需求，分为短信通知、互联网信息通知、邮件通知等通知需求标签，用于个性化的账单、催收内容推送；S9、客户的用电行为分析根据营销管理系统历史电费数据，对用电客户的用电行为进行分析，识别客户缴费渠道偏好、长期欠费、频繁欠费等风险，开展针对性的管控措施；S10、客户敏感度分析根据用电客户在历史电费催缴策略产生的反应，对电力客户进行敏感度分级，分析客户在不同业务场景下执行策略后的反馈，找出相关关联关系，识别服务质量敏感客户，以便对不同敏感度的用户实行差异化的电费催缴策略；S11、电费客户群分基于营销管理系统的客户档案数据、用能数据、历史缴费数据，加工整合成用户分类所需数据，利用数据分析、挖掘技术对数据进行变换操作；S12、催费策略管理针对每一类用电用户，按台区、用户个体方式设定对应的通知、告警、延迟停电、停电、存留保证金等催收策略，对每类用户组合多种策略，实现催费策略管理；为用电客户提供缴费渠道、方式、时间等不同的缴费策略，实现对不同电力用户的差异化催费管理；S13、催费策略推荐结合催费策略分析模型，对不同敏感度用户推荐不同策略，实现个性化的策略推荐。包括电费账单通知、二三级催缴通知、电费/电量补充说明、居民阶梯电费、公摊电费通知、电费发票通知等策略推荐；S14、一户一策风控管理根据电力用户的档案数据和用能数据，对电力用户进行分类。在费控业务方面，根据业务需要针对上述用户分类设定欠费告警、延时停电、立即停电等多样化的费控策略。将每一类电力用户与特定的费控策略进行关联，实现“一户一策”的差异化费控管理；S15、费控户用电行为分析根据营销管理系统所积累的历史欠费金额、欠费次数、滞纳金缴纳金额与次数等历史数据，对电力用户的用电行为进行分析，识别长期欠费、频繁欠缴迟缴等风险用户，开展针对性的费控管理措施，从而提升费控的效果；S16、费控户敏感度分析电力用户对费控策略会产生不同的应激行...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴方权，刘亦驰，杨松，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：