预警客户（精选六篇）
预警客户 篇1
随着电信企业之间的竞争加剧, 电信运营商不断推出新的套餐和新的业务, 希望能够争取到更多的市场份额。但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性, 使得客户离网现象频繁发生。Gartner公司调查数据表明, 开发一个新客户的费用是维持一个老客户的4~5倍, [1]目前美国电信行业客户流失率为30%, 欧洲约为35%~5 0%, 这从客观上推动了客户流失预测系统的研究与应用。而电信企业从来不缺少客户的相关信息, 比如年龄、套餐类型以及话费消费额等大量的数据, 如何正确分析利用这些数据建立合理的客户流失预警模型, 提高客户的忠诚度, 防止客户流失, 就成为每个电信运营商所亟待解决的问题。
1. 客户流失预警模型的构建
1.1 系统构架
客户流失预警模型的建模过程主要包括如下几个步骤, 如图1所示。
(1) 数据清洗:首先, 从业务系统中抽取离网客户数据作为训练数据集合;对训练数据集合中的数据进行属性约简, 并将约简后的属性集合作为型的训练输入数据集合;
(2) 通过关联规则, 决策树等算法建立客户流失预测模型, 得到客户流失原因。
(3) 根据客户流失原因, 制定客户挽留策略。
1.2 相关定义
1.2.1 客户流失的定义与原因分类
流失客户一般定义为具有离网倾向, 且在未来很短的一段时间 (如一周或一个月) 内极可能真正离网的在网客户。客户流失的原因有多种多样, 但归纳起来主要有如下几类: (1) 自然流失:是指客户因为企业不能给提供所期望的产品和服务 (如不能提供宽带上网功能等) 或者某些客观因素 (如到异地工作或下岗等) 而选择离网所导致的客户流失。 (2) 恶意流失:是指客户因为个人私欲因素 (如恶意欠费后为了逃避缴费等) 而选择离网所导致的客户流失。 (3) 竞争流失:是指客户因为企业竞争对手因素 (如竞争对手提供了更优惠的资费政策) 而选择离网所导致的客户流失。 (4) 失望流失:是指客户因为企业服务质量因素 (如网络覆盖或服务态度等) 而选择离网所导致的客户流失。
1.2.2 客户属性的选定
影响客户流失预警判定的数据属性通常多种多样, 这些属性之间存在着或强或弱的相关关系, 通过关联度分析之后, 本文选取了1 0个与客户流失有密切关系的字段作为预测模型的输入字段。如表1所示给出了其中最重要的5种属性.
1.3 客户流失预警模型的构建
1.3.1 决策树算法分析
国际上最有影响的决策树方法是Quinlan提出的ID3算法, 其基本思想是将一棵决策树看作一个信源, 利用信息增益寻找数据仓库中具有最大信息量的字段 (属性) , 建立决策树的一个节点, 再依次将字段的不同取值作为信宿的表现状态, 找出信息量最大的字段建立树的分支;然后在每个分支子集中重复建立下层节点和分支的过程, 即可建立决策树。但ID3算法偏向于选取属性较多的属性, 而不一定是最优的属性, 此外I D3算法学习简单的逻辑表达能力较差, 针对这些不足, 本文提出一种加权熵的思想, 对传统的ID3算法进行改进。
1.3.2 I D 3算法的改进
设E=A1×A2×…×An是n维有穷向量空间, 其中A1是有穷离散符号集, E中的元素e={V1, V2, …, Vn}称为例子, 其中Vi∈Ai, i=1, 2, …, n。
加权熵的定义:设X为选择属性值, X有V个属性值, 对应的权数为W1, W2, …, Wv, 按照ID3算法对属性X进行扩展, 对应的信息熵为E (B1) , E (B2) , …, E (Bv) , 定义加权熵为:E (X) *=∑Wi*E (Bi)
式中 (B1, B2, …, Bv) 是v个结点选择的属性, Wi是指分枝子集所占的权数。本文用分枝子集Bi在整个集合中所占的比重来计算权数Wi, 然后计算出加权熵, 通过比较加全熵的大小来选择属性的取值, 改进的ID3算法基本步骤如下:
(1) 对属性X, 假设X有V个属性值, 对应的权数为W1, W2, …, Wv, 以属性X为扩展, 生成V个子结点 (B1, B2, …, Bv) , 求对应的信息
熵E (B1) , E (B2) , …, E (Bv) ;
(2) 计算加权熵E (X) *;
(3) 选择属性X使得选择E (X*) *, 将X作为新选择的属性;
(4) 利用步骤1) 的计算结果, 建立结点X*的后继结点 (B1, B 2, …, B v) ;
(5) 对所有的Bi, 若Bi为叶子结点, 则停止扩展此结点, 否则递归执行步骤1至步骤5, 直至完成决策树的建立为止。
1.3.3 增加剪枝处理:
在实际应用中, 基本的决策树构造算法没有考虑噪声, 生成的决策树完全拟合于训练集, 因此在实际的算法中有必要考虑对噪声的处理, 剪枝正是针对噪声现象提出来的技术。剪枝就是删去决策树中底层的分支或整个子树, 以提高分类识别的速度和能力。常用的剪枝方法一般有“事前剪枝” (Prepruning即通过在当前节点上就判断是否需要继续划分该节点所含训练样本集来实现) 和“事后剪枝” (Postpruning从一个“充分生长”树中, 修剪掉多余的树枝) 。本文所用的改进算法中使用的就是一种事后剪枝的方法, 通过计算内部节点的错误概率对决策树的影响, 自下而上检查内部节点, 如果子树产生的错误大于用叶节点来替代它所产生的错误, 就剪掉子树, 这样就可以修剪出一棵更小的和错误率更低的决策树, 从而提高决策树分类的速度和分类性能。
2. 客户流失预警模型的评估
模型评估是运用Clementine的分析节点对已建立的客户流失预测模型进行精确性分析, 基于上述客户流失预警模型, 从2 0 1 1年9月起, 山东某主流电信运营商在其一个地市分公司客服部使用该客户流失预警模型进行了流失预警客户测试, 客户流失分析模块在每月月初提供的当月的流失预警客户名单, 表2是客户流失分析模块提供的2011年9月到11月的流失预警客户数目统计:
利用该预警模型, 该分公司客服部门9、10、11月份成功回访的客户分别为5901户、5800户、5845户, 成功回访率分别为92.14%、91.74%、94.12%, 其中, 在1、2、3月份成功回访的客户中分别有超过8 0%以上的客户均表达了近期有离网的意图, 但由于客服部门提前采取了一系列有针对性的客户维挽措施, 这些客户最终打消了离网念头, 保证了电信公司的利润。
3. 结语
决策树是一种重要的分类预测模型, 本文主要以某地市电信企业的客户为目标用户群, 反复提炼该预警模型。应用结果表明, 该模型可提供较准确的决策依据, 市场部门能对流失倾向较高的客户群体采取针对性的挽留措施。但由于电信的业务变化性强, 方案仍需要不断改进, 接下来的工作是将整个方案整合到该企业的经营分析系统中去, 使其发挥更大的价值。
摘要：客户流失是电信业普遍存在的问题。本文基于数据挖掘技术, 构建了一个电信客户预警模型, 该模型旨在提取了客户流失的重要属性和决策树的改进。最后通过实例验证该模型是有效的、可行的。
关键词：客户流失预警,决策树,客户挽留
参考文献
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[3]李阳.数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用.电脑知识与技术, 2010, 6 (3) :518～512
预警客户 篇2
第一章 总则
第一条 为强化风险管理，及时、准确、全面地掌握全行贷款质量情况，建立风险迁徙信息快速上报通道，提升风险处置的决策速度，确保风险贷款能及时、准确地识别与化解，不断优化贷款质量，促进全行信贷业务稳健发展，特制定本制度。
第二章 风险预警范围
第二条 公司客户贷款风险预警制度是指通过对公司客户进行现场检查和非现场检查，发现贷款的早期风险征兆，并对预警贷款有针对性地采取措施，防范、控制和化解贷款风险的工作制度。贷款风险预警包括业务风险预警和管理风险预警，其中业务风险预警含表内及表外贷款业务风险预警。
第三条 业务风险预警具体包括贷款到期前30天预计不能按时归还预警、贷款按五级分类口径拟划分为后三类不良贷款预警、贷款欠息预警、贷款企业发生重大事项预警、涉及关联企业或担保企业预警、贷款企业财务指标异常变化影响贷款安全预警等。
第四条 管理风险预警具体包括越权或变相越权发放贷款预警、违规发放贷款预警、贷款发放未落实有关前提条件和管理要求预警等。
第三章 风险预警信息
第五条 贷款风险预警信息来源
（一）通过现场检查获得信息：客户经理按间隔期要求实地进行贷后检查，对发现的问题提出预警信息；贷款检查人员对客户经理提交的贷后检查报告，经分析或对贷款企业进行实地检查后，对发现的问题及时提出预警信息；上级行检查中发现问题提出预警信息等。
（二）通过非现场检查获得信息：以贷款管理系统数据为基础，进行监测分析，揭示贷款的潜在风险；根据总行或分行下发的预警、检查、整改通知，查实贷款风险。
（三）通过其他方面获得信息：通过相关媒体报道、审计报告以及其他渠道获得信息。
第四章 风险预警级别
第六条 风险预警根据风险程度，建立分级预警机制。具体划分为:轻度风险预警（黄色预警）、中度风险预警（橙色预警）和高度风险预警（红色预警）。
第七条 轻度风险预警（黄色预警）是指存在危及贷款安全各类因素，有可能出现风险贷款。
第八条 中度风险预警（橙色预警）是指存在危及贷款安全各类因素较为严重，可能出现风险贷款。
第九条 高度风险预警（红色预警）是指存在危及贷款安全各类因素严重，极可能出现风险贷款。
第五章 风险预警工作机制及流程
第十条 风险预警机制包括支行风险预警工作机制、分行风险预警工作机制和总行风险预警工作机制。
第十一条 支行风险预警工作机制与流程。包括风险预警信息的上报范围、风险预警信息的报告方式、风险预警信息的处臵。
（一）风险预警信息的上报范围
1、贷款到期前30天预计不能按时归还的业务风险预警信息：客户经理对30天后到期的贷款进行还款能力检查，认为不能收回的或不能确定按时收回，风险预警金额在100万元以下的，支行应至少在贷款到期前25天将信息按预警级别上报分行。风险预警贷款金额超过100万元（含），支行应在贷款到期前30天或发现风险2日内按预警级别上报分行。风险预警贷款金额超过500万元（含），支行应在贷款到期前30天或发现风险24小时内按预警级别上报分行。
2、贷款按五级分类口径拟划分为后三类不良贷款业务风险预警信息：支行要对关注类贷款，尤其是关注三级贷款(特别关注)做到实时监控，充分观察其迁徙变化。支行与分行每月末要逐户对下月的分类结果进行预测，预计下月将有贷款列入后三类的，支行要在月内将信息按预警级别上报分行。
3、贷款欠息业务风险预警信息：贷款发生欠息，反映企业现金流量出现明显问题，支付能力不足，危及贷款安全，支行应在发生欠息后2日内将信息按预警级别上报分行。
4、重大事项预警：贷款客户一旦发生重大变化或突发事件，一律视红色预警，在24小时内上报分行。重大事项包括：
（1）外部政策不利于贷款客户的变动；
（2）客户组织结构、股权或主要领导人发生变动；
（3）客户的担保超过所设定的担保警戒线；（4）客户财务收支能力发生重大变化；（5）客户涉及重大诉讼；
（6）客户在其他银行交叉违约的历史记录；（7）其他危及贷款安全因素。
5、集团关联企业风险预警信息：集团关联企业中有一户企业发生风险预警的，其在我行有贷款关系的关联企业，均按预警级别列入业务风险预警信息上报范围。上报时间为发现问题后的2日内。
6、企业财务指标异常变化影响贷款安全的业务风险预警信息：经间隔期检查和报表分析后，发现贷款企业财务状况、经营状况等发生重大、异常变化的，按预警级别列入企业风险预警信息上报范围。上报时间为发现问题后的2日内。（企业财务风险预警及非财务风险预警信号见附件）
（二）风险预警信息的报告方式 上述业务风险预警和管理风险预警所涉及的贷款，不论金额大小，均须书面上报分行。
1、支行要根据业务风险和管理风险预警信息，立即组成“预警风险化解小组”，由支行行长或分管贷款的行长牵头，相关人员参与组成，积极采取措施，化解贷款风险。
2、对每一笔风险贷款所做的工作均要形成书面记录，按月书面上报动态变化情况。
第十二条 分行级预警工作机制与流程。包括风险预警信息的上报范围、风险预警信息的报告方式、风险预警信息的处臵。
(一)风险预警信息的上报范围
1、业务风险预警信息的上报范围 接到支行上报的风险预警信息后，风险预警贷款金额超过100万元（含），分行应在支行上报预警2日内按预警级别上报总行。风险预警贷款金额超过500万元(含)，分行应在支行上报预警24小时内按预警级别上报总行。
2、管理风险预警信息的上报范围
（1）越权、变相越权、违规放贷预警上报：贷后检查中发现有越权、变相越权及违规放贷的，要及时将信息上报总行。此类预警上报时间为发现问题后24小时内上报总行。
（2）贷款发放后未落实有关前提条件预警上报：贷后检查发现经总行或分行审批通过的贷款业务，其贷款发放时未全部落实贷款条件或管理要求的，应作为管理风险预警信息上报总行。上报时间为发现问题后的2日内。
（二）风险预警信息的报告方式 对发生100万元（含）以上贷款客户风险预警信息，要书面上报总行。
（三）风险预警信息的处置
1、分行要根据预警信息，及时召开由相关部门参加的风险化解方案汇报会，并由支行行长向分行汇报，研究化解贷款风险的措施和处臵办法。红色预警分行主要领导要亲自参与。
2、按照确定的措施与目标，对每一笔风险贷款进行跟踪，直至收回或化解风险。
3、对支行风险化解工作进行实时跟踪，协助化解贷款风险。
第十三条 总行级预警工作机制与流程。包括风险预警信息的提示与管理。
（一）总行通过各种渠道发现风险预警信息的，按预警级别下发预警信息通知书。
（二）总行定期或不定期到各分、支行进行现场检查，对有问题的贷款按预警级别下发预警信息通知书。
（三）开展非现场检查工作，根据总行有关贷款业务制度进行核实，排查所有疑问的贷款，对有问题的贷款按预警级别下发预警信息通知书。
（四）及时将系统风险、集团关联风险、行业风险等信息下发有关行。
（五）对各行开展预警信息工作进行指导和管理
第六章 风险预警工作职责
第十四条 预警工作职责包括支行级预警工作职责、分行级预警工作职责和总行级预警工作职责。
（一）支行级预警工作职责 对于发生的预警贷款要及时采取处臵措施，由支行行长具体负责，分管副行长、客户经理负责落实相关工作。
（二）分行级预警工作职责
1、落实专人负责监测、预警。各分行对信息的分析和报送要落实专人。
2、做好预警信息的收集和报告工作。将获得的有关风险预警信息及时报告总行。对贷款风险预警工作要建立档案。
3、与支行共同协商化解风险贷款的办法和措施，及早收回贷款。
4、对发生的管理类风险预警，应及时下发整改通知，并督促整改措施的落实。
（三）总行级预警工作职责
1、做好预警信息的收集和报告工作。将获得的风险预警信息及时报告行领导及授信评审部门。
2、与分行共同协商化解风险贷款的办法和措施，努力将风险降到最低，及早收回风险贷款。
3、对发生的管理类风险预警，应及时下发整改通知，并督促整改措施的落实。
第七章 风险预警报告方式及内容
第十五条 报告方式 企业发生贷款风险预警情况后，各分行要按规定期限，以正式文件或以电子文档形式上报总行。如遇紧急事件，可先通过电话报告初步掌握的情况，再补报书面材料。
第十六条 报告内容 预警信息报告内容主要包括企业基本状况，财务状况，现金流量情况，授信状况，关联企业在我行贷款业务情况，贷款尽职调查、尽职审查、审批及贷款发放后的资金流向等情况，贷款发生风险的原因，拟采取的措施，其他需要说明的情况等。
第八章 附则
第十七条 表外信贷业务风险预警比照上述贷款风险预警执行。
第十八条 贷款风险预警工作列入分行贷后管理工作考评范围。对因隐瞒不报、延时缓报而贻误处臵时机，造成损失或其他严重后果的，总行将从严处罚。
电网企业客户用电风险预警管理研究 篇3
1 电网企业客户用电风险预警管理原理
从预警管理理论来看, 电网企业客户用电风险通常处于一种从高风险到低风险或者从低风险到高风险交替、循环的过程。电网企业客户用电风险从低到高或者从高到低活动过程中, 一般都会有个相应的临界点。客户用电风险一旦达到临界点, 客户的用电付费行为会逐渐正常或者处于风险状态。正是由于电网企业客户用电风险具有的这种规律性, 使得电网企业客户用电风险管理就可以借助这个临界点进行预警管理。对于电网企业来说, 一旦界定了客户用电风险由正常转为风险状态或者由处于风险状态转为正常的临界值, 企业就可以通过临界值对客户用电进行监控。人们通常将电网企业客户用电风险的临界值作为风险预警临界值, 以此通过系统对该临界值的监控, 来达到防控电网企业客户用电风险的目的。根据电网企业客户用电风险活动的规律, 电网企业客户用电风险预警管理的基本原理, 如图1所示。
由图1可以看出, 在电网企业用户用电风险从低到高的发展过程中, 用户用电一旦进入风险预警管理系统, 就可以通过预警值对其行为进行监控, 根据系统提供的处理方案, 对客户进行电费催缴、预付费、催缴等处理, 避免客户给企业带来坏呆账风险, 使企业蒙受较大的经济损失。
2 电网企业客户用电风险预警管理分析
从当前来看, 电网企业所面临的客户用电风险主要有:客户电费风险、客户信用风险和客户合同到期风险。风险预警管理的任务就是对这些风险的历史数据进行分析, 找到客户各种风险的预警临界值, 然后根据预警临界值, 划分预警等级, 对整个客户用电风险预警进行监测, 并据此实施相应的风险预警方案管理。
2.1 客户用电信用风险预警分析
按照电网企业的客户性质, 将客户划分为高压客户和低压客户, 然后根据高低压客户的信用统计数据, 对客户进行信用风险等级划分, 欠费时间越长, 企业面临的风险就越高。对高低压客户的历史账龄分析, 可以将电网企业不同的欠费客户的信用风险分为四级:Ⅰ级信用风险客户。即欠费3年以上的客户, 该预警值设定为3年, 确定在3年即将到期之时, 客户仍无清偿欠费行为的, 可以将其设定为Ⅰ级信用风险客户;Ⅱ级信用风险客户。即以一年为界限, 假定客户在1年到3年之内尚未清偿所欠电费的, 可以将客户划为Ⅱ级信用风险客户;Ⅲ级信用风险客户。即以6个月为预警值, 客户能够在6个月到一年之内清偿电费的, 可以将客户划分为Ⅲ级信用风险客户;Ⅳ级信用风险客户, 即以一个月为预警值, 客户在1-6个月之内能够清偿欠费的, 可以将其划分为Ⅳ级信用客户。
2.2 客户电费风险预警分析
从公司和供电所层面来看, 公司、供电所都可以通过历史数据分析, 按照历史数据的欠费率指标, 对上年的电费回收率进行分析, 采用去掉最高值与最低值的办法, 取剩余电费回收率的平均水平为预警值, 对公司的电费风险进行预警监测。
对于收费员来说, 可以根据历史数据, 计算每个收费员的电费回收率, 采用同公司和供电所一样的预警值设定办法, 对收费员的预警值进行设定。一旦收费员的电费回收率达到预警值, 可以提醒收费员注意及时催收电费。
2.3 客户合同到期风险预警
电网企业一般将客户划分为长期合同客户和临时客户。按照这种划分, 电网企业可以根据不同的客户特征确定相应的合同到期预警值, 从而提前提醒了解客户的意向, 避免客户流失。
长期合同客户的合同到期预警。结合电网企业的实际, 通常将预警值设定在合同到期前的3个月, 以合同进入倒数第三个月为预警值, 采取相应的预警防范措施。
临时客户的到期预警。根据临时客户约定的用电期限, 可以将临时用电客户用电到期前一个月设定为到期预警值, 提前一个月与客户进行沟通, 采取防范措施, 避免客户流失。
3 电网企业客户用电风险预警管理的具体对策
3.1 建立企业客户用电风险分析数据库
根据电网企业的实际情况, 建立客户用电风险数据库, 将所有的客户资料全部输入资料库, 由资料库对资料进行归纳分析, 按照公司资料、供电所资料、分属收费员资料进行分类, 再将公司、供电所、收费员各自的客户按照高压用电客户和低压用电客户进行归类, 最后将这些数据信息送达企业的风险预警控制中心。
3.2 设立客户用电风险预警控制中心
设立风险预警控制中心, 中心的功能是对公司、供电所、收费员的全部资料进行监控, 利用详实的数据, 对公司所有的欠费客户进行账龄分析, 确定客户的信用风险等级, 然后根据风险等级进行专家分析, 对不同的等级用户采取相应的风险防范方案。将信用风险等级和处理方案输入预警控制中心, 由控制人员通过数据监控, 提请相应公司收费中心、供电所或者收费员按照预警中心的专家方案进行操作。
3.3 电网企业客户用电风险预警的具体操作
企业风险预警控制中心根据信用风险分级, 采用红、黄、黑、蓝四色预警信号。蓝色预警为最低风险等级, 红色预示着风险预警等级最高。假定公司的蓝色预警信号闪烁, 预警中心会通过溯源, 确定风险发生的供电所, 再到具体的收费员, 然后提请收费员注意, 他已经进入客户欠费预警状态, 应该及时与客户进行沟通, 确定客户的缴费意向, 进行催费。对于红色预警, 预警中心会同时告知公司和供电所, 对催费结果进行关注, 一旦催费不成功, 有公司或供电所联合收费员对客户的实际情况进行上门征询, 确定其是否属于实际困难, 还是恶意拖欠。对于确实有实际困难的, 可以给予半年的宽限;对于恶意拖欠的客户, 则由合同签署者对其提出申诉, 运用法律手段清偿欠费。
对于合同到期风险, 预警中心根据预警等级设置红、黄、绿三色警示。黄色预示着客户即将到期, 提请供电所让收费员注意与客户进行沟通, 了解客户意向。一旦进入红色预警, 就预示着必须采取措施, 采用上门访问客户、为客户进行线路维护等手段, 使客户感受到公司细致的服务, 继续成为公司的客户。
从电网企业客户用电风险管理的实际来看, 很多企业只是建立了客户用电管理系统。但管理系统只是是为了管理客户方便, 并没有将客户用电风险预警管理考虑在内, 导致某些客户长期欠费不缴, 给电网企业带来了较大的坏、呆账准备风险。也有部分电网企业与客户沟通不足, 导致客户流失。而通过风险预警方案的实施, 可以及时利用客户的信用风险预警, 解决企业的欠费问题。同时, 借助合同到期预警, 促使收费员和供电所做好客户沟通工作, 摸清客户合同续订情况, 采取措施防范客户流失。
参考文献
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[4]张逸芹.浅谈供电企业电费回收风险防范与管理[J].科技经济市场, 2010 (11) .
预警客户 篇4
当前,电力市场上电力产品采用的是先消费后支付的营销模式。客户恶意拖欠、逃避电费、偷电、漏电等问题始终困扰着地方电力企业。在信用经济和风险经济并生共存的市场经济环境下,电力企业作为电力市场的主要参与主体,既要严守信用按时供电,还必须要尽可能地采用措施来规避风险。特别地,大工业企业的大金额费用拖欠甚至会影响电力企业的正常运营。因此,电力企业有必要对这些大用电客户建立一套预警机制以预防企业由于经验不善致使的财务回收风险。目前,解决这种风险的基本措施就是实施客户信用管理。然而,客户信用评级涉及到政治、经济、法律和技术等多方面因素,具体实施起来需要大量时间和精力。
由于用电量往往是其生产经营状况的最直接反映①,企业用电量分析能够在一定程度上探测出企业经营的异常行为。因此,本研究提出了基于用电量的企业异常行为检测预警研究。该预警检测系统结合客户用电量分析和客户信用评价来鉴别异常客户,提高电力企业实施重点监控效率,从而能及时防范并应对异常客户的拖欠行为。
1 客户风险管理研究分析
当前在解决用电企业的拖欠费用、跑路等风险问题时普遍采取的措施就是客户信用管理系统。客户信用管理在一定程度上避免了企业客户管理的盲目性。电力企业在预警客户风险时也可以借鉴客户信用管理,通过构建客户信用评价体系,将客户信用水平划分为不同的等级,然后实施不同的管理预警措施。由于电力营销环境在地区行业等方面的差异性,电力行业内目前还不存在统一的电力企业客户信用评价体系。众多关于电力企业客户信用评价方面的研究多采用“5C”系统[1],即品德(Character)、能力(Capacity)、资本(Capital)、抵押(Collateral)、情况(Condition)。此外还出现有缴费、品质、外部评价以及配合的评价[2,3],信誉、能力、安全、合作、抵押或担保[4],行业状况、财务指标状况、用电状况、缴纳电费状况、违章窃电状况、设备管理状况、社会信誉度要素[5],以及缴费信息、发展潜力、履约信息、经营状况、违章窃电、客户设备产生谐波信息[6],企业的购电水平、电费消耗特征、潜在价值、信用状况以及可持续性能力[7],客户当前价值和潜在客户价值[8],客户缴费行为[9]。
综上,地方电力企业均在依据当地实际情况采用客户信用评估来实施营销政策,该措施能够激发客户依法用电的积极性,避免由于违法违章用电以及拖欠电费现象。然而,企业客户信用评价体系容易构建,但在具体评估时涉及到客户企业的财务指标、经营指标、可持续性发展指标以及与电力企业的合作指标等信息却难易征集。尤其是电力企业客户涉及到多行业,且数量庞大,即便是对重点的大客户做一次信用评价也需要投入大量的时间和精力。因此,本研究提出先借助于电力企业最容易获取的客户信息指标———用电量,通过客户企业的用电量时间序列分析筛选异常客户,快速缩小实施客户信用评价的范围。同时,结合当前普遍采用的客户信用评价体系来具体评价客户,最终提高电力企业客户管理的有效性,最大程度地提高其应对风险的效率。
2 基于用电量的企业风险预警监测
企业用电量既是生产经营状况的最直接反映,同时也是电力企业能够获取到的最直接、最客观的信息。因此,本部分在整合文献[10]分析基础上,提出从时间序列分析的角度分析客户企业的用电量的异常行为,然后再结合客户信用评价体系来为客户企业的风险提供预警,基本思路是:将企业的历史用电量数据作为时间序列,利用时间序列预测分析层层过滤筛选出用电异常的客户,最后对那些用电量有异常的客户再实施客户信用评价,最终筛选出异常客户,具体检测系统如图1所示。
系统检测操作流程说明:
①客户用电量规模分析:该分析旨在比较分析同类行业内用电异常客户。通过对同类行业内的客户用电量分析,将那些用电量规模显著低于行业内正常水平的客户作为高度异常客户筛出。
2年度同期比较分析:该分析旨在分析具有波动性特征用电量行为。正常运营的企业年度内同期用电量具有相似性。因此,将用电量显著低于上一年同期水平的企业将作为高度异常客户筛出,对应的数学表达式为:对给定的客户的用电量序列{xt,t=1,2,…,n},如果|xn/x′n-1|≥δ,则认为是用电异常客户,其中n′是上一年度与n同期的时间列值,即n为2015年8月份用电量时,n′为2014年8月份用电量,那么该客户则是异常客户。
注释:以上采用的波动限值取值δ有三种,即依据客户历史用电波动幅度平均值,或同行业客户用电量波动平均值,或是当前的正常客户的波动平均值。在具体实施过程中,通过电力大数据的机器学习得到比较适合的δ。
客户信用等级分析:该模块分析依据构建的客户信用评价体系,搜集异常客户信用信息进一步确认客户信用水平等级。如果客户是高信用水平,则可以认为是客户是临时用电异常,反之,如果客户信用水平等级低,则可以作为重点跟踪对象,并及时采取有效措施。
3 客户信用评价体系
为了配合客户异常行为检测系统,本研究在借鉴文献[11]的评价指标的基础上构建电力企业客户信用评价体系如表1所示。
采用层次分析法计算层级指标权重:①依据表1构建层次模型;②构造多个样本的两两判断矩阵;③判断多样本比较矩阵的众数比较矩阵的一致性;④计算通过一致性检验的比较矩阵最大特征根以及其对应的特征向量。
其中,为了构造比较矩阵分别邀请了由高校内32位专家以及供电行业内95位专家组成联合专家组,进行了两轮的问卷调查。第一轮专家打分问卷共回收127份,行业内专家95份,高校内的专家32份;第二轮实施有针对性的问卷发放,共回收集到有效问卷47份,行业专家27份,高校内专家20份。统计发现,第二轮回收问卷的专家打分已经呈现出明显的趋势,各指标比重值的众数所占比重都达到了50%以上。最终得到客户评价体系表如表1所示。
电力企业在客户用电量分析异常的前提下可以有重点地按照客户信用评价体系中的具体指标征集客户信息来评估其信用水平,然后依据客户信用水平等级来针对性地实施客户监控,特别是那些信用水平得分低的客户,有必要及时跟踪监控。
4 应用分析
为了检验该检测系统,采取了中山市16个正常客户和6个异常客户的从2012年1月到2015年4月的用电量历史信息实施了用电行为的异常检测。由于事前没有对客户实施归类,这里暂不实施第一个模块的客户用电规模分析。按照图1所示流程分别实施了年度同期比较分析、近期比较分析以及B-J预测分析。分析结果表明:6个异常客户均检测出异常,1个正常客户也被检测出异常。由此可见,该检测系统确实能够从企业用电量序列中检测出企业的异常行为,同时,结合客户信用评价最终能够显著提高了客户管理效率。
5 结论
预警客户 篇5
城市建设项目如火如荼, 长沙城区电网建设却较为滞后, 各级电网尤其是配电网络运行环境恶劣, 电网突发故障、突发事件频发。在做好事故应急抢修工作的同时, 必须开展电网突发故障、突发事件有可能造成大面积停电的预警客户服务工作, 即:通过汇报政府部门, 联合预警区域社会各部门, 开展新闻发布、短信通知、现场及时告知、主动上门送达通知函、面对面沟通交流等工作, 稳定客户情绪, 最大限度地降低发生媒体不实报道、大规模投诉、群体性事件的可能性, 减少可能产生的停电损失和社会影响。
自2012年以来, 尤其是2013年长沙历史最长持续高温高负荷期间, 长沙供电公司实现了在各种电网突发故障、突发事件 (如电网极端异常运行方式、电网设备重载过载运行等情况下) 投诉率大幅下降, 特别是由政府渠道转来的投诉意见大幅减少, 没有发生客户对供电服务集体投诉事件、地方政府部门或社会团体督办的客户投诉事件、新闻媒体曝光的因预警应急客户服务不到位引发的供电服务质量事件, 真正实现了让政府放心、让客户满意。
1 专业管理的目标描述
(1) 专业管理理念。通过生产部门对电网运行情况的综合分析, 及时有效地启动电网突发故障、突发事件预警客户服务机制, 最大限度降低故障、事件可能造成的社会影响和经济影响。
(2) 专业管理的范围。通过汇报政府部门, 联合预警区域社会各部门, 开展新闻发布、短信通知、现场及时告知、主动上门送达通知函、面对面沟通交流等工作, 稳定客户情绪, 最大限度地降低发生媒体不实报道、大规模投诉、群体性事件的可能性, 减少可能产生的停电损失和社会影响。
(3) 专业管理的目标值。确保不发生客户对供电服务集体投诉事件;确保不发生地方政府部门或社会团体督办的客户投诉事件;确保不发生新闻媒体曝光的因预警客户服务不到位引发的供电服务质量事件。
2 专业管理的主要做法
(1) 在电网突发故障和突发事件情况下, 调控中心第一时间通知客户服务中心, 告知电网设备存在的严重缺陷或故障处理需求、电网故障和突发情况下的电网异常运行方式和有可能导致停电的区域、停电区域内受影响的重要客户和重点关注客户。
(2) 客服中心汇报公司营销副总经理、生产副总经理, 申请启动电网突发故障、突发事件预警客户服务机制。
(3) 公司营销副总经理、生产副总经理向市政府汇报由于电网设备故障、突发事件对长沙电网运行产生的影响和有可能造成停电的区域。请求政府召开新闻发布会, 组织区域内相关职能部门、重要客户、大型小区、重要企事业单位进行情况通报, 安排部署可能停电区域内的有序用电和应急处理有关工作。
(4) 政府部门组织可能停电区域相关部门、单位召开情况通报会, 召开新闻发布会。就可能造成停电原因、停电区域、有序用电、具体工作要求和预计恢复时间向社会和企事业单位进行通报。
(5) 根据公司统一审核的信息告知, 通过用电信息采集系统短信平台短信群发可能停电区域内所有客户。
(6) 与当地居委会、小区物业公司等单位联系, 采取上门送达停电通知函的形式, 开展告知工作。
(7) 在与客户上门服务过程中, 对现场存在的如有危重病人、危险物品、重要负荷等可能造成重大损失的危险进行调查搜集, 向客服中心综合室汇报。客服中心协调调集应急抢修力量待命, 调配应急发电车。
3 评估与改进
3.1 业绩管理的评估
长沙供电公司通过开展电网突发故障、突发事件预警客户服务工作, 完善了应急处置体系, 降低了运营危机特别是停电事故对经济效益和社会效益的影响, 提高了公司优质服务水平, 投诉率大幅下降。特别是由政府渠道转来的投诉意见大幅减少, 没有发生客户对供电服务集体投诉事件、地方政府部门或社会团体督办的客户投诉事件、新闻媒体曝光的因应急客户服务不到位引发的供电服务质量事件, 真正实现了让政府放心、让客户满意。
3.2 存在的问题
(1) 由于公变供电台区客户情况复杂, 手机号码收集覆盖率和准确率需要进一步提高。
(2) 电网突发事件引起的极端异常运行方式, 特别是配合国家重点工程施工建设的预计恢复时间有时难以确定, 受外来制约因素大, 造成告知工作效果降低。
3.3 继续改进的方向
加强电网运行信息、电网故障现场处理信息的传递, 使客户能够得到最为及时、准确的抢修信息和预计恢复时间。
4 实际案例
案例1:由于长沙持续高温, 电网设备不堪重负。2013年6月24日晚23时10分, 客服中心接调控中心通知, 110千伏马王堆变电站3101隔离开关严重发热, 将导致马王堆陶瓷市场、芙蓉馨苑等大型小区以及I级重要客户长沙火车站主供电源车I回停电, 需进行紧急停电处理。客服中心立即向主管领导汇报, 同时依据主管领导指示启动公司电网突发故障预警客户服务机制;公司副总经理寻文革亦向市政府主管领导和市工信委、市应急办进行了汇报。
客服中心主任周弘明、城北分部主任缪勇立即组织相关人员赶赴停电区域现场, 对专变小区采用上门送达通知函的形式进行告知;对于公变台区, 在当地居委会和街道社区的协助下, 将电网故障相关信息及预计复电时间的公告张贴到停电区域的显著位置, 稳定了客户的情绪。
此次设备故障造成长沙火车站单电源供电。长沙火车站的安全稳定供电关系到京广铁路的正常运行, 安全用电检查人员立即与生产抢修部门联系核实故障处理需要的时间和预计恢复供电时间, 并联系、调配发电车确保火车站I类保安负荷供电万无一失。同时在停电期间, 协助客户全程值班。经过营销工作人员的努力, 凌晨2时40分左右, 马王堆变电站按照计划开始停电操作, 至上午10时故障处理完毕恢复供电。停电区域内重要客户、企事业单位、居民住宅小区恢复正常用电, 将停电造成的损失降到最低, 同时也得到用户的理解和认同, 保证了社会稳定。预警服务机制的启动, 将电网设备运行实际情况及时告知客户, 充分尊重了广大客户的知情权, 也得到了客户的理解和认同, 保障了社会稳定。
预警客户 篇6
国家统计局10月9日的最新调查统计结果表明,全国企业景气指数三季度呈迅速下降趋势,比上年同期下降16.1个百分点,预计第四季度及明年将呈现更为严峻的下降态势。因此,我国宏观经济正面临严峻考验,企业资金链极为紧张,实体经济受损的概率极大。
前段时间.仅浙江一个省就有1.6万家企业倒闭。广东东莞合俊玩具厂的倒闭使得其供应商4个多亿的货款成为泡影!我们认为,如果说,近期出现的大量企业陷入经营困境、甚至破产倒闭现象,上半年的主要原因是受国际金融危机和出口订单下滑的影响,那么,今后更为直接的原因在于国内经济环境的迅速变化。其中较为突出的不利因素在于三个方面。
第一,原、燃料的大幅涨价和劳动力成本上涨将导致下游企业的盈利空间进一步减小,更多的企业(包括较大的企业)将因为亏损而倒闭。这将给上游企业带来大量的坏帐损失。
第二,在银行系统信贷紧缩的背景下,企业难以获得贷款,导致现金供应不足,这将在整个产业链内出现支付困难。这种情况将使近几年以信贷支持高速增长的一些相关行业和企业陷入严重的债务链危机。
第三,整体市场需求下降导致企业普遍订单不足,难以维系经营。专家预测研究表明,在四季度及明年,由于市场需求下降对企业构成的刚性压力将更加突出。这种压力远比此前成本上涨、融资困难的压力影响更大。这种状况将导致更多的企业陷入经营困境,从而造成企业间严重的帐款拖欠。
二、应对措施:全面强化客户信用风险管理
基于上述分析,我们认为,当前每个企业都必须高度关注日益明显的现金流风险,防患于未然。为此,营销、财务和信用管理部门应当加强对客户的信用风险分析和监控,加快货款回收的速度。为此,我们提出如下几点管理建议。
1. 规范客户信息管理工作
防范客户风险的前提条件是对客户进行充分的了解。因此,首先需要加强对客户的信息管理,搜集和保证客户信息的真实性、全面性和时效性。
首先,企业应当制订客户资信管理制度,明确地分清企业内部各部门、各岗位在客户信息搜集、管理评估等工作上的职责和权力。
客户信息搜集工作应按照实际业务工作特点进行分工。客户信息管理应由专职管理部门(如信用部)进行专业化管理。客户信息管理的权力分配应符合业务管理权限与信息占有量相对称的原则。
其次,企业应当根据自身的业务特点,设计合理的客户信息搜集方法和渠道。例如,企业需要将客户的信息搜集业务纳入流程化的管理方式中。这种流程需要按照企业营销系统的业务流程特征以及客户资信管理的自身特点综合性地加以设计,使之在业务运行中减少摩擦和多余的成本,最大限度地达到该项业务的目标。
再次,要使各部门掌握的客户信息真实、准确地反映到公司的信息管理部门,必须用规范化表格的方式进行业务操作,使客户信息源源不断地进入管理系统。另外,由于客户资信管理需要多方面的客户信息,应根据客户特点,制订完整的客户资信数据库标准,以数据库的方式建立客户资信档案。这项工作也可以同公司的信息化工程结合起来进行。
2. 建立客户信用风险分析模型
预测信用风险的一个难点是,客户信用风险的大小难以度量。一般来说,客户反映给业务人员或企业的信息都是零散的、表面的,甚至是虚假的。这些信息与客户真实的偿付能力或信用风险有怎样的关系?一些销售人员仅凭有限的信息就匆忙作出一个近于模糊的判断.最终导致销售失败。
实践证明,客户的信用风险是可以预测的、度量的,关键在于能否掌握一套科学的、专业化的评估方法。因此,在大量采用信用方式的情况下,企业急需建立一个规范化的客户信用风险预测管理系统。
3. 实行明确的客户信用评级制度
在对客户进行科学、全面的信用风险分析基础上,企业应当通过客户评级,全面、准确、定量地预测每个客户的信用风险程度。
所谓客户信用评级,就是企业在对客户信用分析的基础上,对其信用程度作出的一种规范性判断,这种规范以一定的标准和标志表达。
在实践上我们感到,对于企业内部管理来说,对客户按信用程度进行分类的最为重要的工作是要将客户信用级别的定义和划分做得简捷、清晰、科学,便于实际管理和业务操作。
4. 通过客户信用预测,控制收款风险
在对客户进行信用风险调查和分析基础上,信用管理部门应采取有效的措施控制收款风险,尽快收回欠款。