摘要：对于电力公司而言，如果电费回收过程进展不顺利，就会导致整个企业的资金链短缺，如果长时间无法解决，会造成企业的资金链断裂。电费回收管理工作是供电企业服务过程的末端，是为整个企业提供持续经济收益的环节，如果这个环节没有可靠有效的管理模式，维持正常的运转会威胁到企业的生存发展。随着现代信息技术的不断迈进，大数据技术进入到很多行业的日常运营管理中大数据信息处理技术能够对海量数据短时间内进行准确的模型推演和数据，对于电力企业而言，能够为其提供真实准确的数据支持，帮助企业能更全面真实的掌握当前的企业可调配资源情况。
关键词：电力企业；大数据；费用回收
随着市场经济的建立和发展，电力市场要有别于过去的发展模式，以更加贴近当代社会发展的节奏，应用更多的先进技术来提高市场运营管理水平，其中电费回收管理是关系到企业生存发展的重要事项，必须有相关技术的升级，以保证具体工作任务的落实。将大数据技术应用到电费回收领域，能够降低供电企业的欠费风险，减少其在经营过程中造成的额外损失，同时对多种因素的共同作用进行综合考量，以更加真实的形式来模拟电费回收过程以及电费回收管理情况。
1.大数据技术优势
所谓大数据介绍，就是指人们在信息时代无论生产生活都会留有大量的数据信息，这些海量信息被统称为大数据，在信息时代人们的生活轨迹和行为动态都会产生新的数据，并与其他数据之间产生关联，交际大数据就是将所有信息中趋同的部分进行汇总，然后根据数据分析将其内在特点呈现出来，将人们的日常生产生活和社会发展动态以数据形式进行表现[1]。在过去进行问题研究时，困扰研究人员的最大问题就是面对海量的数据，一一对其进行分析，比对会耗费大量的时间。而大数据信息处理技术的核心，就是在所有的数据信息中快速挖掘关键信息，准确定位信息内容，并对其进行挖掘，对数据进行采集处理储存，并对有效的数据信息进行挖掘和模型预测。利用大数据技术能够有效提升对信息处理过程的整体效率和最终完成质量，充分发挥云计算的高效优势，在具体的应用过程中，能够及时反馈收货数据更新情况，对所有的信息快速有效进行采集，并对其加以分析和处理，让所有信息的有效部分得到充分挖掘和提取，大大减轻了面对海量数据时工作人员所需付出的长时间劳动。另一个特点就是采用大数据技术处理，具有一定的预测性，能够对所有采集到的数据进行实时运算，并对其进行进一步的预测，达到对动态形式的监控[2]。其三是大数据处理技术具有高效性特点，在对相关数据进行挖掘时，除了完成数据的获取和处理预测以外，还能够将数据之间相互存在的关系进行总结和归类完成数据分析，提升对数据的处理层级，实现对数据的深化处理，达到更强的数据分析处理效果。
2.电费回收管理过程中遇到的问题
2.1发展速度过快导致配套设施布置不健全
过去影响到电费回收过程中之所以成效不佳的原因，主要是由于随着近些年电力企业发展速度过快，其管理覆盖的范围急剧增加，而与之相关的节点分布和人员分配，却并无法以同样的快速迈进的节奏进行配套，导致很多区域虽然供电网络已经覆盖，并且有相应的节点布置，但用于该区域进行日常管理和数据收集的资源数量却很少。与传统发达地区相比，这部分地区的单位投入资源少，造成很多信息收集不准确。
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2.2人员因素
收费人员在日常工作中责任心不强，导致收费作业不利，容易导致用户欠费，客户资金周转困难时也容易出现客户欠费的情况，临时性用电户和季节性大规模用电情况较普及也容易产生用户欠费的情况，五小企业和一些私营企业由于政策调控突发事件的影响，较深很容易造成这部分用户的欠费。
2.3银行代收风险
为配合客户的缴费习惯，近些年用电企业在电力缴费方式上也采取多样化个性化的处理方式，客户可以通过现金转账，收款汇票期票本票等方式来进行电费缴纳缴费方式的增多，对客户而言能够方便其进行资金运转，但其中很多的收费方式从本质上都依赖于银行的运营。而供电企业与银行属于两个不同系统，两者之间存在信息差，而过去10年间，由于电力缴费方式多样化，使得现在供电企业的电费回收工作很大一部分都要依赖于银行的支持，电费收取业务办理时间长而单笔金额小，代收过程中存在手续费，同时由于供电系统与银行之间缺少经济利益往来，所以银行在进行相关业务处理时积极性不高，例如部分银行只办理卡扣业务，拒收现金电费，部分银行节点由于银行操作人员的业务不熟练，导致客户现金缴费时有漏收欠收的情况，这在一定程度上也影响到了电费的实际回收。
3.大数据技术与电费回收管理的结合
首先大数据最擅长的就是将海量数据信息进行关键词筛选，并对大量的数据在短时间内完成数据分析工作，与大数据的计算能力相比，电网系统这些年的建设扩展规模，并不足以给大数据技术带来很大的计算压力，只要能够保证节点的数据收集端能够实时有效的将数据进行整合收集，大数据运算系统都能够将其及时有效的进行信息转化，提取出有效信息，并根据信息的内容特点，场景分配给不同的职能部门，为其提供最真实准确全面的信息处理结果[3]。大数据技术所处的系统具有很强的兼容性，能够与各种节点网络网点传输端进行结合，这样一来工作人员在日常进行缴费抄表时，其工作表现，业务熟练度都能够通过数据来进行验证，由于员工使用移动互联网终端及时对数据进行上传，所以可以根据数据定位和事后查验来判断工作人员的工作能力。大数据系统与银行系统之间可以就资金往来的琐碎事务进行事无巨细的交洽，一些过去存在单笔金额少，但单据数量多的情况，在大数据技术的支持下能够迅速解决，同时解放银行人员和免费回收人员的工作压力。
4小结
电费回收工作的质量是保证供电企业是否能够正常经营运转的基础，如果电费回收管理工作出现问题，就会导致企业面临困境。企业应结合当前社会发展情况和技术演进成果，坚持预防，并采用先进技术来提高业务处理能力。
参考文献：
[1]王鑫,杜颖,张金桂, 等.大数据技术在潜在电费风险挖掘中的应用[J].自动化与仪器仪表,2018,(1):123-125.
[2]余诗博.基于移动互联网技术与大数据分析下的电费回收探索[J].农电管理,2019,(9):46-47.
[3]吴军英,辛锐.基于大数据技术的电费风险分析[J].科技创新导报,2017,14(7):121-122.
论文作者:陈琳
论文发表刊物:《电力设备》2019年第24期
论文发表时间:2020/5/6