北京市电力公司 张 芊 石会燕 金沛辞 邦道科技有限公司 牛海洋

为发挥电力数据的价值与优势，亟需在企业用电数据中探索电力信用服务[1-2]应用新领域，服务金融机构在贷前反欺诈、授信辅助、贷后预警、空壳企业识别等服务场景，助力金融机构提升对中小微企业的授信评估与风险管控能力,同时通过创新实现公司数据增值服务变现与营收提升。电力信用生态，对于供电企业开展企业用电信用评级、防范电费回收风险、助力企业贷款融资发展、繁荣产业金融具有重要意义。

本文主要研究应用互联网与大数据技术挖掘电力数据价值，构建科学的信用评估体系，依据用电企业大数据，从基本属性、用电缴费、经营能力、发展潜力、电力法规5个方面开展信用评价，生成企业用电信用报告，构建提升电费回收能力、企业信用报告查询以及金融机构信息咨询服务等场景，实现基于企业用电信用评价报告的价值变现。

1 企业电力信用报告生成流程

1.1 企业电力信用评价指标体系

企业电力信用评价指标体系，覆盖企业用电的基本属性、用电缴费、经营能力、发展潜力、电力法规五个方面，共计52个评价指标。

1.2 企业电力信用大数据仓库建设

应用HIVE 数据仓库工具构建数据仓库[3-4]，融合电力内部海量数据和外部北京地区生产总值、气象等关联数据，进行大数据提取、转化、加载处理。应用主流的数据仓库方法论Kimball 架构，从数据集市、数据仓库、数据抽取三方面，开展数据仓库多维度建模，分为数据源层（ODS）、数据公共层（CDM）、应用数据层（ADS），构建分层大数据分析挖掘仓库。

表1 企业信用电力评价指标体系

图1 企业电力信用大数据仓库

企业电力信用评价：基于主客观相结合的企业电力信用评估方法，对区域内企业用电信用进行评价[5]。

1.3 企业电力信用报告[6-8]

基本信息：对企业基本特征进行描述，包括企业名称，用电地址、开户日期、行业分类、合同容量、运行容量等。

企业信用评价：企业信用分满分1000，根据客户的得分，将其划分为A 信用极好用户（760～1000）、B信用良好用户（700～760）、C信用一般用户（500～700）、D信用较差用户（400～500）、E信用极差用户（0～400）五个信用等级。

企业信电力信用得分：从信用评分、基本规模、用电缴费、电力法规、经营能力、发展潜力等维度输出企业信用分，并与同行业企业平均得分进行比较，同时计算超过同行业多少用户。

企业电力信用行为评价分析：从基本属性、用电缴费、电力法规、经营能力、发展潜力五个维度，分析企业电力信用行为特征。基本属性。分析该企业基本属性得分及企业运行特征；用电缴费。分析企业缴费行为、缴费方式，列举企业信用良好的表现以及违规表现；电力法规。分析企业近2年有无违约用电、窃电行为；经营能力。从用电规模、企业电费、用电容量等角度分析企业是否诚实、合规经营，是否经营态势良好；发展潜力。从用电量趋势、用电波动、增减容角度分析企业用电潜力。

2 企业电力信用报告价值变现方法

2.1 助力电力企业电费风险防范

依据企业用电信用报告，从基本属性、企业用电缴费、电力法规、经营能力、发展潜力等维度，可以评价企业信用等级。针对企业信用评分和信用等级，制定差异化电费催缴策略，优化电费风险管理措施，促进电费回收及风险防范。同时，通过推广企业电力信用评价及开具企业信用报告，重视培育合规化的用电行为，有效促进诚信经营理念提升。

2.2 企业电力信用查询服务

企业电力信用评价可以引导企业注重自身良好用电行为的培养，同时也可以助力信用良好的企业获得融资和信贷服务。电力企业可以通过提供企业电力信用报告查询和开具服务，同时可以设置会员等级和权限，优化服务层级，提升信用查询服务品质。

2.3 金融企业信用咨询管理服务

银行等金融企业在向企业提供贷款审核、评定贷款额度、贷后管理方面，需要企业电力信用报告的支撑。电力公司可以与金融机构合作，提供相关信息咨询服务，一方面解决中小企业融资难、银行贷款审批难、政府监管难的难题，另一方面可以降低银行贷后维护成本，节约社会成本，创造社会效益。

3 结语

本文的研究成果，对于电费优化管理以及企业助力金融机构贷前防欺诈、贷中辅助授信、贷后监控预警的金融风险监控体系建设，促进普惠金融发展，助力金融机构挖掘电力星级客户资源，发展优质客户，提升金融机构获客效率和获客质量，具有良好的借鉴和参考价值。