CN108596443A - 一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及交互通信的技术领域，更具体地，涉及一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，包括建立模型的步骤、计算信用评价得分的步骤、划定所述信用等级的步骤以及匹配服务策略的步骤。本发明通过建立信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；并根据输入的信用考核指标计算得到信用评价得分，根据评价得分划定对应的信用等级。根据信用等级采取不同的服务原则以及服务策略，在鼓励用户的守信行为的同时有效预防及规避电费回收风险。
Description
技术领域
本发明涉及电网系统用电管理的技术领域，更具体地，涉及一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法。
背景技术
国内目前的信用机构主要有政府和民间中介机构两个层面。政府层面目前主要有中国人民银行征信中心和发改委组建的地方政府征信平台两个类型。人行征信平台组建较早、接入数据量大，但主要面向金融机构，并且今后将作为政府统一征信体系的子体系。目前政府主要部门和公检法、税务、旅游等行业都已经分步骤接入。民间中间机构包括如国外的“穆迪评级”，国内阿里巴巴公司发展的“芝麻信用”等。随着时代的发展，互联网金融行业已经变得跟生活密不可分。
随着互联网金融行业的兴起，在互联网行业的飞速发展之下，传统金融产品体现出了无法适应互联网的局限性，互联网金融产品具有信贷门槛低、面向客户群广、处理方式灵活等优势，通过互联网金融网络平台海量实时的企业信誉评价信息、专业的金融产品对客户做出快速准确的信贷评价，对购货方实施贷款，实现货品买卖方的“双赢”，引入互联网金融产品防范资金风险已成为趋势所在。然而，电力消费互联网金融产品的缺失，更是让电力行业在金融产品中出现了空白的页面。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，建立信用等级评价模型，有效帮助开展电费回收风险防范工作，面向不同等级用户采取不同的服务原则及服务策略，在鼓励用户的守信行为同时有效预防及规避电费回收风险。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
提供一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 基于调研得到的多维度数据建立信用评价模型，修正信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；
S2. 获取信用考核指标数据并输入步骤S1中所述的信用评价模型进行分析计算得到信用评价得分K；
S3. 采用高斯分布设定信用评价得分与信用等级的对应关系，确定步骤S2中所述的信用评价得分K所属的信用等级；
S4. 对步骤S2中所述的信用评价得分和步骤S3中所述的信用等级进行审查后将划定的信用等级的结果输出；
S5. 根据步骤S4输出的信用等级的结果匹配服务策略。
本发明的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，通过建立信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；并根据输入的信用考核指标计算得到信用评价得分，根据评价得分划定对应的信用等级。根据信用等级采取不同的服务原则以及服务策略，在鼓励用户的守信行为的同时有效预防及规避电费回收风险。
优选地，所述信用评价得分K按公式K=BAT进行计算，式中，B为用户信用考核指标，B=(b1，b2，…bn)，n为指标个数，A为各个指标对应的权重，T表示整个权重矩阵的转置。输入考核指标数据以及各个指标对应的权重即可计算得到该用户的信用评价得分，模型简单，计算简单，结果可靠性高。
优选地，所述信用评价得分K的基础分设定为100分，所述信用等级设定为I、II、III、IV、V五个等级。设置100分为基础分既能满足长期的加减分等多方面需要，又不至于太复杂，设置I、II、III、IV、V五个等级既通俗、简捷，又能满足服务管理需求。
优选地，所述信用等级与信用评价得分K的对应关系如下：
I类客户：信用卓越极低风险客户，得分处于[100,85]；
II类客户：信用良好低风险客户，得分处于(85,75]；
III类客户：信用尚佳中等风险客户，得分处于(75,60]；
IV类客户：信用较差高风险客户，得分处于(60,45]；
V类客户：信用极差高等风险客户，得分处于(45,0]。
采用高斯分布设定信用等级与信用评价得分之间的关系，使得信用等级评定更为精细化。
优选地，所述信用考核指标包括居民用户评价指标以及企业信用评价指标。对于居民用户信用考核的权重分配，由于考核指标较为简单，采用层次分析法进行计算；企业用户相对居民用户而言，因各方面更为复杂，为保证全面综合评价其等级，需多层面多维度考核。
优选地，所述用户信用考核指标包括电费缴交情况、欠费情况、催收情况、预付费情况以及电网评价情况。可划分为线性指标和定性指标。
优选地，所述企业信用评价指标包括行业前景、企业素质、用电分析、信贷因素以及银行评价。
优选地，所述企业信用评价指标还包括用于奖励用户守信行为的加分项以及用于惩罚用户失信行为的减分项。设置加分项奖励高价值用户及其守信行为，设置减分项惩罚其失信行为，同时考虑其可能存在的恶性行为，以零容忍的态度否决用户行为。
优选地，所述减分项包括在银行发生的不良信用记录、与个人信用有关的个人的民事和刑事诉讼记录以及与个人信用有关的处罚记录；所述加分项包括在银行保持的良好信用记录以及个人贷款的按时或提前偿还记录。
优选地，步骤S2中所述的信用考核指标数据能够借助数据挖掘技术获取和转换。对于已设定的信用考核指标而言，大量数据无法直接获取，因此，需要借助数据挖掘技术，从多个层面获取需要的信息，转化为信用考核指标参考数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，建立供电方、用电方、金融机构三方合作的模式，建立用电客户信用等级评价体系；通过建立信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；并根据输入的信用考核指标计算得到信用评价得分，根据评价得分划定对应的信用等级。根据信用等级采取不同的服务原则以及服务策略，在鼓励用户的守信行为的同时有效预防及规避电费回收风险。
附图说明
图1为本发明的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例1
如图1所示为本发明的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法的第一实施例，包括以下步骤：
S1. 基于调研得到的多维度数据建立信用评价模型，修正信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；
其中，所述信用评价得分K按公式K=BAT进行计算，式中，B为用户信用考核指标，B=(b1，b2，…bn)，n为指标个数，A为各个指标对应的权重，T表示整个权重矩阵的转置。输入考核指标数据以及各个指标对应的权重即可计算得到该用户的信用评价得分，模型简单，计算简单，结果可靠性高。
S2. 获取信用考核指标数据并输入步骤S1中的信用评价模型进行分析计算得到信用评价得分K；
其中，信用评价得分K的基础分设定为100分，既能满足长期的加减分等多方面需要，又不至于太复杂；信用等级设定为I、II、III、IV、V五个等级，既通俗、简捷，又能满足服务管理需求。信用考核指标包括居民用户评价指标以及企业信用评价指标，居民用户评价指标包括电费缴交情况、欠费情况、催收情况、预付费情况以及电网评价情况。企业信用评价指标包括行业前景、企业素质、用电分析、信贷因素以及银行评价，还包括用于奖励用户守信行为的加分项以及用于惩罚用户失信行为的减分项。减分项包括在银行发生的不良信用记录、与个人信用有关的个人的民事和刑事诉讼记录以及与个人信用有关的处罚记录；加分项包括在银行保持的良好信用记录以及个人贷款的按时或提前偿还记录。
S3. 采用高斯分布设定信用评价得分与信用等级的对应关系，确定步骤S2中的信用评价得分K所属的信用等级；
其中，信用等级与信用评价得分K的对应关系如下：
I类客户：信用卓越极低风险客户，得分处于[100,85]；
II类客户：信用良好低风险客户，得分处于(85,75]；
III类客户：信用尚佳中等风险客户，得分处于(75,60]；
IV类客户：信用较差高风险客户，得分处于(60,45]；
V类客户：信用极差高等风险客户，得分处于(45,0]。
采用高斯分布设定信用等级与信用评价得分之间的关系，使得信用等级评定更为精细化。
S4. 对步骤S2中的信用评价得分和步骤S3中的信用等级进行审查后将划定的信用等级的结果输出；
S5. 根据步骤S4输出的信用等级的结果匹配服务策略，在鼓励用户的守信行为同时有效预防及规避电费回收风险。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 基于调研得到的多维度数据建立信用评价模型，修正信用评价模型，确定信用评价得分与信用考核指标之间的对应关系；
S2. 获取信用考核指标数据并输入步骤S1中所述的信用评价模型进行分析计算得到信用评价得分K；
S3. 采用高斯分布设定信用评价得分与信用等级的对应关系，确定步骤S2中所述的信用评价得分K所属的信用等级；
S4. 对步骤S2中所述的信用评价得分和步骤S3中所述的信用等级进行审查后将划定的信用等级的结果输出；
S5. 根据步骤S4输出的信用等级的结果匹配服务策略。
2.根据权利要求1所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述信用评价得分K按公式K=BAT进行计算，式中，B为用户信用考核指标，B=(b1，b2，…bn)，n为指标个数，A为各个指标对应的权重，T表示整个权重矩阵的转置。
3.根据权利要求2所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述信用评价得分K的基础分设定为100分，所述信用等级设定为I、II、III、IV、V五个等级。
4.根据权利要求3所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述信用等级与信用评价得分K的对应关系如下：
I类客户：信用卓越极低风险客户，得分处于[100,85]；
II类客户：信用良好低风险客户，得分处于(85,75]；
III类客户：信用尚佳中等风险客户，得分处于(75,60]；
IV类客户：信用较差高风险客户，得分处于(60,45]；
V类客户：信用极差高等风险客户，得分处于(45,0]。
5.根据权利要求1所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述信用考核指标包括居民用户评价指标以及企业信用评价指标。
6.根据权利要求5所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述用户信用考核指标包括电费缴交情况、欠费情况、催收情况、预付费情况以及电网评价情况。
7.根据权利要求5所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述企业信用评价指标包括行业前景、企业素质、用电分析、信贷因素以及银行评价。
8.根据权利要求7所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述企业信用评价指标还包括用于奖励用户守信行为的加分项以及用于惩罚用户失信行为的减分项。
9.根据权利要求8所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于，所述减分项包括在银行发生的不良信用记录、与个人信用有关的个人的民事和刑事诉讼记录以及与个人信用有关的处罚记录；所述加分项包括在银行保持的良好信用记录以及个人贷款的按时或提前偿还记录。
10.根据权利要求1至9任一项所述的基于多维度数据的用电客户信用等级评价方法，其特征在于， 步骤S2中所述的信用考核指标数据能够借助数据挖掘技术获取和转换。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180928 |
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