CN112380436A - 一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法，该系统包含：数据采集终端，用于获取企业基础数据信息，并将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标；推荐算法模块，针对客户数据指标，采用推荐算法获取数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术；业务终端设备，用于接收并显示数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。其优点是：该系统将指定企业的企业基础数据信息处理成易数字化处理的客户数据指标，采用推荐算法获取适合企业的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术，以便工作人员在业务终端设备查阅相关信息，帮助业务人员定位企业需求，同时其提供了相应的推荐参考话术，提高推广效率。

Description

一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法
技术领域
本发明涉及电力技术及综合能源系统领域，具体涉及一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法。
背景技术
目前面向企业数智化能源解决方案主要为通过能源类产品及其数字化产品解决用能企业节能减排等需求的数智化解决方案，并将整套解决方案封装成相应产品。对于该类解决方案的推广目前主要通过地推的方式进行，即业务人员通过自身经验人工筛选目标客户进行推广，同时未对客户信息等进行标准化、数字化的管理。采用此种方式无法实现客户信息等数据的标准化管理及应用，容易产生推广效率较低的结果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法，该系统将数据采集终端、推荐算法模块和业务终端设备等相结合，将指定企业的企业基础数据信息处理成易数字化处理的客户数据指标，采用推荐算法获取适合企业的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术，以便工作人员在业务终端设备查阅相关信息，帮助业务人员定位企业需求，同时其提供了相应的推荐参考话术，提高推广效率。
为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，包含：
数据采集终端，用于获取企业基础数据信息，并将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标；
推荐算法模块，针对所述数据采集终端获取的客户数据指标，所述推荐算法模块采用推荐算法获取数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术；
业务终端设备，用于接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。
可选的，所述数据采集终端包含：
网络数据获取模块，用于获取网络上公开的企业基础数据信息；
数据自动采集模块，用于连接其他平台以获取其他平台的企业基础数据信息。
可选的，所述数据采集终端包含：
参考话术维护模块，用于对常规的数智化能源解决方案的推荐参考话术模板进行维护；
和/或，用户信息录入模块，用于录入更新的企业信息以及其数智化能源解决方案信息。
可选的，所述推荐算法模块包含：
产品关联规则模块，通过产品矩阵的关联规则筛选出适合企业的数智化能源解决方案第一清单；
推荐模型计算模块，通过机器学习模型判别适合企业的数智化能源解决方案第二清单；
数据汇总模块，用于合并所述产品关联规则模块的数智化能源解决方案第一清单和推荐模型计算模块的数智化能源解决方案第二清单，生成数智化能源解决方案第三清单。
可选的，所述机器学习模型为随机森林。
可选的，所述业务终端设备包含：
客户信息展示模块，用于展示企业基础数据信息；
推荐产品清单展示模块，用于展示适合企业的数智化能源解决方案；
推荐话术参考模块，包含适合企业的数智化能源解决方案的相应推荐参考话术。
可选的，一种所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统的推荐方法，该方法包含：
S1、基于面向企业数智化能源解决方案的业务需求，数据采集终端定期更新企业基础数据信息；
S2、数据采集终端将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标，并将所述客户数据指标和推荐参考话术模板推送至推荐算法模块；
S3、所述推荐算法模块对所述客户数据指标进行推荐算法处理，获取数智化能源解决方案推荐清单和相应的推荐参考话术；
S4、所述推荐算法模块将数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术推送给业务终端设备，所述业务终端设备接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。
可选的，该方法还包含：
S5、所述数据采集终端的用户信息录入模块更新录入企业信息以及其数智化能源解决方案信息。
可选的，所述步骤S3包含：
S31、所述推荐算法模块中的产品关联规则模块通过产品矩阵的关联规则筛选出适合企业的数智化能源解决方案第一清单；
S32、所述推荐算法模块中的推荐模型计算模块通过机器学习模型判别适合企业的数智化能源解决方案第二清单；
S33、所述推荐算法模块中的数据汇总模块将数智化能源解决方案第一清单和数智化能源解决方案第二清单合并形成数智化能源解决方案第三清单。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
本发明的一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法中，该系统将数据采集终端、推荐算法模块和业务终端设备等相结合，将指定企业的企业基础数据信息处理成易数字化处理的客户数据指标，采用推荐算法获取适合企业的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术，以便工作人员在业务终端设备查阅相关信息，帮助业务人员定位企业需求，同时其提供了相应的推荐参考话术，提高了工作人员的推广效率。
进一步的，本发明的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统利用传统业务平台的海量客户数据以及自动化获取的外网公开数据，通过产品矩阵关联规则及机器学习模型构建的推荐算法，智能化地为业务人员推送企业适用的数智化能源解决方案和推荐参考话术，可进一步的帮助业务人员定位企业需求，提高推广效率。
附图说明
图1为本发明的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统示意图；
图2为本发明的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统推荐方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。
如图1所示，为本发明的一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，该系统包含：数据采集终端、推荐算法模块和业务终端设备。
其中，所述数据采集终端用于获取企业基础数据信息，并将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标，该客户数据指标为推荐算法所需的基础数据指标。针对所述数据采集终端获取的客户数据指标，所述推荐算法模块采用推荐算法获取适合企业的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。所述业务终端设备用于接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。
所述数据采集终端包含：网络数据获取模块和数据自动采集模块。
所述网络数据获取模块用于获取网络上公开的企业基础数据信息，所述数据自动采集模块用于连接其他平台以获取其他平台的企业基础数据信息。
进一步的，所述数据采集终端还包含参考话术维护模块，所述参考话术维护模块用于对常规的数智化能源解决方案的推荐参考话术模板进行维护。
进一步的，所述数据采集终端还包含用户信息录入模块，所述用户信息录入模块用于录入企业信息以及面向企业的沟通结果，即企业信息以及其数智化能源解决方案信息，以便于维护企业基础数据信息。该反馈机制可进一布地帮助提高推荐系统后续数智化能源解决方案与企业的匹配度。
所述推荐算法模块包含：产品关联规则模块、推荐模型计算模块和数据汇总模块。
所述产品关联规则模块通过产品矩阵明确的关联规则筛选出适合企业的数智化能源解决方案清单1，所述推荐模型计算模块通过机器学习模型智能地判别适合企业的数智化能源解决方案清单2。所述数据汇总模块用于合并所述产品关联规则模块的数智化能源解决方案清单1和推荐模型计算模块的数智化能源解决方案清单2，生成数智化能源解决方案清单3。其中，清单1是通过指定规则如屋顶面积、近期峰谷用电量等判断其适合光伏，主要是人工经验的参数；清单2是通过指定模型拟合出其适合光伏，主要是数学模型计算。另外，所述产品矩阵包括产品目录，细化产品。所述关联规则包括细化产品的指标规则，及可通过该规则找到适合该产品的用户。
在本实施例中，所述机器学习模型为随机森林，当然，所述机器学习模型的类别不仅限于此，其还可以为其他可以实现相同功能的学习模型。
所述业务终端设备包含：客户信息展示模块、推荐产品清单展示模块和推荐话术参考模块。
所述客户信息展示模块用于展示企业基础数据信息，便于业务人员查阅面向企业的基础信息。所述推荐产品清单展示模块用于展示适合企业的数智化能源解决方案，便于工作人员给指定企业推广适合的数智化能源解决方案。所述推荐话术参考模块包含适合企业的数智化能源解决方案的相应推荐参考话术，以便业务人员选择合适的话术推广指定企业适合的数智化能源解决方案。
如图2所示，基于同一发明构思，本发明还提供了一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统的推荐方法，该方法包含：
S1、基于面向企业数智化能源解决方案的业务需求，数据采集终端定期更新企业基础数据信息，从而保证推荐系统的正常运行。
S2、数据采集终端将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标，并将所述客户数据指标和推荐参考话术模板推送至推荐算法模块。
S3、所述推荐算法模块对所述客户数据指标进行推荐算法处理，获取数智化能源解决方案推荐清单和相应的推荐参考话术。
所述步骤S3包含：
S31、所述推荐算法模块中的产品关联规则模块通过产品矩阵的关联规则对所述客户数据指标进行处理，筛选出适合企业的数智化能源解决方案清单1；
S32、所述推荐算法模块中的推荐模型计算模块通过机器学习模型对所述客户数据指标进行处理，智能地判别拟合形成适合企业的数智化能源解决方案清单2；
S33、所述推荐算法模块中的数据汇总模块将数智化能源解决方案清单1和数智化能源解决方案清单2合并形成数智化能源解决方案清单3。
S4、所述推荐算法模块将数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术推送给业务终端设备，所述业务终端设备接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。所述推荐参考话术可进一步帮助业务人员推广，示例地，所述推荐参考话术可为“如果您装设了光伏，每平方米发电量在120瓦左右，每平方米造价在1500元左右，面积越大价格越低”。业务人员在业务终端设备上查阅，根据客户基础信息、数智化能源解决方案推荐清单3、推荐参考话术，为客户推荐适合的数智化能源解决方案。
进一步的，该方法还包含：S5、所述数据采集终端的用户信息录入模块更新录入企业信息以及面向企业的沟通结果，即企业信息以及其数智化能源解决方案信息，以便于维护企业基础数据信息。
综上所述，本发明的一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统及其方法中，该系统将数据采集终端、推荐算法模块和业务终端设备等相结合，将指定企业的企业基础数据信息处理成易数字化处理的客户数据指标，采用推荐算法获取适合企业的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术，以便工作人员在业务终端设备查阅相关信息，帮助业务人员定位企业需求，同时其提供了相应的推荐参考话术，提高了工作人员的推广效率。
进一步的，该推荐系统对当前内部平台客户数据和外网公开数据充分进行融合，降低推广的人力成本并提高平台经济收入，实现了其经济价值。
进一步的，该推荐系统主要是用于推广数智化能源解决方案，提高绿色能源的用能占比和用能企业能效管理水平，从而减少碳排放量等，实现了其社会价值。
进一步的，该推荐系统采用了机器学习方法进行数智化能源解决方案推荐，在面向企业客户的业务中较为少见，实现了其技术价值。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，包含：
数据采集终端，用于获取企业基础数据信息，并将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标；
推荐算法模块，针对所述数据采集终端获取的客户数据指标，所述推荐算法模块采用推荐算法获取数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术；
业务终端设备，用于接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。
2.如权利要求1所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，所述数据采集终端包含：
网络数据获取模块，用于获取网络上公开的企业基础数据信息；
数据自动采集模块，用于连接其他平台以获取其他平台的企业基础数据信息。
3.如权利要求1或2所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，所述数据采集终端包含：
参考话术维护模块，用于对常规的数智化能源解决方案的推荐参考话术模板进行维护；
和/或，用户信息录入模块，用于录入更新的企业信息以及其数智化能源解决方案信息。
4.如权利要求1所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，所述推荐算法模块包含：
产品关联规则模块，通过产品矩阵的关联规则筛选出适合企业的数智化能源解决方案第一清单；
推荐模型计算模块，通过机器学习模型判别适合企业的数智化能源解决方案第二清单；
数据汇总模块，用于合并所述产品关联规则模块的数智化能源解决方案第一清单和推荐模型计算模块的数智化能源解决方案第二清单，生成数智化能源解决方案第三清单。
5.如权利要求4所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，
所述机器学习模型为随机森林。
6.如权利要求1所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统，其特征在于，所述业务终端设备包含：
客户信息展示模块，用于展示企业基础数据信息；
推荐产品清单展示模块，用于展示适合企业的数智化能源解决方案；
推荐话术参考模块，包含适合企业的数智化能源解决方案的相应推荐参考话术。
7.一种如权利要求1～6任意一项所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统的推荐方法，其特征在于，该方法包含：
S1、基于面向企业数智化能源解决方案的业务需求，数据采集终端定期更新企业基础数据信息；
S2、数据采集终端将指定企业的企业基础数据信息处理成相应的客户数据指标，并将所述客户数据指标和推荐参考话术模板推送至推荐算法模块；
S3、所述推荐算法模块对所述客户数据指标进行推荐算法处理，获取数智化能源解决方案推荐清单和相应的推荐参考话术；
S4、所述推荐算法模块将数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术推送给业务终端设备，所述业务终端设备接收并显示所述推荐算法模块获取的数智化能源解决方案推荐清单和推荐参考话术。
8.如权利要求7所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统的推荐方法，其特征在于，该方法还包含：
S5、所述数据采集终端的用户信息录入模块更新录入企业信息以及其数智化能源解决方案信息。
9.如权利要求7所述的企业数智化能源解决方案的智能推荐系统的推荐方法，其特征在于，所述步骤S3包含：
S31、所述推荐算法模块中的产品关联规则模块通过产品矩阵的关联规则筛选出适合企业的数智化能源解决方案第一清单；
S32、所述推荐算法模块中的推荐模型计算模块通过机器学习模型判别适合企业的数智化能源解决方案第二清单；
S33、所述推荐算法模块中的数据汇总模块将数智化能源解决方案第一清单和数智化能源解决方案第二清单合并形成数智化能源解决方案第三清单。
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