聚焦电力客户服务风险核查，解锁效率、质量、协同的“优化密码”

科技 2024-12-31 08:15 浙江

导语

随着电力行业的快速发展，用电客户对电网供电服务文化中的“服务理念”要求愈发提高。如今，客户不仅期望电力供应稳定可靠，还高度关注服务流程中的沟通效能、问题解决速率及服务态度等情况。当客户遇电力问题时，渴望获得更及时的响应和专业解决方案。

为应对这些新挑战，电网企业需着眼于现有的服务风险核查，深入挖掘其中可优化的关键要素，解锁其“优化密码”，为客户提供优质服务。本文将剖析当前服务核查相关工作现状所存在的问题，并针对问题溯源、风险处置、协同处理等方面提出解决措施，辅助提升电力客户服务质量。

现状及问题

服务核查工作的目标在于保证客户获得高质量的服务。在当前的业务流程和机制下，服务核查主要是对客户诉求工单进行简单业务分类。然而，在实际业务开展过程中，还需要借助人工进一步进行深入诊断，针对所存在的服务风险开展核查与督办工作，最后由责任单位按照业务规范进行调查处理。通过对当前服务核查模式进行分析和研究，笔者发现主要有三方面可以进一步优化完善：

（一）人工诊断服务模式下的时效问题

目前服务核查采用的是人工诊断方式，需要经验丰富的员工在特定时段诊断服务工单，并通知下属单位开展核查治理。然而，整个流程从服务工单生成直至最终完成核查，通常会耗费较长时间，这与高效服务客户的管理要求相悖。

（二）人工诊断精准度的问题

目前的人工诊断仅仅依据服务工单类型和工单内容，并未结合用户档案、历史用电、历史诉求等关键数据。通过对现有核查数据分析可以发现，人工诊断存在一定的错误率，当诊断结果出现偏差时，可能会使客户问题的解决变得更加棘手，因为现有的核查方式无法深入挖掘并精准定位客户问题的根源。例如当用户反馈跳闸时，现有核查模式仅能定位到用户的电路出现了问题，对于是否是因为用户所在台区的变压器过载而引发的，却无法进行有效的察觉和判断。

（三）高效协同的问题

目前的核查治理工作仅在客服部门开展，而实际问题的产生往往错综复杂，是多种因素相互交织的结果，这就迫切需要多个部门之间紧密协作、共同处理。例如当客户对本月电费与实际使用情况存在疑问，由此产生的服务实施工作涉及电费和计量两个专业领域，但若两个部门在信息传递中出现偏差和不准确，就会限制核查工作的效率和质量。

解决思路

鉴于目前服务核查中存在的这些问题，需要逐一加以解决，从而构建起稳定且高效的服务核查机制。

针对人工诊断的时效问题，借助数字化手段实现诊断自动化，无疑是提升效率的有效途径；而要解决诊断精准度的问题，则可通过补齐并分析关键业务数据以及融合多系统数据来达成；至于部门协同方面的问题，优化跨部门协作模式便能使其迎刃而解，进而保障各项工作顺利开展，实现效率与质量的全方位提升。

根据上述思考脉络，整体的解决思路可归纳为：数据接入、实时诊断、深度分析、下派处理（如图1）。

图1 设计思路

其一，借助实时接入数据的方式，将服务核查所需的数字基础进行全面融合，为后续工作驻牢数据根基。

其二，迅速匹配客户信息并开展实时诊断，以此提高对客户诉求的响应速度，使问题能够及时被识别。

其三，构建分析模型，对数据进行深度分析，通过这种方式提高问题定位的准确性，更准确地找出问题的根源所在。

其四，构建协同工单，整合优化业务流程，自动流转任务并跟踪进度，减少线下沟通成本，保障服务核查处理高效运转。

（一）实时接入广泛数据，整合各类数据源

数据接入方案运用实时接口与Kafka技术，全力确保数据实时性能达到最优状态。其涵盖的数据源极为广泛，诸如客户档案、供电服务记录及客户用电数据等均包含在内。将分析模型所需数据进行汇总，为后续的数据处理、分析以及决策提供全面的数据支撑，保障整个数据处理流程的高效运行和精准决策。

（二）开展数据预处理，进行初步研判

对实时接入的数据需要进行预处理，在数据预处理过程中，先对文本数据进行分词处理，将文本按照规则关键字进行分割，以便与规则库匹配。例如诉求内容的分词：投诉、转人工、赔偿、受伤等词汇；

进而对文本数据进行清洗和预处理，去除无关信息，以提高匹配的准确性。例如可对受理信息出现测试验证词汇的数据进行清洗忽略；

其次利用文本相似度计算方法来比较和匹配文本数据，以确定是否包含规则关键字。例如受理内容出现了电费异常词汇，初步研判该客户的诉求是电费问题。

（三）构建数据模型，开展诊断分析

依据初步研判结果，进一步深入诊断问题，在此过程中，会结合多种数据源来建立数据模型，包括档案数据、采集停复电数据等。按照业务、数据类型、流程环节、热词等，划分为两级大类及 23 项子类，总共构建 68 种数据模型。

随后，笔者采用 Apriori 分析模型开展数据关联挖掘和问题诊断。

1、频繁项集挖掘阶段：深度挖掘潜在数据关系，夯实分析基础

在频繁项集挖掘阶段，借助 Apriori 分析模型对数据展开分类与组织工作。具体而言，通过设置适宜的支持度阈值，对数据集进行逐层迭代扫描，以此统计每个项集出现的频率。例如，在分析用户用电行为与停电事件的关联时，确定支持度阈值为 20%，即当某个用户用电行为组合与停电事件同时出现的频率超过 20% 时，将其视为频繁项集。

在此过程中，运用高效的算法来实现频繁项集的挖掘操作。凭借 Apriori 算法所具备的先验知识，能够避免不必要的计算，减少计算量和时间复杂度。

在迭代过程中，不断筛选出满足支持度阈值的频繁项集，并做好相应记录。比如，若发现某些用户在特定时间段内呈现高用电量的情况，且与频繁停电之间存在频繁项集关系，便可将此类潜在关系精准识别出来。

2、关联规则生成与应用阶段：生成关联规则并量化置信度，助力问题诊断

随着频繁项集挖掘阶段完成，便进入关联规则生成和应用阶段。在此阶段，主要任务是依据前期挖掘出的频繁项集来生成具有实际应用价值的关联规则，并对这些规则的置信度进行精确计算，以此来量化不同事件之间的关联程度。

例如通过对大量用户用电数据及停电相关数据的分析挖掘，生成了如 “用户高用电量→频繁停电” 这样典型的关联规则。在确定这一规则后，紧接着要对其置信度进行计算。经严谨的数据分析与统计运算，得出该规则的置信度为 80%。这一置信度数值有着明确的实际意义，它表明在实际情况中，当用户出现高用电量的情况时，有高达 80% 的可能性会由之发生频繁停电事件。

这些生成的关联规则在实际的问题诊断环节中发挥着不可或缺的作用。比如，在针对台区变压器过载这一复杂问题进行分析时，若通过监测数据发现大量用户同时出现高用电量，并且该台区频繁停电的现象较为突出，此时便可依据已生成的关联规则进行推断。

由于 “用户高用电量→频繁停电” 这一规则及其较高的置信度，结合当前观察到的现象，便有理由推测很可能是台区变压器过载导致了这一系列问题的出现。这种基于关联规则的推断方式为快速定位问题根源、制定针对性解决方案提供了有力的依据。

（四）依据分析结果，多部门协同处理

在对模型结果进行深入分析后，依托多部门协同处理模式的架构体系，系统依据预先设定的协同规则库，针对23类业务与对应的协同部门进行精准预设配置。从而在分析模型判定存在服务风险事件时，可以通过工单的形式将其精准派发至地市的相应部门着手处理。最后，再由营销服务中心审核验收，形成完整的处理闭环，以使问题快速高效地解决。

举例来说，一旦监测到用户用电数据异常或发现存在停电问题，系统便会自动下发工单，安排抢修相关部门协助开展检修工作，防止实际停电情况出现。与此同时，系统还会向客服相关部门发送提醒，告知用户可能面临停电，方便用户提前做准备。通过这种多部门协作的方式，能够更快速地响应和解决用户问题，帮助提升电力客户服务质量。

实践探索

在构建的 68 种分析模型中，涵盖了诉求外溢、重复诉求、10 分钟停电报修三次以上、抢修质量、电费突增等多种业务场景。接下来，本文将以台区内多次诉求这一具体业务场景为例展开阐述。当某个客户反馈家里停电时，针对这一事件便会开启诊断核查流程，其具体的诊断核查路径可参照图2所示的典型案例。

图2 典型案例（多次客户诉求）

首先，在数据获取与实时诊断环节，通过实时接口的方式，快速收集客户的用户档案、所在台区线损数据、用电数据以及诉求工单内容等多方面的数据信息。

基于这些丰富的数据，借助相关技术手段进行实时诊断，迅速识别出在同一台区内存在多次诉求的情况。一旦出现这种情况，系统会自动生成业务预警提醒，并通过短信、移动端等便捷方式及时传达给业务人员，提示其着手处理问题。

与传统模式相比，过去需要人工逐个进入各个系统查看各类数据，之后再凭借业务经验去研判。而经过优化后的方案则能够实现实时的诊断提醒，极大地提高了处理问题的时效性。

接下来，在深入分析诊断结论阶段，通过对已获取的数据进行综合分析，得出初步结论：在 10 分钟内该台区存在多次复电诉求。依据这一初步结论，进一步展开深度分析。在此过程中，调取这一台区的档案、供入电量、供出电量、电流电压等关键数据。

其中，先利用台区档案数据对该台区的设备配置、历史故障记录以及潜在问题点进行详细剖析。与此同时，结合 Apriori 分析模型来深度探究出现故障的可能性：Apriori 分析模型可以通过对台区设备相关数据（如设备类型、规格、运行状况等）以及历史故障记录等信息加以关联分析，挖掘出其中潜在的频繁项集以及关联规则，进而依据这些分析结果来评估出现故障的概率，精准定位潜在故障原因，及时察觉其中的异常波动或低电压情况，进一步判定这些情况是否与设备故障或供电不足相关。

经过上述一系列深度分析流程后，最终得出结论：在 10 分钟内同一台区出现了多次诉求，且台区设备存在故障，疑似末端低电压或变压器过载问题。系统根据深度分析得出最终结论，会相应生成业务核查单，并随即分发给客服部门、计量部门、线损部门进行协同处理。各部门收到核查单后，迅速采取行动，对问题进行排查和解决。

相较于现有模式难以准确定位问题的弊端，经过优化并应用 Apriori 分析模型的新方案能够高效、准确地找到问题的根本原因，为后续解决问题提供了有力依据。同时，优化后的核查模式可以保障信息同源，直接实现多部门协作，能更快速地响应用户诉求，极大提升问题解决的效率与质量。

结语

本文深入剖析了电网企业当前在客户服务核查管控方面存在的问题，并提出针对性的优化方案。同时，本文旨在抛砖引玉，因为在服务核查领域仍有诸多内容值得进一步探究。未来，需探索运用更先进算法或融合 AI 模型，持续提升服务问题核查分析的精准度，也需不断拓展覆盖场景，以顺应数智技术发展潮流，满足持续变化的服务需求。

审核：王平喜

姓名：林泽茂

部门：朗新集团管理分析业务部

END

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