电力客户信用风险管理系统成功案例

电力客户信用风险管理系统成功案例一、引言当前，我国各电力公司客户拖欠电费、违章用电、窃电现象比较严重，已引起有关部门的高度重视。如何采用科学的管理方法和高科技手段来解决目前存在的问题，有效降低电力公司的经营风险，保护企业合法利益，为地方电力事业可持续发展创造有利条件，是摆在我们面前迫切需要解决的问题。为解决影响电力公司生存与发展的客户拖欠电费问题、日益严重的窃电问题，各电力公司已纷纷提出各种行政管理手段和探索技术更新手段。但是，在客户信用等级评定工作中目前主要采用的是定性评级办法，缺乏“人机结合“，存在涉及的信息量非常巨大，依靠人工手段事倍功半，效率低下的问题，同时信用评价体系缺乏细致准确的科学指标体系，评级中主观因数和经验因数较多，难以量化和标准化，给信用评估工作带来不少困难，同时也难以真正发挥信用等级评级的作用，进一步开展欠费预测和窃电检测等工作。二、国内外技术发展综述企业信用是企业偿债能力和偿债意愿的综合。信用评级在综合考虑企业的历史信用记录、偿债能力及偿债意愿的基础上对企业进行客观，公正的信用评级。该评级既是对企业历史的总结，也是对企业未来信用状况的预测和信用风险的评价。企业信用评级的模型分为外部模型和内部模型。外部模型又称社会性模型，这种模型提供统一的平台对各种企业进行信用评级，一般由第三方权威的社会信用评估中介机构完成。需要大量的社会信用数据，往往由多个部门和单位将信用数据共享以支持建模。另一种模型是内部模型，又称客户化模型，企业根据自己所掌握的客户信用数据，结合行业自身特点所开发的满足某种需求的信用评级模型。内部信用评级模型可以轻易地拓展以完成各种目的。电力公司目前所开展的客户用电信用等级评估指的就是企业信用评级的内部模型。1、信用评级国内外研究概况企业征信业作为社会信用体系必不可少的组成部分，在国外已经有170余年的历史，形成了比较完善的运行机制和规则体系，对完善市场体系、维护市场秩序、促进市场经济发展起到了举足轻重的作用。国外信用评价的理论和方法研究主要集中于以下方面信用评价的指标体系、信用评价模型和方法、信用评价过程。关于信用评价的指标体系，国际上有一些零散的研究，理论上并未明确给出完整的指标体系，也缺乏讨论确定信用评价指标体系的方法。关于信用评价模型和方法，国际上的研究工作和应用比较活跃，建立了一个比较完整的模型，在较为完整的数据基础上编制了企业的信用质量评定和转移矩阵，并应用于测算信用风险和向社会提供服务。目前国外流行的信用分析和风险管理的方法主要包括以下几类、专家分析法专家分析方法是一种基于主观判断的方法，专家对客户的道德品质（CHARACTER）、还款能力（CAPACITY）、资本实力CAPITAL、担保COLLATERAL和经营环境CONDITION五个方面进行全面的定性分析。该方法缺点是难以量化和标准化，难以对多个客户的信用状况进行纵向和横向比较，无法对专家的决策进行评估和有效的监控。而且过分依赖于专家的经验，人力成本过高，一旦缺少有经验的专家，将会给信用评级工作造成极大的困难和损失。、单变量模型单变量模型最早见于BEAVER（1966）的文献。在单变量的模型中，分析者将关于客户的各种重要的财务指标与其行业的标准相比较，并预测这些变量的趋势，从而判断该客户的信用状况。这与传统的企业财务管理技术类似，局限在客户的获利能力、资产的流动性、偿债能力等指标与行业标准的比较。、判别分析模型判别分析是把已知研究对象分成若干类型，并取得已知所属类型的观测样本，在此基础上建立起一套判别准则，然后根据判别准则确定未知类型所属某一类型的统计方法。ALTMAN（1968）开创性地运用判别分析技术对企业的会计指标进行研究，建立了能够对企业是否破产做出预测的ZSCORE模型，直到20世纪80年代，判别分析一直是在企业信用分析中运用最为广泛的方法。判别分析之所以有效是因为信用状况好的企业与信用状况较差的企业所呈现的会计指标和财务趋势截然不同。每个企业可以认为是多维空间中的一个点，它的会计指标是维度上的坐标值，每个会计指标都对企业的信用状况有一定的贡献度，判别分析模型就是要选择适当的角度将企业的信用状况投影到同一维度上，才能就信用状况对企业进行排序，判断出企业信用状况是好是坏。、决策树模型决策树是将样本进行分类的一种现代方法。在遵循某种简单的分类规则下划分空间，一次只分离开发样本的某一特征，因此空间划分的最终结果是不重叠的单元。一个具有某一特征的企业是否会落进给定单元中是根据开发样本的点集落入的这个单元的比例。例如，如果落入某一被定义信用状况较好企业的单元的点的比例大于临界值，那么一个落入这一单元的新评价的企业也认为信用状况较好。、粗糙集方法粗糙集理论最早由PAWLAK（1982）提出，马上引起了全世界的学者的关注，在过去20年里，他们的贡献迅速推动了粗糙集的应用与发展。粗糙集可以用来研究一个指标集内部的相关关系，挑出最为显著的指标并对这些指标赋予不同的权重，描述出一个研究客体的某些特征。粗糙集理论作为一种处理不完全（不确定、含糊）信息的理论，对概率论、模糊理论等是个有效的补充。、数据挖掘技术数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。其中神经网络算法是从神经生理学和认知科学出发,应用数学方法发展起来的一种并行分布处理系统,具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。从国内的应用经验来看，神经网络算法最大的缺点是建立神经网络结构非常耗费人力与物力，且神经网络工作时的随机性较大，因此应用受到了限制。国外权威专家ALTMAN在对神经网络和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型“。同时，数据挖掘技术也存在难以对影响信用评级的变量做出解释，实施信用风险管理和控制困难很大。但神经网络作为一门崭新的信息处理科学仍然吸引着众多领域的研究者。目前趋向性做法是将神经网络算法成熟的部分与多变量信用风险算法结合起来，作为有益的补充。、混合模型近年来对信用评级建模方法的研究主要着重于混合模型的研究。因为各种方法都由自己的特点，而且没有一种方法绝对优于另一种方法，因此希望能够综合几种方法的特点，取长补短，开发出更具优势的混合模型。CRD2000信用风险管理系统采用的正是混合模型。2、窃电检测国内外研究概况目前国内外的反窃电技术研究主要集中在反窃电对策的研究和装置的开发中，主要集中在开发线路反窃电和计量反窃电产品。但对如何从众多的用电客户中发现用电异常线索，建立可疑用户名单，进而缩小窃电排查范围的理论研究和应用系统还很少。国内外提供的窃电检测功能模块主要是提供给电管人员客户用电报表和线损数据，依靠电管人员的经验进行分析判断，其难度和工作量都比较大。目前尚未发现关于基于数理统计技术，综合用电数据和企业规模、行业经济形势等数据来进行窃电检测，并将窃电行为与信用结合起来的产品。总的来说，以客户信用为主线，将客户的信用评级、欠费风险控制、用电异常检测贯穿起来，形成以电力客户信用风险管理系统为载体的全面解决方案，在国内外尚未发现有公开报道。三、客户信用风险管理系统CRD2000CRD2000系统提供符合国际标准的客户信用评价体系和欠费风险预测控制方法，提供用电异常行为检测手段，并将信用分析手段与窃电行为的查处联系起来。完成客户信用风险管理首先需要一个信用信息整合平台，即先必须“买菜“，然后需要一系列相关模型，即“菜谱“，然后才能烧好信用风险管理这道“菜“。CRD2000系统所提供的模型包括信用评级模型、欠费风险控制模型、用电异常检测模型。模型之间的关系如下1、系统层次结构系统在数据整合方面，采用国际通用的WEBSERVICES标准和SOAP协议，以及美国INTEGRATIONMANAGER信息整合平台技术和XMLDATABASE信用数据库管理技术，提供方便的与BEAWEBLOGIC、IBMWEBSPHERE平台以及各类数据库（SYBASE、ORACLE及SQLSERVER等）的接口。INTEGRATIONMANAGER能进行异构数据的采集、转换、清洗和入库（ETL），实现完全跨硬件平台、操作系统、编程语言，建立数据动态无缝互联机制和信息实时快速交互机制，有效解决信用信息“孤岛“问题。2、系统逻辑结构图客户信用风险管理系统主要包括由五个功能子系统和信用信息数据库构成。五个功能子系统包括信息整合子系统、信用评级子系统、欠费风险控制子系统、用电异常检测子系统和系统管理子系统。1、信用信息数据库信用信息数据库可以提供强大的、多样性的数据支持。信用评估数据按评估过程分为三类，第一类是原始数据类。原始数据又按要求支持的各系统分子类，按子类建立数据库文件，如支持定量分析子系统的各类信用信息等。第二类是中间数据类，这类数据对原始数据进行适当处理，转换为直接提供给信用评估模型运算的中间临时数据库文件，或某个模型运算中间结果数据，如定量分析中生成的各个信用指标值等。第三类为输出信息类，包括信用评估报告、信用评估结果表单等。2、信息整合子系统该子系统可实现用电企业基本资料的录入及逻辑关系自动校验功能。录入可由业务人员手工录入补充资料（少量）或由信息管理子系统从内部业务系统数据库、外部业务系统数据库和标准电子化文档中自动导入。系统自动完成对录入数据中的逻辑关系的校验，并对其中不符合逻辑关系的项目予以警告提示，未改正错误前不对资料进行处理，以保证评估资料的真实性和可靠性。3、信用评级子系统建立电力客户信用评级体系首先需要建立一套科学的、实用的、精确的和权威的信用评级模型。同时更为重要的是在现行法律法规体系下和供电公司现有的数据准备条件基础上具有可操作性。目前世界上绝大多数信用评级都从定性和定量两个方面来考察企业的信用等级,是对一个企业信用状况的整体评价。信用评价子系统将企业工商数据、缴费违约情况、行业趋势统计量（比差、比率）、同类型企业对比（比差、比率）、违章用电和窃电情况等纳入信用评价体系。给出用电企业的信用评级表、行业信用分布图和企业的信用曲线图。4、欠费风险控制子系统将企业的工商数据、行业分类、电价分类、违约金额、违约次数、最近违约情况、违约金中位数及方差，违约天数中位数及方差等信息纳入到欠费风险评价模型。给出信用风险指示图、信用风险走势图、高危风险用户名单、风险预警表以及按追回欠款可能性大小排序的用户名单。5、用电异常检测子系统国内目前主要依靠供电所业务员每月核对抄回的数据，结合生技部门提供的每条配电线路线损报表，以及用电异常等现象，凭经验来筛选出有疑问的用户清单，具有很大的盲目性。这样不仅效率低下而且工作难度大。近年来，一些不法分子的盗电手法不断翻新，并逐步向专业型、智能型方面发展，给国家电力资源造成损失，同时也成为城市供电及公共安全的一个重大隐患。相比之下，一般电管人员受理论知识和实践经验的局限，难以识破技术性窃电行为和科学地评估所窃的电量，给执法工作带来很大的难度，导致窃电分子更加肆无忌惮，活动十分猖獗。因此窃电检测手段也必须实现科学化。用电异常检测技术的使用能够将可能的窃电用户筛选出来，为有针对性地安装防窃电计量柜或防窃电电表提供依据。大量事实表明，20的“电耗子“造成了80的窃电损失，能够对这20的用户检测出来，有的放矢，无疑会节省供电公司大量的人力物力。对解决目前反窃电工作中存在的资金和人力不足的问题起到积极的作用。用电异常检测系统犹如供电公司实施管理的“雷达检测站“，通过设置科学的用电异常检测指标体系，借助信息化手段，对监控区域内全体客户的用电情况进行“扫描“，及时发现疑点，向用电营销等部门传递疑点信息和判别依据，及时查处和阻止窃电行为的发生。3、网络安全与系统架构31网络安全网络安全是系统建设中一个重要环节，既要保证信息交换的通畅，又要必须考虑信息的安全以及网络平台本身的稳健，能抵御来自网络的非法攻击。传统的操作级权限管理已不满足信息安全的需要，必须在网络、服务器和客户端实施立体安全防护。采用的主要技术包括隧道技术隧道技术是为了将私有数据在公网上传输，在公网上建立一条秘密通道。信息加密技术为确保私有数据在传输过程中不被他人浏览、窃取或篡改，所有的数据包在传输过程中均需加密，当数据包到达目的地后，再将数据包解密。加解密的作用是保证数据包在传输过程中即使被窃听，黑客只能看到一些封锁意义的乱码。黑客若想解读加密数据包，必需先破解密钥。当密钥很长时，这种破解基本不会有结果。密钥管理技术为安全起见，对一次指定数据传送，通信双方往往先为此次数传协商密钥后才建立安全隧道。这就要求密钥要在网络上传输，但增加了不安全因素。密钥管理的主要任务就是来保证在开放网络环境中安全地传输密钥而不被黑客窃取。身份认证技术网络上的用户与设备都需要确定性的身份认证，常规用户名密码方式显然不能提供足够的安全保障。通常需依赖数字证书签发中心所发出的符合X509规范的标准数字证书。设备间交换资料前，须先确认彼此的身份，接着出示彼此的数字证书，双方将此证书比对，如果比对正确，双方才开始交换资料，反之，则不交换。分级授权与多层检验分级授权是对已登录的用户进行保密管理。目的是为了防止内部成员进行越权操作。系统将所有需要访问控制的资源如文件、数据等与访问这些资源的所有基本操作如添加、阅读、修改等进行组合，产生系统基本特权。系统管理员可以对这些特权任意组合后分发给不同用户，并让这些权力只能在一定范围内通常只在工作部门内有效。多层检验指每个用户请求都要要经过三道检验。第一是登录检验。它将测试这一请求是不是一个已登录的合法用户发来的请求。因为系统记录每个登录人员的网络地址与联接ID，除非用户自己的机器被黑客侵入才有可能让非法人员通过第一道检验。第二是数据检验。每个请求都有其要求的数据格式。非法数据会被拒绝。这样，黑客即便骗过第一道防线，他必须了解系统的请求格式才可进行下去。同时，这一措施也保证了系统稳定性，以防不规范数据影响系统运行。第三是授权检验。系统会根据请求知道是谁需要对什么资源采取什么样的操作。系统将查找用户是否有需要的权力。只有有权的客户的请求才能通过。32系统架构下图给出一个典型配置仅供参考。系统支撑环境1硬件平台（1）基于INTELPENTIUMIII10GHZ服务器,1GB以上内存,50GBXXTB的RAID磁盘阵列（是否需要磁盘阵列，根据实际需要确定）（2）可运行WINDOWS的客户端PC（3）支持TCP/IP的高速LAN和WAN；2软件平台WINDOWS2000/LINUX操作系统XMLINFORMATIONHUB33SERVER4、信用风险管理模型CRD2000信用评级和风险管理模型采用国外最新技术，结合国家自然科学基金研究成果。其模型综合国际、国内领先的信用评级方法，同时适应我国电力行业的经营和管理特色。、信用评级模型采用非线性回归方法。经过对历史数据的分析，根据模型计算出来的违约概率，得到企业的评级。在国际通用的几种方法中，该模型效率比较高，而且相对比较稳定。原理采用基于统计判别方法的非线性回归法。即从大量的历史观测样本中挖掘出若干信用评价因子特征，建立分类规则、判别标准和判别函数。利用这些标准，通过研究未知类型的观测样本来推断其所属类型。特点对影响模型分辨能力的异常数据进行处理，确保模型判别准确性。模型系数的确定采用极大似然逐步估计法。具有一定的鲁棒性，外界的宏观经济情况变化对模型的甄别能力影响小。、欠费预测模型分为中期欠费和短期欠费预测模型。作为早期警告系统，判别方法和模型可以告诫管理者企业是否会欠费，欠费的严重程度，可能发生的欠费额，是否应采取有针对性的措施。原理采用具有早期预警性能的极大似然估计法。即从大量的历史观测样本中挖掘出潜在的风险预报因子特征，建立分类规则、判别标准和判别函数。利用这些标准，通过研究新的观测样本来预测未来风险发生的概率。特点对偶然或异常数据进行处理，确保模型判别准确性。对偶然或异常数据进行处理，确保模型判别准确性。具有一定的鲁棒性，外界的宏观经济情况变化对模型的预测能力影响小。、用电异常检测模型窃电手法虽然多种多样，且窃电者往往制造一些假象来掩盖事实。但通过大量的数据进行纵向横向关联分析和模型运算后，仍可以发现“蛛丝马迹“，找出窃电者。用电异常检测模型能够适当缩小用电检查范围，集中力量查处用电异常者，在检查的时间跨度和频度上做到有的放矢。原理采用线损过滤器、功率因素过滤器、信用过滤器、用电量过滤器、比差过滤器、回归线过滤器、BOXJENKINS过滤器交互检查，最大限度缩小供电企业用电检查范围，提高工作效率。特点用电异常检测可以大大缩小供电企业进行用电检查的范围，提高工作效率。例如有1万个用电客户，对这1万个客户进行实地检查，发现500个客户在窃电。现在使用该模型进行判断，划出1000个具有用电异常特征的客户进行重点检查，发现了400个客户在窃电。显然提高了查处的命中率，和缩小了检查和查处的范围。这是使用用电异常检测模型的意义所在。信用风险建模过程信用风险系统实施四、主要技术指标1、客户信用评级根据需要可将客户信誉分为AAA、AA、A、B、C、D六级，并给出每个客户的信用评分（采用目前实行的百分制）。在客户信用评级中采用定性评价和定量评价相结合的办法，并给出各自的评分结果和综合评价结果。指标根据连续三年的数据，信用评级可靠性为93。2、欠费风险控制分别给出整体风险、行业风险和客户风险值。并给出风险损失预估，可能发生欠费的用户名单、发生欠费后按追缴欠费难度的用户排序、建立风险预警机制。指标、短期预测（客户未来一个月是否欠费）实际违约预测也是违约的准确率为673实际没有违约预测也是没有违约的准确率为752预测欠费金额/实际发生欠费金额85、中期预测（客户未来三个月是否欠费）实际违约预测也是违约的准确率为737实际没有违约预测也是没有违约的准确率为773预测欠费金额/实际发生欠费金额903、用电异常检测建立用电异常检测方法，能够通过现有数据准备，找出窃电线索，可筛选出有疑问的用户清单。指标排查范围缩小8倍，窃电查处准确率提高24倍。注以上各项指标采用国际通用的测试规范，在中国实用案例中实际测定。用户提供的数据质量越高，精度越高。五、产品价值实施电力客户信用风险管理系统，提高用电营销辅助决策水平，探索电力客户信用评价和窃电检测手段，不仅填补国内相应空白，具有相当的学术价值，而且具有较高的经济效益，符合电力公司的现实和长远利益。该项目的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的革新。使用客户信用风险管理系统能给企业带来如下效益1、建立用电客户信用等级评价体系，优化电费回收环境。电力公司可以根据不同信用等级，采用限时缓缴