电力营销全业务管控系统设计研究

2023-11-10 07:02国网天津市电力公司营销服务中心田雪松邹禹平
电力设备管理 2023年20期
关键词:合规标签监控

国网天津市电力公司营销服务中心 陈 莹 田雪松 邹禹平 王 欣 王 宣

电力业务逐步发展,用户逐步增加,现有的业务检查指标体系有必要进一步迭代更新,因此需要进一步采取措施,持续强化营销业务检查监控体系,建立健全业务检查闭环工作机制,增强业务检查管控力度,提升业务检查的工作效率[1]。某公司目前营销业务检查监控系统存在的主要问题如下。

现有的指标体系难以适应营销发展需要:业务问题原因比较复杂,单一指标业务检查模式无法很好的解决多因素关联类问题。随着营销全业务、全过程等管理精益化的持续开展,新型业务的迅速发展,对业务检查服务发展提出了新的指导。

难以事前业务检查异常预防:业务检查无法有效解决业务问题,不能满足业务发展的需要,现有业务检查体系缺乏深度挖掘总结分析,难以统筹提出业务优化建议,实现预防防范策略[2]。

1 系统总体设计

全业务检查管控系统应包括智能查询服务、营商环境主题业务检查、业务检查数据质量管理、指标异动溯源、主题预测算、标签化智能业务检查、可视化监控互动化、信息分析中心、质量评价中心、指标管控中心、用户征信适应性改造等功能,如图1所示。

图1 总体架构

2 系统技术架构设计

如图2所示,技术架构的前端展示层实现前端的界面展现和用户交互,前端通过MVC框架实现,包括Controller、接口服务等前端展示技术组件。

图2 技术架构

应用层为业务组件的逻辑实现层,其中包括业务逻辑和数据逻辑,数据逻辑在Dao中实现,通过Service完成业务设计。支撑组件主要满足系统支撑能力,其中包括:标准代码、菜单组件、人员角色、任务调度、报表引擎等组件;数据存储层为应用提供数据存储服务,包括关系数据库、文档存储、数据缓存、会话缓存、日志存储、消息队列等;数据接入层为系统数据接入和交换层,通过DRS服务、KAFKA服务实现数据的传输、交互[3];基础资源层基于云平台的基础资源。

3 系统内容规划

3.1 智能化查询设计

专业数据域管理设计。按照不同的专业对查询数据重新进行划分,把查询业务比较复杂的数据进行优化。实现用户提升数据查询能力,满足各公司日常个性化数据查询需求;查询视图设计。根据用户查询数据生成的智能查询表关系,优化数据查询视图展示,体现各类表之间的关联服务,表内各字段有关联时,需要通过技术语言进行预判分析,检查各查询条件是否精准。

3.2 营商环境主题检查

营商环境检查。主要开展在线检查,新业务(综合能源、充电服务、负荷管理)检查、电力营商环境、“网上国网”运营质量的相关应用的业务检查工作;高耗能客户执行地方优惠电价政策业务检查。每月通过高耗能行业对不同地区进行电度电价比对,根据历史数据比对结果,分析地区公司是否按照电价标准执行,进而研判地方公司是否按照优惠电价政策去严格执行落实;电费业务系统权限规范性业务检查。每月从营销业务应用系统电费收费和电费账务账号权限配置中,核查同时拥有收费销账、到账确认等业务权限的账号,并进行检查。

3.3 业务检查数据质量管理

数据完整性管理。数据完整性主要包括基本信息不完整、负荷信息不完整、充电信息不完整、定价政策信息不完整、电量信息不完整、设备信息不完整、合同信息不完整、基础信息不准确、电价信息不准确、表记信息不准确、智能终端信息不准确、采集终端信息不准确、基础信息不准确、负荷信息不准确、营配贯通信息不一致等完整性验证。

数据量统计情况。根据时间维度统计整体数据量情况,通过与生产数据进行比较,对各类数据变化的情况进行展示,实现具体的数据表详细分析,对于异常数据,如存在不同步情况,并支撑手工处理,确保营销与业务检查数据一致。

3.4 业务检查指标异动溯源

业务检查指标合理性。以各个考核指标为单位,为每个指标定义上限值和下限值,根据设置的指标值,自动验证指标的合理性,进行常态化进行分析,当超过限制的指标值时将自动进入异常指标库;异常业务检查指标溯源。通过大数据技术建立异常指标库内容,结合公司单位、专业方向、时间、指标名称等不同维度,查询某段时间异常业务检查指标信息,通过同期、环比等指标信息,自动研判正常指标转变为异常,并自动分析原因。

3.5 业务检查主题预测算

主题业务检查预测算。根据国网业务检查监控主题,提前对国网主题进行预测算和管控,实现国网业务检查监控主题事前预警、处理,全面提升国网业务检查考核指标率;人员提醒管理。建立多级指标预警机制,基于业务检查主题结果,对主题指标异动情况进行主动提醒;指标多级提醒机制。按照多级预警标准,由各责任部室责任人接收一级预警短信,督促工单处理人进行工单处理,指挥中心按照最初预警接收时间为开始时间,监督责任部门进行处理。

3.6 标签化智能业务检查

业务检查标签定义管理。根据业务检查内容完成对业务检查标签定义,完成业务检查标签的维护工作,对检查标签全生命周期进行全面管理;业务检查标签任务发起。业务检查人员可通过已有业务检查标签场景或自由组合业务检查标签,筛选出异常用户清单,选择用户明细可以发起标签业务检查流程。确保检查客户画像及流程和问题主题业务检查流程的一致性。

3.7 业务检查信息分析中心

业务检查标签分析。选择业务检查标签,可分析业务检查标签命中率、业务检查问题数,并展示业务检查标签准确率、业务检查问题情况的变化趋势;业务检查主题报告。根据业务检查主题指标信息、考核主题评价信息、异常信息、各供单位工作量等数据进行组合,定时生成问题业务检查报告。同时,基于人行第二代征信接口规范要求,完成电力与人行征信接口适应性改造,支撑电力用户征信上报工作。

3.8 合规情况动态监控

业务运行多层级全景展示。以业务运行合规全面监测为基础,对营销业务运行过程中产生的业务异动、异常问题、潜在风险等合规情况,构建业务合规研判规则库,根据业务合规识别分析模型,对市、县、所(站)、台区经理等多层级实现即时在线、动态穿透的全过程监控,全方位、全过程、透明化动态实时监控展示异常问题整改情况、督办进度等,全景掌握营销业务运行状况。

营销服务合规管控展示。充分发挥技术服务中心对各类问题处理的核心价值,构建省、市两级合规监控体系,打造营销服务合规管控中枢,贯通营销2.0系统、供电服务指挥平台、数字化供电所平台等信息系统,确保营销、调控等各专业信息及全量类客户服务信息在省级合规监控展示中心实时汇聚、无差别共享,实现营销服务全渠道、全诉求、全天候实时监控、闭环管理,持续推动“工单闭环”向“问题闭环”转变。

3.9 合规指数多维展示

营销全业务合规自动评价。充分考虑各地区发展实际需求,从政策监管合规、业务质量合规、业务运行合规、营销经营合规等维度,构建适合各区域营销发展提升的营销全业务合规评价指数体系,聚焦核心关键业务、营销合规运行、内部运营管控、营销合规管理等重点指标,通过智能模型实现全量自动计算、结果自动输出,全方位科学量化展示各专业、各单位业务合规管理水平。

合规指数多维度展示。以营销全业务合规评价指数体系为工作抓手,借助全业务合规研判分析模型,实现对关键业务环节、岗位角色人员、专业单位或部门等不同对象的合规管理关联分析,通过内部开展考核评价画像,实现员工业务合规画像、流程环节合规画像、单位部门合规管理画像多维展示,倒逼员工、单位、部门强化营销业务合规管理痛点、堵点和难点的改善。

3.10 合规经营全景洞察

业务成效实时智慧映射。聚焦营销业务合规的风险监控点,构建市县所三级业务合规监控体系,利用数据可视化、监测自动化、分析智能化等数字化技术,面向营销各专业管理人员提供营销合规监控管理工具,提供业务实况、业务监控、异常处置、辅助支撑等智能分析应用,助力营销合规管理数字化提升。

合规管理成效全景洞察。坚持营销全业务合规监控“统一部署、分级监控、多级联动”分层分级系统化管理,构建立体式联动、矩阵式跟踪等管控模式,不断深入营销业务检查以及营销合规管理的全面结合,不断强化对国家重大部署、公司重点工作落实情况及营销全业务合规管理情况的检查情况,实现合规业务卡片化、数据标签化管理,全面提升业务合规运行管理水平,实现营销检查经济成效、异常问题下降率、查实问题整改率等营销业务经营重点指标全景洞察、实时展示。

4 结语

结合“标签画像”理念,在业务检查工作各环节常态化采集专家经验,开展业务检查标签分层级、分类别的设计、提炼、新增、完善,不断丰富业务检查标签维度和数量,实现业务检查经验数字化。通过全方位建立检查数据和标签数据,应用人工智能技术提供研判分析结果,辅助业务检查工作人员进行分析定位。同时,以业务典型应用场景为参考,基于业务整体逻辑,从多维度梳理综合指标的影响因素,形成立体化指标体系,创新关联监控模式,全方位、多角度的开展场景式业务检查,提升业务检查智能化水平[4]。

依托管理检查力量、资源配置,建立组织横向协同、业务纵向贯通体系,形成营销全业务合规监控展示中心,全面发挥对业务流、服务流等合规监控的“展示中枢”功能,将省级合规监控展示中心打造成监督信息实时展示的“透视镜”,合规情况动态监控的“工作台”,营销业务合规运行的“千里眼”,营销管理提质增效的“驱动器”,为营销业务和服务质量监督改进提供有力支撑,实现对内支撑营销服务中心各个专业部室协同开展营销检查、质量管控、合规监督等,对区县公司做好业务监督和服务监控,对公司营销、运检、发展、调度等部门提供辅助决策支撑。

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