客戶用電風險預警管理研究
時間:2022-07-25 11:07:29
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從當前來看,電網企業所面臨的客戶用電風險主要有:客戶電費風險、客戶信用風險和客戶合同到期風險。風險預警管理的任務就是對這些風險的歷史數據進行分析,找到客戶各種風險的預警臨界值,然后根據預警臨界值,劃分預警等級,對整個客戶用電風險預警進行監測,并據此實施相應的風險預警方案管理。
1.1客戶用電信用風險預警分析
按照電網企業的客戶性質,將客戶劃分為高壓客戶和低壓客戶,然后根據高低壓客戶的信用統計數據,對客戶進行信用風險等級劃分,欠費時間越長,企業面臨的風險就越高。對高低壓客戶的歷史賬齡分析,可以將電網企業不同的欠費客戶的信用風險分為四級:Ⅰ級信用風險客戶。即欠費3年以上的客戶,該預警值設定為3年,確定在3年即將到期之時,客戶仍無清償欠費行為的,可以將其設定為Ⅰ級信用風險客戶;Ⅱ級信用風險客戶。即以一年為界限,假定客戶在1年到3年之內尚未清償所欠電費的,可以將客戶劃為Ⅱ級信用風險客戶;Ⅲ級信用風險客戶。即以6個月為預警值,客戶能夠在6個月到一年之內清償電費的,可以將客戶劃分為Ⅲ級信用風險客戶;Ⅳ級信用風險客戶,即以一個月為預警值,客戶在1-6個月之內能夠清償欠費的,可以將其劃分為Ⅳ級信用客戶。
1.2客戶電費風險預警分析
從公司和供電所層面來看,公司、供電所都可以通過歷史數據分析,按照歷史數據的欠費率指標,對上年的電費回收率進行分析,采用去掉最高值與最低值的辦法,取剩余電費回收率的平均水平為預警值,對公司的電費風險進行預警監測。對于收費員來說,可以根據歷史數據,計算每個收費員的電費回收率,采用同公司和供電所一樣的預警值設定辦法,對收費員的預警值進行設定。一旦收費員的電費回收率達到預警值,可以提醒收費員注意及時催收電費。
1.3客戶合同到期風險預警
電網企業一般將客戶劃分為長期合同客戶和臨時客戶。按照這種劃分,電網企業可以根據不同的客戶特征確定相應的合同到期預警值,從而提前提醒了解客戶的意向,避免客戶流失。長期合同客戶的合同到期預警。結合電網企業的實際,通常將預警值設定在合同到期前的3個月,以合同進入倒數第三個月為預警值,采取相應的預警防范措施。臨時客戶的到期預警。根據臨時客戶約定的用電期限,可以將臨時用電客戶用電到期前一個月設定為到期預警值,提前一個月與客戶進行溝通,采取防范措施,避免客戶流失。
2電網企業客戶用電風險預警管理的具體對策
2.1建立企業客戶用電風險分析數據庫
根據電網企業的實際情況,建立客戶用電風險數據庫,將所有的客戶資料全部輸入資料庫,由資料庫對資料進行歸納分析,按照公司資料、供電所資料、分屬收費員資料進行分類,再將公司、供電所、收費員各自的客戶按照高壓用電客戶和低壓用電客戶進行歸類,最后將這些數據信息送達企業的風險預警控制中心。
2.2設立客戶用電風險預警控制中心
設立風險預警控制中心,中心的功能是對公司、供電所、收費員的全部資料進行監控,利用詳實的數據,對公司所有的欠費客戶進行賬齡分析,確定客戶的信用風險等級,然后根據風險等級進行專家分析,對不同的等級用戶采取相應的風險防范方案。將信用風險等級和處理方案輸入預警控制中心,由控制人員通過數據監控,提請相應公司收費中心、供電所或者收費員按照預警中心的專家方案進行操作。
2.3電網企業客戶用電風險預警的具體操作
企業風險預警控制中心根據信用風險分級,采用紅、黃、黑、藍四色預警信號。藍色預警為最低風險等級,紅色預示著風險預警等級最高。假定公司的藍色預警信號閃爍,預警中心會通過溯源,確定風險發生的供電所,再到具體的收費員,然后提請收費員注意,他已經進入客戶欠費預警狀態,應該及時與客戶進行溝通,確定客戶的繳費意向,進行催費。對于紅色預警,預警中心會同時告知公司和供電所,對催費結果進行關注,一旦催費不成功,有公司或供電所聯合收費員對客戶的實際情況進行上門征詢,確定其是否屬于實際困難,還是惡意拖欠。對于確實有實際困難的,可以給予半年的寬限;對于惡意拖欠的客戶,則由合同簽署者對其提出申訴,運用法律手段清償欠費。對于合同到期風險,預警中心根據預警等級設置紅、黃、綠三色警示。黃色預示著客戶即將到期,提請供電所讓收費員注意與客戶進行溝通,了解客戶意向。一旦進入紅色預警,就預示著必須采取措施,采用上門訪問客戶、為客戶進行線路維護等手段,使客戶感受到公司細致的服務,繼續成為公司的客戶。從電網企業客戶用電風險管理的實際來看,很多企業只是建立了客戶用電管理系統。但管理系統只是是為了管理客戶方便,并沒有將客戶用電風險預警管理考慮在內,導致某些客戶長期欠費不繳,給電網企業帶來了較大的壞、呆賬準備風險。也有部分電網企業與客戶溝通不足,導致客戶流失。而通過風險預警方案的實施,可以及時利用客戶的信用風險預警,解決企業的欠費問題。同時,借助合同到期預警,促使收費員和供電所做好客戶溝通工作,摸清客戶合同續訂情況,采取措施防范客戶流失。
本文作者:王雪萍沈建成謝磊工作單位:南京大國科技有限公司
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