徐美玲、劉昳娟、吳雪霞、陳云龍、張雪梅、王倩

(國網(wǎng)山東營銷服務(wù)中心，山東 濟(jì)南 250001)

電力體制改革縱深推進(jìn)，電力市場多元化競爭格局加快形成，以優(yōu)質(zhì)服務(wù)贏得客戶成為供電企業(yè)鞏固市場競爭、維持健康發(fā)展的重要手段。同時，供電企業(yè)作為重要的公共產(chǎn)品提供方，沉淀了海量客戶服務(wù)數(shù)據(jù)，供電服務(wù)跨步進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。國內(nèi)電力行業(yè)自2013年開始開展用戶需求側(cè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究，供電企業(yè)雖然對客戶服務(wù)數(shù)據(jù)價值挖掘進(jìn)行了積極探索，但在利用數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測、識別、評估等方面仍較為薄弱，尚未形成全面綜合的供電服務(wù)風(fēng)險識別方法，本文以解決該問題為主要研究目的。

Peter Talor-Gooby認(rèn)為風(fēng)險是指行動或政策導(dǎo)致結(jié)果的不確定性，包含變好、變差兩個趨勢方向。根據(jù)風(fēng)險引致結(jié)果的不同，可將風(fēng)險劃分為兩種。一種是投機(jī)風(fēng)險，指變好、變壞兩種可能性兼而有之的風(fēng)險，另一種是純粹風(fēng)險，指一旦發(fā)生可能帶來損失的風(fēng)險。當(dāng)前對金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的風(fēng)險研究較多，對供電服務(wù)風(fēng)險研究較為薄弱，供電服務(wù)風(fēng)險識別技術(shù)較為局限、因素較為單一，主要集中于設(shè)備狀態(tài)、供電可靠性、電網(wǎng)建設(shè)風(fēng)險等方面，可識別的風(fēng)險范圍有限、風(fēng)險識別準(zhǔn)確度不高。本文從供電服務(wù)水平提升的角度，所述風(fēng)險主要指純粹的風(fēng)險，即可能給供電企業(yè)帶來損失的風(fēng)險，包括因供電企業(yè)制度不完善、設(shè)備運行不暢或員工服務(wù)不規(guī)范等可能造成的影響客戶用電體驗的事件，例如頻繁停電、業(yè)擴(kuò)報裝超時限、欠費復(fù)電不及時等。

1 供電服務(wù)風(fēng)險識別模型構(gòu)建

服務(wù)需求者與服務(wù)供給者之間的良性互動接觸對客戶服務(wù)感知有重要影響，這是多元服務(wù)接觸理論的重要觀點之一，這里提到的互動接觸不僅涵蓋客戶與服務(wù)供給者之間的互動，也涵蓋客戶與服務(wù)供給設(shè)備、資源等有形物之間的接觸[1]。按照該理論，供電企業(yè)與客戶的接觸涉及辦電、供電、用電全過程，主要包括停送電、電能質(zhì)量、業(yè)擴(kuò)報裝、電費抄核收、電網(wǎng)建設(shè)等方面，根據(jù)營銷“6P”理論和整體產(chǎn)品觀念，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗，將客戶對供電服務(wù)的需求分為穩(wěn)定、可靠的電力供應(yīng)需求以及優(yōu)質(zhì)、高效的用電服務(wù)需求，即可靠供電需求和優(yōu)質(zhì)服務(wù)需求，其中可靠供電是核心產(chǎn)品、客戶基本需求，優(yōu)質(zhì)服務(wù)是期望產(chǎn)品、客戶延伸需求，將服務(wù)需求投射至服務(wù)供給[2-7]，所以主要從供電質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量兩個方面進(jìn)行供電服務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建。

1.1 確定供電服務(wù)風(fēng)險指標(biāo)集

從供電質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量兩方面，按照供電業(yè)務(wù)類別進(jìn)行二級指標(biāo)劃分，按照可衡量、界限清楚、可比性強的原則進(jìn)行三、四級指標(biāo)細(xì)分，構(gòu)建了四級供電服務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 供電服務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系Tab.1 Risk index system of power supply service

將供電質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量設(shè)為一級指標(biāo)集，用X表示，X={x1,……,xt}(t為一級指標(biāo)數(shù))，將二級指標(biāo)集設(shè)為xr，xr={xr1,……,xry}(r=1,2,3,……,t)(r為一級指標(biāo)數(shù)，y為對應(yīng)一級指標(biāo)下二級指標(biāo)數(shù))，包括停電、電壓質(zhì)量、業(yè)擴(kuò)報裝、電能計量、電費抄催、渠道服務(wù)、搶修服務(wù)、施工現(xiàn)場服務(wù)等；三級指標(biāo)集表示為xrk，xrk={xrk1,xrk2,……,xrkn}(r=1,2,3,……,t；k=1,2,3,……,y)(r為一級指標(biāo)數(shù)，k為對應(yīng)一級指標(biāo)下二級指標(biāo)數(shù)，n為對應(yīng)二級指標(biāo)下三級指標(biāo)數(shù))，包括停電次數(shù)、停電時長、停電范圍、重復(fù)停電情況、感知較差事件、低電壓發(fā)生次數(shù)、長時間低電壓次數(shù)、訴求強度、敏感事件、業(yè)務(wù)處理等；四級指標(biāo)集表示為xrkl，xrkl={xrkl1,xrkl2,……,xrklg}(r=1,2,3,……,t;k=1,2,3,……,y;l=1,2,3,……,n)(r為一級指標(biāo)數(shù)，k為對應(yīng)一級指標(biāo)下二級指標(biāo)數(shù)，l為對應(yīng)二級指標(biāo)下三級指標(biāo)數(shù)，g為對應(yīng)三級指標(biāo)下四級指標(biāo)數(shù))，包括故障報修量、運檢類故障報修量、停電小時數(shù)、停電用戶覆蓋率、頻繁停電客戶訴求量、3次及以上重復(fù)停電臺區(qū)量、停電時間超12小時占比、超電網(wǎng)能力限電占比、低電壓報修量、長時間低電壓訴求量、投訴量、意見量、服務(wù)申請量、被督辦問題量、明察暗訪量、重復(fù)訴求量、回訪滿意率、業(yè)務(wù)處理及時率。

1.2 確定風(fēng)險評價維度的權(quán)重

在風(fēng)險評價中，不同因素對風(fēng)險的影響度不同，我們首先需要對風(fēng)險評價維度進(jìn)行確權(quán)。一般情況下，在確定風(fēng)險評價各維度的權(quán)重時經(jīng)常依憑自己的歷史經(jīng)驗以及對評價因素的認(rèn)識來進(jìn)行判斷。事實上，這種確權(quán)方式存在很強的主觀性，在實際使用中會出現(xiàn)偏差。針對供電服務(wù)風(fēng)險的特點，本文綜合對比排序編碼法、倍數(shù)環(huán)比法、優(yōu)序?qū)Ρ确?、熵?quán)法等較常用的分析方法優(yōu)劣，認(rèn)為層次分析法具備定性與定量兼而有之等優(yōu)點，較適用于本文研究，因此選擇層次分析法確定風(fēng)險因素與風(fēng)險量化的關(guān)系，確定供電服務(wù)風(fēng)險各評價維度的權(quán)重[8-11]。通過德爾菲法依據(jù)專家經(jīng)驗確定判斷矩陣，在判斷矩陣基礎(chǔ)上借助方根法和積法得到特征向量和特征根，經(jīng)過多輪次一致性檢驗后，按照總排序權(quán)向量進(jìn)行決策，確定風(fēng)險各指標(biāo)所占權(quán)重。

1.3 確定風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)模型的計算結(jié)果，結(jié)合專家的業(yè)務(wù)經(jīng)驗，借鑒“國家疫情防控健康碼”分級方式，將供電服務(wù)風(fēng)險劃分為若干個等級，并對每個等級賦以不同的值以衡量風(fēng)險的大小，主要劃分為3級，按照(1，2，3)進(jìn)行量值賦予，并根據(jù)風(fēng)險等級高低表述為低風(fēng)險、中風(fēng)險、高風(fēng)險。

1.4 構(gòu)造評價矩陣確定評價灰數(shù)

組織營銷、設(shè)備、建設(shè)等不同專業(yè)多名專家通過歷史數(shù)據(jù)分析，結(jié)合供電企業(yè)當(dāng)前面臨的服務(wù)風(fēng)險特點，根據(jù)評分等級給指標(biāo)打分，依次獲得樣本數(shù)據(jù)以確定評價矩陣[12-19]。

在確定指標(biāo)評分等級標(biāo)準(zhǔn)時，由于專家業(yè)務(wù)經(jīng)驗和認(rèn)知差異，只能給出1個灰數(shù)的白化值。分析上述評級指標(biāo)的評分等級標(biāo)準(zhǔn)，借鑒“國家疫情防控健康碼”等級及數(shù)據(jù)處理形式, 激活信息統(tǒng)籌的服務(wù)模式，將評級灰類劃分為3類，標(biāo)記灰類為h，即設(shè)灰數(shù)序號h=1，2，3，把評價灰類取為優(yōu)(風(fēng)險度較小)，中(風(fēng)險度一般)，差(風(fēng)險度較高)，其相應(yīng)的灰數(shù)和白化權(quán)函數(shù)可分為：

第一灰類，“優(yōu)”(h=1)，其白化權(quán)函數(shù)為f1,灰數(shù)評價在3分及以上；

第二灰類，“中”(h=2)，其白化權(quán)函數(shù)為f2，評分在1至3分；

第三灰類，“差”(h=3)，其白化權(quán)函數(shù)為f3，評分在1分或1分以下。

1.5 確定灰色評價系數(shù)、評價權(quán)向量、權(quán)矩陣

對評價指標(biāo)對其屬于第X項評價灰類的第e個灰色評價系數(shù)及其屬于各個評價灰類的灰色評價系數(shù)進(jìn)行標(biāo)記，得出評價系數(shù)。所有評價專家就評價指標(biāo)xrklg，對第X項主張第h個評價灰類的灰色評價權(quán)進(jìn)行標(biāo)記，且考慮到灰類分為3個，即h=1，2，3，對第X項的所有指標(biāo)計算灰色評價權(quán)向量[20-22]。將所有評價表中的灰色評價權(quán)向量綜合后，即得到各層級的灰色評價權(quán)矩陣，得出各項一級指標(biāo)對于各評價灰類的灰色評價權(quán)矩陣，獲得各指標(biāo)的最好評價灰類。

1.6 計算綜合評價值與結(jié)論

根據(jù)指標(biāo)集的綜合評價結(jié)果，得出所屬總指標(biāo)U的灰色評價權(quán)矩陣，做綜合評價并進(jìn)行標(biāo)記。通過對綜合評價值的大小進(jìn)行比較，對影響或者導(dǎo)致風(fēng)險的因素進(jìn)行排序，得到各評價灰類等級值化向量，最終得到綜合評價值，得出不同單位或服務(wù)項的風(fēng)險度，針對不同的風(fēng)險度，提出相應(yīng)的個性化管理措施和具體操作的辦法。

2 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)架構(gòu)

(1)業(yè)務(wù)架構(gòu)。按照系統(tǒng)研發(fā)目的，將業(yè)務(wù)架構(gòu)分為三層，分別為分析展示層、管理中心層、輔助支撐層。其中分析展示層主要進(jìn)行監(jiān)控、分析供電所服務(wù)風(fēng)險預(yù)警情況，以美觀、靈活的可視化組件，展示各層級單位的服務(wù)風(fēng)險度，并將其轉(zhuǎn)換為高風(fēng)險、中風(fēng)險、低風(fēng)險預(yù)警提示信息。管理中心層以文本分類、聚類等大數(shù)據(jù)作為技術(shù)支撐。輔助支撐層通過可維護(hù)、可配置、可定義的支撐功能實現(xiàn)對核心業(yè)務(wù)的支撐，管理功能主要涉及配置管理、模型管理、知識管理、數(shù)據(jù)管理等方面，可有效簡化、減少一線人員操作，快速高效支撐服務(wù)風(fēng)險精準(zhǔn)分析防控。

(2)技術(shù)架構(gòu)。供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)基于電力公司云平臺和數(shù)據(jù)中臺，參考分層分級設(shè)計原則，將軟件架構(gòu)分為前端層、服務(wù)接入層，業(yè)務(wù)服務(wù)層、PaaS、IaaS 五層以及數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用構(gòu)建等共同構(gòu)成系統(tǒng)的總體技術(shù)架構(gòu)，支撐應(yīng)用架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)的技術(shù)實現(xiàn)落地。供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)詳見圖1。

圖1 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical architecture of power supply service risk pre-control system

(3)數(shù)據(jù)架構(gòu)。供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)基于應(yīng)用場景數(shù)據(jù)持久化落地需求和數(shù)據(jù)中臺關(guān)鍵數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)內(nèi)容分析，包括數(shù)據(jù)歸集后的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(共享層、分析層)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)庫管理應(yīng)用四部分，支撐應(yīng)用架構(gòu)中各類應(yīng)用功能的各種數(shù)據(jù)存儲以及它們之間的關(guān)系。供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)詳見圖2。

圖2 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)Fig.2 Data architecture of the power supply service risk pre-control system

系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源主要包括營銷系統(tǒng)、用采系統(tǒng)、95598業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)、供電服務(wù)指揮系統(tǒng)等供電服務(wù)相關(guān)的內(nèi)部系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)[23-24]。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)對實時/非實時數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等進(jìn)行交互與處理，并形成各種可獨立、可配置、可組合的數(shù)據(jù)微服務(wù)。

2.2 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)設(shè)計目的是為了識別、監(jiān)測、處置服務(wù)風(fēng)險，防患于未然，系統(tǒng)的使用者包括供電服務(wù)決策者和一線服務(wù)實施者，按照使用需求，系統(tǒng)功能主要包括風(fēng)險因素管理、風(fēng)險閾值管理、監(jiān)控預(yù)警分析、調(diào)度管控等功能模塊[25-28]。

(1)風(fēng)險因素管理。供電服務(wù)風(fēng)險有較強的權(quán)變性，為了精準(zhǔn)識別風(fēng)險，風(fēng)險因素也應(yīng)隨內(nèi)外部環(huán)境、條件不斷變化，系統(tǒng)具備風(fēng)險因素維護(hù)及展示功能，并為后端數(shù)據(jù)加工計算提供計算邏輯。服務(wù)風(fēng)險維度分解包括風(fēng)險點名稱、風(fēng)險點權(quán)重、風(fēng)險點定義、權(quán)重計算模型等內(nèi)容。

(2)風(fēng)險閾值管理。統(tǒng)一維護(hù)服務(wù)風(fēng)險指數(shù)不同閾值，支撐服務(wù)風(fēng)險精準(zhǔn)分析，包括新增、修改、停用。大數(shù)據(jù)輔助支撐利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)計算模型，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘分析。

(3)監(jiān)控預(yù)警分析。提供服務(wù)風(fēng)險可視化監(jiān)控，通過實時計算服務(wù)風(fēng)險指數(shù)，借助可視化展示功能，開展省公司、地市公司、縣公司、供電所服務(wù)風(fēng)險預(yù)警監(jiān)控，并以“紅、黃、綠”預(yù)警顏色、預(yù)警圖例進(jìn)行區(qū)分展示，通過不同查詢周期點選省、市、縣、所查看對應(yīng)單位的服務(wù)風(fēng)險指數(shù)以及風(fēng)險指數(shù)構(gòu)成，并可以展示服務(wù)風(fēng)險指數(shù)構(gòu)成維度對應(yīng)的明細(xì)信息。

(4)服務(wù)風(fēng)險調(diào)度。主要是根據(jù)不同風(fēng)險等級通過將實時服務(wù)風(fēng)險指數(shù)及預(yù)警信息推送到短信平臺或通過自動分析形成督辦單，以短信方式、督辦單等形式實時提醒、指導(dǎo)省、市、縣、所及時采取服務(wù)風(fēng)險處理措施，防范服務(wù)風(fēng)險。

2.3 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)應(yīng)用

供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)在國網(wǎng)山東省電力公司已進(jìn)行為期2個月的全面應(yīng)用，對所屬的地市公司、區(qū)縣公司、供電所服務(wù)情況開展全面風(fēng)險預(yù)警，累計預(yù)警621次，發(fā)送預(yù)警信息及督辦單1000余次，通過預(yù)警數(shù)據(jù)、分析結(jié)果與現(xiàn)場服務(wù)情況對比，模型預(yù)警準(zhǔn)確率為92.43%。

通過服務(wù)風(fēng)險超前預(yù)警，將服務(wù)問題化解在萌芽狀態(tài)，客戶服務(wù)體驗得到較大改善，該電力公司客戶重復(fù)訴求數(shù)量、投訴數(shù)量降幅均超20%，客戶服務(wù)滿意率、業(yè)務(wù)處理及時率均提升2個百分點以上?？梢?，所建模型找到了風(fēng)險因素和風(fēng)險評價之間的恰當(dāng)關(guān)系，可以有效識別風(fēng)險，預(yù)控系統(tǒng)可提升供電服務(wù)期望總收益,為不同風(fēng)險偏好程度的調(diào)度提供有益參考[25-27]。

圖3 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)應(yīng)用示例Fig.3 Application example of power supply service risk pre-control system

3 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)實施效果

(1)擴(kuò)展了供電服務(wù)數(shù)據(jù)“集市”。通過構(gòu)建供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)，打破了供電服務(wù)數(shù)據(jù)孤島，集成95598熱線、網(wǎng)上國網(wǎng)APP、營業(yè)廳服務(wù)、電動汽車充換電、12398熱線、12345熱線等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)，融合客戶訴求、檔案信息、用電行為、設(shè)備停電等多專業(yè)數(shù)據(jù)，建成客戶訴求信息庫，為供電企業(yè)擴(kuò)展數(shù)據(jù)挖掘廣度和深度，提供了堅實的數(shù)據(jù)保障，是“數(shù)據(jù)賦能”供電服務(wù)新模式的有益探索，有效推進(jìn)了數(shù)字型現(xiàn)代服務(wù)體系建立。

(2)推動服務(wù)供給側(cè)優(yōu)化。形成一套服務(wù)風(fēng)險可視化監(jiān)測功能模塊，業(yè)務(wù)人員可以快速精準(zhǔn)識別服務(wù)風(fēng)險較高的區(qū)域，根據(jù)風(fēng)險特點采取差異化、個性化服務(wù)，防范、消除服務(wù)風(fēng)險，避免服務(wù)同質(zhì)化和盲目性，實現(xiàn)服務(wù)供給和服務(wù)需求的精準(zhǔn)對接，有效提升服務(wù)資源利用效率。

(3)提升客戶用電服務(wù)體驗。風(fēng)險識別、預(yù)警、防控，為服務(wù)人員超前服務(wù)、精準(zhǔn)服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐，在影響客戶體驗的服務(wù)問題發(fā)生前即消除隱患，優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平明顯提升，有效促進(jìn)了供電企業(yè)用心在民、解憂為民、服務(wù)于民的為民服務(wù)形象塑造，有利于打造卓越的供電營商環(huán)境。

4 供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)推廣前景及提升方向

當(dāng)前供電企業(yè)間服務(wù)現(xiàn)狀基本相同。從服務(wù)模式看，存在因缺乏精準(zhǔn)信息支撐導(dǎo)致服務(wù)盲目性和資源浪費的情況；從服務(wù)管控模式看，因事前服務(wù)預(yù)判、指導(dǎo)不足，多為問題發(fā)生后的事后管控。供電服務(wù)領(lǐng)域?qū)珳?zhǔn)風(fēng)險預(yù)判、預(yù)控有較大需求，因此，本文研究的供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控系統(tǒng)在供電企業(yè)間有較高的可推廣性。同時，公共服務(wù)行業(yè)關(guān)系國計民生，客戶對公共服務(wù)有較高期待，均有服務(wù)風(fēng)險預(yù)判、預(yù)控和改進(jìn)提升需求，該項目應(yīng)用在公共服務(wù)行業(yè)無壁壘。

進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警、預(yù)控后可以將單個問題消除在萌芽狀態(tài)，達(dá)到不影響客戶感知的目的。但若不從深層次消除問題根源，可能會出現(xiàn)問題反復(fù)發(fā)生，禁而未絕等情況。下一步，需根據(jù)服務(wù)風(fēng)險點，運用自然語言處理技術(shù)對營銷知識庫中的內(nèi)容進(jìn)行分析，將風(fēng)險點與知識信息進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，對相關(guān)班組、人員點對點下達(dá)學(xué)習(xí)任務(wù)、推送業(yè)務(wù)知識。通過服務(wù)風(fēng)險等級確定培訓(xùn)方式，實現(xiàn)服務(wù)問題點對點解決。同時，對累計出現(xiàn)高風(fēng)險的單位，采用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，從基礎(chǔ)業(yè)務(wù)、訴求處理質(zhì)效等維度開展服務(wù)質(zhì)量深度分析，深入挖掘服務(wù)短板，找準(zhǔn)問題根源，開展線上專題培訓(xùn)，建立學(xué)習(xí)監(jiān)測、結(jié)果測評、效果跟蹤的服務(wù)隱患閉環(huán)管理機(jī)制，促進(jìn)服務(wù)短板的根源治理。

5 結(jié)束語

基于多元服務(wù)接觸理論，本文全面梳理供電企業(yè)與客戶的接觸點，結(jié)合供電服務(wù)風(fēng)險特點，綜合設(shè)備“硬”指標(biāo)和服務(wù)“軟”指標(biāo)，從供電質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量兩方面構(gòu)建了服務(wù)風(fēng)險量化指標(biāo)體系，這一點與前期研究側(cè)重于從供電質(zhì)量、電網(wǎng)建設(shè)等方面進(jìn)行風(fēng)險評價顯著不同。以灰色評價方法為基礎(chǔ)，結(jié)合層次分析法構(gòu)建了多級供電服務(wù)風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)警防控模型，客觀科學(xué)進(jìn)行風(fēng)險定量評價，轉(zhuǎn)變主觀定性進(jìn)行風(fēng)險評判的方法，有利于數(shù)據(jù)恰當(dāng)反映實際問題[29-30]。

以風(fēng)險識別模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建了供電服務(wù)風(fēng)險預(yù)控平臺，實現(xiàn)了服務(wù)風(fēng)險精準(zhǔn)預(yù)警和差異化防控，有效提升了供電企業(yè)主動服務(wù)能力和優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平，其設(shè)計原理、評價方法可推廣到其他類型的供電服務(wù)單位及其他內(nèi)容的評價體系中去，只是評價權(quán)重和權(quán)數(shù)值不同。