郝陽

電力營銷稽核是指對電力營銷過程中銷售數(shù)據(jù)、業(yè)績數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)等進行查對計算。電力營銷稽核作為提高電力營銷效率和管理效果的重要手段，已成為電力營銷工作中必不可少的環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的電力營銷稽核方法主要是人工操作，包括手工收集數(shù)據(jù)、人工分析、人工處理和人工審核等，這種方式工作效率比較低，而且非常容易出現(xiàn)錯誤。近年來隨著信息技術的發(fā)展和人工智能技術的應用，越來越多的企業(yè)開始運用人工智能技術進行生產(chǎn)、服務和管理等方面的創(chuàng)新。電力企業(yè)也不例外，針對電力營銷稽核方面的問題，現(xiàn)有的稽核方法已經(jīng)不能滿足電力企業(yè)發(fā)展的需求，不少電力企業(yè)開始使用人工智能技術對電力營銷稽核工作進行升級，以提高稽核的效率和準確性，基于人工智能的電力營銷稽核方法也逐漸受到了人們的關注。

一、傳統(tǒng)電力營銷稽核方法簡要分析

在電力營銷稽核工作中，不少電力企業(yè)依然應用傳統(tǒng)的電力營銷稽核方法，這一方法主要采用人力稽核、手工查賬等方式進行，存在以下特點：

其一，效率低下。傳統(tǒng)稽核方法需要人工分析和計算大量的稽查數(shù)據(jù)及資料，通過分析結果尋找解決問題的方法。這種傳統(tǒng)的工作手段需要面對大量的工作任務，不僅會消耗大量的時間和人力資源，更無法滿足稽核工作的實際需求。

其二，低精度。具體到電力營銷稽核工作中，主要分為兩種工作方式，一種是對稽核對象逐一進行稽核，另外一種是對稽核對象進行隨機抽查，這兩種方式主要依靠稽核員的經(jīng)驗進行判斷，具有一定的主觀性。同時，由于傳統(tǒng)稽核的繁瑣性，稽核員容易遺漏或忽略一些問題，導致稽核結果的精度不高。尤其是隨機抽查的范圍有一定局限性，無法充分反映電力營銷的實際情況，很可能給電力營銷工作帶來負面影響。此外，傳統(tǒng)稽核方法通過人工查閱記錄和賬目等方式進行，數(shù)據(jù)安全性得不到保證。

其三，成本高。傳統(tǒng)稽核方法需要投入大量的人力、物力等資源，由于這些資源的成本較高，稽核成本也相應增加。同時，傳統(tǒng)稽核方法需要消耗大量的時間，這耗費大量時間成本。

二、基于人工智能的電力營銷稽核方法

（一）人工智能技術的簡要介紹

人工智能技術是一種模擬人類智能的技術，包括專家系統(tǒng)、群智能算法、邊緣計算等技術，這些技術具有自身獨特優(yōu)勢。

專家系統(tǒng)主要是指一種交互式可靠的基于計算機的決策系統(tǒng)，其應用事實和啟發(fā)式方法來解決復雜的決策問題，這一計算機應用程序可以解決特定領域中最復雜的問題。專家系統(tǒng)能夠解決通常需要人類專家的許多問題，其基于從專家那里獲得的知識，能夠表達和推理某些知識領域。在專家系統(tǒng)中，用戶界面是最重要的組成部分，其是連接用戶與專家系統(tǒng)通信的主要界面，此組件以可讀形式獲取用戶的查詢，并將其傳遞給推理引擎；推理機是專家系統(tǒng)的“大腦”，其包括解決特定問題的規(guī)則，通過推理知識庫中的知識信息，為用戶提供解決問題的方案；知識庫是存儲有關問題域所有知識的存儲庫，其像巨大的知識容器，從某一特定領域的不同專家獲得相應知識。專家系統(tǒng)是當今人工智能，深度學習和機器學習系統(tǒng)的前身，其被認為是人類智慧和專業(yè)知識的最高水平。專家系統(tǒng)有以下主要特征：具有最高專業(yè)水平，能夠高效率地提供準確的問題解決方案；能夠在正確時間內(nèi)與用戶進行交互，并且解決方案所花費的時間比較少；可靠性高，不會出現(xiàn)錯誤；能夠保持靈活，并能夠處理具有挑戰(zhàn)性的決策和問題等。

群智能算法是一種基于群體行為的智能算法，它模擬了自然界中群體的行為，通過群體中個體之間的相互作用和協(xié)作來解決問題。常見的群智能算法包括蟻群算法、粒子群算法、人工魚群算法、蝙蝠算法等。蟻群算法模擬了螞蟻在尋找食物時的行為，通過螞蟻之間的信息交流和合作來尋找最優(yōu)解。粒子群算法則模擬了鳥群或魚群的行為，通過個體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。人工魚群算法則模擬了魚群在尋找食物時的行為，通過個體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。蝙蝠算法則模擬了蝙蝠在尋找食物時的行為，通過個體之間的信息交流和協(xié)作來尋找最優(yōu)解。群智能算法具有全局搜索能力強、魯棒性好、易于并行化等優(yōu)點，被廣泛應用于優(yōu)化問題、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等領域。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構和功能的計算模型。它由大量的人工神經(jīng)元（Artificial Neuron）組成，通過神經(jīng)元之間的連接和傳遞信息來實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的處理和輸出結果的預測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收外部輸入數(shù)據(jù)，隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進行處理和轉換，輸出層輸出最終的結果。每個神經(jīng)元都有一個激活函數(shù)，用于將輸入信號轉換為輸出信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、預測分析等領域。它的優(yōu)點是可以處理非線性問題、具有自適應性和容錯性、具有自我學習功能、具有聯(lián)想存儲功能、具有高速尋找優(yōu)化解的能力等。

（二）基于人工智能電力營銷稽核方法的主要優(yōu)勢

電力營銷是一個復雜的工作，包括產(chǎn)品開發(fā)、銷售、運營和服務等多個方面。電力營銷稽核主要是對銷售數(shù)據(jù)、業(yè)績數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)等進行審計。其中，銷售數(shù)據(jù)包括銷售人員、銷售方式、銷售地區(qū)等方面；業(yè)績數(shù)據(jù)包括銷售量、銷售額、利潤等方面；財務數(shù)據(jù)包括賬戶余額、資產(chǎn)負債比例、利潤率等方面。電力營銷稽核的特點主要包括數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)質(zhì)量不一等方面。在傳統(tǒng)電力營銷稽核中，需要手工對數(shù)據(jù)進行收集、匯總和分析，這種方式費時費力，而且容易出現(xiàn)誤差。在電力營銷稽核中利用人工智能技術能夠對大量的數(shù)據(jù)進行分類、篩選、分析等處理，這既可以幫助稽核員快速、準確地識別問題，還可以保證數(shù)據(jù)的安全性和稽核結果的精度。具體而言，基于人工智能電力營銷稽核方法的主要優(yōu)勢有：

1.提高稽核效率?；谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以實現(xiàn)自動化處理和智能識別，從而大大提高稽核效率。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以節(jié)省大量的時間和人力成本，提高稽核效率。

2.提高稽核準確性?；谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以通過數(shù)據(jù)挖掘和智能識別的方式發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù)，從而提高稽核的準確性。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以避免人為因素的干擾，提高稽核的準確性。

3.降低稽核成本。基于人工智能的電力營銷稽核方法可以實現(xiàn)自動化處理和智能識別，從而降低稽核成本。與傳統(tǒng)的人工稽核方式相比，基于人工智能的稽核方法可以節(jié)省大量的人力成本和物力成本，降低稽核成本。

此外，電力企業(yè)可以在多項工作中利用人工智能進行電力營銷稽核，例如，在樓宇電力管理方面，電力企業(yè)可以采用基于人工智能的電力營銷稽核方法進行樓宇電力管理，實現(xiàn)電力使用情況的實時監(jiān)測、識別管道中的違規(guī)電力行為等；在電力安全監(jiān)測方面，可應用于電力交易、能源交易、煤炭交易等領域，對存在風險的交易數(shù)據(jù)進行稽核，確保電力安全；在電力賬單分析方面，電力企業(yè)可以通過基于人工智能的電力營銷稽核方法對電力賬單數(shù)據(jù)進行分析，提高各項費用的收支效益，減少浪費。

（三）基于人工智能的電力營銷稽核方法介紹

1.專家系統(tǒng)在電力營銷稽核中的應用

專家系統(tǒng)是一種基于人工智能技術的計算機程序，它可以通過模擬人類專家的思維方式和決策過程，對復雜的問題進行分析和解決。在電力營銷稽核中，專家系統(tǒng)可以幫助企業(yè)實現(xiàn)自動化的稽核和審核，提高稽核效率和準確性，降低稽核成本和風險。專家系統(tǒng)主要結構包括人機界面、知識庫、推理機、解釋器等方面，通過一系列操作推動電力營銷稽核工作高質(zhì)量高效率開展。

一方面，專家系統(tǒng)可以通過相應技術對電力營銷數(shù)據(jù)分析和比對，識別出異常數(shù)據(jù)和潛在的風險點，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)對電力營銷活動的實時監(jiān)控和預警。例如，專家系統(tǒng)可以通過對電力銷售數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)某個客戶的用電量突然增加或減少，或者某個銷售員的銷售額與同期相比出現(xiàn)異常波動，這些都可能是潛在的風險點，需要及時進行稽核和調(diào)查。另一方面，專家系統(tǒng)可以通過建立電力營銷稽核的知識庫和規(guī)則庫，實現(xiàn)稽核過程的自動化和標準化。例如，專家系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的稽核規(guī)則和標準，自動判斷是否存在違規(guī)行為，自動生成稽核報告和結論，從而提高稽核效率和準確性。此外，專家系統(tǒng)還可以通過對電力營銷數(shù)據(jù)的挖掘和分析，為企業(yè)提供決策支持和業(yè)務優(yōu)化建議。例如，專家系統(tǒng)可以通過對客戶用電行為的分析，發(fā)現(xiàn)客戶的用電習慣和需求，從而為企業(yè)提供更加個性化的服務和產(chǎn)品，提高客戶滿意度和忠誠度。

2.群智能算法在電力營銷稽核中的應用

隨著電力市場化進程的推進，電力企業(yè)需要采用更為先進的方法和技術來進行營銷稽核，保證電力企業(yè)經(jīng)濟收益的合理性和穩(wěn)定性。群智能算法作為一種新興的數(shù)據(jù)處理技術，具有許多顯著優(yōu)勢，能夠較好地適用于電力營銷稽核。

在電力營銷稽核中，應用群智能算法主要通過數(shù)據(jù)挖掘、模型建立、自動化審批、智能推薦等環(huán)節(jié)提升稽核效率。具體而言，在數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)中，電力企業(yè)需要對各個渠道的數(shù)據(jù)進行分析，以提高分析和判斷的準確度，提高營銷策略的效率。這要求電力企業(yè)大量挖掘和分析相應數(shù)據(jù)，應用群智能算法能夠從成千上萬的數(shù)據(jù)中尋找這些數(shù)據(jù)的關聯(lián)點，并推斷出規(guī)律從而發(fā)現(xiàn)新的信息，得到更為準確的結論，從而更好地幫助企業(yè)制定營銷策略，并進一步優(yōu)化營銷模式。在模型建立環(huán)節(jié)中，電力企業(yè)應用群智能算法，可以對歷史數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)等相關數(shù)據(jù)進行分析和處理，并建立更為準確的預測模型，幫助電力企業(yè)更好地預測未來的市場發(fā)展趨勢，從而實現(xiàn)電力企業(yè)營銷的精準化。在自動化審批這一環(huán)節(jié)中，由于電力企業(yè)進行營銷稽核時，需要審核大量的數(shù)據(jù)和信息，應用群智能算法，可以進行自動化審批，通過對海量的數(shù)據(jù)進行分析，準確判斷和確認各種信息，減少了人工干預，提高審批效率，節(jié)省了審批的時間和成本。在智能推薦這一環(huán)節(jié)中，電力企業(yè)需要根據(jù)用戶的需求，推薦合適的電力服務和產(chǎn)品，以提高電力服務的質(zhì)量和效率，充分應用群智能算法，可以從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的需求和偏好，進行數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化服務方式和服務質(zhì)量，為用戶推薦合適的產(chǎn)品和服務。

3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在電力營銷稽核中的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在電力營銷稽核中應用的主要技術有：數(shù)據(jù)處理技術、神經(jīng)網(wǎng)絡算法技術、模型訓練技術、數(shù)據(jù)可視化技術、分布式計算技術等。其中，數(shù)據(jù)處理技術主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等，處理來自不同來源、格式不同、質(zhì)量各異的數(shù)據(jù)，通過這一技術將其轉換為神經(jīng)網(wǎng)絡所需的格式。神經(jīng)網(wǎng)絡算法技術是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中最關鍵的技術之一，主要神經(jīng)網(wǎng)絡模型有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等，在數(shù)據(jù)處理過程中應結合電力企業(yè)實際情況選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。模型訓練技術是神經(jīng)網(wǎng)絡建模的重要過程，訓練技術主要包括梯度下降算法、反向傳播算法、優(yōu)化器的選擇等。數(shù)據(jù)可視化技術是對處理后的數(shù)據(jù)進行可視化展示，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的直觀理解并對理解結果進行驗證，在電力營銷稽核中，通常使用線性回歸分析、決策樹和聚類分析等技術對數(shù)據(jù)進行可視化解釋。分布式計算技術的應用，主要是電力營銷稽核中通常數(shù)據(jù)量比較大、模型復雜度比較高，應用這一技術可以提高計算效率。

在電力營銷稽核中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術可以利用歷史數(shù)據(jù)分析與學習技術，幫助電力企業(yè)在銷售、客戶分析、用戶需求預測等方面做出更準確的決策。例如，在電量預測中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡不僅能夠有效地識別出用電高峰期，減少能源浪費，還可以預測未來的電力消耗，以便更好地管理電力需求；在銷量預測中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術能夠利用歷史數(shù)據(jù)進行分析和預測電力銷量，并建立出銷量預測模型，為電力企業(yè)提供更好的決策支持，從而提高電力企業(yè)的利潤收益和市場穩(wěn)定性。

（四）基于人工智能的電力營銷稽核方法發(fā)展前景

基于人工智能的電力營銷稽核方法具有廣闊的應用前景。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用，基于人工智能的電力營銷稽核方法將會越來越成熟和完善?；谌斯ぶ悄艿碾娏I銷稽核方法可以幫助電力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化處理，以獲取更為準確、實用的數(shù)據(jù)，可以預測發(fā)生風險的可能性和效果，幫助維護市場的公正和透明。未來，基于人工智能的電力營銷稽核方法將會在電力企業(yè)的銷售管理、稽核管理、風險控制等方面發(fā)揮越來越重要的作用，為電力企業(yè)帶來更多的利益。可見，基于人工智能的電力營銷稽核方法的發(fā)展前景值得期待。但與此同時，也需要關注人工智能技術在應用過程中所帶來的安全、隱私等問題。因此，電力企業(yè)應注重創(chuàng)新意識并對行業(yè)發(fā)展進行全面分析，在充分發(fā)揮人工智能技術優(yōu)勢的前提下，注重營銷行業(yè)的人性化、精細化管理，從而推動電力企業(yè)實現(xiàn)更大、更快的發(fā)展。

結語：

在電力營銷稽核領域，人工智能技術的應用已經(jīng)開始成為一種新的趨勢。傳統(tǒng)的稽核方法存在效率低下、低精度和成本高等問題，影響了營銷數(shù)據(jù)的稽核效果。基于人工智能的電力營銷稽核方法是電力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型和提高管理效率的重要手段。通過應用專家系統(tǒng)、群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能技術，可以實現(xiàn)自動化處理、智能識別和數(shù)據(jù)挖掘等功能，從而提高稽核效率和準確性，降低了電力營銷稽核成本，為電力企業(yè)帶來更多經(jīng)濟利益，為電力企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展提供支持和保障。