文献类型：期刊文章

作　　者：马国瀚[1] 杨昕[2] 卓俊宇[3] 高承敏[3] 周强[2]

MA Guohan;YANG Xin;ZHUO Junyu;GAO Chengmin;ZHOU Qiang(State Grid Gansu Electric Power Company Lanzhou Power Supply Company,Lanzhou 730050,China;State Grid Information and Communication Industry Group Co.,Ltd.,Beijing 102211,China;National Network Siji Feitian(Lanzhou)Cloud Digital Technology Co.,Ltd.,Lanzhou 730050,China)

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司兰州供电公司,甘肃兰州730050 [2]国网信息通信产业集团有限公司,北京102211 [3]国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司,甘肃兰州730050

出　　处：《供用电》

基　　金：国网甘肃电力兰州供电公司科技项目“电力数据服务金融行业征信信贷增值融合应用实施项目”(SGCCSGITGHT2020-025)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：16-21

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：依托电力大数据优势,结合人工智能技术可实现对企业运营风险的预警,以电力视角探索数据共享应用场景,可助力政府决策、企业监管和经济发展。首先,基于企业电力数据进行用户画像;接着,基于标签体系利用层次分析法计算指标权重,构建风险评分体系,并设定合理的阈值对企业运营风险进行预警等级划分;最终可实现基于电力数据对企业运营风险的持续性监测,客观反映企业在运营生产活动中产生的异动,提前揭示企业运营风险。该研究结论证实了信用优良企业和不良企业在用户画像、风险得分中表现了出较大差距。同时,受疫情影响导致疫情后企业的打分出现较大偏差,需要综合更多数据来进行修正。

关 键 词：电力数据 用户画像  评分规则 层析分析法  风险预警

分 类 号：TM92]