第一篇：基于大数据分析的专变客户电量监测管理大全
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基于大数据分析的专变客户电量监测管理
彭杰
摘要：在国家电网公司提出建设“一强三优”企业战略目标的指导下，供电企业时刻关注并实行新的技术、新的管理模式，积累了大量的业务数据，生产经营中越来越依靠数据管理来实现公司一系列的工作目标。文章基于宜春公司一些专变客户的大数据用电量来进行分析，以此进行更好的判断，达到对客户监测管理的目的。
关键词：大数据分析；专变客户；电量管理；用电监测；供电企业；业务数据基于大数据分析的专变客户电量监测管理的背景
1.1 供电企业对大数据分析技术应用及管理的需求
在国家电网公司提出建设“一强三优”企业战略目标的指导下，供电企业与时俱进，时刻关注并实行新的技术、新的管理模式，同时作为信息化技术高度应用的行业，积累了大量的业务数据，生产经营中越来越依靠数据管理，来实现公司一系列的工作目标，因此对大数据技术应用的需求非常迫切。
1.2 企业经营决策精准化需要数据信息高效管理来支撑
企业经营决策需要准确掌握业务发展的基本状况、前景预判。近几年来宜春供电公司售电业务量正快速增长，各类数据信息也成倍增长，而当前信息化技术应用发展迅速，逐步影响到传统业务管理模式，且供电企业按工作性质分类越来越精细，数据信息的分类同样越来越精细、复杂，企业各类业务数据信息管理的难度逐步增大。
1.3 电量数据管理是提升公司经济效益的重要手段
现今是国家经济战略转型的关键时期，也是供电企业经营管理改革的关键时期，越是这种敏感的时期，越需要公司大力发展技术创新、管理创新来支撑。在较为复杂、困难的经济环境下，采用数据管理模式，应用新的大数据技术，就是要从数据中找出解决问题的办法，帮助公司决策层制定有效的策略、措施，逐步提升公司经济效益。基于大数据分析的专变客户电量监测管理的内涵和主要做法
2.1 以客户电量数据为中心，构建专变客户电量监测工作组织体系
2.1.1 成立独立的组织机构，明确“以客户电量数据为中心”的工作目标。公司确定建立监测工作组织机构，进一步规范专变客户电量数据监测管理，利用信息化技术改进监测工作方式，实时发现并处理专变客户电量数据异常问题，并明确指出工作目标，即防范专变客户因计量设备缺陷、窃电等因素造成的电量“跑冒滴漏”现象，精细化电量计收管理，减少公司电量及经济损失，提高公司经营效益。
2.1.2 准确定位监测管理的方向，明确内部部门间的协同责任。组建公司监测工作领导小组，由公司营销业务分管领导担任组长。监测工作办公室挂靠在运营监测（控）中心，是公司监测工作执行和流程监督的主体责任部门，营销部及各分支单位为异动问题处理办结的主体责任部门（单位）。运营监测（控）中心不直接参与公司经营生产活动，作为公司运营数据资产管理部门，基于基础数据和业务信息，在线监测分析运营状况，为公司领导决策部署提供支撑，为各部门提升专业管理提供支持；同时，充分发挥跨专业、跨部门、跨层级的分析和协调作用，组织相应的专业部门开展协同工作。营销部、财务部、人资部、基建部、发策部等专业部门作为业务主管部门，针对出现的问题及时开展现场核查处理，并按规定追补损失的电量及电费，确保监测工作成效“颗粒归仓”。
2.1.3 确立“市县一体化”数据监测工作制度，规范工作程序。在监测工作开展之初，按照“市县一体化”的管理要求，综合考虑公司本部及县供电单位业务管理指标情况，制定下发《宜春供电公司关于开展专题监测工作的通知》，并将专变客户电量监测工作纳入公司核心期刊网-----------论文发表,核心期刊网权威中文核心期刊目录检索网 核心期刊网-----------论文发表,核心期刊网权威中文核心期刊目录检索网
年度重点工作日程表，明确了监测工作的目的、部门职责、监测方式及方法、监测工具应用说明、责任考评等，并将前期调研工作中得到的案例进行介绍。通过一系列的统一部署，组织相关部门、县供电单位及工作人员培训并熟悉掌握监测工作规则、制度及工具应用，并从人员配置、工具应用、流程梳理等各个方面一一明确、释疑，逐步规范专变客户电量监测工作的工作程序。
2.2 建立专变客户电量实时监测平台，实现数据在线监测分析功能
2.2.1 设定电量数据异常判定规则。涉及信息系统自动采集的专变用户数据信息，主要包括电压、电流、有功功率、合同容量等数据。监测平台需要对10kV及以上专变用户表计信息和数据，进行异动筛选、甄别，主要辅助发现PT失压（PT为电压互感器）、CT断流（CT为电流互感器）、零度户电流异常、日超容（日超容为当日用户最大超容）四类异动问题。在数据信息系统中，由系统程序自动开展异动筛选排查数据异动问题，就需要针对各类异动的特点设定相应的判定规则。监测系统设计过程中，通过与实际业务人员探讨研究，制定出上述四类异动问题对应的判定规则。
2.2.2 实现电量数据异常实时在线监测。根据电量数据监测工作实时、实效的要求，监测平台设计注重实时性、实效性，将监测频度设置为日频度、每小时、最短至15分钟频度，提升业务响应速度和过程管理水平。实现业务状况动态预警，及时发现业务过程和用户现场各类问题，弥补营销稽查监控系统的月度监测频度不足，使监测工作从事后监测推进至事中，有助于及时发现问题，及时纠正。
2.2.3 完善信息系统源数据档案。公司组织营销专业人员对用户信息实时采集系统的原始数据进行统一清理，针对系统用户档案与实际不一致的，采用同步方式更新用户信息采集系统档案，并要求设备维护单位在以后工作中每月定期更新，确保用户档案信息一致并与实际运行情况相符。
2.3 制定专变客户电量监测工作流程，推动监测工作落实到位
2.3.1 实时监测电量数据异常。针对用户信息采集系统传送的实时数据情况，监测平台采用已设定的异动判定规则自动筛选出疑似异常用户，信息系统按照每日频度生成异常用户列表。监测人员将每日异常用户明细单从监测平台工具中导出，其明细内容包括用户名称、用户编号、供电单位、异常指标名称及数值等信息，利用监测发现的异常用户明细数据信息，借助营销管理相关业务标准，可实时分析专变用户电量异常问题。
2.3.2 初步判断电量数据异常原因。监测平台导出的异常用户数据含有不能用规则判断的无效数据，监测人员需进行异动数据的进一步筛选、排查与分析，通过源业务信息系统应用进行核实、分析，并与营销业务人员会商，从监测平台系统发现疑似问题中，筛选出确实有异常的用户进行初步分析。按照设定的异常类型区分，将其归类为PT失压异常、CT断流异常、日超容异常、零度户异常四类，并分别提交专业人员分析。
2.3.3 启动工单处理及审批程序。监测人员在了解异常问题类型及初步原因后，将异常问题填写成工作单格式，提交监测部门领导审批后，传递至营销部及相关供电单位。同时，针对异动工单按照异常问题处理时限的要求，分成“重要”或“一般”两类，“重要”工单标准为：变压器容量在315kVA及以上的专变用户异常、综合倍率30以上的专变用户异常、专变用户重复多次出现异常、电费拖欠风险较高的专变用户出现异常等需重点核实、尽快完成处理的异常问题，时限要求较高、较为紧迫的，采用“重要”级别的工单；“一般”工单标准为：专变用户原始数据错误或无效、零度户异常、非“重要”工单标准的异常等，时限要求相对不高的，采用“一般”级别的工单。
2.3.4 现场处置电量数据异常问题。营销专业部门及县级供电公司在收到异常问题处理工单后，第一时间组织专业人员开展现场调查核实工作，现场处置时限要求按“重要”或“一般”工单区分，“重要”工单在7个工作日内完成现场核实处理，“一般”工单在10个工作核心期刊网-----------论文发表,核心期刊网权威中文核心期刊目录检索网 核心期刊网-----------论文发表,核心期刊网权威中文核心期刊目录检索网
日内完成现场核实处理。现场处置人员针对异常用户现场供电设施进行必要的检查、试验，确定用户电量异常的主要原因。如确有违约行为，则需按营销合同有关规定进行电量追补、处以罚金等，否则提交该项异常为无效异常，不需处理。异常问题现场处置需由营销专业人员牵头组织，监测人员随营销专业人员到现场核实，并需拍照取证存档，防范现场核实工作流于形式。
2.3.5 督办电量数据异常问题处理情况。监测部门在工单发布7个工作日后，将督促营销专业部门及县供电单位反馈异常问题工单处置情况，通常采取工单反馈回复的方式，并附有现场检查取证照片、违约处理登记等证明材料。若现场处置未按要求时限完成，则需在工单反馈中填报下一步处理整改计划完成期限，由监测部门按计划节点进行督办，直到确认异常问题得到处理后，再办结工作流转手续。
在工单反馈的实际执行中，针对营销专业部门及县供电单位未及时完成异常问题处理，或反馈情况不符合业务管理要求的，监测部门须反复督促其按流程执行，跟踪督办问题处理情况符合要求为止。基于大数据分析的专变客户电量监测管理的成效
3.1 业务管理方式更精细、更具时效性
经历近两年的专变客户电量监测工作，使得公司营销业务管理方式得到转变，将原有的需要人工计算判断异常的工作，由监测平台按预设规则自动筛选判断，大大减少人工、缩短判断时间。且数据采集频度由原来的月频度导出改成日频度导出，数据的时间精度更精细，更能满足营销业务管理的时效性需求。在监测部门与营销业务部门等公司内部协同工作过程中，使得公司营销业务管理运转更为高效，同时也逐步深化了该项管理方式的应用，更能适应日常工作的需要。
3.2 企业经济效益得到增收
自2014年公司推行“专变客户电量监测工作”以来，利用电量监测平台工具，对本部、各县供区专变用户开展超容用电、PT失压等电费、电价、电量异常问题的监测分析，每月做好月度成效汇总报送。通过下发协同工作单等手段，协同处理异常问题工单44份，跟踪处理异常问题并为公司追补电量9938kWh，累计挽回经济损失达112.98万元，有效地维护了公司的利益，促进了公司经营效益的提升。
3.3 公司服务社会的能力得到认可
2014年宜春供电公司作为宜春市优化发展环境重点责任单位之一，在评选活动中获得社会各界的认可，其中宜春供电公司驻市政府营销服务窗口获得年度红旗窗口、营销中心窗口支部获得市政府颁发的先进党支部称号。同时宜春供电公司年内还收到客户赠送的锦旗、表扬信件10余件，都是对公司营销服务工作满意的肯定。
参考文献
[1] 张海红.基于用电MIS系统大客户用电情况监测[J].环球信息市场导报，2014，（8）.[2] 林方学.浅析电气自动化控制系统的应用及发展趋势[J].电源技术应用，2013，（6）.[3] 姜桂林.电气自动化监控系统存在的问题及发展趋势[J].内蒙古建筑职业技术学院，2013，（11）.核心期刊网-----------论文发表,核心期刊网权威中文核心期刊目录检索网
第二篇：浅谈大数据分析在电网客户服务工作中的运用
《电力技术》2017年第28卷第9期
浅谈大数据分析在电网客户服务工作中的运用
国网湖南省电力公司供电服务中心（计量中心）王庭婷 410001 摘要：随着经济的增长，我国工农业生产生活对电力的需要越来越多，进而带动着人们对于供电企业的服务要求也越来越多。然而，工业化、农业化的发展，使得供电企业内部，业务系统应用数据呈现出逐年快速增长的态势。所以，为了能够更好地应对这种情况，加强对电力业务数据方面的管理势在必行。因此，本文就利用大数据分析在电网客户服务工作中运用的必要性，以及具体的运用领域进行详细的探究和分析，为我国供电企业提高客户服务水平奠定良好地理论基础。
关键词：大数据分析；电网客户；服务工作；运用 引言
在国民经济快速发展的大背景之下，用电形势也越来越紧迫。尤其是在用电客户不断增加，用电量不断攀升，客户服务要求越来越高的情况下，客户服务多元化是当前供电企业发展的必然趋势[1]。借此，本文就大数据分析在电网客户服务工作中运用的必要性，以及在电网客户服务质量中的具体应用进行必要的探讨和分析。
一、大数据分析在电网客户服务工作中运用的必要性
在信息化发展的大前提下，供电企业已经搭建了SCADA系统、计量自动化系统、配网生产系统、快速复电系统、GIS系统、配网生产系统等一系列的办公软件，在每一天的工作中，由信息系统生成大量的负荷数据、客户用电数据，以及计量终端用电数据等，如何将这些数据整合在一起，并对这些数据进行分析和深入性的探究，根据分析数据的类别，对其进行分类整理和具体的应用，进而能够为供电企业提升客户服务水平提出具体的应对方法，制定具体的计划方案加以实施，这是目前我国大数据分析在电网客户服务工作中运用发展的必然之路[2]。
二、电网大数据分析的认知 2.1电网大数据分析的定义
虽然目前电网大数据发展行业对其并没有形成统一的定义，但是，在普遍的定义认知中，大数据必须要具备以下四个特性，即海量的数据、动态化的，且流转快速的数据体系、巨大的数据价值、数据类型的多样化。
2.2电网大数据分析的特性 在对电网大数据分析的定义进行相关的了解之后，并且结合我国供电企业业务数据的发展现状，以及客户服务业务的需要，充分的表明，电网大数据本身就是一个为方便供电企业以采集数据为基础的数据集，而且它是符合Value、Variety、Volume的大数据定义的，并且，在运用的过程中，我们可以应用该系统集成管理、集中数据、存储数据、分析数据，以及挖掘相关的关键性技术等，通过电网大数据，为用户提供了一个全面的客户服务业务场景[3]。
三、大数据分析在电网客户服务工作中的运用 3.1大数据分析在电网规划中的应用
在用电客户在申请安装的报备工作中，客户报备的一些安装地点可能会因为该地域电负荷受限，无法满足客户需求的情况，那么，首先就需要通过SCADA系统、计量自动化系统、配网生产系统、快速复电系统、GIS系统，或者是营销信息系统等抓住存量中的海量数据，对该地域的用电负荷、用电类型，以及行业分类等相关的数据进行分析，然后，要结合当地政府的用电规划情况，对该地区未来的用电发展趋势进行预测，提前做好相关的电网建设规划方案，不仅可以快速的解决用户在安装中出现的问题，而且还可以加快安装的进度。
3.2大数据分析在电网客户服务质量中的应用
营销业务作为供电企业与客户之间联系的纽带，其中包括了业务咨询、用户报装、业务变更、抄表、核算、停电通知等方面的业务。传统的供电企业电网服务活动是在原有的运作模式下，由供电企业的营销人员开展相关的客服服务工作，同时，监管部门并没有采取及时、有效的监管手段对各个节点进行把控，而是等到服务工作结束之后，才进行整体的分析和评价。然而，自从大数据分析在电网客户服务中运用以后，能够将分散开来的各项业务数据实现实时的分析和统计，做到对所有数据的全方位把控，即事前、事中、事后。其中，就营销业务服务监管、停电业务服务监管和远程服务渠道服务监管这三大主要业务进行具体的阐述和分析。
3.2.1营销业务服务监管
营销业务服务监管工作主要就是通过系统抄核收数据、业扩报装数据，以及服务渠道的可用性方面的相关数据进行实时的把控，通过大数据进行分析，最终根据数据分析的结果，在第一时间给监管人员提出相应的应对举措，不仅及时解决了问题，而且也方便了监管人员服务质量的提高。
3.2.2停电业务服务监管
停电业务服务监管工作主要就是通过系统对所有的停电事件数据，即计划停电、欠费停电、强制避峰、违约停电等，停电计划、停电变更，以及客户通知等关键性环节数据都要进行实时的跟踪、记录、统计和分析，并且，还要协助停电管理人员在最快的时间内处理好停电服务工作，不仅可以实现停电服务体系执行的实效化，而且还有利于加强组织内部之间的信息报送、组织联动和服务客户的资源调配计划。
3.2.3远程服务渠道服务监管
远程服务渠道服务监管工作主要就是通过系统对所有的远程渠道信息的可用性进行采集，如短信营业厅、网上营业厅、自助服务端等的具体情况和窗口服务人员的作业情况进行实时的监管，进而进一步提升远程客户服务能力。
四、结语
综上所述，随着大数据分析在电网客户服务工作中的运用，我国电网企业的改制工作在不断的被深化，并且运用的环节也越来越多。在信息化、科技化发展的大前提下，电网企业在对大数据应用的过程中，其应用的挖掘潜力是无限的，尤其是通过大数据挖掘应用，不仅将所有供电企业的客户服务的关键点找了出来，而且还对电网企业提出了提高服务水平的具体性举措，即加强营销业务服务监管、停电业务服务监管和远程服务渠道服务监管等，为我国电网客户服务工作的顺利开展发挥了不可替代的作用。
参考文献：
[1] 刘道伟,张东霞,孙华东.时空大数据环境下的大电网稳定态势量化评估与自适应防控体系构建[J].中国电机工程学报,2015-01-20.[2] 李敏,李炜,于仕.基于大数据分析和未知威胁感知的电网企业信息安全主动防御体系研究[J].科技广场,2016-08-30.[3] 朱翅鹏.大数据技术在错峰用电管理中的应用探究[J].通讯世界.2015-02-04.
第三篇：如何加强专变用户的用电营业管理
如何加强专变用户的用电营业管理
凡从事过用电营业的人员都知道，按电价的分类来分：可分为大工业专变；非普工业专变；民用、农用、办公、商业混合用电等专变用户。
我们在这里谈专变用户的用电营业管理，无外乎从涉及供用电双方的利益来谈。从用电方来讲，要求供电方有良好的优质服务（包括：电压质量、频率、波形都符合国家标准、供电的安全性和可靠性，交费的便捷和事故抢修的及时性等）承诺和兑现，用上安全电、放心电、明白电。从供电方来讲，要求用户要遵守供用电合同的条款，规范用电，不违章用电，不违约用电，更不能以各种理由去窃电，要遵守国家的电价政策，按时交纳电费；另外，当用户的用电设备或计量装臵发生异动的时候，要求供电所营业工作人员，要按照供电部门的具体要求走工作流程；不定期的向广大用电客户以不同的行之有效的形式进行广泛的宣传，便于用电客户懂国家的用电政策，规范用电，达到支持供电方的工作，最后达到双方共赢的目的。
如何达到上述供用电双方共赢的目的，笔者认为首先应搞清楚当前，我公司在专变用户管理上还存在哪些问题，包括出现这些问题的原因分析，然后，针对产生这些问题的原因，结合实际情况，提出解决这些问题的具体办法。
根据笔者在平时工作中所掌握的情况，我认为公司在专变用户的管理上，供用电双方还存在如下一些问题，而这些问题，正是影响我们供用电双方共赢的屏障，因此，一定要尽快的将它分析清楚，制定出切实可行的解决办法。
用电方存在的问题：
一是大多数用电人从心里不愿意将自己单位的电价100％的执行到位，认为自己与供电公司比较是一个小单位、小公司、小个体。供 电部门是一个国有企业，大公司，很有钱，搞不跨。因此，在签订供用电合同时，总是千方百计（找熟人、托朋友、甚至相关领导、利用能有效的各种关系一起上）将本单位的用电电价执行不到位，即比例分摊不合理。一旦，这种供用电合同签订之后，就会给供电部门埋下无穷的后患。
二是一般专变用户，都无专职电工，也不是十分懂电力方面的业务，平时就不能正常地进行电气设备的运行与维护，即便是电气设备平常带病运行，或者过负荷运行、三相运行负荷极不平衡等，自己也不知道，导致电气设备出现故障，甚至跳闸了，才知道出了事情就去找供电方。
三是有些专变用户，不遵守供用电合同中的某些条款，不按时交纳电费，给营抄员带来不少麻烦；有些大型专变用户，由于每月电费金额比较大，不按照合同规定，每月进行多次抄表，分期结算的原则，到月底电费也不能保证交清。给营抄员和供电所的业务考核带来不便。
四是有些高电价、大电量，尤其是当电费是该单位的主要成本的专变用户，他们忽视法律的尊严，自认为电力部门是国有企业，电是无形的商品，窃电证据很难确定。因此，不遵守供用电合同规定，违章用电、违约用电，甚至请别人帮忙窃电量电费或基本电费。即便被供电部门抓到，找人说说情，补交点电费即可解决问题。若供电部门抓不到，自己就算赢了。政府执法单位一部分办案人员也认为，窃电者与供电部门比较属于弱势群体，窃电数量也十分难确定，加之一般窃电者在当地都有一定的势力，办起案来，阻力较大，大事化小，小事化了。
从全国的统计数据来反映，专变用户窃电呈上升趋势，窃电方式也在不断地翻新，窃电的手法日趋高智能化，从我省这几年破获的多 2 起专变窃电案件中分析得知：有在计量主板电流采样回路上加装遥控装臵、有在电表主板计量回路并联电阻、有更换主板晶振模块、有断开电压、电流回路连线，有的采取打游击战方式，用狼狗护守用电厂房，给老板提供用电检查人员随时到厂家检查的信息。有的用电老板安排电工深更半夜将变压器直挂在10KV线路上用电、有的将用电设备不通过计量装臵，直接挂在380V、200V线路上窃电；有的在CT、PT二次回路上短接、断开进行窃电等等。一旦被发现，急忙销毁证据，造成用电检查人员难以取证。
五是一些大工业专变用户，给供电所的主要管理人员、营抄人员施展一些小恩小惠的伎俩，在报停报开业务的时间上，不按实际时间进行，即在报停时推迟时间，在报开时提前时间，业务手续照办，平常营业检查起来也无问题。但是，只要企业的生产形势好，该单位的谷电量一定会超过其变压器的容量，在营销系统上一核查就发现疑点，问题就会暴露。
六是一些大工业用户的变压器总计容量大，台数较多，在报停时，申请是大容量的变压器报停，实际报停的是小容量的变压器，这都是内外勾结所造成，原因是我们在报停报开时缺乏用电稽查人员现场监督所致。
七是一些大工业用户变压器不按省公司文件要求报停报开，想停就停。想开就开，供电所若不加以限制，检查起来就是问题，追补起来难度十分大。
八是一些高电价与低电价混合用电的商业专变用户，将大电量的高电价改接到小电量的低电价回路上，达到少交电费（即窃电价差电费）。这只要用电营业人员认真分析、审核或者到现场核实，问题就会暴露。
九是有些用户用遥控窃电，每月将用电量用得较均衡，不易被供电人发现。只要我们了解用户的用电情况，一旦发现用户的用电量与实际生产状况不相符，就要到用户现场仔细检查封签的真伪，必要时开电表的大盖进行检查，很快就容易发现用户是否在窃电。十是一些高能耗的大工业用户，用水管向变压器外壳浇水，给变压器进行冷却，大大地超过计费容量运行，以逃脱少缴基本电费。这实际上是一种极不安全运行生产的单位，用拼设备的方法来换起少缴基本电费。碰到这种情况，要加以制止，进行安全用电的宣传，必要时采取按需量计收基本电费。解决上述问题的办法：
通过分析，搞清楚了在专变用户用电管理上存在上述问题的原因所在，顺便也谈了一些解决问题的方式方法。为让供用电双方共赢，笔者根据在基层工作的经验，提出如下解决问题的办法，供基层站所管理者借鉴，供公司领导层决策参考。
一、要加大安全用电、规范用电、节约用电、用电政策的大力宣传，形式可以灵活多样。要让广大的用电客户都知道，特别是专变用户要知道电是商品，窃电违法。
二、要加大每年的营业普查的力度和深度、广度，要核实合同电价与用电实际电价是否相符，用电容量与现场是否相符，变压器报停报开是否与现场相符。
三、要实现三级抄表模式。即市场部抄10KV线路的总表，稽查中心抄专变、公变表计，农电工抄台区表，三方抄表时间同时，便于线损分析。
四、各级抄表人员在抄表的时候，要检查计量装臵、封签封印是否被用户动过的痕迹；要核实电价是否执行到位没有；要核查用户的 4 用电情况与用电量是否相匹配等。一旦发现有可疑之处。要及时向自己的主管领导报告，派相关人员到现场进行核查。
五、凡是大工业专变用户报停报开时，各县市公司都要派用电稽查人员到现场进行监督，保证其真实性，出了问题有抓手。稽查人员要根据报停报开的工作单，不定期到现场进行抽查。
六、在专变用户的最初的报装送电时，稽查人员要参与供用电合同的电价、基本电费的把关审核，每年供电所要对其用户的电价进行一次核实，发现与合同有出入，要及时加以纠正。
七、每年，计量中心要按照省公司营销部计量处对一、二、三类计量装臵校验的周期，定期进行校验，发现表计、互感器误差、封签被动过的痕迹等问题，要及时通知稽查中心进行处理。
另外，专变、公变表计的更换不能由供电所进行，只能由供电所申报，计量中心更换，要加强表码的登录、核对、要规范计量装臵领用管理制度，旧表退出，要由计量中心保存一年，便于核查。
八、稽查中心对一些大工业专变用户，要在网上核实其谷电量是否超容量；高电价专变用户是否有高接低现象存在；实际用电量与用户的生产情况是否匹配；发现问题，通过核实，及时处理。
九、要加强站所人员，包括正是职工、农电工的职业道德教育，用身边的典型案例教育他们，警示他们，使他们想为，而不敢为。发现一个，要按公司规定处理一个，决不手软。
第四篇：供电公司实施专变集中管理情况汇报
专变、公变关口实施集中管理，提高农网营销管理水平
市供电公司实施专变集中管理情况汇报材料
为加强和规范农电营销管理，实施营销集约化管理，进一步提升营销管理工作水平。2009年12月，市供电公司在全公司范围内实施专变、公变关口集中管理，成立了三个区域性大户所。将原属十个供电营业所的主业人员通过竞聘归并到三个大户所，将所有专变、台区关口的营销管理工作，按区域划分集中到三个大户所实施专业化管理。
一、成立大户所的必要性
近几年，随着农电体制改革的深入，原来供电营业所内农电工与主业人员的混岗问题，中低压线损的层次不明问题，农电工从事专变管理、核算、报装等核心业务问题尤其突出，因此,根据上级公司关于加强和规范农电营销管理的文件要求，积极探索新的管理模式，确定成立三个区域性大户所，将专变及公变台区关口实现集中管理。结合电费核算集中，将台区关口管理从供电营业所中分离出来，逐步将农电工从主营核心业务上退出，同时强化对台区关口的管理，使中低压线损数据更加真实，线损管理真正做“四分”，制定降损措施更加有针对性。
二、大户所的基本模式
将全公司149条6-10kv中压线路中的2116台专变。
4、完善了各级关口计量管理制度。大户实施集中后，大冶公司第一时间出台了《关口计量装置管理及考核办法》，明确了各级关口的管理、维护范围，严格规定数据抄录时间，增加关口计量装置异动、巡视管理规定，特别针公变台区关口计量装置可能发生的各类问题，制定了应对措施及考核制度，尤其是对供电所或农电工私自操作台区计量装置的，视同窃电处理，有效防止线损电量发生转移，堵塞了管理漏洞。
5、完善了线损管理考核制度。通过大户集中，最大的变化是线损管理层次更加分明，我们调整了考核制度，加大了1-10千伏线损的考核力度，改进了线损统计分析管理，以同步线损统计分析为主，实现分线考核与分压考核相结合，强化过程质量管理考核，兼顾指标数据考核，将线路线损考核按月落实到人。通过近三个月的数据分析，低压线损数据趋于真实，中压线损率有了明显下降。
6、完善了营销基础管理制度。大户集中后，在营销管理方面更加专业化，而营销基础管理亟待加强，特别是客户的基本信息、合同信息、电费风险、分类管理等，需要制度化提升管理，大冶公司根据实际，制定营销基础信息管理办法、电费风险防范措施等十个相关管理办法制度，有针对性加强营销基础管理。
四、大户所管理模式的利与弊
1、大户所运行管理模式的优点
（1）大户所的集中专业化管理模式是与国网公司改革目标相一致的，是大势所趋。随着高新技术在供用电环节的广泛应用，如现场管理终端、智能电表等，需要我们将有限的资源(人员)集中后，细分专业，实施集中管理，这是原有模式（分散各个供电所）无法实现的。大冶市供电公司的地域范围不大，但客户群大，特别是专变及大客户，如果分散管理，人力资源无法配置，但过于集中（全部集中到客户分中心），也将影响服务质量，设置区域性大户所将有利于解决这一难题，加上大冶公司已实施配网维护集中管理，这更加相得益彰。（2）大户所的集中专业化管理有效解决了农电工的混岗问题。集中前由于全民职工分散在各供电所，无法整合配置，无法形成竞争机制，各供电所所长安排农电工替代素质较差的全民工，从事主营核心业务，导致了混岗问题，而一些素质及责任心差的全民职工不但工作量少，不思进取，还拿满额工资，给营销队伍造成了极大的负面影响。通过大户所集中后，全民职工全部汇集大大户所，农电工全部退出专变及关口的主营业务管理，再通过全员竞聘上岗，淘汰了素质及责任心差的全民工，共计有12人被淘汰，有效促进了队伍自身素质建设。（3）大户所的集中专业化管理很好地解决了线损的分压管理。根据专变及公变台区关口实施集中管理的模式，我们对成立的三个大户所、原有的十个供电营业所，进行业务重新划分，明确各自职责。落脚点是将专变及公变台区关口营销管理业务划分到大户所，结合现场管理终端的应用，实现专业化管理。一是明确职责。明确大户所以专变、公变台区关口的抄核收为主要职责，负责区域内1-10千伏线损管理，负责专变及公变台区关口计量、现场管理终端装置的安装、维护管理。明确供电营业所是以1千伏以下客户营销管理及线路生产维护、线损管理为主要职责。二是出台配套制度明确各级关口管理职责，修订线损管理考核制度，进一步加强关口监管、线损考核制度。
通过以上措施，将中低压线损管理很好地分离，有效控制了原来低压线损电量向中压转移的问题，线损管理真正做到了“分压”。
（4）大户所的集中专业化管理加强了营销的薄弱环节管理。在成立大户所前，由于供电所放松管理，使许多客户私自增容，报装漏洞多，对业务变更的环节管理不到位，漏收基本电费等差错较多。实行抄检分离后，检查和抄表进一步专业化、精细化，检查班人员对内加强了抄、核、收各个环节工作质量的监管及规范自用电等对内堵漏增效工作、对外加大了电价执行、窃电的查处力度；抄表班人员加了对户头的规范清理、档案的整理完善。
（5）大户所的集中专业化管理提高了服务质量、提升了供电形象。一是大户所主要针对专变客户群体，相对业务集中，客户的需求能得到及时满足，也容易制定相对应的服务措施，如今年的“五小”企业整治及复产验收、送电，得到了政府部门的赞赏。
第五篇：深度-大数据分析对于中国医疗保险管理价值N多案例分析 附下载
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深度：大数据分析对于中国医疗保险管理的价值（N多案例分析+附下载）
作者： 张岚，总监，医疗保险及医院管理事业部 引言
随着大数据在各行各业的应用和扩展，医疗领域大数据及其分析技术也正日益赢得人们的关注。那么大数据在医疗领域指的是什么？又有什么样的特点？我们知道，广义上的大数据指的是所涉及的信息量规模巨大，无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理、并分析成能有效支持决策制定的数据资讯，通常具有 4 个 V 的特征 — 数据量大（Volume），速度快(velocity), 多样性(Variety), 价值高(value)。在医疗领域，大数据包括的数据和信息类型非常广泛，可以大致分为以下四
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种。
医疗领域大数据的类型
● 行政数据(Administrative Data)，主要包括从医疗支付方（医疗保险机构）或者医疗机构获得的理赔信息等，通常涉及病人所使用的医疗服务、相关诊断信息、提供服务的医疗机构及时间地点、以及费用明细与支付情况。
●临床数据(Clinical Data)，包括从医疗机构获得的电子病历(EMR)、医疗影像数据、处方信息等。
●体征数据(Biometric Data)，例如由检测仪器测量所得的体重、血压、血糖水平等信，以及饮食、运动、睡眠等自我跟踪信息。随着可穿戴设备及相关手机软件的广泛应用，此类数据量越来越大也越来越多元化。
● 个人及偏好数据(Demographic/Preference Data)，例如性别、年龄、职业等基本信息以及个人偏好、对产品和服务满意度等主观信息。
由于数据量大、种类繁杂，不同类型的数据之间会有交叉或者交集。例如处方数据，既可以从医疗机构的信息系统中获得——即临床数据的一种，也可以从医疗保险机构的理赔数据库中找到——即理赔信息的一部分；又如血压等信息既可以从随身携带的便携血压计测量得到（体征数据），也可以在医疗机构的电子病历中发现（临床数据）。大数据分析应用关键的一点在于将不同类型不同来源的数据有序链接，尤其是医疗领域数据在患者或个人层面的链接，从而为深度数据挖掘奠定基础，达到“1+1>>2”的效果。虽然目前这样的“链接”还未广泛实现，但小范围的“链接”已体现出其重要
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作用（如将电子病历与理赔数据链接帮助确认欺诈、过度医疗的行为），对更大规模的以患者或个人为中心、相互关联的多类数据的深度分析将帮助我们更有效的挖掘出大数据潜在的巨大价值。大数据的特征：
● Volume — 数据量大数据量巨大，从数兆字节(TB)1 级别跃升到数十兆亿字节(PB)级别。例如一个 CT 图像含有大约 150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为 750MB，一个标准的病理接近5 GB。如果考虑到人口数量和平均寿命等因素，仅一个社区医院就可以生成和累积达数个 TB 甚至数个 PB 级的数据。
● Velocity — 速度快处理速度快，时效性强。举例来说，检测医疗支付中的欺诈行为可以事后追溯，也可以实时检测；如果能够实现实时检测，即在支付发生前甚至在医疗服务发生前就识别出欺诈行为，则可有效避免重大经济损失。
● Variety — 种类多数据类型繁多，来源广泛。既包括数值型数据，也包括文字、图形、图像、音频、视频、网络日志、邮件、等非数值型或者非结构化数据，且预计这些非结构化信息将占未来十年数据产生量的 90%。
● Value — 价值高价值的体现的是大数据分析应用的目的意义所在。通过深入的大数据分析挖掘，可以为各方各面的经营决策提供有效支持，创造巨大的经济及社会价值。
从整个医疗领域来看，大数据的应用比比皆是，包括临床治疗、公共卫生监控、产品研发及市场推广、医疗保险管理等各个方面。
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● 在临床治疗中，大数据分析可以应用于“比较效果研究”（Comparative E-ectiveness Research, CER）。通过深入分析包括患者体征、治疗方案、费用和疗效在内的大数据，帮助医生评估在实际临床应用中最有效或成本效益最高的治疗方法。大数据还可以应用于临床决策支持系统，分析医生输入的医嘱，比较其与医学指南的差异，提醒医生防止潜在的错误（如药物间相互作用等），从而降低医疗事故率。● 在公共卫生领域，大数据的应用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者病历数据库更快地检测出传染病疫情，进行全面的疫情监测并且及时采取响应措施尽早控制疫情。
● 在医药产品研发上，制药公司可以通过大数据分析有效判断研发项目成功的可能型，以供支持投资决策。此外结合基因组及蛋白组学信息还可帮助企业优化研发方案及临床试验设计，根据在研产品选择特定患者群体有针对性的进行临床开发，从而大大降低研发中的风险。
● 在产品的市场推广中，大数据可以用于药物经济学或卫生经济学分析，以治疗结果及其相应社会及经济效益作为定价基础，从而帮助监管部门及医疗支付方科学制定新药的上市及报销政策。
● 在医疗保险领域，大数据分析可有多方面的应用，包括保障设计及精算定价、理赔运营管理、对医疗机构的管理、市场和销售推广、及对跨多个领域的决策支持。本文将聚焦于中国医疗保险业务，重点阐述大数据分析在此领域可发挥的作用。中国医疗保险管理的现状
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在中国现有的医疗保险管理体制下，基本医疗保险仍然以政府为主导，各地分散管理。基本医疗保险可以分为城镇职工基本医疗保险、城镇居民基本医疗保险和新农村合作医疗保险（简称新农合），通常由各地人社和卫计部门管理。
目前，商业医疗保险作为政府基本医疗保险的补充，市场规模有限。2013 年，3 种基本医疗保险的筹资总额已经超过 1 万亿元 2，而商业健康险的保费收入为 1123.5 亿元，仅为前者的 10% 左右。考虑到真正的赔付型医疗保险只是商业健康险的一部分，实际上真正意义上的商业医疗保险的市场规模更小一些。现今商业健康险中约 30% 为团体业务，主要包括面向企业的团体医疗补充保险；另 ~70% 为个人业务，其中一大部分为储蓄理财型。虽然规模与政府医保相比尚小，但在市场需求和政策支持的推动下，今年发展趋势良好，以年均 25-30% 的速度增长。
2012 年发布的《关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见》，试点由商业医疗保险机构通过招投标方式承办大病补充保险的运营并承担费用风险，为商业医疗保险公司带来了业务拓展的新方向，也为其介入到政府医保的运营管理提供了契机。2013 年十八届三中全会 的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》和 2014 年国务院发布的《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》（又称“国十条”），进一步规划了健康保险业在城乡社会保障一体化和参与更多医疗卫生体制改革中的作用，提出了“把商业保险建成社会保障体系的重要支柱，充分发挥商业保险对基本养老、医疗保险的补充作用”，并且“按照全面开展城乡居民大病保险的要求，做好受托承办工作”。这无疑对商业保险行业来说又是重大利好消息。此外，针对商业健康保险的个人税收优惠政策也正在研究中，虽然优惠幅度和政策细节尚待确定，但政策的方向已无疑问。可以说，随着政策的推动和市场潜在需求的释放，商业健康险业大有商
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机，将在不久的将来成为我国医疗保障系统中不可或缺的重要组成部分。而商业保险机构自身精细化经营管理水平将是决定其市场竞争力的一大关键。
然而，由于包括市场结构限制在内的种种历史原因，无论是政府医疗保险机构还是商业保险公司，整体来看在业务经营管理方面仍然比较粗放，还没有充分实现大数据分析可以为管理和企业发展带来的价值，主要表现在：
● 保障设计与精算定价： 产品同质化现象普遍，缺乏对客户需求及医疗风险的准确把握；精算定价基础薄弱，缺乏对疾病治疗费用的深度分析数据及对参保群体医疗费用风险的科学评估。
● 理赔运营管理： 精细化不足，往往仅根据保险责任条款及医保报销目录进行理赔，缺乏对医疗服务临床合理性的判断，从而漏失对大部分欺诈、不合理医疗行为的监测。此外，商业医疗保险机构的理赔数据往往停留在费用类别层面，缺乏项目费用明细，导致理赔精细化管理的数据基础薄弱。
● 医疗机构的管理： 技术手段落后，政府医保虽对定点医院有话语权，但缺乏对医院医疗质量及费用的合理评估，因而难以设定执行科学有效的支付方案与激励机制，粗线条的总额控制虽能短期控制费用，但导致一系列弊端（包括医院推诿重病人等），且长期控费效果欠佳。
● 市场与销售拓展： 缺乏以数据为基础的客观分析。以商业企业补充险为例，未能对企业理赔数据进行深入挖掘，以分析结果支持指导市场销售，并据此为客户量身定制相关增值产品，导致市场竞争停留于价格上的竞争，压低整个行业的收益回报。
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备注：随着国家医疗保障体系的健全、商业医疗保险的发展、及整个行业对于控制医疗费用过快增长的重视，精细化管理，尤其是以大数据分析挖掘来指导决策制定，无疑将成为医疗保险管理今后的发展方向。
2013 年，城镇基本医疗保险基金总收入 8248 亿元，新农合筹资总额 2972.5 亿元，共计 11220.5 亿元。
大数据分析对于医疗保险管理的价值
3.1 保障设计和精算定价
目前商业保险业务分团体险与个人险，其中个人险中以储蓄理财型产品为主，少部分是消费理赔型，即真正意义上的医疗保险。此间很大原因在于缺乏对实际医疗费用的估算把控能力，在保障设计及精算定价方面无据可依，从而限制了产品的开发。案例分析
以肿瘤类大病保险为例，由于政府医保以保基本为原则，支付额度经常不足以覆盖治疗肿瘤疾病治疗的全部费用，且报销目录通常不收录现今市场上疗效显著但价格昂贵的靶向型生物制剂，导致这一领域的市场空缺，为商业保险提供了明确的发展机会。商业保险公司虽看到市场契机，但往往因不了解肿瘤治疗的实际费用，而对产品设计与定价无从下手。
分析挖掘肿瘤类疾病理赔数据可以有效帮助解决这一难题。以乳腺癌为例，通过对北京、上海和成都三个城市的医保理赔数据库中抽取的乳腺癌病例的深度分析，辅以病人及医生的调研信息，我们看到，乳腺癌的治疗方案及相关费用与其癌症类型紧密相关（图 1a，b）：
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● A 类原位癌以手术为主，住院时间短，费用相对较低；
● B 类 I-III 期患者的治疗除手术外需辅以相当的化疗，费用明显增高； ● C、D 类 IV 期患者的治疗方案以化疗为主，所需费用更高；患者家庭经济情况也是影响治疗费用的一大因素，家境富裕的患者多选用靶向型生物制，其治疗费用大大增高（图1c）； 由于不同城市消费水平及具体医保保险政策的不同，也导致城市间的差异性，但与由癌症类型及治疗方案导致的费用差异相比，地域性的影响相对较小（图 1c）。
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以上对肿瘤费用的深度分析结果，结合不同年龄群体的发病率及疾病演变信息（可从疾病学研究中获得），即可为真正理赔型大病保障设计及相关精算定价提供有力支持，促进医疗保险产品的创新并提升产品的竞争力。3.2 理赔运营管理
在医疗保险理赔运营管理中至关重要的一个环节是及时发现欺诈、浪费、滥用等费用风险。欺诈虽案例不多，但常涉及较大金额；浪费与滥用属于过度医疗与不合理医疗，单笔金额也许不高但是数量庞大，很难根据经验判断，因此属于数据挖掘的重要应用领域。
大数据分析可以帮助找出一些典型的理赔费用风险问题，例如分解住院、不合理医疗检查项目或者不合理高值医用耗材、诊断和处方药品指征不匹配、药品剂量超标等。此类分析对临床知识要求很高，需要专业分析技术和引擎才能完成。案例分析
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以某地区几千名门诊患者的基本医疗和企业团体补充险为例，通过深度分析其 1 年理赔数据，我们发现多类理赔风险：
● 药品剂量超标： 医保报销规则通常要求每次处方量不超过7 天或 14 天，但在实际理赔中，因为普通医保运营系统无法判断具体到每个药品的标准日用量，难以就理赔信息加以识别，因此超剂量用药频有发生，并为代开药品、倒卖药品等欺诈行为提供了便利。我们根据各类药品最大日用量分析计算了相应给药天数，从单次处方天数来看，某些中药处方的给药天数超过一个月（表 1a）;从一年中累计给药天数来看，若干患者配药总量远远超过一年(表 1b)。因为现有理赔数据不含有药品用量信息，所以以上仅为保守估计。若能结合电子病例以实际处方的日用量计算，可以发掘出更多的潜在问题案例。
●用药与医疗服务不匹配： 现今医保药品报销通常要求诊断与用药相匹配，因此医生在处方时往往会根据所处方药品填写诊断信息。分析发现，少数患者使用了 10 种以上药品，相应的诊断名称也众多。众所周知，某些疾病的诊断往往需要一些必要的检
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查或者化验来确诊，但我们所分析的理赔数据中显示的检查和化验项目并不能支持患者的众多诊断（表 2）。这说明，在实际医疗行为中，可能存在医生为配合患者开药而“人为”填写诊断名称的现象。理赔工作人员可相应对此要求患者提供病例详情以确认是否有借开药以套保费的现象。
● 由保障方案诱导的“非必要”医疗： 目前不少团体补充险保障涵盖门诊福利，且常设几千元的封顶线。我们的分析表明，在有门诊保障的情况下，如果起付线不高（1 千元以内），常会导致相当的“非必要”医疗。如表 3a 所示，该团体门诊封顶线在4000 元左右，一年内 1290 出险人中 800 人门诊费用在 3000-5000 元之间，明显有诱导消费嫌疑。深入分析各月份及医院就诊分布显示，年底 11-12 月间就诊次数明显增长，且主要出现在较容易挂号的一二级医院，说明其增长主要由诱导消费导致的“非必要”医疗（表 3b）。那么所诱导的“非必要”医疗都包括哪些内容呢？通常而言，一方面为可用可不用的药品，诸如中成药、中药营养品等；另一大类为可有可无的诊疗项目，例如检查化验，中医针灸按摩等。进一步分析中药及诊疗服务费用按月的分布，可以清晰的看到年底中成药、中药饮片（含中药营养品）、及诊疗项目使用频率及涉及费用明显上升（表 3c/d）.当然从根本上解决诱导消费的问题需要从保障方案设计着手，但以上分析结果也可为理赔提供信息支持，帮助理赔工作人员简单便利的找出此类诱导消费的嫌疑，有针对性的加以审核。
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以上发现可帮助医疗保险机构的理赔审核部门快速找出潜在问题案例及其明细信息，提高理赔处理的效率并降低赔付率。此外，医疗保险机构也可以针对这些问题的根源和相关医疗机构进行沟通，寻求从根本上降低费用和提高运营水平的机会。3.3 对医疗机构的管理
在现今医疗保障仍为政府医保为主导的环境下，商业保险对医疗机构的话语权不大，对医疗机构的管控仍以政府医保为主。人社部于 2012 年出台的《关于开展基本医疗保险付费总额控制的意见》，将“逐步建立以保证质量、控制成本、规范诊疗为核心的医疗服务评价体系与监管体系”作为任务目标。但实际操作中，由于缺乏有力的临床分析能力，政府医保对医疗机构的管理仍停留在粗放型，力度欠缺且效果欠佳。总额控制的支付方式使医保将超出预算的财务风险全部或者部分转移给医疗机构，在收入既定的情况下，医疗机构有可能通过减少必要服务，尤其是拒绝成本消耗较高的患者或者项目来降低医疗成本，从而出现推诿重病人、增加自费费用等问题，与原本“保障质量、规范诊疗”的目标背道而驰。而且，总额控制支付方式下的总额基数和调整系数的确定在很大程度上参考历史数据和变化趋势，也就是在往年的额度基础上简单地加上增长空间，超值分担、结余分享的比例和调节过于依赖经验而非科学测算，导致医疗机构对于总额控制的认可度不高。
大数据精细化分析可以应用于科学合理的评估医疗费用及质量，从而为包括总额控制在内的多种支付方式提供支持。
医疗费用评估的一大难点在于医疗服务缺乏标准化。以心脏支架手术为例，确诊需要什么样的检查化验，手术过程中需要什么样的麻醉方式，需要使用什么样的支架及放置的数量，术后康复期需要住院多久，出院后复诊需要做些什么等，在不同患者间差异巨大，所以仅比较单一的诊疗项目或药品费用与总费用并无相关性，意义不大。所
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以，技术上的难点在于将解决同一问题的所有相关诊疗项目及将用药情况链接起来，这就涉及专业的分组方法，如用于住院费用的 DRG 分组，或用于门诊费用的 ETG 事件系列等，以此作为费用比较的单位。
医疗费用分析中另一重要概念为“危重风险调整”。患者个体的差异，包括年龄、性别、并发症等，会对费用有很大的影响。举例来说，医疗机构收治糖尿病患者，三级医院的人均医疗费用往往比一级医院的高很多，但是据此得出结论说明三级医院的费用指标比一级医院差是不合适的，因为这里没有考虑到患者的危重情况。事实上，三级医院由于医疗水平高，收治的危重患者较多，导致治疗同一疾病的费用比一二级医院偏高的现象是正常的。那么在这种情况下，应该如何比较不同级别医院的费用？又如何比较同级别的不同医院的费用？这就需要引入“危重风险调整”，即根据年龄、性别、合并症等诸多因素评估患者的危重程度，然后根据危重风险因子对医疗费用进行调整，经过危重风险调整后得到的医疗费用才有可比性。
费用评估对医疗保险机构而言固然重要，但单一的费用指标本身不能作为衡量医疗机构的唯一标准。与费用评估相辅相成的是医疗质量的评估，高质量的医疗服务除了对患者疾病管理及健康维护至关重要外，在从根本上控制今后长期的医疗费用上也是缺之不可的。健康人群医疗费用低是众所皆知的常识。
医疗质量的衡量可以包括两大方面：一是对医疗过程的评估，需要庞大的临床规则知识库，准确判定在不同疾病管理中该做什么，不该做什么（见表 4a 示例），用药合理性分析中的药物间相互反应的监测、用药剂量及用药相关检查的指标也可以归为医疗过程评估这一大类(见表 4b 示例)；二是对医疗结果的评价，比如手术不良事件发生率，及可避免再住院率等（见表 4c 示例）。
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有了科学合理的评估医疗费用与质量的手段 , 使得政府医保机构与商业保险公司能有效对医疗机构进行综合管理 , 同时支持包括总额控制、单病种付费、按绩效付费等各类支付方式改革的实施 , 真正达到在保证质量的基础上控制费用的目的.这也正是医疗保险在产品服务缺乏标准化 , 信息高度不对称的医疗领域中的重要价值之一。3.4 市场和销售拓展
对于商业医疗保险机构的市场和销售而言，如何获得新客户和保留既有客户是核心内容。应用大数据挖掘可以剖析客户参保人群的费用驱动因素及健康情况，不仅可以为优化保障设计与精算定价提供有力支持，更可以以深度分析结果报告作为业务洽谈的基础，增进与客户的沟通，赢得客户对保险公司专业水平的信赖，并据此为客户量身定制相关增值服务。案例分析
以一团体补充险业务为例，从一年的理赔数据中分析费用与就诊次数在各年龄层的分布可以看出，由于该团体总体较年轻，雇员年龄主要在 20-40 岁之间，同时有大量 10 岁以下儿童作为连带被保险人也纳入了保障范围，而这部分儿童的就诊次数及医疗费用占总体的很大比重（图 2），有效管理儿童医疗费用将是管理该参保单位医疗费用的重点之一。
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进一步分析其医疗费用在不同疾病上的分布可以看出，呼吸系统疾病无论从费用上或就诊人次上均高居首位，且占总体的很大比重（表 5a）。细分其中呼吸系统疾病的种类可见，很多是由感冒及急性支气管炎引起（表 5b），患病者集中在 10 岁以下的儿童（图 3）, 而且费用主要发生在次均费用较高的三级医院（表 5c），并使用了大量的抗生素 / 全身性抗感染药及输液治疗等（表 5d）。我们知道 , 感冒及 90%的急性支气管炎均不是由细菌感染引起，国际治疗方案以休息和对症治疗为主，无需使用抗生素，尤其是静脉注射抗生素等。但国内众多医院由于种种包括医生病人习惯及经
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济利益驱动等原因经常动辄静脉注射抗生素，不仅浪费医疗资源，而且对病情恢复有害无利。
这一发现提示，有效控制这一团体的医疗费用可以从防止感冒及急性支气管炎入手，比如在感冒流行期组织企业员工包括其未成年子女接种流感疫苗，并通过定期医学讲座普及防止感冒的医学常识。此外，控制费用的另一方向在于改变参保人在患病后的就医习惯，比如组织专家为企业员工介绍感冒及急性支气管炎患病后的治疗常识，另外也可考虑为有规模的企业配备简单医务工作室，由驻地全科医生及时诊断普通感冒症状并及时建议相应措施（如多喝水、多休息等）或给予 OTC 药品缓解症状。
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3.5 战略决策支持
从上文可见，大数据分析在保障设计及精算定价、理赔运营管理、医疗机构管理、市场和销售拓展等医疗保险经营的各个领域均有很大的应用价值；在战略决策支持上，大数据应用同样有着举足轻重的作用。
除了平衡风险之外，医疗保险的最重要的核心价值在于保证医疗质量的前提下有效控制医疗费用。大数据分析可以为医疗保险找出费用的关键驱动因素，以此作为战略
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决策的依据，可以使决策者有针对性的制定措施解决问题关键。此类分析的要点在于通过由大到小、由粗到细的层级挖掘寻找问题的关键，成功应用于决策制定既需要整套专业分析技术的支持，更需要逻辑性、结构化的思维，及对医疗保险行业市场在战略层面的理解，因此对数据分析师的要求更高。
假设数据分析显示费用增长主要集中在糖尿病领域，那么首先需要明确其动因是发病率增长还是人均治疗费用增长所导致。如果是前者，有效管理的关键在于普及糖尿病常识，鼓励健康的生活习惯，并及时发现早期症状。此外从精算定价上，识别前糖尿病患者或糖尿病多发群体，并将其考虑进精算模型中。但如果费用增长是由于人均治疗费用的增长所致，那就需要进一步分析其原因。如果是由于少数医院的过度医疗行为，那可以通过加强对医院的管理（如以医疗费用与质量评估为基础的绩效考核并与支付挂钩），并鼓励病人去其他医院就医（如设定不同的保险比例，甚至在可能的情况下取消问题医院的定点等）。但如果是由某类新药或新的治疗方式引起，那就需要根据其临床效果及卫生经济学分析，判断是否应包含在报销范围或报销比例。当然，以上仅列举了众多分析方向的一小部分，具体到实际应用中找出问题关键所需的分析方向及步骤会更多。成功找出问题根源，需要数据分析师与决策者紧密配合，一方面需要增强数据分析师对医疗保险行业的战略性认识，另一方面需要决策者对数据挖掘的大体方法及优劣有所了解，才能共同更好的诠释分析结果，使之有效服务于战略决策制定。
大数据应用的挑战与前景
尽管大数据分析可以为医疗保险管理带来巨大的价值，但实际应用中仍然面临不少问题和挑战：
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● 数据质量低，这包括几个方面.1)数据不完整： 由于商业保险公司未能与绝大部分医院进项联网结算 , 理赔信息仍需根据参保人提供的费用单据手工录入 , 费时费力.而保险公司为了节省费用 , 经常只录入费用类别(如医药费、检查费等), 从而无法提供医疗费用明细供深度数据挖掘。
2)信息不准确： 即便是政府医保系统中的理赔数据，也普遍存在诊断信息不精确，或医生根据所开药品而人为添加诊断等现象。
3）缺乏标准化： 药品、手术、检查项目等往往无编码，即便有也通常因地而异甚至因医院而异，缺乏统一编码。这样的数据质量大大的影响了大数据分析的应用。显然，解决以上问题的根本在于提高原始数据的质量。在现有数据条件下，专业的分析技术可以用于弥补信息缺失或不准确造成的弊端。比如可以根据所用药品、手术及检查项目判断诊断的准确性甚至补足缺失的诊断。同样，数据标准化问题归根结底需要建立并实施全国标准编码系统，包括诊断、药品、手术、检查、操作、耗材等。在此之前，应用庞大的临床字典库及人工语言分析等专业技术可将绝大部分编码工作自动化。● 行业对大数据应用价值的认识有限。这方面的进展将是一个循序渐进的过程。在数据分析的价值尚未得到广泛认识的环境下，推进的关键在于将大数据分析应用于目前行业最关注的痛点，创新尝试尝到了甜头后，自然而然观念的改变就如同顺水推舟一般。
● 与信息共享相关的政策和法律尚未健全。医疗领域各类数据信息的所有者是谁，谁又具有使用权，使用中有何限制，如何保护个人隐私等均无明文规定。这一方面限制了数据共享、不同数据之间的链接、及数据分析的广泛应用，另一方面导致个人隐
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私的泄漏。只有尽快建立具体的政策和法律支持，才能在保护个人隐私的前提下促进信息交流与共享，最大发挥大数据分析在行业中的价值。在此美国HIPAA 法规考虑到的不少细节可供我国政府监管机构与立法部门参考。
展望未来，虽然大数据分析在医疗保险领域的广泛深入应用还面临诸多挑战，但随着医疗保险经营的进一步专业化、市场化，其对以数据挖掘为基础的精细化管理的需求将日渐突出，在这一紧密关系社会民生又涉及庞大费用的领域，大数据的分析挖掘能力将是行业竞争力的体现，具有勿需置疑的广阔发展前景。
摘自：36大数据
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