电力营销大数据在客户信用风险评估中的应用

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Abstract

在电力市场化改革持续深化的背景下，客户信用风险评估成为电力企业营销管理的核心环节，直接影响企业资金回笼效率与经营稳定性。传统信用风险评估方法因依赖单一财务指标、数据维度狭窄等缺陷，难以适应复杂多变的电力消费市场。本文基于电力营销大数据的核心特征，从数据采集与预处理、评估模型构建、风险管控应用三个维度，深入剖析大数据技术在客户信用风险评估中的应用逻辑。通过对比传统模型与大数据驱动模型的差异，重点探讨随机森林、神经网络等算法在电力场景的适配性，并针对当前应用中存在的数据质量、隐私保护及模型适应性问题，提出针对性优化策略，为电力企业提升信用风险评估精准度、实现精细化管控提供理论与实践参考。

Keywords

电力营销大数据

客户信用风险评估

数据预处理

风险管控

评估模型

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