[发明专利]一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统

权利要求书

1.一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统，其特征在于：包括评价模块、专业类别模块和评价指标模块，评价模块用于业务规范、稽查质量和管控成效处理，专业类别模块用于营业业扩、计量采集、电价电费和新型业务处理，评价指标模块用于预警管控成效、关键业务指标、异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量、稽调查结果、重点检查工作、专题整改质量、自查自纠成效和主题案例挖掘处理；业务规范处理时，其评价指标包括预警管控成效、关键业务指标；稽查质量处理时，其评价指标包括异常问题控制数、重复问题发生数、白名单控制占比、抽检不合格工单数、自查自纠质量；管控成效处理时，其评价指标包括稽调查结果、重点检查工作、中体整改质量、自查自纠成效和主体案例挖掘；评价模块和专业类别模块的各项评价指标由积分计算获得，以量化积分为形式实现对营销全业务的评价；

各评价指标的积分计算方法包括：

业务规范的得分＝预警管控成效得分*权重+关键业务指标得分*权重；

稽查质量的得分＝异常问题控制数得分*权重+重复问题发生数得分*权重+白名单控制占比得分*权重+抽检不合格工单数得分*权重+自查自纠质量得分*权重；

管控成效得分＝稽调查结果得分*权重+重点检查工作得分*权重+专题整改质量得分*权重+自查自纠成效得分*权重+主题案例挖掘得分*权重；

专业类别模块的积分计算方法为：

专业类别模块由营业业扩、电能计量、电价电费和新型业务四大专业组成，专业积分得分＝Σ(本专业评价指标得分*权重占比)；

预警管控成效得分＝(1-三级及以上预警问题数/用户数(千户))×100％，评价总分为100分，按指标值乘以100计算得分；关键业务指标得分通过对营业管理、电费管理、计量管理、新型业务四个专业的重点关键指标结合专业考核标准设立的目标值，以各单位目标值的达成情况为数据基础评价得分。

2.根据权利要求1所述的一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统，其特征在于：异常问题控制数的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，每发生1起异常问题，扣0.5分；

重复问题发生数的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，同样问题连续12个月内重复发生的，每户次扣2分；

白名单控制占比的具体得分采用如下计算方法：评价总分100分，白名单比例高于0.2％。每增加0.01个百分点，扣1分；

抽检不合格工单数的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，每发生1条抽检不合格稽查工单或白名单，省级扣3分，市级扣1分；

自查自纠质量的具体得分采用如下计算方法：自查自纠质量＝当月整改完成问题数/用户数(万户)×100，评价基本分总分为100分，自查自纠未覆盖所有供电所的不得分。

3.根据权利要求1所述的一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统，其特征在于：

稽调查结果的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，每发现1个问题，省级扣0.2分，市级扣0.1分，未及时完成整改闭环的，每发现1起扣1分；

重点检查工作的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，每发生1起，省级及以上扣2分，市级扣1分，未及时完成整改闭环的，每发现1起扣1分；

专题整改质量的具体得分采用如下计算方法：评价总分为100分，未及时完成整改闭环的，每发现1起扣1分；

自查自纠成效的具体得分采用如下计算方法：评价总分为80分，当月未开展自查自纠、未上报自查自纠报告的不得分；每发生1起自查自纠报告上报不及时扣1分，每发生1起报告质量不达标被回退扣0.5分，报告经多次回退质量仍不达标扣2分；通过自查自纠使某主题异常数据大幅下降的，所报送的专项整改材料经市公司审核通过的，每主题加1分；当月经济成效总金额小于1万元的，扣0.5分，自查发现重大差错并追回损失的，每完成1笔并及时向市公司申报，经查实，每笔酌情加0.1-1分；

主题案例挖掘的具体得分采用如下计算方法：评价总分为80分，报送稽查主题或典型案例被省公司采纳的，每个主题或案例加0.5分，被市公司采纳的加0.2分；当被推广的，省级加1分，市级加0.5分，连续三个月未报送案例或主题的扣1分。

4.根据权利要求1所述的一种基于量化积分计算的营销全业务管控评价系统，其特征在于：

各评价指标的权重计算包括以下步骤：

1)建立层次结构模型，判断出每个层次中各个因素的相对重要程度，通过引入合适的标度将决策判断定量化，形成判断矩阵；判断矩阵描述的是影响上一层次某个因素的本层次因素对上层次该因素重要性的比较，利用1-9及其倒数的标度方法两两比较得出能反映各因素相对重要程度的矩阵元素的值如下表：

2)对层次进行排序，将本层次中所有因素对于上一层的相对重要程度进行排序，需根据判断矩阵计算权重，方法包括幂法、方根法、和积法；

3)计算判断矩阵的最大特征根λ_max及一致性检验，利用判断矩阵特征根来检验判断的一致性程度，可由公式得出一致性指标，

式中：λ_max表示的是判断矩阵的最大特征根，可由式得到；

决策判断的一致性检查除了检验一致性指标外，还应加入随机一致性比率CR，检验判断是否具有满意的一致性，可用式表示：

其中，RI指的是不同阶数判断矩阵所对应的平均随机一致性指标值，RI值如表所示：

不同阶数对应的RI值

当符合CR＜0.10时，则表明该判断矩阵具有满意的一致性，若不符合则说明实际的判断与理想的判断偏差较大，需要调整或重新形成判断矩阵，直到使该决策判断具有满意的一致性为止。