WCESTWater Conservancy and ElectricPower Science and Technology2995-43712995-438XArt and Design10.61369/WCEST.2025090008Article电力营销大数据在客户信用风险评估中的应用https://artdesignp.com/journal/WCEST/3/9/10.61369/WCEST.2025090008成先平,朱风华,周晨宇2025392025-09-20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。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

[1] 霍爽, 王鹏. 大数据时代电力营销信息化建设研究[J].产业科技创新,2023,5(04):34-36.[2] 李洋, 佟孟华, 褚翠翠. 供应链视角下金融错配的风险溢出效应[J].中南财经政法大学学报,2025,(04):68-80.[3] 苏瑞. 剖析商业银行集团客户信用风险成因，解锁管理优化方略[J].现代商业银行,2025,(13):50-52.[4] 王亚楠. 建筑企业供应链金融风险管理要点及其策略探讨[J].企业改革与管理,2025,(12):106-108.[5] 邓鸿志, 邓鸿丽, 任文. DeepSeek赋能商业银行的逻辑机理、技术路线与应用场景研究[J]. 经济研究参考, 2025, (05): 79-94.