Seminário de Inteligência em Proteção de Receita

Transcrição

1 Seminário de Inteligência em Proteção de Receita Metering Latin America 2010

2 Visão Integrada de Proteção de Receita

3 Visão Integrada de Proteção de Receita Efeito das ações de perdas na inadimplência: Ações de combate a perdas Normalizações Inadimplência Faturas de Fraude (TOI) Faturas de consumo O Aging 90 das faturas de TOI foi de 26% em 2009 O Aging 90 de consumidores normalizados foi 85% em 2009

4 Visão Integrada de Proteção de Receita Efeito das ações de combate a inadimplência nas perdas: Ações de corte por inadimplência Pagar a conta Re-ligação Fraude Em % dos cortes pediram religação e os demais??? 37% dos cortes são... Possíveis novos fraudadores

5 Visão Integrada de Proteção de Receita Maior a perda... Maior a probabilidade de interrupções... kwh Consumo Redução na requerida 68%* Perda não técnica (PNT) Energia Incrementada 32%* Faturado Detecção da PNT Tempo

6 A Evolução da Recuperação de Perdas 1ª Geração Utilização de módulos de sistemas comerciais Conjunto de relatórios pré-definidos com configuração de parâmetros para detectar anomalias de consumo e combinar com irregularidades de leitura

7 A Evolução da Recuperação de Perdas 1ª Geração Regras de quedas de consumo

8 A Evolução da Recuperação de Perdas 2ª Geração Utilização de data marts com tecnologias de business intelligence, tais como DW, OLAP, Reporting Capacidade de cruzar informações do sistema comercial e outros para gerar relatórios de indícios de perdas

9 A Evolução da Recuperação de Perdas 2ª Geração CRM Faturamento MDM DW GIS

10 A Evolução da Recuperação de Perdas 2ª Geração Cubos multidimensionais Relatórios dinâmicos

11 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Utilização de sistemas de inteligência computacional, com conceitos de lógica nebulosa, redes neurais, etc Identificação de características de fraudadores Ponderação de probabilidade x retorno

12 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Exemplo de distribuição espacial de 3 características C 1 normalizadas C C 3 2

13 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Exemplo de clusterização em um espaço 11- dimensional Elementos do Cl.1 Centróide do Cl.1 Elemento mais distante do Cl.1 Elementos do Cl.2 Centróide do Cl.2 Elemento mais distante do Cl.2 Elementos do Cl.3 Centróide do Cl.3 Elemento mais distante do Cl.3

14 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Exemplo de clusterização em espaço 11-dimensional Elementos do Cl.1 Elementos do Cl.2 Elementos do Cl.3 Elementos NAs

15 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Exemplo de clusterização em espaço 11-dimensional 0.16 Elementos do Cl.1 Elementos do Cl Elementos do Cl.3 Elementos NAs Pontos de Corte 0.16

16 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Regional Regra de Consumo Classificador FR NA FR A 12,6% 81% 25% B 4,7% 88% 15% C 17,4% 81% 23% A redução de falsos positivos (NA) foi de até 88%, o que reduziria os falsos alarmes em até 10 vezes

17 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração

18 A Evolução da Recuperação de Perdas 3ª Geração Risco x Retorno

19 A Evolução da Recuperação de Perdas 4ª Geração Utilização de conceito de sistemas evolutivos Consideram que os fraudadores se adaptam (mutação) Os algoritmos aprendem com a adaptação dos fraudadores Identificam micro-características (genes) de fraudadores Os algoritmos identificam variabilidade genética

20 A Evolução da Recuperação de Perdas 4ª Geração Sequência A Sequência B

21 A Evolução da Recuperação de Perdas 4ª Geração Identificação dos genes dos fraudadores A G C A G C A G C A G C AAA AAG AAC AGA AGG AGC ACA ACG ACC GAA GAG GAC GGA GGG GGC GCA GCG GCC CAA CAG CAC CGA CGG CGC CCA CCG CCC

22 Centro de inteligência - CI Tecnologias Centro de Inteligência Processos Competência

23 A Inteligência na Arrecadação Necessidade de avaliação da efetividade das ações de cobrança Faturament o Vencimento Negativação Reaviso Corte Efetividade 2 dias Pagamento Faturament o Vencimento 30 dias Negativação Efetividade 12 dias Pagamento 30 dias Exemplo em um mesmo cliente... Qual é a ação efetiva?

24 A Inteligência na Arrecadação Base de dados histórica Perfil Réguas por perfil de cliente Réguas de cobrança adaptadas dinamicamente (garantia do fluxo ótimo) Perfil de clientes Modelo de estimativa do valor de probabilidade de arrecadação Modelo adaptativo Melhoria de resultados contínuos Priorização Maximização do resultado Ação de cobrança Sistema Comercial

25 A Inteligência na Arrecadação Régua por classe Reaviso Corte Negativação Cobrança Régua por perfil Negativação Reaviso Corte Cobrança Rec. PDD Vencimento Redução da PDD e Perdas Aumento do AGING 90 dias

26 A Inteligência na Arrecadação

27 A Inteligência na Arrecadação 1 Pr[ Y = 1] = + X L X e β β β p p Probabilidade de arrecadação X variável de entrada Valor da dívida Tempo da dívida Perfil Ação de cobrança Etc β regressores do modelo

28 A Inteligência na Arrecadação Na seleção usamos os conceitos de probabilidade e de valor esperado para selecionar as ações Priorização por inteligência Aumento na arrecadação

29 Inteligência Geo-Elétrica Uma concessionária, muitas regiões com soluções diferentes Análise na visão geo-elétrica das informações de perdas, arrecadação e interrupções Identificação de comportamentos por micro-regiões

30 Inteligência Geo-Elétrica Áreas por níveis de arrecadação

31 Resultado das AçõesA SUBESTAÇÃO ALTURA PRODUTIVIDADE RAIO QTDE. DE UC s INSP. ACERTIVIDADE >30% Entre 15% e 30% Entre 10% e 15% < 10%

32 Resultado das Ações A Visão do Alimentador ACERTIVIDADE >30% Entre 15% e 30% Entre 10% e 15% < 10%

33 Maximizando o retorno da proteção de receita Dado um determinado investimento, como maximizar o retorno de redução de perdas, arrecadação e interrupções? Pedido Patente #

34 Maximizando o retorno da proteção de receita Curvas de rendimento decrescente por região geoelétrica para ações no consumidor Transformer A Sistemas Corporativos Quantity of Actions Transformer B Pedido Patente # Quantity of Actions

35 Maximizando o retorno da proteção de receita Identificação de correlação multi-variável Clusterização de regiões geo-elétricas Transformer B Transformer A Transformer C Pedido Patente #

36 Maximizando o retorno da proteção de receita Inferência e interpolação para regiões geo-elétrica sem histórico estatístico suficiente Transformer A Transformer C Quantity of Actions Transformer B Quantity of Actions Quantity of Actions Pedido Patente #

37 Maximizando o retorno da proteção de receita Identificação automática de áreas contíguas (algoritmo guloso) para ações na rede Sementes pré-definidas ou direcionadas por retorno, densidade e etc.

38 Maximizando o retorno da proteção de receita Definição de custo de ações na rede Custos variáveis por características do circuito Ex: Custo SmartMeter = Custo Blind *. KM BT + Custo SMC **. QtdCaixas Necessárias + Custo Manut ***. Qtd UCS *Custo Blind : por Km de rede de baixa tensão **Custo SMC : por caixa de medidores necessária ***Custo Manut : por unidades consumidoras Pedido Patente #

39 Maximizando o retorno da proteção de receita Otimização combinatória Qual a melhor ação por transformador? n X, onde n é o número de ações e x é o número de transformadores possibilidades!!! Pedido Patente #

40 Maximizando o retorno da proteção de receita SMC x Inspeção otimizado para áreas de blindagem entre 4000 e 8000 UCs e com densidade mínima de 160 UCs/km de rede BT REALIZADO OTIMIZADO Pedido Patente #

41 Plataforma de inteligência integrada Concessionária Eficiente Sistemas Corporativos Centro de Inteligência de Arrecadação Maximização da Arrecadação Redução PDD e Perdas Priorização de Investimentos de proteçãode receita através da clusterização geo-elétrica das áreas. Centro de Inteligência de REN Maximização da Energia Recuperada e Incorporada

42 Resultados - Light Energia Rec + Inc (GWh) Produtividade (kwh / Insp) (1o Sem) Variação de 100,13% do volume GWh Aumento de 150 GWh Equivalente a R$ 50 mi por ano

43 Resultados - Light Análise dos resultados Regional Oeste - 63 mil Ucs realizadas SMC otimizado para áreas de blindagem com média de 6.5 mil UCs Realizado SMC Otimizado SMC Qtd de Ucs Afetadas Custo R$ ,00 R$ ,00 Receita R$ ,00 R$ ,00 Lucro R$ ,00 R$ ,00 Aumento do Lucro R$ ,00 Ganho Percentual 71%

44 Simulação Plano de Medição Inteligente Retorno VPL 5 anos em 537 transformadores ( UCs)

45 Simulação Plano de Medição Inteligente VPL acumulado (10 anos) Extrapolação 1 milhão de consumidores

46 Visão da Choice Ser reconhecido como o principal provedor de soluções de inteligência computacional que possibilita a evolução para a nova geração de concessionárias (smart utilities).