Redes principais implantam soluções digitais para identificar as causas de possibilidades de seus desafios e empregar as capacidades humanas corretas para garantir que as soluções são mais bem -sucedidas. dívidas incobráveis resulta de clientes que não pagam suas contas. Muitas redes lutam com esses problemas porque não entendem as causas principais. As redes de energia biônica têm sido mais bem -sucedidas enfrentando esses desafios porque adotam uma abordagem abrangente que aproveita as melhores capacidades da tecnologia e das pessoas. Por exemplo, uma rede de energia na Índia reduziu suas perdas de energia de 12,5% para 8,5% em dois anos. Em apenas seis meses, uma rede colombiana reduziu suas perdas em 0,9 pontos percentuais e dívidas em 0,7 pontos percentuais, o que totalizou mais de US $ 14 milhões em valor. E uma rede no Chile reduziu sua dívida anual em 20%, que se traduziu em um aumento de receita de US $ 3 milhões em 18 meses. Ao identificar as causas da raiz em toda a cadeia de valor, de ponta a ponta. A chave para esse esforço são as seguintes ações, que as redes biônicas tomam em combinação com melhorias de processos e iniciativas de gerenciamento de mudanças. As redes biônicas usam um mecanismo de análise para alimentar um painel que mapeia ativos, fluxos de energia e perdas de transmissão em tempo real. Essas ferramentas permitem que as empresas identifiquem e localizem onde estão ocorrendo grandes perdas de energia, detectam desequilíbrios entre a quantidade total de energia fornecida e consumida e segmentar os clientes por nível de consumo. Eles também podem ajudar a detectar perdas de energia resultantes de uma configuração ou atualização de infraestrutura, que pode criar inconsistências nos bancos de dados. Os modelos preditivos, que normalmente usam mais de 100 variáveis de dados do campo, auto-corrigindo ajustando os parâmetros de pesquisa. Os motores de detecção de fraude B2B geralmente identificam roubo de energia entre os clientes de negócios, comparando o consumo real de energia com o consumo previsto. E os motores B2C normalmente identificam roubo de energia entre clientes residenciais com base nos dados do cliente ou da vizinhança. As redes usam essas informações para determinar quais inspeções devem ser feitas primeiro.
Energy network utilities face two major challenges: power losses that arise from fraud and technical issues, and bad debt that results from customers failing to pay their bills. Many networks struggle with these issues because they don’t understand the root causes. Bionic energy networks have been more successful tackling these challenges because they take a comprehensive approach that leverages the best capabilities of technology and people.
Managing energy losses and bad debt in this way can bring substantial benefits. For example, an energy network in India reduced its energy losses from 12.5% to 8.5% over two years. In just six months, a Colombian network reduced its losses by 0.9 percentage points and debt by 0.7 percentage points, which amounted to more than $14 million in value. And a network in Chile reduced its annual bad debt by 20%, which translated into a revenue increase of $3 million over 18 months.
Here, we take a look at how bionic energy networks address power losses and bad debt, while simultaneously improving the customer experience.
Using Technology to Tackle the Challenges
Bionic networks address energy losses and nonpayment issues by identifying the root causes across the value chain, end to end. Key to that effort are the following actions, which bionic networks take in combination with process improvements and change management initiatives.
- Deploying an Analytics Engine and a Dashboard to Visualize Energy Balances. Bionic networks use an analytics engine to power a dashboard that maps assets, energy flows, and transmission losses in real time. These tools enable companies to identify and localize where major energy losses are occurring, detect imbalances between the total amount of energy supplied and consumed, and segment customers by consumption level.
- Using Predictive Modeling to Identify Fraud. Predictive models make it possible to identify many fraud cases with limited inspection resources. They can also help detect power losses resulting from an infrastructure setup or upgrade, which can create inconsistencies across databases. The predictive models, which typically use more than 100 data variables from the field, self-correct by adjusting the search parameters. B2B fraud-detection engines often identify power theft among business customers by comparing actual energy consumption with predicted consumption. And B2C engines typically identify power theft among residential customers on the basis of customer or neighborhood data. Networks use this information to determine which inspections should be done first.
- Deploying Capital Expenditure Prioritization Tools to Reduce Power Losses in a Sustainable Manner. As ferramentas de priorização do CAPEX ajudam as redes biônicas a determinar quais ativos e sistemas de TI devem ser atualizados para cortar perdas de energia e quais soluções tecnológicas devem ser investidas para evitar roubo. Essas ferramentas incluem equipamentos capazes de detectar torneiras em fios e cabos com contexto aéreo que curto-circuito quando conectados através de uma linha ilegal.
- Using Predictive Analytics to Address Collection Issues. As redes biônicas usam análises preditivas para reduzir os custos de coleta, aumentar o produto e acelerar o processo de coleta - tudo ao manter a experiência do cliente positiva. Um mecanismo de personalização de coleção segmenta os clientes de acordo com sua propensão ao pagamento. Como esse mecanismo opera em tempo real, ele é capaz de identificar a ação de coleta mais adequada e eficaz para cada cliente.
Uma empresa de rede biônica pode usar simultaneamente os mecanismos de detecção de fraude e otimização de coleta, bem como outras ferramentas, para ajustar sua estratégia geral para combater fraudes e não pagamento. O uso dos mecanismos em combinação entre si possibilita determinar quais ações personalizadas buscarem para um grupo específico de clientes, seja comercial ou residencial, com base em certas características e contexto. Essa abordagem também permite que as empresas identifiquem quais clientes estão cometendo fraude e quais provavelmente acabarão pagando suas contas. E, dadas essas descobertas, as empresas podem apresentar ações que provavelmente serão mais eficazes com clientes específicos. As redes biônicas desenvolvem um sistema de incentivo estruturado para equipes de leitura de medidores, especialmente em bairros sinalizados pelo motor. Ao implementar novos processos para melhorar as coleções e reduzir as perdas de energia, as redes biônicas lançam ações através do canal ideal (digital ou humano, ou ambos) para maximizar as chances de pagamento e a detecção de roubo. interações. Depois de validar sistematicamente o que funciona bem para cada grupo de clientes e recorrente os algoritmos de IA com informações coletadas de loops de feedback industrializados, essas redes criam um rico catálogo de ações em potencial que os agentes podem realizar para melhorar os resultados. potencial para reduzir as perdas de energia e dívidas relacionadas ao não pagamento, e eles são capazes de desenvolver um portfólio de iniciativas coordenadas e critérios claros de alocação de Capex. Esse portfólio inclui metas de redução claras e realistas, um plano priorizado com responsabilidade e KPIs, uma alocação otimizada de investimentos necessários e funcionários comprometidos e capacitados para impulsionar as mudanças. Outras redes se beneficiariam muito dessa abordagem. Magín Yáñez
Putting the Right Human Capabilities in Place
To ensure that their digital solutions are successful, bionic networks also put in place the needed human capabilities via the right organization structure, processes, skills, and talent.
When implementing a fraud-detection engine, for example, bionic networks develop a structured incentive system for meter-reading crews, especially in neighborhoods flagged by the engine. When implementing new processes for improving collections and reducing energy losses, bionic networks launch actions through the optimal channel (digital or human assisted, or both) to maximize the chances of payment and the detection of theft.
To optimize the effectiveness of call center agents, the networks provide them with key information about the customer, AI-driven recommendations, dynamic scripts, and simulation engines, all of which help steer the interactions. After systematically validating what works well for each customer group and retraining the AI algorithms with information gleaned from industrialized feedback loops, these networks create a rich catalog of potential actions that agents can take to improve results.
All these digital tools are essential for training and enabling the frontline teams in charge of collections and theft detection.
Bionic energy networks have a very good understanding of their potential to reduce energy losses and debt related to nonpayment, and they are able to develop a portfolio of coordinated initiatives and clear capex-allocation criteria. This portfolio includes clear and realistic reduction targets, a prioritized plan with accountability and KPIs, an optimized allocation of required investments, and employees committed and empowered to drive change. Other networks would benefit greatly from this approach.
The authors thank their former colleague Javier Argüeso for his contribution to this article.
