उपयोगिता बिलिंग और ग्राहक सेवा संचालन में AI-एमएल का ऐसे होगा उपयोग
हम दो ट्रिलियन-डॉलर उद्योगों का अभूतपूर्व अभिसरण देख रहे हैं: उपयोगिताएँ और बड़ा डेटा। डेटा का AI और एमएल विश्लेषण सुरक्षा में क्रांति ला रहा है, पानी और बिजली के उपयोग को अनुकूलित कर रहा है और पर्यावरण को संरक्षित करते हुए उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा रहा है। कमोडिटी लोड में सुस्त वृद्धि और पुराने बुनियादी ढांचे के लिए बढ़ते रखरखाव खर्च जैसी चुनौतियों के बीच, ऊर्जा क्षेत्र की कंपनियां तेजी से एआई को अपना रही हैं।
यूटिलिटीज उद्योग के लिए 2023 सीआईओ एजेंडा इनसाइट्स की गार्टनर रिपोर्ट से पता चलता है कि प्रभावशाली 96% उत्तरदाताओं को उम्मीद है कि 2025 तक एआई और मशीन लर्निंग इस क्षेत्र में प्रमुख प्रौद्योगिकियां बन जाएंगी।
एआई मानव बुद्धि की नकल कर सकता है, मशीन लर्निंग (एमएल) एक उपसमूह है जो व्यापक डेटासेट का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय या पूर्वानुमान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। ये विशेषताएँ उपयोगिता बिल प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में AI और ML को अपरिहार्य घटक बनाती हैं। वे बिलिंग संचालन को सुव्यवस्थित करके, त्रुटि-प्रवण मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करके और उपयोगिता कंपनियों के लिए सटीक राजस्व पूर्वानुमान प्रदान करके दक्षता बढ़ाते हैं।
उपयोगिता बिलिंग सेवाओं का प्रदर्शन क्या निर्धारित करता है?
ऊर्जा क्षेत्र में एआई का उपयोग उपयोगिता बिलिंग प्रणालियों को बेहतर बनाने में कैसे मदद कर सकता है, इस पर विचार करने से पहले, आइए पहले उन कारकों को समझें जो बिलिंग प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं:
ग्राहक को शिक्षित करना: किसी कंपनी की सही ऊर्जा उपयोग के बारे में जानकारी प्रदान करने की क्षमता ग्राहकों की संतुष्टि और ऊर्जा संरक्षण को प्रभावित करती है। यह ग्राहकों को उनके उपभोग पैटर्न के बारे में सूचित करने के लिए वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगिता ट्रैकिंग सॉफ़्टवेयर का लाभ उठा सकता है और आगमन से पहले बिलों पर अधिक बचत करते हुए उनके कार्बन पदचिह्न को कम करने के लिए उन्हें कैसे संशोधित किया जा सकता है।
बिलिंग में अधिक सटीकता सुनिश्चित करना: यूटिलिटी कंपनियों से अपेक्षा की जाती है कि वे प्रत्येक बिल घटक कोबिना किसी त्रुटि के मॉडल बनाएं। यह उपयोगिता नेटवर्क में स्मार्ट मीटर और अन्य स्रोतों से डेटा एकत्र और विश्लेषण करके किया जाता है।
प्रभावी संचार चैनल चुनना: चालान और संग्रह पत्रों के लिए संचार चैनलों का अनुकूलन ऐतिहासिक डेटा और जनसांख्यिकीय जानकारी से ग्राहक प्रोफाइल और भुगतान रुझानों को समझने पर निर्भर करता है। इन चैनलों के माध्यम से चालान और सूचनाएं भेजकर, आपूर्तिकर्ता उपयोगिता बिल भुगतान सेवाओं को बढ़ा सकते हैं, जिससे स्थिर नकदी प्रवाह के लिए समय पर भुगतान सुनिश्चित हो सके।
राजस्व का पूर्वानुमान: जब उपयोगिता प्रबंधन प्रणाली सॉफ्टवेयर अपेक्षित भुगतानों पर विस्तृत जानकारी प्रदान करता है, तो यह राजस्व का पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है, और एक कंपनी अपनी नकदी प्रवाह स्थिति को अनुकूलित कर सकती है। यह अपने देय खातों को बेहतर ढंग से संभाल सकता है और दीर्घकालिक विक्रेता संबंध बना सकता है।
ग्राहक सेवा के लिए संसाधन आवंटन: बिलिंग और अन्य सेवाओं पर ग्राहकों की पूछताछ या शिकायतों पर नज़र रखकर, एक उपयोगिता कंपनी अपने संसाधनों को आवंटित कर सकती है जहां उनकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है – इससे उन्हें समय पर चिंताओं को दूर करने और जटिल वृद्धि से बचने के लिए तैयार रहने में मदद मिलती है।
उपयोगिताओं के लिए एमएल और एआई बिलिंग सिस्टम का समर्थन कैसे करते हैं और अन्य सेवाओं में सुधार करते हैं:
मानव उत्पादकता बढ़ाने और परिचालन को स्वचालित करने की एआई की क्षमता को समझते हुए, कई ऊर्जा और उपयोगिता कंपनियों ने कुछ हद तक एआई-एमएल में निवेश किया है या अगले दो वर्षों में ऐसा करने की योजना बनाई है। पीडब्ल्यूसी के एक सर्वेक्षण के अनुसार, प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने वाले 54% अग्रणी संगठनों का मानना है कि वे वित्तीय, बिक्री और विपणन योजना का समर्थन करते हैं, जबकि 45% ने पुष्टि की कि वे उन्हें भौतिक संपत्तियों की बेहतर निगरानी में मदद करते हैं।
बिलिंग और ग्राहक सेवा को बढ़ाने के लिए उपयोगिता और ऊर्जा कंपनियां निम्नलिखित प्रमुख रणनीतियां अपना सकती हैं:
उपभोग ट्रैकिंग: स्मार्ट ग्रिड का उपयोग करके, एआई उपयोगिता आपूर्तिकर्ताओं को बिजली या पानी की खपत का अनुमान लगाने का अधिकार देता है। इस डेटा को उनके उपयोगिता प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में संग्रहीत किया जा सकता है, जिससे गतिशील मूल्य निर्धारण प्रणालियों का विकास संभव हो सकेगा। ये सिस्टम ग्राहकों को उनके बिल बचाने में मदद करने के लिए उपयोग पैटर्न में बदलाव की सिफारिश कर सकते हैं।
गतिशील मूल्य निर्धारण: कई देश अब पीक और नॉन-पीक घंटों के लिए अलग-अलग बिजली दरें लागू करते हैं। एआई उन्नत पृथक्करण और ग्राहक विभाजन के माध्यम से विभिन्न उपकरणों के साथ घरेलू बातचीत में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। नतीजतन, उपयोगिता कंपनियां विशिष्ट ग्राहक श्रेणियों को कम लागत वाले विकल्प प्रदान कर सकती हैं, उचित होने पर उनके बिल के आकार को कम कर सकती हैं।
ऊर्जा उत्पादन और शेड्यूलिंग में सुधार: इसे प्राप्त करने के लिए, उद्यमों को विभिन्न ऊर्जा स्रोतों को मिलाकर केंद्रीकृत बिजली संयंत्रों से विकेंद्रीकृत माइक्रोग्रिड में स्थानांतरित करना होगा। ऊर्जा क्षेत्र में एमएल और एआई शहर के औद्योगिक, संस्थागत और आवासीय क्षेत्रों में कुशल वितरण के लिए उच्च ऊर्जा मांग के समय की भविष्यवाणी करते हुए, चरम स्थितियों, जैसे धूप या हवा की अवधि के दौरान उत्पादन को अनुकूलित कर सकते हैं।
दोष ढूंढना और पूर्वानुमानित रखरखाव लागू करना: महंगी मरम्मत को रोकने और ब्रांड प्रतिष्ठा की रक्षा के लिए पाइप, वायरिंग, ग्रिड और मीटर में समस्याओं का समय पर पता लगाना आवश्यक है। IoT के साथ मिलकर AI और ML इस क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। एआई की छवि पहचान क्षमताएं वीडियो स्ट्रीम को संसाधित करती हैं, और एमएल के पैटर्न पहचान एल्गोरिदम पहले विसंगतियों को चिह्नित करते हैं वे आगे बढ़ते हैं। फिर इंजीनियर सेवा निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए एकत्रित डेटा के आधार पर पूर्वानुमानित और निवारक रखरखाव उपाय लागू कर सकते हैं।
निष्कर्ष और अगले चरण
अधिकांश उपयोगिता कंपनियों के पास पहले से ही पहला एआई और एमएल परिनियोजन घटक है: डेटा। अगले चरण में सर्वोत्तम उपयोग के मामलों की पहचान करना, एल्गोरिदम परिनियोजन के लिए डेटा की सफाई करना और एक सफल एआई मॉडल के लाभों को प्राप्त करना शामिल है।
एक-आकार-सभी एआई प्लेटफार्मों की पेशकश करने के बजाय, विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुरूप समाधानों की आवश्यकता है, चाहे वह सुविधा संपन्न उपयोगिता बिलिंग सॉफ़्टवेयर बनाना हो या स्मार्ट मीटरिंग और फ़ील्ड गतिविधियों की रिपोर्टिंग के लिए प्रक्रियाओं को स्वचालित करना हो। उपयोगिताओं के लिए एमएल और एआई की शक्ति का उपयोग इन उपयोग मामलों के लाभों को अधिकतम करने के लिए किया जाना चाहिए।
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