公务员岗前培训学习心得

李盛老师

时光荏苒,岁月如梭,转眼之间我已在XX电力供用电稽查局经历了两周的培训。回首这两周的日子,我对稽查局的成立初衷、稽查业务体系、稽查业务流程有了更加深入的认识,同时惊讶于稽查局的技术创新能力,也对自己今后的努力方向也有了初步的规划。

稽查局成立背景

在面对现今的稽查工作业务数量日益增长、工作指标难以统一,同时着力解决“自管自”造成的基层供电局难于自查、形同虚设的问题,XX电力公司从体制上对供用电稽查进行改革,于2010年7月成立XX电力供用电稽查局,实行“人、财、物”垂直管理。稽查局作为公司的直属单位,独立开展供用电稽查工作并进行考核,最终向公司总部负责。这种大刀阔斧的改革在我国电力行业内实属首次,XX电力公司带领着稽查局迈出了管理创新、体制改革的重要一步。

通过在稽查局的学习我了解到,以稽查局50余名员工,面对XX西部区740余万用电户进行稽查工作,实际工作难度很大。以往的稽查工作只能选取重点企业进行抽查,这种工作方式势必会造成很多企业与个人产生侥幸心理,造成窃电行为普遍发生的怪现象。

稽查信息系统的建立

2008年稽查局筹备处成立之初,稽查专家们多次赶赴国家电网、南方电网“取经”,引入其稽查管理系统,并对其进行本土化,建立了营销稽查数据资产可视化管理系统,该系统将大数据、云计算、超算等现代化基础应用于稽查业务,采用大数据分析的方式对辖区所有用户进行全面筛查,通过稽查问题业务流程图可以看出,现今的稽查业务都需要通过系统稽查来进行初步判断,而“百项规则”的组合使用,大大缩小了稽查范围,节省了人力物力,也解决了以往稽查模式“大海捞针”的问题,让稽查人员能从系统筛查结果中开展人工二次筛查工作,从而找出疑似问题,有目标的进行接下来的现场稽查工作。同时,稽查局还辅助研发了智能化可视大屏、移动稽查、远程互动等多项创新技术创新,稽查技术全面进入了一个智能化稽查新时期。

营销稽查数据资产可视化管理系统还集成了蒙西各盟市稽查问题整改情况,这一指标使得各盟市供电局工作目标、工作成效更为直观,也促成了盟市供电局间的业务竞赛和业务比拼,工作效率与工作热情大大提升。我认为,营销稽查数据资产可视化管理系统是如今稽查工作的最得力工具,提升了稽查局稽查水平,促进了传统稽查工作和大数据分析的融合,同时也为集团公司的决策提供了数据支持。

勇担“经济安全卫士”

担当“经济安全卫士”的一项重要任务就是防窃电工作。稽查局预防和查处窃电处的主要工作正是反窃查违工作。众所周知,电能是一种看不到的资源,而如何保护这种看不到的资源,在电能被窃取后又如何进行现场取证、损失估值是一项“老大难”问题。在两周的培训中,我了解到预防和查处窃电处在多年的摸索中,形成了一套行之有效的处理方法。并联合预防和查处切点办公室及公安机关成功侦办“新浩达窃电案”。对窃电分子形成有力震慑,并为公司集团追补大量电费和违规使用电费,成功确立了稽查局“经济安全卫士”的形象。从智能稽查分析中心我还了解到,近年来预防和查处窃电采用高科技手段,包括无人机巡查、智能表箱锁等高科技工具,使防窃电工作从“传统”全面走向“智能”。

党风廉政建设

在两周的学习中,各位领导除了为我们新员工讲解专业知识,还着重强调了党风廉政建设工作,使我对开展党风廉政建设的重要性和必要性有了更进一步的认识和了解。“贪如水,不竭则滔天;欲如火,不竭则自焚”,作为一个电力人,在工作岗位上,我们要奉公廉洁,遵规守纪,将责任履行到位,“看好门、管好人、做好事”;加强党风廉政教育建设,学习党内外规定,学习国家法律法规,通过学习规范自己的言行举止。

感悟

通过这两周与单位业务骨干接触与学习,我由衷的佩服前辈们扎实的业务知识,同时也感受到前辈们的稽查情怀,其中尤以预防和打击窃电处的前辈们让我钦佩,随着窃电技术的不断升级,搜集证据过程越加困难;且由于当前相关法律不完备,即使查出的窃电案例也难以处罚,但是防窃电处的同事们并没有退缩,他们迎着困难继续走下去,他们是先驱者,是我们的引路人,在多年的摸索中,窃电处已经积累了许多宝贵的经验,包括如何有效取证、如何联合预防和查处窃电办公室现场检查、如何委托司法鉴定,及相关送检程序,形成了一套行之有效的办公流程;而且反窃电手段也从传统的发动工作人员“扫街”式巡查转变为通过仪表硬件设备和大数据分析来进行反窃电工作,这大踏步式的步伐里,凝结着前辈们的心血,更让我看到了他们对稽查工作的情怀。

听了刘敏处长的介绍,我认为,今后反窃电技术的发展趋势必将是利用智能化硬件设备和科学技术手段开展工作。所以大数据的引入必然相当有必要。我关于未来反窃电工作的初步思路如下:首先我们可以利用已经确定的窃电客户档案信息,分析窃电用户的主要特征,以此作为筛选条件(包括所属行业、用电类型、信用等级等),初步缩小窃电的用户范围目标;其次,在已缩小的目标里,根据其用电信息数据采集,进一步采用深度学习和决策树(CHAID模型)的方式选定嫌疑对象(筛选条件包括当月电量、平均电压、功率因数等)。最后,对选取嫌疑对象进行重点监察,发现异动数据提前报警,第一时间阻止窃电行为。当然这只是我不成熟的建议,但我愿为预防和打击窃电工作献出自己微薄的一分力量,成为蒙西电网一名光荣的“经济安全卫士”!