摘要：随着电力行业市场化改革深化与产业链复杂度提升，相关方（供应商、承包商、合作伙伴等）已成为电力企业风险传导的关键节点。传统人工主导的相关方管理模式存在风险识别滞后、评估维度单一、管控响应缓慢等痛点，难以适配现代电力系统的安全运营需求。本文结合人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术的数据分析与智能决策优势，从相关方全生命周期管理视角，探讨AI在风险识别（Risk Identification）、评估（Risk Assessment）、预警（Risk Early Warning）及处置（Risk Disposal）环节的应用路径，提出构建“数据驱动-智能预警-动态管控”（Data-Driven - Intelligent Early Warning - Dynamic Control）的相关方风险管控体系，为电力企业提升风险抵御能力、保障能源安全提供理论参考与实践方向。

关键词：AI技术（AI Technology）；电力企业；相关方管理；风险管控（Risk Management and Control）；全生命周期（Full Lifecycle）

一、引言

电力行业作为国民经济的基础能源产业，其安全稳定运行直接关系到社会经济发展与民生保障。相关方作为电力企业生产经营的重要延伸，涵盖设备供应商、工程承包商、运维服务商等多元主体，其行为规范、资质能力与履约水平直接影响电力企业的安全生产、成本控制与合规运营。据国家能源局统计，近年电力行业安全生产事故中，因相关方管理不当引发的事故占比超40%，暴露出传统管理模式的局限性：

1.风险识别被动化：依赖人工排查与事后追溯，难以提前识别资质造假、人员技能不足、设备隐性缺陷等潜在风险；

2.评估体系粗放化：以静态资质审核为主，缺乏对相关方动态履约数据、历史风险记录的综合分析，评估结果客观性不足；

3.管控响应滞后化：面对海量相关方数据，人工处理效率低，无法实时捕捉风险演变趋势，易错失处置时机。

AI技术的快速发展为破解上述痛点提供了新路径。过机器学习（Machine Learning， ML）、自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）、大数据分析（Big Data Analysis）等技术，AI可实现对相关方数据的深度挖掘与智能决策，推动相关方管理从“事后补救”向“事前预警、事中管控”转变，成为提升电力企业风险管控能力的核心驱动力。

二、电力企业相关方管理的核心风险与AI技术的适配性

（一）相关方管理的核心风险维度

电力企业相关方风险贯穿“准入-合作-退出”全生命周期，主要集中于以下四类：

资质合规风险：相关方营业执照、行业资质、人员持证等存在造假或过期，违反电力行业监管要求；

安全生产风险：承包商施工违规、设备供应商提供不合格产品、运维服务商操作不规范，引发设备故障或人身安全事故；

履约能力风险：相关方资金链断裂、产能不足、技术实力不达标，导致合同违约，影响电力项目进度；

信息安全风险：合作过程中涉及电力系统核心数据（Core Data of Power System）泄露，威胁生产运行安全。

（二）AI技术与相关方风险管控的适配性

AI技术的核心优势在于“数据处理的高效性、风险识别的前瞻性、决策支持的智能化”，与相关方风险管控的需求高度契合：

1.大数据分析能力：整合相关方资质、履约记录、行业信用、舆情信息等多源数据，打破“信息孤岛（Information Silo）”，实现风险维度全覆盖；

2.机器学习算法：通过历史数据训练模型，自动识别风险特征（如资质造假的文本特征、设备故障的运行数据特征），提升风险识别准确率；

3.实时动态监测：对相关方合作过程中的关键指标（如施工进度、设备运行参数、人员操作行为）进行实时采集与分析，实现风险的早发现、早预警；

4.智能决策支持：基于风险评估结果，自动生成管控策略（如暂停合作、增加巡检频次、更换供应商），提升风险处置效率（Risk Disposal Efficiency）。

三、AI在电力企业相关方风险管控中的应用路径

（一）准入阶段：智能审核与资质筛查，筑牢风险第一道防线

准入环节是相关方风险管控的源头，AI可通过以下方式提升审核效率与准确性：

1.资质文件智能核验：利用光学字符识别（Optical Character Recognition， OCR）技术提取相关方营业执照、资质证书、人员证件等文本信息，结合自然语言处理（NLP）技术比对行业监管数据库（如国家企业信用信息公示系统、电力行业资质管理平台），自动识别证件造假、过期、经营范围不符等问题，替代人工逐页审核，将审核效率提升80%以上；

2.多维信用评估建模：构建基于机器学习的相关方信用评估模型（Stakeholder Credit Evaluation Model），输入维度包括企业征信、行业口碑、历史合作记录、行政处罚信息、财务数据等，模型通过训练自动权重各维度指标，输出信用评分与风险等级，避免人工评估的主观性，为准入决策提供数据支撑。

（二）合作阶段：实时监测与动态预警，实现风险过程化管控

合作阶段是风险演变的关键期，AI可通过实时数据采集与智能分析，实现风险的动态管控：

1.安全生产实时监测：

对承包商施工场景，通过计算机视觉（Computer Vision， CV）技术分析现场监控视频，识别未佩戴安全装备、违规操作、区域入侵等危险行为，实时触发声光预警；

对设备供应商提供的核心设备，通过物联网（Internet of Things， IoT）采集设备运行参数（如温度、电压、振动），结合异常检测算法（如孤立森林、长短期记忆网络Long Short-Term Memory， LSTM）识别隐性故障前兆，提前预警设备失效风险；

2.履约能力动态跟踪：基于合同条款构建履约指标体系（如交货周期、施工进度、服务响应速度），通过AI模型实时比对实际数据与计划数据，当出现进度滞后、质量不达标等情况时，自动向管理人员推送预警信息，并分析违约原因（如供应链中断、人员不足），辅助制定应对措施；

3.信息安全风险防控：利用AI防火墙（AI Firewall）与异常流量检测技术（Abnormal Traffic Detection Technology），监测相关方访问电力企业内部系统的行为，识别数据窃取、越权访问等风险，自动阻断可疑操作并留存审计日志。

（三）评估与退出阶段：智能复盘与风险溯源，优化管理闭环

合作结束后，AI可通过风险复盘与数据沉淀，提升后续相关方管理水平：

1.合作全周期风险评估：基于合作过程中的风险记录、履约数据、整改效果，利用AI模型对相关方进行综合评分，生成评估报告，为后续合作准入提供参考；

2.风险溯源与根因分析：对合作过程中发生的风险事件，通过因果推断算法（如贝叶斯网络Bayesian Network）分析风险传导路径，定位根本原因（如管理流程漏洞、技术标准缺失），并输出优化建议，推动相关方管理体系持续完善；

3.退出决策智能辅助：对信用等级低、多次违约的相关方，AI模型自动触发退出预警，并筛选替代候选方，保障业务连续性。

四、AI应用落地的关键保障措施

（一）构建统一的数据治理体系

在当今这个信息化时代，数据已经成为人工智能应用的核心基础。为了充分发挥人工智能在电力企业中的潜力，我们需要实现企业内部各个系统之间的数据互通，包括企业资源规划系统（Enterprise Resource Planning， ERP）、办公自动化系统（Office Automation， OA）、安全生产管理系统等，同时也要接入外部数据源，如行业监管平台、征信机构、第三方数据库等。通过建立一套标准化的数据采集、清洗、存储机制，我们可以确保数据的完整性、准确性与实时性，从而为人工智能模型提供高质量的数据输入。

数据采集阶段需要从各个系统和平台中抽取数据，这可能涉及到不同的数据格式和接口，因此需要制定统一的数据采集标准，以便于数据的整合和处理。在数据清洗阶段，我们需要对采集到的数据进行去重、去噪、缺失值处理等操作，以确保数据的准确性和可靠性。在数据存储阶段，我们需要选择合适的数据存储方案，如关系型数据库（Relational Database）、非关系型数据库（NoSQL Database）、数据仓库（Data Warehouse）等，以满足不同场景下的数据存储需求。

为了确保数据的实时性，我们还需要建立一套实时的数据更新机制，以便于人工智能模型能够及时获取最新的数据。同时，我们还需要对数据进行质量监控，及时发现和处理数据质量问题，以保证人工智能模型的输出结果的准确性。

数据是人工智能应用的基础，我们需要打通电力企业内部各系统与外部数据源，建立标准化的数据采集、清洗、存储机制，确保数据的完整性、准确性与实时性，为人工智能模型提供高质量的数据输入。只有这样，我们才能充分发挥人工智能在电力企业中的潜力，推动电力行业的智能化发展。

（二）强化AI模型的行业适配性训练

电力行业作为一个高度专业化的领域，其内部运作机制和风险场景呈现出极为复杂多变的特性。这就要求我们在构建和应用AI模型时，必须紧密结合电力企业及其相关方的实际业务需求和过往风险案例，进行有针对性的模型训练（Targeted Model Training）与优化工作。具体而言，以电力设备故障风险为例，为了确保AI模型能够精准有效地识别和应对这一行业特有的风险，我们需要系统地输入海量的设备运行数据以及详尽的故障案例记录。通过这种深度定制化的训练过程，可以显著提升模型在电力行业特定环境下的风险识别与应对能力，从而有效避免直接应用通用模型时可能出现的“水土不服”现象，确保AI技术在电力行业的应用能够真正落地生根，发挥实效。

（三）建立人机协同的管控机制

AI技术，作为一种前沿且高效的风险管控工具，其在现代管理体系中的核心定位是辅助性的，旨在增强而非彻底取代传统的人工操作模式。在实际的风险管理实践中，明确划分AI系统与管理人员的职责范围显得尤为关键，这是确保双方能够无缝对接、高效协作的前提条件。具体来说，AI系统主要承担的任务包括大规模数据的快速处理、初步的风险识别以及实时性的预警提示。凭借其卓越的计算能力和深入的数据分析能力，AI系统能够在短时间内从海量数据中筛选出潜在的风险点，为后续的风险应对提供有力支持。

然而，面对复杂多变的风险情境（Complex Risk Scenarios），单纯依赖AI系统显然是不够的。此时，管理人员的作用便凸显出来。他们需要在AI系统提供的基础信息之上，运用自身的专业知识和丰富经验，对复杂风险进行深入的研判和分析，并最终做出决策。同时，管理人员还需负责具体的处置工作，特别是在那些AI系统难以有效应对的复杂场景中，他们的灵活应变和人性化的处理方式显得尤为重要。

为了实现风险管控效果的最大化，构建一个“AI预警-人工确认-协同处置”（AI Early Warning - Manual Confirmation - Collaborative Disposal）的闭环管理机制（Closed-loop Management Mechanism）显得尤为重要。在这一机制下，AI技术的优势在于其高效的风险识别和预警能力，而人工操作的灵活性、专业性和人性化则得到了有效保障。通过这种有机结合的方式，不仅能够显著提升风险管控的整体效率，还能确保管理决策的科学性和合理性，从而推动风险管控体系的全面优化和持续提升。

（四）完善安全与合规体系

人工智能技术在电力领域的应用日益广泛，这无疑为电力数据的安全与隐私保护带来了新的挑战。为了应对这些挑战，我们必须建立起一套完善的数据安全保护体系。首先，数据加密是保障数据安全的基础，通过对电力数据进行加密处理，即使数据在传输过程中被截获，也无法被非法解读，从而确保数据的安全性。其次，访问控制（Access Control）是防止未授权访问的重要手段，通过对访问权限的严格控制，确保只有授权人员才能接触到敏感数据，从而降低数据泄露的风险。此外，模型安全审计是确保AI模型安全性的关键环节，通过对AI模型的代码、算法和数据进行全面审查，及时发现并修复潜在的安全漏洞，确保AI模型在运行过程中的安全性。

我们还需要遵循相关的法律法规，如《数据安全法》和《电力安全生产条例》等，这些法律法规为电力数据的安全与隐私保护提供了明确的法律依据。在AI模型的开发、应用和风险处置过程中，我们必须严格按照这些法律法规的要求进行操作，避免因违规操作而导致的合规风险（Compliance Risks）。例如，在AI模型的开发过程中，我们需要确保模型的算法和代码符合法律法规的要求，避免因算法歧视（Algorithm Discrimination）或数据滥用（Data Misuse）等问题而导致的法律风险；在AI模型的应用过程中，我们需要对模型的运行情况进行实时监控，一旦发现异常情况，立即采取措施进行处置，避免因模型故障而导致的安全生产事故；在风险处置过程中，我们需要严格按照法律法规的要求进行操作，确保风险处置的合法性和有效性。

电力数据的安全与隐私保护是人工智能技术在电力领域应用的重要前提。我们需要建立起一套完善的数据安全保护体系，包括数据加密、访问控制、模型安全审计等机制，并遵循相关的法律法规，规范AI模型的开发、应用与风险处置流程，从而确保电力数据的安全与隐私保护，避免合规风险。

五、结论与展望

相关方管理是电力企业风险管控的薄弱环节，也是保障能源安全的关键抓手。AI技术通过对相关方全生命周期数据的深度挖掘与智能分析，可实现风险的“精准识别、实时预警、动态管控”，有效弥补传统管理模式的不足，推动电力企业风险管控能力从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

未来，随着AI技术与电力行业的深度融合，一方面，大模型（Large Model）、数字孪生（Digital Twin）等技术将进一步提升相关方风险管控的智能化水平，例如通过数字孪生构建相关方合作场景的虚拟仿真模型，模拟不同风险场景的影响，辅助制定应急预案；另一方面，AI与区块链（Blockchain）技术的结合可实现相关方资质、履约记录的可信存证，提升管理的透明度（Transparency）与公信力（Credibility）。电力企业需加快AI技术的落地应用，完善配套保障措施，以相关方管理升级为契机，全面提升风险管控能力，为电力系统的安全稳定运行提供坚实支撑。

参考文献

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