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O propósito deste estudo foi desenvolver uma análise sobre a volumetria de chamadas de Call Center de uma distribuidora e implementar um modelo preditivo retroalimentável para cálculo da demanda necessária. Foram levadas em conta as variáveis históricas do atendimento e a possibilidade de inclusão de variáveis meteorológicas para desenvolvimento de uma projeção estocástica do volume de chamadas recebidas. Foi realizada uma projeção estocástica para TMA (Tempo Médio de Atendimento), em que, com os modelos marginais Kernel e a estrutura de correlação temporal, foi obtido o modelo de simulação semanal de chamadas, gerando cenários em base intra horária. Também foi desenvolvido o modelo de projeção semanal de 48 postos diários (janelas de 30 minutos), em que foi utilizada a função de distribuição Kernel e função de acoplamento para análise de volumetria intra semanal. Para isso, foram construídos cenários com a devida correlação temporal entre os postos horários e dias da semana, o que permite o cálculo dos indicadores de atendimento, dado um número pré-estabelecido de atendentes disponíveis. Por fim, foi implementada uma ferramenta para cálculo dinâmico de volumetria, em que o usuário pode ajustar determinados parâmetros como janela temporal e número de atendentes para obtenção da projeção desejada.

A inadimplência prejudica financeiramente as distribuidoras de energia de forma significativa, uma vez que os processos de cobrança são custosos e suas margens de lucro, pequenas, frente aos volumes arrecadados. Sendo assim, garantir a eficiência nos processos de cobrança é essencial para reduzir as perdas financeiras e ampliar a recuperação de receita, garantindo ganhos operacionais. Esse trabalho propõe a implementação de um score de pagamento espontâneo para os consumidores com faturas em atraso, que indica sua propensão de quitar as dívidas espontaneamente, ou seja, sem receber qualquer ação de cobrança. Através desse índice, é possível otimizar a seleção dos mecanismos de cobrança, direcionando-os para grupos de clientes com menor probabilidade de pagarem suas faturas de forma espontânea. Esse índice foi criado através de um modelo preditivo capaz de ser implementado diretamente a partir do banco de dados, sem necessidade de software específico, e validado por um Teste A/B, fazendo uso de dados de cobrança, faturamento e pagamento dos consumidores para sua consolidação. A modelagem preditiva obteve uma aderência aos dados de 83% para cálculo de espontaneidade e propõe uma abordagem eficaz e adequada à dinâmica de aplicação, que requer uma solução mais simplificada no que diz respeito ao processamento exigido.

Non-technical losses and irregular energy consumption severely jeopardize distribution utilities, and customers in general. Therefore, reducing them and pursuing revenue recovery stand for a crucial mechanism to secure companies financial health and quality in provided services. In such context, this work incorporates socioeconomic variables from demographic census into fraud detection models to improve the existing algorithms and enhance their performance. The inclusion of geographically sectioned explanatory characteristics reduces the existing models bias, preventing that only vulnerable areas are addressed in inspections, whereas others are unwisely left out. In order to achieve so, demographic census data are combined with historical inspection results and myriad predictive modeling tools to evaluate sectors fraud scores–i.e., the likeliness that an inspection will lead to the identification of a fraud within a given sector–and point out areas to which more inspections should be directed. The final proposed methodology applies Linear Regression, Spatial Auto-regressive Models, Geographically Weighted Regression and Logistic Regression techniques and the inclusion of sectors fraud scores has increased model accuracy to 72% (a 3 percentage points growth), improving success rates for fraud detection.

Non-Technical Losses have a profound economical impact in distribution utilities; hence, reducing them and pursuing revenue recovery makes up for an essential means to secure utilities’ financial health. In that regard, this paper proposes a compound method that combines a Logistic Regression predictive algorithm with the concept of Customer Journeys, in order to enhance the accuracy of the fraud detection method traditionally applied in CPFL Energia (a major Brazilian utility). Every interaction of each CPFL’s customer is taken in consideration to track fraudulent customers record and identify suspicious patterns, with the purpose of adding new data to the present model and better refining its outcome, thus reducing false-positives and achieving both greater accuracy and recovered revenue amounts, besides better operational efficiency. The proposed methodology was field tested, resulting in a 2.2 times greater fraud inspection success rate, and the model was effectively implemented on the internal processes of the company’s department responsible for fraud detection and revenue recovery.

In this article, we define consumers’ profiles of electricity who commit fraud. We also compare these profiles with users’ profiles not classified as fraudsters in order to determine which of these clients should receive an inspection. We present a statistically consistent method to classify clients/users as fraudsters or not, according to the profiles of previously identified fraudsters. We show that it is possible to use several characteristics to inspect the classification of fraud; those aspects are represented by the coding performed in the observed series of clients/users. In this way, several encodings can be used, and the client risk can be constructed to integrate complementary aspects. We show that the classification method has success rates that exceed 77%, which allows us to infer confidence in the methodology.

OBJETIVO: O objetivo deste trabalho foi analisar, na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, a hipótese de que a participação em programas governamentais de Transferência de Renda está associada à situação de segurança alimentar no domicílio. MÉTODOS: Utilizaram-se dados secundários da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios com entrevistas em 112.716 domicílios. Incluíram-se neste trabalho os domicílios particulares permanentes e improvisados, em que as informações sobre segurança alimentar foram fornecidas por um morador, limitando-se ainda àqueles com rendimento domiciliar per capita de até um salário-mínimo, representando isto 51,2% dos domicílios da amostra. Foram elaborados três modelos de estimativas de transferência de renda com resultados semelhantes; escolheu-se o Modelo 3 por resultar em menor probabilidade de superestimar efeitos. Para estimar o efeito da transferência de renda na prevalência de segurança alimentar, foram incluídos apenas os domicílios que recebiam transferência de renda correspondendo a 14,2% do total de domicílios entrevistados. A associação entre segurança alimentar e transferência de renda, controlando por outras variáveis independentes, foi estimada mediante modelos de regressão logística, método stepwise, para cada uma das três faixas de rendimento domiciliar per capita. RESULTADOS: Os programas de transferência de renda considerados neste estudo apresentaram um valor médio de benefícios de R$81,68 por domicílio. A regressão logística múltipla mostrou aumento em torno de 8,0% na chance de segurança alimentar, para cada 10 reais de acréscimo nos valores das transferências. As condições de: residência em área rural, pessoa de referência do sexo masculino e de raça/cor branca também apresentaram associação positiva com segurança alimentar. CONCLUSÃO: Os resultados confirmam a hipótese do estudo, indicando associação positiva da transferência de renda sobre a segurança alimentar, independentemente do efeito de outras condições explicativas. _____________________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT OBJECTIVE: The 2004 National Household Survey Data was analyzed to test the hypothesis that cash transference from government social programs is associated with household food security. METHODS: Secondary data were used from the National Household Sample Survey which interviewed residents of 112,716 households. The present analysis included permanent and temporary private households, where food security items were informed by a resident of the household, restricting the collection of data to households with per capita monthly income of up to 1 minimum wage, representing 51.2% of the sample. Three models for estimating the amount of cash transference were developed; model 3 was chosen because it was less likely to overestimate effects. To analyze how cash transference affected the prevalence of food security, only households that received cash transference were included in the analysis, representing 14.2% of the interviewed households. The association between food security and cash transference, controlled for other independent variables, was estimated using a logistic regression model with stepwise method for each of the three income strata. RESULTS: The mean per capita cash transference was of R$81.68 per family. Multiple logistic regression showed an increased chance of food security of 8% per each R$10.00 contributed by social programs. Rural residence, male head of household, and Caucasian head of household were factors that also presented a higher chance of food security. CONCLUSION: The hypothesis was confirmed, showing a positive association between cash transfer and household food security, regardless of the effects of other explanatory factors.

OBJETIVO: O objetivo deste trabalho foi analisar, na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, a hipótese de que a participação em programas governamentais de Transferência de Renda está associada à situação de segurança alimentar no domicílio. MÉTODOS: Utilizaram-se dados secundários da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios com entrevistas em 112.716 domicílios. Incluíram-se neste trabalho os domicílios particulares permanentes e improvisados, em que as informações sobre segurança alimentar foram fornecidas por um morador, limitando-se ainda àqueles com rendimento domiciliar per capita de até um salário-mínimo, representando isto 51,2% dos domicílios da amostra. Foram elaborados três modelos de estimativas de transferência de renda com resultados semelhantes; escolheu-se o Modelo 3 por resultar em menor probabilidade de superestimar efeitos. Para estimar o efeito da transferência de renda na prevalência de segurança alimentar, foram incluídos apenas os domicílios que recebiam transferência de renda correspondendo a 14,2% do total de domicílios entrevistados. A associação entre segurança alimentar e transferência de renda, controlando por outras variáveis independentes, foi estimada mediante modelos de regressão logística, método stepwise, para cada uma das três faixas de rendimento domiciliar per capita. RESULTADOS: Os programas de transferência de renda considerados neste estudo apresentaram um valor médio de benefícios de R$81,68 por domicílio. A regressão logística múltipla mostrou aumento em torno de 8,0% na chance de segurança alimentar, para cada 10 reais de acréscimo nos valores das transferências. As condições de: residência em área rural, pessoa de referência do sexo masculino e de raça/cor branca também apresentaram associação positiva com segurança alimentar. CONCLUSÃO: Os resultados confirmam a hipótese do estudo, indicando associação positiva da transferência de renda sobre a segurança alimentar, independentemente do efeito de outras condições explicativas.OBJECTIVE: The 2004 National Household Survey Data was analyzed to test the hypothesis that cash transference from government social programs is associated with household food security. METHODS: Secondary data were used from the National Household Sample Survey which interviewed residents of 112,716 households. The present analysis included permanent and temporary private households, where food security items were informed by a resident of the household, restricting the collection of data to households with per capita monthly income of up to 1 minimum wage, representing 51.2% of the sample. Three models for estimating the amount of cash transference were developed; model 3 was chosen because it was less likely to overestimate effects. To analyze how cash transference affected the prevalence of food security, only households that received cash transference were included in the analysis, representing 14.2% of the interviewed households. The association between food security and cash transference, controlled for other independent variables, was estimated using a logistic regression model with stepwise method for each of the three income strata. RESULTS: The mean per capita cash transference was of R$81.68 per family. Multiple logistic regression showed an increased chance of food security of 8% per each R$10.00 contributed by social programs. Rural residence, male head of household, and Caucasian head of household were factors that also presented a higher chance of food security. CONCLUSION: The hypothesis was confirmed, showing a positive association between cash transfer and household food security, regardless of the effects of other explanatory factors.