在 “十五五” 发展规划对能源行业提出的战略导向下，能源行业市场化改革与数智化转型步伐持续加快，能源企业的电力营销模式正面临从传统交易模式向全链路精细化管理的深刻变革。市场竞争的不断加剧与合规监管要求的日趋严格，对能源企业的营销管理能力提出了更高标准。
而当前大型能源集团普遍面临多级管控缺失、数据孤岛严重、业务流程割裂等挑战，难以实现从生产到交易复盘的全链路精细化管理和合规风控，制约了整体运营效率与决策水平。
在此背景下，我们搭建的聆风营销管控平台针对性破解上述痛点。
企业实践验证：成熟方案的落地成效
聆风营销管控平台已在某家大型新能源集团成功落地实践，针对电力集团总部管理层、各区域公司运营团队、一线场站人员及专业交易员等多角色的核心需求，进行了深度定制化适配，精准攻克了能源行业营销管控中普遍存在的数据整合效率低、跨层级流程协同滞后、风险识别体系薄弱等关键痛点。
平台以多级架构管控为基础，集成数据自动获取流转、AI 智能辅助决策、交易数据多维度分析及可视化领导驾驶舱等核心功能，为全链路业务提供高效支撑。实践数据充分证明，平台落地后成效显著，交易决策效率提升了约60%，流程审批周期缩短约70%，风险识别准确率高达90%以上。
此次的成功落地不仅验证了聆风营销管控平台在大型新能源集团复杂业务场景中的高度适配性与成熟可落地性，更以实打实的价值回报，彰显了数字化营销管控工具对能源企业提质增效、强化风控的核心作用。
数字化营销管控平台
的构建逻辑与实践路径
平台架构设计：
数据治理与业务应用的深度融合
在数据治理方面：
平台以价值激活、互通互连为目标，全面整合各区域项目全业务链条的数据资源。具体涵盖交易计划数据、影响能源生产的气象数据、反映市场动态的供需数据、指导交易策略的电价预测数据，以及覆盖能源交易全周期的中长期数据、现货市场交易数据、电费结算数据和各类历史及实时交易数据等。
针对整合后的海量数据，平台进行数据清洗和统一标准化处理，构建起安全稳定、高效可用的统一数据基座。实现了多源异构数据的高效整合，打破了新能源集团长期存在的跨区域数据割裂、跨部门信息壁垒等痛点问题，为构建集团层面统一规划、集中管控、协同共享的一体化数据管理体系奠定了坚实基础，助力数据资产转化为支撑集团战略决策与业务创新的核心驱动力。
在业务应用方面：
平台以 “精益电力营销管理” 为核心目标，实现“生产-营销-交易-复盘”的业务联动一体化运作，并搭建统一规范、客观全面且通俗易懂的指标体系，确保管理要求与业务执行精准对齐。具体来看，在核心业务场景中，该层级一方面支撑流程审批全周期管理，重点覆盖 “场站填报 - 区域公司审核 - 总部审批” 的交易计划线上化审批流程，实现业务发起、跟踪、审核的全环节可追溯；另一方面强化数据驱动价值，接入自研气象预测模型数据、现货价格数据，整合算法模型生成电价预测、价差预测信息，动态输出AI交易策略，为营销和交易决策提供多维数据支撑。
在配套业务场景中，业务应用层还实现结算单智能获取与识别，避免人工录入误差；项目补贴款统一填报与汇总功能，提升资金管理效率。此外，针对交易方面还覆盖交易申报操作、交易出清，以及交易完成后的复盘分析与复盘报告自动生成，形成 “交易执行 - 数据分析 - 复盘优化” 的业务闭环，全面满足能源集团营销精细化管理需求。
核心功能模块的实践价值
多级架构：
层层把关于全局把控双保障
平台搭建 “集团总部 - 区域公司 - 交易市场 - 交易单元” 多级架构，支持各场站规范提报月度、年度交易计划及配套交易方案，构建自下而上分级审批体系。通过标准化提报流程与层层审核机制，既实现集团对全局交易节奏的统筹把控，又能在审批全链路中精准防控潜在风险，确保集团交易策略与整体目标协同落地。
AI预测：
精准适配市场
平台配备自研 AI 气象模型和AI电价预测及价差预测模型，实时提供 15 分钟级高频数据，为交易策略提供可靠参考；模型自带自主迭代能力，持续优化以适配复杂电力交易环境。
AI交易辅助：
高效完成全流程
平台提供多种中长期、现货交易品种申报工具，AI 算法自动生成交易策略并完成申报，同步实现智能盯盘、自动摘挂，大幅提升交易执行效率。
多维度分析：
全场景需求覆盖
平台实现了现货披露、合约分析、交易复盘、结算单分类汇总等模块，支持多维度数据聚合与导出，快速响应集团、区域等不同层级的数据分析需求。
营销驾驶舱：
决策效率直接拉满
聚合集团各层级营销数据，实现管理决策全景化、运行绩效可视化，资产全貌、交易动态、分区域营收分布一目了然，直接辅助管理层制定交易策略。
聆风营销管控平台
交易员与AI的“超级协作体”未来畅享
随着Agent智能体技术与电力交易场景的深度融合，聆风营销管控平台将打破“人工决策+工具辅助”的传统模式，构建交易员与AI共生共荣的“超级协作体”——AI成为交易员的“智能搭档”，既能精准执行分析、模拟、复盘等专业任务，又能通过数据洞察提供前瞻性建议，让交易员聚焦策略创新与核心决策，实现“人机协同”的效能倍增。
我们将以下五大核心AI场景为基础，更加深度探索电力交易的智能边界。
策略智能校验：
人工定方向，AI做精算
当交易员基于经验给出初步申报策略后，平台AI Agent将立即启动“分析-模拟-优化”全流程服务。依托AI气象模型、电价预测模型与数据驱动模型的混合架构，AI会自动调取现货价格、供需趋势、气象预测等实时数据，对策略进行多场景模拟出清，精准测算不同市场环境下的收益波动、出清概率及风险点。针对策略中的可优化点（如价差方向不一致、量价匹配度不足等），AI将生成可视化优化报告，提供“基准方案+调整方向+预期收益对比”的建议，让人工策略在AI精算加持下更具市场竞争力。
持仓动态研判：
AI给方案，交易员掌方向
AI Agent以持仓合约为出发点，构建“多维度数据输入-分层策略输出”的智能决策体系。通过整合历史交易数据、当前市场持仓结构、新能源出力预测、政策导向等多类核心数据，AI将分别生成短期（1-3个交易日）、中长期（1-3个月）及现货交易的差异化策略建议：短期聚焦现货市场价格波动，给出“日内分时段申报比例”；中长期结合合约到期节点与市场周期，建议“增配中长期绿电合约以对冲现货风险”；现货交易则实时联动负荷预测与价差数据，提供“激进型/稳健型”申报组合方案，为交易员制定分层交易计划提供量化支撑。
交易智能复盘：
历史为鉴，AI挖价值
针对历史合约、交易行为及价格收益数据，AI Agent将实现“全自动复盘+深度价值挖掘”。AI自动提取任意周期内的交易明细（如合约类型、申报价格、出清结果），结合同期市场行情与政策变化，生成结构化复盘报告：不仅统计“收益偏差、策略执行偏差”等核心指标，更能通过算法挖掘“高收益交易的共性特征”（如特定气象条件下的申报策略偏好）、“亏损交易的根因”（如对价差预测的误判），并给出“同类场景下的优化方向”，让每一次历史交易都成为后续决策的“智能养分”。
智能问数分析：
秒级响应，精准解读
当交易员或管理层问询“各场站、省份、区域公司的收益情况”时，AI Agent将以自然语言交互方式实现“秒级问数-深度分析-智能解读”。通过对接平台统一数据基座，AI可快速提取各主体的收益数据（含度电收益、总收益、环比同比变化），自动完成跨维度对比分析与排名，并生成可视化图表；针对“某区域收益低于均值”的情况，AI会进一步拆解原因（如现货申报策略保守、本地负荷匹配不足等），同步给出“优化区域内新能源出力与交易申报的联动机制”等建议，让数据查询从“结果呈现”升级为“价值解读”。
交易计划智审：
自动把关，提质增效
在各省交易单元提交交易计划后，AI Agent将替代传统人工初审环节，实现“自动审批-风险识别-策略优化”的闭环管理。AI会对照合规规则库（含政策要求、交易限额、风险阈值）与市场数据（如现货价格预测、供需平衡情况），诊断计划中的风险点（如申报量超出区域输电容量限制、价格与市场预期偏差过大）；针对不足点，不仅给出“调整计划量至合理区间”等具体修改意见，还会结合AI测算的最优策略，优化交易计划细节，在提升审批效率的同时，直接赋能收益提升。
这种“交易员定战略、AI做执行”的超级协作模式，将让聆风营销管控平台成为能源交易的“智能中枢”——AI承接重复计算、数据整合、风险筛查等事务性工作，交易员聚焦市场洞察与战略判断，最终实现“1+1>2”的协同价值，为能源企业在复杂的电力市场中构建核心竞争力。
未来，聆风营销管控平台的AI进化将向“更深融合、更广覆盖”迈进。在技术层面，将融入能源行业大模型与多智能体协同技术，实现不同场景下AI能力的联动响应；在场景层面，将拓展AI在绿电碳资产协同管理、虚拟电厂交易调度等新兴领域的应用，贴合“十五五”能源规划中清洁低碳的发展要求；在价值层面，将进一步深化“超级协作体”的价值输出，通过AI沉淀的交易知识图谱与策略模型，助力企业构建可传承、可迭代的交易能力体系。
最终，平台将以AI协作能力为核心，推动能源交易从“个体经验驱动”向“组织智能驱动”转型，帮助能源企业在市场化改革与数智化转型的双重浪潮中，持续保持竞争优势，为行业高质量发展注入智能动能。
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