伴隨著科技的進步，現在政府、研究所、銀行等金融機構可以透過很多方式去判斷企業的經營發展狀況，而透過稽核企業用電的繳費單是最快了解一家企業的方式之一了。透過稽核企業用電情況可以來了解到企業的真實性、企業的地址、企業的經營規模、企業的生產方式、企業有沒有逾期繳費等等資訊，不過目前銀行對企業電力資料分析還停留在透過電費發票來獲取電力資料，效率極低且存在資料缺失現象。

大資料時代，萬物互聯，電力大資料的誕生可幫助銀行或其他金融機構透過電力大資料快速做好貸前風控以及貸後風險預警等，電力大資料稽核企業用電資訊相比傳統核驗企業電費發票的方式優勢明顯，在應用中更加準確、高效、低成本。

作為銀行等金融機構還可以透過電力大資料去判斷企業在銀行等金融機構的授權依據的真實性，並且可以依據企業的電費資訊和多維度的信用情況開展線上評測、額度測算和信貸審批。以用電資訊來感知企業經營發展狀況，進一步健全銀行等金融機構對企業信用評價的指標體系，實現更精準、完善的徵信。一張電費單就可以為企業融資的訊息已經不再陌生，電力大資料是金融機構快速做好貸前風控及貸後風險預警的行業利器。

電力大資料更多場景應用

以全社會用電量作為考察物件，透過對用電量、經濟總量、固定資產投資、行業產品價格指數等資料的變動以及數量之間關聯關係分析挖掘，使政府或研究機構充分了解經濟執行情況。

1產業結構用電分析

按區域進行全行業、高耗能行業、高附加值的用電情況分析挖掘。

2地區用電分析

按行業進行經濟區域、行政區域的用電量分析挖掘。

3電力經濟預測

按單位增加值變化情況對用電量進行分析與預測。

4行業景氣分析

按區域進行工業企業開工率、小微工業企業及規模以上工業用電量情況分析挖掘。

5準確預測經濟趨勢

透過對電力大資料的分析挖掘，我們發現企業用電資料對於區域性地區和各行業等細粒度的經濟趨勢預測誤差縮減到5%以內，對節假日後行業復工狀態的預測精準到一天之內，電力大資料能更準確地幫助地方政府、行業或研究機構提前掌握經濟執行動態，可以對國家能源局提供能源指數分析報告，透過月份先行指數跟蹤，可以準確預計年度或季度宏觀經濟增長情況，預判上行趨勢或下行趨勢。

比如，2019年6月10日上海迪士尼樂園開門迎客，帶動了周圍的商業發展，透過對電力大資料的分析可以分析出方圓5公里內用電變化情況。