利用生成式人工智能加速公用事业费率案件提交

胡扎伊法·巴斯拉伊是安永有限责任合伙公司的技术咨询业务的董事总经理，他专注于电力和公用事业组织中的业务转型和数字技术实施。

费率案例提交过程对于公用事业公司来说是一个复杂的挑战，需要在财务可行性和消费者保护之间取得平衡。这一关键的监管任务要求进行详细的分析和战略规划，通常由于严格的文件编制和合规要求而持续一年或更长时间。

但复杂性并不是唯一增加的因素。2023年，美国投资者所有的公用事业公司提交了要求提高费率的申请，这些申请相当于增加了创纪录的181亿美元这标志着公用事业费率请求连续第三年增加。鉴于一个费率案件的审理可能需要12到18个月的时间，有效地管理这一过程正变得颇具挑战性。

颠覆性技术，如生成式技术，人工智能（生成人工智能），正逐渐成为一个潜在的解决方案，简化费率申报并推动价值，在不断演变的能源转型格局中。

费率案立案理由

费率案件申请使公用事业公司能够提议并证明对基本服务（如电力、水和天然气）消费者费率的变更。这些申请详细说明了调整费率的财务理由及其对未来运营和客户账单的影响。

该行业依赖于费率案例流程来为关键基础设施（如电网）的重要升级提供资金，并维持供水和燃气系统，支持现代化并有助于长期可靠性。

准备工作包括分析运营成本和未来需求，从而开展一项服务成本研究以证明拟议的费率变更的合理性。当公用事业公司必须为其提案辩护时，这项研究会受到严格的监管审查和公众审议，以便在满足公平收入需求与消费者利益及基础设施承诺之间取得平衡。

费率案例的结果直接影响消费者财务和社区繁荣，需要一个平衡公用事业需求与公众获得负担得起的服务的流程。公用事业公司必须在透明度和有说服力的沟通中应对监管标准、利益相关者关切和经济因素。

弥合传统方法与公用事业管理未来之间的差距，生成式人工智能（GenAI）是一个引人注目的变革催化剂。在试点应用中，生成式人工智能已经开始成为简化费率案件提交流程的游戏规则改变者。

生成人工智能的实际应用

该技术有能力筛选海量的历史费率案例数据，提取相关的先例和见解，以指导当前的申报。鉴于每个费率案例并非孤立事件，而是连续过程的一部分，每次申报都会建立在之前知识和结果的基础上，这一能力显得尤为宝贵。通过利用生成式人工智能（GenAI），公用事业公司可以借鉴丰富的信息来构建更加坚实且有证据支持的费率提案。

此外，技术可以显著简化发现过程。监管查询通常涉及回答大量的问题，其中许多可能与过去案件中提出的问题类似。生成式人工智能可以帮助快速识别和调整以往的回答，从而减少起草新答复所需的时间和精力。这不仅加速了准备阶段，并使法律团队能够专注于当前案件的细节，而且还提高了提供给监管机构的回复的一致性和质量。

另一个实际应用是基于历史数据趋势预测监管结果的能力。通过分析过去决策并识别模式，它可以为公用事业公司提供战略洞察，了解影响批准率的因素。这种预见性使公用事业公司能够调整其提交的文件，以符合监管机构的期望，从而有可能增加有利决定的可能性。

本质上，监管要求、技术进步和战略远见的融合为公用事业公司应对他们最critical和最具挑战性的流程之一的变革奠定了基础。此处"critical"可译为“关键的”，具体语境中可能需要根据实际情况调整翻译以确保准确传达原意。如果要严格保留原文结构，可以输出：本质上，监管要求、技术进步和战略远见的融合为公用事业公司应对他们最 critical 和最具挑战性的流程之一的变革奠定了基础。

其他战略优势

将生成式人工智能（GenAI）融入费率案流程的关键部分，可以带来超出单纯效率提升的战略性益处。公用事业公司可以通过增强其费率提案开发、促进监管合规以及简化发现过程，在这三个特别耗费资源且对成功完成费率案至关重要的领域中受益。

GenAI可以作为警惕的监察狗，在合规风险升级为昂贵的法律问题或声誉损害之前提醒公用事业公司。例如，通过处理和解释复杂的监管文件，技术使公用事业公司能够及时了解合规要求，并将费率申请与当前及即将实施的规定保持一致。这有助于提升公用事业公司的整体风险管理水平，使其能够做出明智的决策，以避免监管处罚并保护其声誉。

此外，简化的费率案件流程可能带来更公平的调整，并防止客户承担不必要的成本。由此产生的效率可能允许对基础设施进行再投资，提高服务可靠性并促进消费者的可持续性。

然而，凭借所有的好处和潜力，公用事业公司没有必要的构建模块和数据基础是无法推动这一创新的。负责任的人工智能使用和成功。它在费率案过程中带来新的威胁和考虑，必须谨慎管理，以确保公用事业的财务稳定，并同时保持客户费率的公平性和可负担性。

本文所表达的观点仅代表作者意见，并不一定反映安永华明会计师事务所或其他成员的全球安永组织的观点。