随着数字经济的提速，企业的数字环境正在加速成熟，例如政府政务的数字化：银行、税务、工商、社保、法院等。而新技术的应用成本也在进一步地降低，随着各地“云计算中心”的落地，例如贵阳的大数据中心以及各地的数据中心节点，企业“用数”需要的算力成本也在逐渐降低，因而很多问题可以用“数”来构建低成本的解决方案。
本文均来源于企业实践的真实场景，为了客户隐私，我们做了对应的化名处理。这些问题，如要不回的应收账款、供应不及时带来的交期延迟赔款、预测不准带来的处置成本等，都曾让这些企业在一段时间内“回到解放前”或者“白干”。但是，有了数据，有了技术的普惠，我们可以近乎以免费的方式解决。
案例1
“道一”是一家食品企业，老板上世纪九十年代末创业，经过不懈的努力，其主赛道饮料（汽水）在华南地区广东、广西、福建等建设成成熟的销售网络，年销售额约8个亿，涉及合作经销商1300多家。
2021年4月初，公司运营在季度业务汇报时，向总经理阐述了一个现象，其经销商的“流失及失活”存在异常，主要如下：1、部分经销商在注册后消失，一部分停止经营，但基于联系人查询，其中部分新经销商的联系人相同，为“同一联系人”；2、一部分经销商仅产生一次交易便再无后续合作，销售对此的解释是“拓新失败、竞争激烈”。同时，该运营对应汇报了上述情景下涉及到的应收账款坏账，以及此类特殊订单的费效比金额。
案例解读：
这个问题其实很普遍，今天的企业不止要做好交易，还需要知道跟你交易的是“谁”，不只是拥有“一腔热血、一身肝胆、一颗信任”就够了，而是要在业务的各场景中管理风险。
外部经济大环境的动荡以及企业经营政策的不合理（例如短期趋利性）、客户经营者的习惯（赌博、主体边界意识弱）等都会引发经销商存在风险，从而影响到你。例如其中的短期趋利性，企业大面积补贴新拓、大幅度促销等，都会产生经销商套利行为，进而销售在业绩的压力下新增新注册客户，企业承担额外费用，影响经营质量；此外，外部环境及经营者的问题，也会引发经营“倒闭”、“冻结”等各类问题。整体上，数字时代，整体都会在法院（诉讼案件）、工商（主体变更）、社保（缴纳人数减少、虚壳公司）、税务（应税缴纳）等外部大数据下有“影子”，而上述的风险扫描，在业务环境的预警控制，将有助于企业降低经营风险。
解决方案：
大数据- 洞察及风控：基于外部数据，在交易相关场景及单据上，调用预警服务，降低风险。
在与客户和供应商的交易过程中设置两个风险管控节点，接入外部工商信息数据，融合企业内部交易数据，如：历史逾期率、长账龄比例、坏账率、预期天数、经营异常、失信被执行信息等。对每项信息进行评分，构建风险评估模型全方面评估客商的工商、法务、税务、经营情况，经营风险，并在业务过程中自动风险预警。
图：金蝶云星空实际应用
案例2
“生二”是一家消费类电子企业，其核心产品是儿童游戏手表，市场份额占比领先，拥有领先的技术开发及销售网络优势，预测其正在研发的下一代产品需求达到30万只，目前正积极备货中。由于订单大规模增长，考虑到新增的功能需要新的供应商，因此公司引进了多家新供应商。产品上市销售后复盘发现，销售如预期一般火爆，但由于新供应商供货进度的约束，以及竞争对手的大力投入，产品已销售40万库存还有10万。同时基于第三方数据，同类产品在同销售期间内累计销售了120万只。随着下一代产品推出，老产品出货普遍选择降价，降价一般在15%以上。
案例解读：
在这里，我们暂不谈基于数字连接的供应商协同，以及基于客户需求的智能制造等，这些很重要，是数字时代的基础配置。但是，对于供应商本身的风险，也需要予以清晰的认知，比如其历史交易（延期、质量），外部资信（例如失信被执行等等），而立足于供应商的能力及风险预估不足构建的交易，是类似于“沙滩建大厦”的危险行为。
此外，销售预测的准确性是一切的源头，涉及业务，也涉及数据及算法；对于数据本身而言既要着眼于内部，例如销售订单、经销商协同，也要基于外部，例如年龄数据、试销数据等。同时，善于构建业务的创新与善于利用数据是同等重要的，例如，基于预定单在B2B上的应用，测试经销商对于新品的热度，利用外部平台以及在一定区域内试销，根据上述业务及数据的优化再进行调整。总之，今天对于预测，不是简单的拍脑袋，技术使我们面对不确定性，构建相对确定性。
解决方案：
大数据- 洞察及风控：基于外部数据，在交易相关场景及单据上，调用预警服务，降低风险。
大数据- 销售预测：基于内外部数据，进行评估清洗标签化，基于各类算法，提升预测准确率。
依据企业历史销售情况，综合各类促销活动、节假日、天气状况、突发事件等影响因素，滚动预测企业未来一段时间内的商品销售趋势，通过未来商品的需求预测，以驱动和衔接生产及采购计划，协助组织各层级做出最恰当的决策。预测结果可直接进入MRP，或智能采购，以达到平滑未来需求波动的目标。
图：销售预测结果应用
图：销售预测仪表盘
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