大數據環境下的供應鏈風險管控

劉帥++王紅春++趙亞星

摘 要：大數據技術的出現創新了供應鏈創造和傳遞價值的模式，提高了供應鏈運行效率、降低了供應鏈運作成本，提升了企業利潤。但同時，大數據技術的應用也使供應鏈面對前所未有的風險。文章通過對大數據供應鏈的運作模式分析，對其風險因素進行了識別，詳細分析了風險因素的來源和作用機理，并有針對性地提出了防范風險的策略，對大數據環境下供應鏈的平穩運作具有重要的現實意義。

關鍵詞：供應鏈；大數據；風險；管控

中圖分類號：F273.7 文獻標識碼：A

Abstract： The emergence of big data technology has changed the model of supply chain to create and deliver the value， improve the efficiency of the supply chain， reduced the supply chain operating costs and enhanced corporate profits. At the same time， the application of big data technology also made the supply chain face unprecedented risks. Through the analysis of the operation mode of the big data supply chain， the paper analyzes the risk factors， analyzes the source and mechanism of the risk factors in detail， and puts forward the strategy of preventing risks. This has an important practical significance for the smooth operation of supply chain in big data environment.

Key words： supply chain； big data； risk； control

0 引 言

大數據的不斷發展為企業實施科學決策提供了進一步的基礎，通過收集供應鏈的全面運行數據，整合供應鏈內外部所產生的多態、異構數據，運用先進的分布式數據庫系統挖掘隱藏的數據關系，對供應鏈成員行為進行預測以實現數據驅動型決策。基于大數據構建供應鏈是供應鏈管理發展的必然趨勢。

在供應鏈風險管理方面，國內很多學者近年來進行了深入的研究，陳可嘉等人（2016）考慮了供應鏈中斷的風險，提出了供應鏈最優數量決策方法。樊星（2016）等人基于模糊理論，對跨國農產品供應鏈進行風險識別，提出了一套多屬性風險評估模型。聶瑞芳（2016）對O2O模式的供應鏈風險進行了分析，提出了該種模式下供應鏈的風險防范策略。郝潔瑩（2016）從產品策略協作、渠道策略協作、價格策略協作等方面考慮供應鏈的多渠道營銷策略及風險。唐劍（2016）從營銷環境的變化角度考慮供應鏈系統資源整合的風險。孫金花（2017）等人，提出了一種科技服務供應鏈風險要素識別方法，基于社會網絡分析模型，對其風險進行識別與評估。嚴杰等人（2017）分析了供應鏈風險管理的研究現狀，提出從市場經濟角度對供應鏈的風險進行定義。慕靜等人（2017）分析了基于物聯網的農產品供應鏈，將其風險分為感知層、信息層和應用層進行識別，并提出了相應策略。

綜上，目前對供應鏈風險管理的研究涉及到了各個領域的供應鏈，多數研究從風險產生的機理、應對風險的策略等方面展開，但是，大數據供應鏈的發展已經逐步成熟，面對大數據供應鏈存在的風險，尚未有學者進行深刻的剖析，本文將對大數據供應鏈存在的風險進行識別，結合風險的產生機理，提出相關管控措施。

1 大數據供應鏈的風險因素識別

構建大數據供應鏈是目前供應鏈管理領域最炙手可熱的話題，然而，多數企業將更多的注意力放在利用大數據技術提高供應鏈運作效率和降低供應鏈總成本上，從而忽視了大數據供應鏈存在的潛在風險，另外移動互聯網、線上支付的快速發展，對供應鏈的響應時間提出了更高的要求，及時投遞、低庫存、全球采購都大大增加了供應鏈的風險。

另外，全球采購使得供應鏈變得越來越龐大和復雜，很多企業也逐漸將非核心業務外包出去，供應鏈的參與者魚目混雜，大數據又使供應鏈的運營變得更加精簡，這都使得大數據供應鏈更容易受到突發事件的沖擊，面對更高的風險。

1.1 大數據供應鏈的運作模式

大數據供應鏈的運作模式區別于傳統供應鏈，因此大數據面對的風險也與傳統供應鏈有所不同，如圖1所示。傳統供應鏈是從供應鏈到需求端“一個流”的運作模式，供應末端的銷售預測信息自下而上逐級傳遞，前端生產信息自上而下逐級傳遞。而大數據供應鏈在運作過程中預測發生在各個環節，各環節的生產計劃是由大數據預測信息驅動的，在信息傳遞上，預測信息上傳到供應鏈級大數據平臺，各成員企業從大數據平臺上獲取信息，這樣有效緩解了牛鞭效應。由于大數據技術能夠捕捉供應鏈運行過程中的非結構化信息，因此，在供應鏈的末端銷售環節，顧客的需求被更詳細的拆分，供應鏈可以制定出更精準的營銷策略，圖1很清楚的表述出了大數據供應鏈的運作流程。

1.2 大數據供應鏈的風險因素來源

大數據供應鏈的風險因素來源廣泛，主要從三個方面考慮大數據供應鏈所存在的風險，外部環境風險、技術層風險、管理層風險。其中，外部環境風險主要指自然環境和社會環境的變化有可能對供應鏈造成的沖擊，技術層風險主要考慮大數據信息泄露和大數據技術不完善對供應鏈運行造成的影響，管理層風險包含的因素較多，可能包括供應商管理、供應鏈成本管理、客戶關系管理等一系列供應鏈內部的管理上出現的問題，但是大數據供應鏈末端的精準營銷要求供應商交貨和物流服務水平能夠做到快速響應，因此，對大數據供應鏈影響最深的兩種管理風險應屬供應商風險和物流阻塞風險。endprint

2 大數據供應鏈的風險因素分析

對以上識別出的大數據供應鏈風險進行詳細分析，從其來源、產生機理等角度剖析這些風險對供應鏈的潛在威脅，以便更好地實施管控策略。

2.1 外部風險

外部環境風險來源于社會環境風險和自然環境風險，都屬于不可控因素，社會的動蕩可能直接導致供應商生產斷裂從而影響整條供應鏈的平穩運作，自然環境的變化會直接導致交貨延遲，對服務型供應鏈來說自然環境的變化更可能直接導致供應鏈末端客戶的流失。跟其他因素相比，這些不可控因素的發生概率較小，且很難預測，但足以對供應鏈產生不可逆轉的災難性后果，所以說外部風險是大數據供應鏈存在的主要風險之一。

2.2 技術層風險

基于大數據技術構建起來的供應鏈，技術的成熟度必然意味著供應鏈的運作效率，成熟的技術是降本增效最重要的手段，目前，國內大數據技術的發展已經跨過了起步階段，大數據分析技術相對成熟，但由于供應鏈成員企業共同使用一個大數據平臺，信息泄露的風險是必然存在的，當成員企業的核心利益被侵犯，供應鏈則走向破裂的邊緣。

多數企業并不具備大數據分析技術和人才，因此大數據分析是多數企業外包出去的業務，因此，會產生技術水平穩定性的風險，對供應鏈來說，這也是潛在的威脅。

2.3 管理層風險

從企業內部來看，大數據供應鏈的管理更具有復雜性和敏感性，應用大數據技術改變了多數供應鏈粗放式的供應商管理模式，大數據供應鏈要求的供應商管理是多渠道、雙向激勵、共同質量觀的，因此，對整個供應鏈來說，供應商的風險種類更加豐富和多變，供應商稍微的不穩定就會讓其他成員企業有所察覺，大數據供應鏈的末端詳細的市場分區要求供應鏈具有能夠快速響應的精準物流體系，而物流又是極難掌控環節，因此物流環節的風險是極具威脅性的。

3 基于大數據的風險控制策略

3.1 建立大數據供應商風險應對能力指標體系

穩定、健全的供應商網絡是供應鏈有效運行的前提條件，不管是生產型企業還是服務型企業對供應商的依賴都是不可忽視的，利用大數據技術能夠有效地控制供應商處存在的風險，以幫助供應鏈穩定的運營。

大數據供應商風險應對能力指標體系主要包含以下幾項：供應商生產廠址狀況、供應生產恢復能力、供應商設備柔性、供應商—生產商溝通情況、供應商質量管理等。企業利用大數據對指標體系中的各個指標數據進行分析、考核，若發現考核結果不及格，則該項指標中存在一定的風險，企業根據識別出的風險能夠對其進行精準的控制，以保證供應鏈的穩定運行。

3.2 實施精準的物流風險控制

物流是供應鏈運作過程中不確定性因素最高的環節之一，物流是供應鏈最難掌握的環節，掌握對物流環節的控制能夠有效降低供應鏈總成本，提高其競爭實力。利用大數據技術可以實現精準的物流控制，降低其風險因素。

識別貨物在運輸途中的安全風險是大數據技術的應用所在，利用RFID、GPS等技術搜集貨物在運輸途中的相關數據，如位置天氣數據、貨物溫度數據、開箱驗視次數、運輸路線路況等數據。將這些數據傳回企業大數據平臺，企業通過對數據進行深入的挖掘分析，實現對物流的精準控制，以便及時規避其中分風險因素。大數據對物流的精準控制尤其適用于對時間敏感的貨物，在冷鏈運輸中能夠發揮極大的作用。

3.3 預測供應鏈斷裂風險

供應鏈斷裂會對企業造成不可挽回的損失，供應鏈的斷裂前期往往會出現一定的征兆，但是多數企業為了追逐生產的連續性而忽視了這些征兆，從而加快了風險來臨的腳步。

供應鏈斷裂風險主要源于供應源全球化的擴張和社會、自然環境的變化，企業可以利用供應商的歷史數據和過去的環境數據，挖掘出傳統數據分析技術難以掌握的非結構化數據，結合大數據分析技術，實現對供應源的生產狀況進行及時的精確預測，了解環境變化的趨勢，以便及時地應對這些潛在的風險，防止出現某一供應源斷裂狀況的出現。

3.4 識別外包業務與業務外包風險

為了保持企業的核心競爭力，企業往往會將非核心業務外包，但是，企業非核心業務一般包含很多種類，識別出到底哪些非核心業務需要外包是節約供應鏈成本的關鍵所在。業務外包存在的最主要的風險是企業內部信息的泄漏，如何規避這一風險也是企業的一項重要決策。

大數據分析技術識別出企業非核心業務主要通過制定詳細的外包分析策略，清楚地指出企業自身所具備的業務能力和供應商的業務能力，在應對信息泄露的風險方面，大數據信息平臺對不同的企業設置不同的權限，以保證企業內部數據不會向外流失。

另外，大數據分析技術也是多數企業需要外包的業務之一，由于兼備管理技術和數據分析技術的人才稀缺，大數據技術在應用上也會導致應用大數據供應鏈存在一定的風險。

4 結 論

一種新興技術的產生必然伴隨著許多未知的風險，大數據技術為供應鏈帶來的改變有目共睹，大數據供應鏈的風險也是時刻威脅著供應鏈的穩定運行。供應鏈各成員企業要清楚的認識到風險的存在，而不是一味的依靠大數據技術來提高自身的利潤。供應鏈的風險管理是一項復雜且系統的工程，在對風險進行識別時要充分考慮到供應商、制造商、零售商等供應鏈各個成員企業所存在的風險。

本文的研究通過分析大數據供應鏈的運作模式，從不同角度識別出了大數據供應鏈所存在的風險，文章所提出的策略目的是幫助企業在構建大數據供應鏈時能夠盡量避免這些風險，在未來的研究中，對大數據供應鏈風險的研究還有侍從風險的預測、評價、轉移等不同角度進行更深入的挖掘。

參考文獻：

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