大數據背景下第三方物流運營風險管理研究

王靜漪

【摘要】本文以國際主流的風險管理相關管理理論作為理論基礎，運用理論與實證相結合的方式，重點關注大數據在第三方物流項目運營中的應用，以蕪湖中外運有限公司在第三方物流項目中為例，研究大數據在第三方物流風險管理中的應用，對如何通過使用大數據技術來改善第三方物流風險管理提出探討。

【關鍵詞】大數據 第三方物流 風險管理

一、引言

自我國改革開放以來，國民經濟水平得到了快速穩步發展，宏觀經濟環境為我國物流行業的快速發展提供了有利條件，隨著我國物質生產水平的高速提升，產品數量猛增，流通范圍快速擴張，使社會對物流的整體需求猛增，為我國物流業走上發展的快車道提供了市場基礎。第三方物流因其專業性和能夠為物流委托方節約大量精力和成本的特點，逐步成為發展最為迅速的物流項目。但第三方物流意味著物流委托方需要與物流企業保持緊密聯系，通過信息系統對物流項目過程進行管控，這需要大量的數據采集、分析和傳輸，傳統上采用人工方式或簡單的數據報表方式已經無法滿足第三方物流項目風險管理的要求。在近年來大數據技術飛速發展的背景下，各種新的信息化技術和設備層出不窮，如物聯網技術為數據的采集和傳遞提供了媒介，4G網絡的快速發展保證了高速可靠的信息傳輸要求，計算機技術、數據庫技術和人工智能技術為如何進行數據分析和問題應對提供了解決之道。本文以此為切人點，以蕪湖中外運有限公司為例，在分析當前第三方物流風險管理體系基礎上，研究第三方物流如何融合大數據技進行產業創新升級。

二、蕪湖中外運有限公司第三方物流項目風險管理現狀

（一）企業背景

蕪湖中外運有限公司是一家在2002年11月20日成立的專業第三方物流公司，是中國外運長航集團有限公司H股上市公司中國外運股份有限公司的子公司，同時該企業也是皖江一帶港口中最專業的規模型物流企業。經過多年發展，企業已經成為一家集運輸、倉儲、包裝、配送等服務于一體的一家專業第三方物流企業，公司目前具備穩定的服務客戶和廣泛的業務渠道，2017年全年營業額超過億元。

在公司經營過程中，風險損失賠款的額度存在明顯增加，且增速超過了公司營業額，在2016年，公司全年賠款額度甚至超過了公司營業總收入的1%，嚴重擠壓了企業的正常利潤。

（二）項目案例：由"SH集團第三方物流項目”分析蕪湖中外運有限公司風險管理現狀

SH藥業股份有限公司是一家從事藥物及醫療設備生產的股份有限公司（以下簡稱SH藥業），2015年11月，SH藥業與蕪湖中外運有限公司達成合作，由蕪湖中外運有限公司承擔SH藥業華東地區六省一市藥品及醫療器械倉儲物流配送業務，中外運蕪湖有限公司必須按SH藥業要求，建立華東物流分撥中心，覆蓋華東地區六省一市（含江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、上海市），由于存儲的是藥品及醫療器械，對存儲環境有較高的要求，蕪湖中外運有限公司在蕪湖市高新技術開發區重新單獨建立了倉儲中心，并根據SH藥業要求建設了閉路電視監控、自動防火告警系統、恒溫恒濕系統等。在硬件上達到了藥品及醫療器械存儲要求，但由于當時企業正處于轉型期，人力資源不足，在面積達到3000平米的倉儲中心僅僅配備了2名倉管及2名搬運工。

2014年之前，蕪湖中外運有限公司并沒有承擔過類似SH藥業華東物流分撥中心這樣的第三方物流項目，對此項目的復雜和困難程度認識不足，雖然建設了當時蕪湖最先進的倉儲硬件環境，卻沒有考慮到這一物流項目啟動后處理的業務量非常大，不僅有實物的進出庫管理，同步還有一套非常嚴謹的倉儲管理系統需要登記維護，再加上收發貨管理系統及訂單管理系統。倉儲管理人員不僅需要實時對貨物實體進行出入庫管理，還要處理ERP系統及倉儲管理系統的電子化操作，結果由于人力不足，在項目啟動時就埋下了風險隱患。

SH藥業月均產量超過 200噸，數量達15000件以上，每周需要向7個分公司發貨3500件左右，所有的驗貨、出入庫、收發貨、電子系統操作均需要2名倉儲管理員完成。再加上裝卸工作、日常報表等。對于這樣龐大復雜的物流項目，僅有2名倉儲管理人員負責，并且未進行培訓，且未接觸過類似工作，結果在勉強運營半個月之后，嚴重的問題出現，倉庫實際存儲貨物與倉儲管理系統、ERP系統、訂單管理系統數據對不上，各分公司不斷反映收到錯誤的貨物，且收到貨物與訂單不符或存在損壞及丟失。SH藥業在收到分公司多次反映問題后書面通知了蕪湖中外運有限公司，蕪湖中外運有限公司這才意識到問題的嚴重性，當即安排專人組成工作組盤庫排查，由于前期工作的混亂，連具體貨物數量都無法統計清楚，粗略估計損失超過二百萬元，后雙方共同委派專職人員，在保持物流正常業務不停的情況，20多人根據原始單據一一梳理，再與分公司逐一核對，連續加班兩個多月，才整頓完成混亂狀態，最終將損失控制在10萬元之下。但仍然面臨著SH藥業相應的損失索賠。且由于在整個項目運營期間，SH藥業各分公司投訴不斷，最終在2016年，SH藥業終止了與蕪湖中外運有限公司的合作。這也是企業嘗試開發新項目時忽視風險管理所造成的必然結果。

三、問題原因分析

（一）中外運有限公司物流項目運營風險定性分析

通過采用風險專家調查列舉法、資產財務狀況分析法等方法，筆者在中外運有限公司此項第三方物流項目中總結出面臨的主要風險有以下種類：

貨物運輸風險，貨物在物流運輸過程中存在丟失、破損、延誤等潛在運營風險。

貨物存儲風險，貨物在存儲過程中存在丟失、破損、自然災害等潛在管理風險。

貨物移交風險，貨物在貨主與物流企業或物流企業與分包商之間移交時，需要核對貨物清單明細，對貨物的數量、規格等一旦存在交接差異，可能導致貨物移交失敗風險。

信息傳遞風險，物流業務信息傳遞過程中可能出現信息變動或延誤導致的信息傳遞風險。

人力資源風險，包括公司員工人為失誤因素風險和配置人力資源不足造成的風險。

商品特性風險，第三方物流貨物可能由于其商品特性易于損壞導致的風險。

（二）中外運有限公司物流項目流程分析

中外運有限公司物流項目流程如下圖所示：

在整個流程環節中，除報表系統外，大部分環節依靠的是人工進行處理，所采集信息的登記及傳遞需要通過手工錄入之后以郵件的形式進行發送，除了少量運用了條形碼技術之外，整個物流項目運營流程中極少使用信息技術作為輔助，物流項目委托方只能通過簡單的信息通報和以結果為導向的考核對整個物流項目的流程進行管控。

（三）中外運有限公司物流項目存在的主要問題

1、缺乏項目風險管理意識

蕪湖中外運有限公司自2002年創建至今，一直以來，對物流風險都是采取頭痛醫頭腳痛醫腳的方式，屬于被動的風險應對。在運作管理層面，對物流業務的基礎層面如時限管理、物流成本等特別重視，卻忽視了風險管理的重要性；在企業管理者思想意識層面，由于長久以來我國管理者的經營理念落后，往往對風險的發生心存僥幸。寄希望與風險不要發生。在公司文化層面，對于象蕪湖中外運有限公司這樣的物流企業，成立時間不長，往往將企業管理者的意志偷換為企業文化的概念，結果就是企業文化往往片面的強調效益，只要效益、忽視風險，整個公司都沒有風險管理的企業文化氛圍。在“SH藥業第三方物流項目風險管理案例”中，蕪湖中外運有限公司就感受到了輕視風險管理帶來的切膚之痛。

2、物流技術落后、損耗嚴重

第三方物流項目是對委托方業務的執行，是一個完整的物流業務執行流程，對物流貨物在包裝、承運、存儲、管理等方面有較高的技術水平要求，而非傳統的點對點貨物運輸過程，在項目運營過程中一旦發生失誤，造成的損失都需要由承運物流企業負責，造成物流項目成本的大幅上升。蕪湖中外運有限公司在第三方物流項目中輕視現代物流技術，至今仍然依靠人力進行過程管理的做法，已經無法滿足第三方物流項目高效準確運行的要求。項目委托方也缺少對過程的監管。

3、過程管理信息化水平低，信息孤島問題明顯

雖然物流行業發展迅速，但基礎設施和信息技術滯后，出現比較嚴重的網絡信息化應用斷層。蕪湖中外運有限公司的第三方物流雖然已經開始了網絡信息化建設，整體上還處于初級階段，物流貨品在各個環節之間連接轉換出現問題，整個物流供應鏈從上至下缺乏有效溝通，信息傳遞效率低下，物流項目委托方與承運方之間信息不對稱，各個環節的相關信息滯留于各個環節的參與者處，無法實現信息的有效流通傳遞。

三、問題的解決之道—大數據技術應用

筆者建議，要有效解決第三方物流項目中的風險問題，降低第三方物流運營成本，提升項目管理效率，增加項目運行過程中對項目委托方的信息透明度，需要利用信息技術的發展，應用成熟的大數據技術，構建高效的第三方物流信息網絡。

1、大數據平臺

大數據平臺是一個復雜的數據處理系統.目前業界通常公認大數據系統的應用分為四個階段，分別是：數據生成、數據獲取、數據存儲、數據分析。在蕪湖中外運有限公司第三方物流項目中，依托建設大數據平臺，可對物流項目中的數據進行有效利用。

2、多樣化的大數據信息生成獲取

當前物聯網技術廣泛發展，對物流項目各環節信息采集是一個巨大的助力，基于物聯網的車輛信息管理系統，可有效借助各類物聯網傳感器和4G通信網絡，隨時隨地采集包括貨品的位置、溫度、狀態等信息；GPS定位技術可對物流車輛、人員進行有效的過程管理和監控；遠程視頻監控系統可提供貨品的即時直觀狀態。物聯網貼片技術可以替代傳統的條形碼技術，不再需要人工進行讀取和錄入。在多種物聯網技術手段結合之下，整個第三方物流運輸環節可以全部有效納入精確化的數據采集制度中。

3、海量的實時數據存儲

Gartner對大數據下了一個簡潔的定義：“大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產?！贝髷祿馕吨Ａ康臄祿亢途薮蟮臄祿兓?，既包括結構化數據也包括非結構化數據。物流行業傳統上運用的數據倉庫技術可能存儲了年代跨度十多年、容量以T記的數據，但這種數據應用并非現在所指的大數據應用。

大數據的最大特點是實時性，比如某第三方物流項目委托方在某個時間節點要查詢委托貨物的狀態，傳統上要依靠人工干預進行信息查找；但在大數據應用上，需要利用系統即時查詢相關信息病立即反饋，并要求反饋的速度越快越好，同時還要保證信息的準確性。而大數據應用的數據量平均以年增長50%的速度激增，隨著科技的進步，有越來越多的傳感器采集數據、移動設備、社交多媒體等等，所以數據只可能繼續增長。

選擇存儲大數據方法時需要考慮到應用特點和使用模式。在傳統的數據倉庫上進行對相似數據集的挖掘操作，一般都在一個單獨的存儲設備上進行?，F在這種方法對處理能力和存儲容量的可擴展性來說已經不是最優的選擇。相反，若一個web分析工作負載要求在低延遲的情況下訪問大量的小文件，使用大量的電腦或者存儲單元，性能和容量都可以在一定條件下進行擴展。這種存儲方式更適合大數據。具體包括（scale-out）NAS（橫向擴展技術）、Hyperscale、大數據和ViPR技術等。采用大數據存儲技術，可以將第三方物流項目中通過數據采集系統獲得數據進行有效、安全的存儲并供分析應用。

4、大數據分析

對采集到的數據進行存儲后，需要對數據進行分析和建模，以蕪湖中外運有限公司收集的數據類型來看，相對有價值的建模類型種類繁多，如重要客戶的委托物類型標簽模型、常用物流路徑運營成本模型、目標客戶需求臉譜模型等。要實現此類建模，目前大數據分析中常用到的分析方法有以下幾種：

（1）數據抽象，采集到的數據字段種類較多，要讓數據能夠被高效的應用，首先要對數據進行抽象歸類，通過數據字段的特點進行歸類并劃分為不同的數據維度，將原有無序的源數據歸納為可分類的數據類型。

（2）數據回歸分析，通過對數據的循環迭代，不斷修正數據的模型，動態化變更數據參數，使數據模型更能精確反映實際情況。

（3）數據關聯，將不通類型的數據類別之間進行關聯，實現數據的動態映射效果，反映出數據之間的關聯性。例如蕪湖中外運有限公司某個委托方是從事農產品物流的單位，其委托需求就同時關系到農產品產地、上市時間和主要銷售地點等類別。

除此之外，常見的還有人工智能神經網絡、數據挖掘等數據分析技術。

5、大數據分析應用

利用大數據技術，可以在物流行業進行多種有效應用，如：

（1）路由規劃，通過路由規劃減少物流成本、提高時效。如2016年全國物流憑據達到時間為4.7天，但順豐快遞在引入了大數據應用之后，憑據快遞時間下降至了不到2.5天，大大低于全國平均水平。

（2）物流定價，根據物流行業大數據統計，物流線路價格與距離時間曲線緊密相關，通過駕駛時間可大致推算重物運輸與輕物運輸的價格成本。綜合考慮物流途徑與安全保障可以高效制定物流項目報價，而非傳統上人工進行成本核算。

（3）物流節點選址，通過對物流項目大數據分析，可以有效判斷網點、樞紐的定位，降低物流成本、提高時效。

（4）委托方監管，通過大數據應用，物流委托方可以通過大數據平臺即時查詢物品狀態，對過程進行監管。

從物流行業的發展前景來看，大數據技術的引入是行業發展的必然，物流企業可以通過大數據技術有效實現過程的科學管理，對降低企業運營風險，提升服務質量有很大幫助，隨著國家大數據戰略的推進，我國物流行業在不久的將來必將因此獲益，實現更大的跨越式發展。

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