“新零售”背景下基于Elman反饋型神經網絡的企業風險評價

萬小燕

[摘 要] “新零售”是以移動互聯網為基礎，線上線下相結合以改善購物體驗的一種新型商業模式，其風險狀況受到諸多因素的影響。通過分析了“新零售”企業的風險因素，識別出“新零售”企業八大類典型風險，形成風險評價指標體系，在此基礎上，運用層次分析法和Elman反饋型神經網絡建立風險評價模型，在一定程度上為“新零售”企業創業者和投資者提供決策依據。

[關鍵詞] 新零售;反饋神經網絡;風險評價

[中圖分類號] F470[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2019）12-0130-02

大數據、人工智能等互聯網先進技術在分析客戶消費偏好，細分客戶群體，找準市場定位方面的廣泛應用，推動線上線下以及現代物流的深度融合[1-3]。“新零售”通過線上流量導入和線下專營體驗店相結合，推動點擊率高效轉化，實現網絡引流和實體店營銷的深度融合[4]。“新零售”模式下，實體店主要承擔組織生產和交付功能，原有傳統店的新客戶獲取、會員維護、廣告營銷、結算等功能均線上化，并增加了分享裂變、話題熱聊、興趣推薦、實時客服等環節，給企業風險管理帶來了新的挑戰，因此有必要探索建立新零售企業的風險分析模型，給創業者和投資者帶來一定啟示。目前，我國對于“新零售”風險管理的研究還處于起步階段，國內一些學者對“新零售”風險的定量評價進行了研究，其中應用較為廣泛的包括層次分析法、模糊綜合評價法、灰色關聯算法、故障樹判斷算法等[5]，但這些評價方法均存在一定不足，主要表現為沒有結合“新零售”線上線下相結合的特點制定評價指標。本文試圖基于Elman神經網絡，結合“新零售”特點，建立風險評價模型，通過神經網絡方法的非線性和泛化能力，實現風險管理。

一、風險分析

“新零售”企業是實體店和網絡運營相結合的模型，因此傳統的企業風險也是“新零售”的風險組成部分，另外“新零售”企業是建立在移動互聯網、移動支付、大數據、云計算等諸多領域的基礎上，因此還存在移動網絡安全和信用等方面的風險。因此要建立完善的風險識別、評估、評級、防范和反饋等環節，進行完善的風險管理，如圖1。

二、風險識別

根據“新零售”模式的典型特征，運用文獻分析法、場景假設法與列舉比較法，從企業內外兩個角度，將其風險分為八類，即市場風險、信用風險、業務風險、法律風險、戰略風險、技術風險、管理風險、道德風險。

（一）市場風險

“新零售”歸根結底是一種銷售行為，無論交易的產品是事物、虛擬物品還是一種體驗，實際上均依賴于市場的需求。有些需求受季節性影響大，如飲料茶飲;有些因素受購買力影響因素大如咖啡，在城市高消費人群中占比較大，在農村市場銷量很小;有些產品購買人群受年齡影響因素大，如藥品。細分市場分析需求，尋找商品適用人群，因地制宜，是合理避免市場風險的有效途徑。

（二）信用風險

信用風險表現為交易主體無法按時、按質履約而導致未來損失的不確定性。雖然“新零售”企業建立了一套客戶信用和購買力的評價體系，但我國信用體系整體發展滯后，對企業銷售質量和產品宣傳沒有完善的監控措施，產品質量和虛假廣告也沒有詳盡評判標準，容易引發買賣雙方和第三方平臺的糾紛，因此信用風險仍是“新零售”不容忽視的風險類型。

（三）業務風險

業務風險主要包括沉淀資金風險、交易風險等。“新零售”企業移動支付比例較高，大量資金沉淀在第三方支付平臺的“資金池”里，其收益率變動極易受到金融市場利率、匯率波動的影響;另外，使用第三方支付存在一定的突發性風險，如微信封殺“淘寶”鏈接、阿里和順豐相互切斷數據鏈接等。

（四）法律風險

已有的相關法律文件并沒有提及“新零售”這種商業模式，僅在電商層面有所觸及，導致“新零售”模式上法律效力薄弱，監管職責定位不清晰，消費者正常維權路徑受阻。由于法律滯后、監管缺失，難以保障正常的交易秩序，也會導致“新零售”企業主要業務發展受限。

（五）戰略風險

“新零售”企業主要通過初期高速擴張搶占市場份額，加強市場控制力，其經營活動產生的現金流量通常難以覆蓋運營成本，需通過多輪融資緩解資金壓力，因此建立合理的擴張和融資戰略非常重要;另外，企業發展過程中，獲客成本和培養客戶重復購買等運營規劃，也是戰略風險的一部分。

（六）技術風險

龐大數據量的高效精確處理對企業系統架構和運營流程均十分關鍵。“摩拜單車”曾經出現過幾次“宕機”給出行用戶帶來了很大的不便，極易導致客戶轉投其競爭對手門下;技術系統的安全漏洞和黑客攻擊，加大了商業信息泄露的可能性;由于使用移動支付，不可避免地采集用戶數據，用戶賬號被盜或者用戶被誘導到詐騙網站也是技術風險之一;產品研發方面可能存在市場預測、收益性和可行性方面調查不夠充分導致項目失敗，例如“共享汽車”的出現，由于技術研發落后于競爭對手導致市場份額萎縮，甚至退出競爭。

（七）管理風險

管理體系中由于組織結構、管理過程、企業文化和管理者素質方面影響管理效率會導致管理風險。新零售企業主要存在供應鏈風險和利益分配風險。例如“新零售”代表企業小米公司，由于其在結構光解鎖，指紋解鎖等領域受到供應商制約難以短期內大量供貨，在手機市場競爭上處于被動地位，產品小米note2就是因為三星供應鏈屏幕卡脖子導致早早退市;該企業高管持股比例較大，主要利潤被高管股東拿走，在激烈的研發競爭中投入不足，落后于華為、OPPO、VIVO等員工和銷售渠道持股的企業，市場份額逐年下滑。

（八）道德風險

商業模式和產品抄襲廣泛存在，尤其“新零售”企業是在零售環節的創新銷售模式，因此一旦被市場證明是高效的商業模式，將吸引大量投資者進入，而模仿產品外觀以及復制這種銷售模式付出的代價相對低，卻導致原“新零售”企業價值受損;競爭對手攻擊，員工違法操作引發的衛生、管理等風險也會迅速發酵和傳播，導致道德風險。

三、風險評價系統構建

（一）風險評價指標體系

為了客觀評價“新零售”企業動態變化的運行風險，構建切實可行的風險評價指標體系極為必要。由于評價指標涉及網絡動態性的臨時情況，以及大量難以量化的模糊性指標，結合“新零售”特點，參考已有研究確定風險評價指標體系：市場風險指標為市場需求變動，成本價格波動和產品競爭力;信用風險指標為股市波動，負債利率波動和金融市場影響;法律風險指標為國家政策和相關法律;業務風險指標為現金流量;技術風險指標為產品質量和信息安全與數據保護;戰略風險指標為規模擴張和客戶風險;管理風險指標為供應鏈和利益分配;道德風險指標為信息不對稱。

采用專家小組打分的方式進行量化處理，按照{1，2，3，4，5}五級評定法對每個指標打分，1為最低程度風險，依此類推，5為最高程度風險。應用神經網絡模型對原始得分矩陣進行處理，得到輸入值與輸出值的非線性映射，同時采用歸一化方法將原始得分數據轉化為滿足[0，1]由式（1）計算而來的無量綱值。

（二）Elman神經網絡學習過程

Elman神經網絡采用優化的梯度下降反向傳播算法，用網絡的實際輸出值與輸出樣本值的差值來修改權值和閾值，使得網絡輸出層的誤差平方和最小，通過大量反饋與輸出的調節實現動態建模的目的。設第k步系統的實際輸出向量為yd（k），在時間段（O，T）內，定義誤差函數為：

（三）風險評價實現

1.樣本訓練。設定評價指標為高風險（0，0，1）、中等風險（0，1，0）和低風險（1，0，0），由專家小組對16個指標綜合分析，給出量化分值，進行數據處理，輸出樣本矩陣見表1。

2.學習過程。將以上樣本數據乘以權值系數，作為Elman神經網絡模型輸入值，學習率？取0.8，動量因子mc取0.98，誤差精度E（w）設為0.001，進行機器學習過程。9767次訓練結果后，誤差僅為0.000978，損失函數和訓練次數關系見圖2，訓練結果在規定誤差范圍（0.001）以下，對訓練樣本分級準確率為98.1%，顯示已獲得可被接受的反饋型神經網絡學習訓練效果，因此該模型適用于新零售企業風險評估要求。

四、結論

本文針對“新零售”線上線下相結合的特點，構建風險評價指標體系，采用python和numpy工具包進行反向傳播學習與驗證，具有很高的精度和很快的收斂速度，能夠精準判斷樣本風險程度，滿足“新零售”企業評估風險的要求，為管理者和投資者提供了決策依據。

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[責任編輯：潘洪志]