一、關(guan) 於(yu) IBM

IBM 創立於(yu) 1911 年，是一家全球整合的信息技術、谘詢服務和業(ye) 務解決(jue) 方案公司。IBM 業(ye) 務遍及 170 多個(ge) 國家，運用最先進的信息科技，助力各行各業(ye) 的客戶創造商業(ye) 價(jia) 值。同時，IBM 吸引並擁有全球最優(you) 秀的人才，助力對客戶及整個(ge) 社會(hui) 至關(guan) 重要的事業(ye) 的發展，致力於(yu) 讓世界更美好。

IBM 的業(ye) 務涵蓋技術與(yu) 商業(ye) 領域。我們(men) 始終尋求高價(jia) 值創新，汲取全球最領先的 IBM 研究機構的創新支持，推動持續改造與(yu) 轉型自身的業(ye) 務。通過從(cong) 行業(ye) 領先的大數據、雲(yun) 、社交移動與(yu) 認知計算技術、企業(ye) 級係統和軟件、谘詢和 IT 服務中形成的產(chan) 品與(yu) 整合業(ye) 務解決(jue) 方案，為(wei) 客戶創造價(jia) 值。2015年IBM主要業(ye) 績收入為(wei) 818億(yi) 美元，2014年為(wei) 928億(yi) 美元，2013年為(wei) 984億(yi) 美元。其中，2015年戰略舉(ju) 措（雲(yun) 計算、數據分析等）收入為(wei) 290億(yi) 美元，運營每股收益為(wei) 14.92美元。

IBM 致力於(yu) 推進三大戰略——利用大數據推動行業(ye) 轉型，打造競爭(zheng) 優(you) 勢；利用雲(yun) 計算，重塑企業(ye) IT 架構，推動業(ye) 務模式轉型；利用移動和社交技術，依托安全能力構建企業(ye) 互動參與(yu) 體(ti) 係。我們(men) 正在為(wei) 現代IT骨幹創建一個(ge) 專(zhuan) 注於(yu) 開放創新的全新係統基礎架構，以滿足新計算時代前所未有、日新月異的需求。IBM 員工與(yu) 客戶通力合作，利用公司的業(ye) 務谘詢、技術和研發能力構建穩健的係統，以創造動態高效的組織、更便捷的交通、更安全的空氣和食品、更清潔的水源和更健康的生活。

1985 年，IBM在中國北京設立了辦事處。1992 年，成立中國首家外商獨資企業(ye) ——IBM中國。IBM中國的業(ye) 務覆蓋全國，包括研發、市場銷售和服務交付等。憑借在中國超過30年的豐(feng) 富經驗，IBM一直提供領先的技術、卓越的管理和獨特的解決(jue) 方案及服務，推動中國IT行業(ye) 及金融、電信、能源、製造、零售等眾(zhong) 多行業(ye) 的中國企業(ye) 創新、轉型與(yu) 發展。

作為(wei) 深耕中國30多年的夥(huo) 伴，IBM積極思考未來發展戰略，希望在解決(jue) 企業(ye) 自身未來發展的同時，也能夠解決(jue) 社會(hui) 生存的問題，甚至是未來發展的問題。我們(men) 希望用前沿的科技與(yu) 豐(feng) 富的經驗同中國夥(huo) 伴共同麵對挑戰，支持中國企業(ye) 實現“互聯網+”、“中國製造2025”的轉型和創新，真正成為(wei) “中國合夥(huo) 人”，實現與(yu) 中國同行。

IBM的供應鏈中有18,000多家供應商，2010年至2014年每個(ge) 采購類別的績效如圖表中所示。IBM的業(ye) 務經營規模龐大而複雜，涉及一個(ge) 巨大的利益相關(guan) 方生態係統，包括股東(dong) 、員工、供應商、非政府組織、公職人員和社區組織等。滿足所有利益相關(guan) 方的不同期望是IBM企業(ye) 文化的一部分，也是公司企業(ye) 戰略中的關(guan) 鍵環節，我們(men) 對每一位利益相關(guan) 方都一視同仁，從(cong) 實際出發，滿足他們(men) 的期望和訴求。

表1 2010年至2014年每個(ge) 采購類別的績效

二、大數據時代的供應鏈風險探究

在經濟全球化和電子商務蓬勃發展的今天，企業(ye) 所麵臨(lin) 的經營環境發生了翻天覆地的變化。在全球供應鏈與(yu) 價(jia) 值鏈之間的關(guan) 聯日益緊密的同時，科技帶來的更高效率的同時也使企業(ye) 麵對更大的係統性風險。隨著供應鏈整合的不斷深入，企業(ye) 遇到係統性風險的幾率也更高，比如自然災害、網絡安全漏洞或商品風險等。

以資源采購這一基本職能為(wei) 例，企業(ye) 在能夠通過更便利的途徑在全球範圍內(nei) 尋找所需資源的同時，也麵臨(lin) 著更大的風險。現實生活中因為(wei) 天氣和突發事件、信息不對稱等原因所導致的原材料采購不能按時交付、足量交付以及質量欠佳等現象比比皆是。如何采用合適的方法來降低采購風險是擺在很多企業(ye) 麵前的一大新挑戰。

管理采購風險的基本出發點是盡量消除信息的不對稱並采用有效的風險應對措施。在社交網絡已經深入滲透到社會(hui) 每一個(ge) 角落的現代社會(hui) ，利用大數據技術來進行風險管理已經被學術界和實業(ye) 界所廣泛認可。大數據技術的出現增強了供應鏈的可視性，從(cong) 而為(wei) 企業(ye) 進行基於(yu) 數據分析的風險管理奠定基礎。大數據的主要特點之一在於(yu) 數據的跨界性，比如從(cong) 多個(ge) 渠道（包括社交網絡中關(guan) 於(yu) 供應商的評價(jia) 信息）獲得的有關(guan) 供應商、有關(guan) 產(chan) 品的直接信息、以及其他相關(guan) 的間接信息（如天氣、其他行業(ye) 或產(chan) 品的信息等）都能作為(wei) 供應商風險評估和采購風險管理的有效輸入。

IBM亞(ya) 太區采購總監周子明先生對中國市場上的新挑戰十分關(guan) 注，基於(yu) 他多年來在IBM實驗室的研究和管理經驗，以及近些年來在IBM亞(ya) 太區供應鏈的戰略經驗，他提出在現在市場的新模式和新挑戰下，如何充分發揮大數據分析的優(you) 勢來幫助進行企業(ye) 的采購風險管理，這一具有時代意義(yi) 的課題值得展開深入的研究，同時該實踐將為(wei) 社會(hui) 帶來巨大的經濟效益以及社會(hui) 意義(yi) 。

對於(yu) 課題的研究，周子明先生邀請清華大學經管學院陳劍教授和他的研究團隊作為(wei) 大數據的供應鏈風險管理研究的顧問，有效地借助高等院校專(zhuan) 業(ye) 的研究能力與(yu) IBM共同研究這一具有時代意義(yi) 的課題。

同時，在課題的應用階段，周子明先生帶領團隊與(yu) IBM實驗室密切的合作，利用IBM現有的大數據科技手段，使用最先進的認知技術和人工智能自我學習(xi) 能力，以海量曆史交易數據為(wei) 基礎，結合實時社交媒體(ti) 數據為(wei) 大數據與(yu) 供應鏈風險提供了最佳的大數據技術支持與(yu) 解決(jue) 方案。

三、解決(jue) 方案

關(guan) 於(yu) 解決(jue) 方案我們(men) 分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 階段，階段A我們(men) 聯合清華大學經管學院進行的基於(yu) 大數據的供應鏈風險管理的可行性分析以及方法和模型建立，並通過實際案例測試了模型的有效性。階段B我們(men) 結合階段A的研究成果，應用IBM大數據技術，結合曆史和現有的大數據對比數據特征，建立具有實時性的解決(jue) 方案，為(wei) 更廣闊的數據搜索和數據挖掘提供服務，為(wei) 高風險的商業(ye) 交易保駕護航。

（一）階段A 基於(yu) 大數據的供應鏈風險管理的可行性分析以及方法論

本研究涵蓋了大數據技術手段,包括提取社交媒體(ti) 數據作為(wei) 預警係統，反映市場情緒變化、重大的宏觀經濟風險乃至社會(hui) 和政治風險。戰爭(zheng) 或自然災害的信息來源可能會(hui) 首先於(yu) 各種社交媒體(ti) 首先曝光，通過大數據提前得到預警以降低采購風險。

在當前風險管理實踐的基礎上，我們(men) 提出基於(yu) 大數據分析的供應商風險檢測和管理的解決(jue) 方案。從(cong) 數據收集、數據處理、風險量度以及決(jue) 策方法中有機的結合了先進的大數據手段，包括統計分析、文本語義(yi) 挖掘、層次分析法、對比分析比較法等。基於(yu) 結構性數據和非結構性數據總量爆炸性增長，針對采購風險來源設計采用的數據模型，給出相應數據處理方法，用大數據提供更為(wei) 專(zhuan) 業(ye) 化的實時決(jue) 策支持。

1、構建風險特征體(ti) 係和數據源探究

為(wei) 了提出有效地解決(jue) 方案，我們(men) 分析現在中國商業(ye) 模式的特征以解決(jue) 企業(ye) 麵臨(lin) 的供應鏈管理和業(ye) 務難題。首先我們(men) 構建了5+X風險特征體(ti) 係。

圖1 5+X風險特征體(ti) 係

對現有的采購風險管理模式分析中，我們(men) 結合了IBM內(nei) 部服務類采購實踐的同時，邀請了美國供應鏈協會(hui) 的中國企業(ye) 專(zhuan) 家參與(yu) ，包括不同行業(ye) 的二十家行業(ye) 標杆企業(ye) 資深采購管理人員共同提供專(zhuan) 家觀點和指導意見。通過專(zhuan) 家觀點以及深入商業(ye) 研究，本項目提出了中國商業(ye) 環境中的5+X采購風險特征體(ti) 係，包含環境風險、競爭(zheng) 風險、道德風險、財務風險、交付風險、內(nei) 部管控風險。

針對風險體(ti) 係中的每個(ge) 種類，結合中國市場的特點深入探究識別相應采購風險特征和來源的方法，根據研究實踐以及專(zhuan) 家驗證，我們(men) 針對每個(ge) 種類建立風險特征優(you) 先級。建立風險樹狀模型，通過統計分析等手段對現有管理手段的效果進行評估，分析其有效性以及可能存在的局限性。

2、風險度量

風險的度量是有效利用大數據技術的必要且關(guan) 鍵的基礎條件。在我們(men) 有效的針對5+X風險采集到所有數據源，我們(men) 需要對這些數據有機的篩選和處理。

在數據處理的過程中，針對不同的風險特征以及不同的數據源的特點，我們(men) 結合相應的最有效的數據處理方法，包括對比分析法、統計學方法、回歸方法、文本挖掘以及AHP方法等，最終通過對風險的度量得到對應的風險值。

圖2 風險度量的過程

3、建立完整的風險管理體(ti) 係

我們(men) 的解決(jue) 方案中建立了完整的風險檢測體(ti) 係以及供應商風險管理模型，通過專(zhuan) 家評估以及實際案例測試檢驗了風險管理體(ti) 係的有效性，證明風險管理體(ti) 係可以幫助采購決(jue) 策者更及時的發現采購風險以及形成更明智的采購決(jue) 策。

圖3 風險管理體(ti) 係

（二）階段B IBM大數據技術的應用

根據前述的研究和得出的風險決(jue) 策模型，結合IBM大數據實驗室的分析解決(jue) 方案，並有效結合最新的認知技術，通過無與(yu) 倫(lun) 比的分析功能，以值得信賴的數據為(wei) 基礎，更敏捷地洞察隱藏的風險，從(cong) 而幫助建立高性能的風險評估和預測模型。

IBM Watson認知分析，具備聽、說、讀、寫(xie) 等許多能力，如自然語言處理、圖像、聲音、文字的分析等，並通過多種認知服務實現各種分析評估和預測的需求。還有IBM機器學習(xi) ，它是通過對曆史數據進行訓練生成預測模型，進行風險預測來滿足預測性的、認知的或複雜的分析問題邏輯。

IBM風險評估和預測模型可以提供全麵、有效靈活的實時分析和預警，舉(ju) 例來說，當某一信息或數據中顯示的指標過高，或相同信息出現頻繁時，根據設定分析模型，可以實時產(chan) 生預警。通過預警，如果滿足某一條件，可以觸發某一管理行為(wei) 或者某一措施，實現風險的有效預防和管理。

全麵，首先是指基礎數據的全方位性，不僅(jin) 涵蓋公司內(nei) 部資源同時也包括社交網絡中關(guan) 於(yu) 供應商的信息，供應商本身或其相關(guan) 產(chan) 品的，直接的或間接的信息（如天氣、其他行業(ye) 或產(chan) 品的信息等）。而且不局限於(yu) 信息的格式和結構-文本的或非文本的，結構化的或非結構化的，靜態儲(chu) 存的或傳(chuan) 輸中的數據。

圖 4 IBM 風險評估和預測模型示意圖

全麵也反映在分析方法的多元化性。Watson認知分析根據對多緯度數據的洞察，用自己的語言探索並將其龐大又複雜的數據進行可視化，從(cong) 而了解影響結果的因素，采取正確的措施去預防和防範各項風險。

靈活是指在模型操作及運用中的高可用性和可擴展性。此模型從(cong) 大量的集成式結構化與(yu) 非結構化數據中提取洞察，通過對其曆史數據的整合和分析，歸類高風險交易來尋找它們(men) 的共同風險特征，從(cong) 而進行對有效數據模型的挖掘，並創建儀(yi) 表盤，可視化其風險等級。此模型通過運用雲(yun) 服務平台，基於(yu) 其開源的混合方法滿足數據密集型需求，可擴展到業(ye) 務合作夥(huo) 伴，實現其商業(ye) 化。

此模型能夠提供24x7x365全天候實時監控和預警，從(cong) 而支持現代迅速增長的數據需求。

IBM 風險評估和預測模型在幫助供應鏈提高對供應商及行業(ye) 數據的利用率的同時，通過提取更加深入的洞察和價(jia) 值，結合Waston認知產(chan) 品和服務來幫助提高基於(yu) 每一個(ge) 高風險預測和防範需求定製解決(jue) 方案的能力，從(cong) 而提高管理效率、節省管理成本。

四、應用效果

我們(men) 的研究深入分析中國商業(ye) 環境下采購風險的新特征，全麵研究並提取各行業(ye) 的采購風險特征，並對於(yu) 采購風險識別和管理中應用大數據方法進行了可行性分析。

基於(yu) 不同行業(ye) 的深入調研和研究，分析現有市場中存在的采購風險相關(guan) 數據源，提出提取數據源的有效特征的方法和技術支持手段，為(wei) 應用大數據工具提供有效的支持。

通過先進的大數據科技手段，使得龐大又複雜的數據變得可視化可量度。對於(yu) 不同采購類別關(guan) 注的優(you) 先級不同，分別引入了有效的技術手段。通過多維度衡量采購風險以及不同數據源交叉驗證建立精準的判斷邏輯。

利用先進的技術手段，最大的利用在風險識別和銜接，用大數據提供更為(wei) 專(zhuan) 業(ye) 化的實時決(jue) 策支持。同時，實現了大數據技術在采購風險領域的技術認知和技術推廣，引導大數據技術在該領域的發展方向。

1、社會(hui) 效益

大數據與(yu) 商業(ye) 未來息息相關(guan) ，本項目對於(yu) 中國現有商業(ye) 環境下的風險特征的識別和風險管理方法的探索研究，在行業(ye) 內(nei) 具有前瞻性和指導性的意義(yi) 。總體(ti) 來說，本項目提供了四個(ge) 方麵的社會(hui) 效益：為(wei) 目前風險的識別提供完整的體(ti) 係化的認知；引領了將科技最前沿的大數據方法應用於(yu) 采購風險的研究；對於(yu) 現有企業(ye) 搭建先進的采購體(ti) 係提供建設性的標杆指導和方向；為(wei) 未來的大數據應用於(yu) 采購風險管理以及其他商業(ye) 應用奠定堅實的基礎。

2、經濟效益

通過結合大數據方法和手段，有效的預測和降低企業(ye) 采購過程中的潛在風險，為(wei) 企業(ye) 采購人員提供判斷依據，從(cong) 而大大節約了風險帶來的經濟損失，同時減少了人工判斷所花費的時間成本和人員成本，幫助企業(ye) 降低采購過程中的人力成本。

同時，大數據的科技方法加強了對商業(ye) 環境中企業(ye) 交易的誠信監督，幫助各個(ge) 行業(ye) 中上下遊企業(ye) 規範各自的供應鏈以及誠信體(ti) 係，間接的幫助整個(ge) 產(chan) 業(ye) 降低了采購風險並節省了風險帶來的經濟損失甚至慘痛的代價(jia) ，間接的對整個(ge) 商業(ye) 環境貢獻了巨大的經濟效益。

3、環境效益

采購風險與(yu) 健康的商業(ye) 環境有著緊密的關(guan) 聯，本項目對於(yu) 采購風險存在的特征研究以及對風險控製相關(guan) 數據源的探索，反映了中國現有的商業(ye) 環境的現狀和特征，為(wei) 未來發展建立良好的有秩序的誠信的商業(ye) 環境奠定研究基礎和提供參考。

五、展望

通過結合大數據方法和手段，將商業(ye) 環境中的片段數據有效地關(guan) 聯，有效的預測和降低采購風險，為(wei) 企業(ye) 采購人員提供有力的判斷依據，提供更為(wei) 專(zhuan) 業(ye) 化的實時決(jue) 策支持，從(cong) 而大大節省了采購風險帶來的巨大經濟損失，幫助企業(ye) 更加有信心麵對行業(ye) 中未來的機遇與(yu) 挑戰。

基於(yu) 大數據的采購風險識別和管理體(ti) 係的推廣，可以幫助企業(ye) 降低采購風險實現經濟效益的同時，提高了整個(ge) 產(chan) 業(ye) 鏈以及整個(ge) 行業(ye) 的誠信度，優(you) 化了上下遊企業(ye) 的供應鏈機製，幫助整個(ge) 社會(hui) 建立良好的經濟秩序和經濟環境。