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首份《零售業風險大數據應用現狀調研報告》發布

[羅戈導讀]隨著信息技術、大數據、AI等新技術的飛速發展,零售企業的業務運營越來越依賴于信息化系統。較之過往,今天的零售企業比任何時候都更加注重積累業務數據,并在財務、營銷、供應鏈等領域嘗試了諸多方式挖掘大數據的應用價值。在此背景下,各零售企業為保障自身業務在數據變革浪潮中平穩發展,也向風險大數據投注了更多目光,并對風險大數據的應用開展了大量探索。

隨著信息技術、大數據、AI等新技術的飛速發展,零售企業的業務運營越來越依賴于信息化系統。較之過往,今天的零售企業比任何時候都更加注重積累業務數據,并在財務、營銷、供應鏈等領域嘗試了諸多方式挖掘大數據的應用價值。在此背景下,各零售企業為保障自身業務在數據變革浪潮中平穩發展,也向風險大數據投注了更多目光,并對風險大數據的應用開展了大量探索。 

為更好摸清零售行業風險大數據現狀,了解零售企業對風險大數據體系的建設、應用和效果,中國連鎖經營協會(CCFA)攜手甫瀚咨詢組成項目組,于2021年首次就零售行業風險大數據的應用情況開展調研。項目組通過對157家零售會員企業開展調研,引入甫瀚咨詢數字化成熟度模型,構建了零售企業風險大數據應用評估指標體系,分別從系統與數據、組織和人員、工具與方法、指標與模型、管理與報告5個維度,整體評估零售行業風險大數據應用成熟度,分析行業內零售企業在成熟度方面的分化情況,探討不同背景零售企業風險大數據應用現狀的差異,以及這些差異的產生原因。同時,項目組還對部分零售企業進行了深度訪談,探討在不同企業類型及發展時期之下,零售企業風險大數據管理所面臨的問題、成功經驗及未來的發展方向等。

主要發現

零售企業風險大數據應用尚不成熟,處于“趨勢跟隨者”階段

在風險大數據應用成熟度方面,零售行業處于“趨勢跟隨者”的狀態,這個階段的表征為:明確了數字化風險管理的整體戰略,制定了行動路線和階段目標設計,于內部不斷總結提煉經驗,于外部尋求和借鑒先進的技術理論方法,正在逐步打造適合企業自身文化、管理和發展需求的體系,但與智能化程度高、數字驅動發展快的領先行業(如高科技、互聯網等)仍存在明顯差距。從風險大數據應用成熟度指標的5個具體維度來看,零售企業在各方面的得分較為均衡,整體呈現出探索和追趕先進應用的態勢。

 

零售企業風險大數據應用成熟度呈現分化姿態,應用成熟度的高低與企業規模、結構、業態、成立年限、線上業務比重相關

零售企業間零售大數據應用的成熟度存在較大差異,少數部分企業已經構建出較為完善的風險大數據管理體系,并取得良好的反饋,大部分企業開展了有益嘗試,但仍有部分傳統零售企業尚處于起步階段。從調研的數據分析來看,現階段零售企業風險大數據應用成熟度的高低與企業規模、結構、業態、成立年限、線上業務比重息息相關,但與分支機構數量、年營業額、上市情況、所有權結構等并無明顯關聯。

表  受訪零售企業風險大數據成熟度與各因素關聯分析

電商為代表的新零售企業在風險大數據應用方面展現出明顯的數字化基礎優勢

新零售企業(即于互聯網浪潮中成立,帶有數字化基因的新型零售企業。其范疇不局限于純線上的電子商務企業,也包括使用新技術深耕線下零售或線上線下一體化的新零售企業)在系統與數據、組織與人員、工具與方法等方面的指標得分均高于傳統零售企業的指標得分。新零售企業的優勢體現在:數據倉庫建設較為完備,擁有較優質量的數據源,分工明確的大數據分析部門和專業人員,具備豐富的自動化數據工具等方面。

 

風險大數據正在零售企業風險管理各個領域發揮價值

零售企業使用風險大數據在防損和反舞弊、供應鏈管理、財務分析、門店運營、銷售分析、采購招投標等方面做出了大量嘗試,積極探索風險大數據應用價值,取得了一定的成績,風險大數據正在這些領域協助企業更好地達成營業目標,并有效防范重點風險。

 

零售企業在風險可視化方面做出了大量嘗試并取得明顯效果

可視化報告的方式展現風險大數據應用結果,可幫助用戶快速理解數據,令企業快速全面地了解各地業務情況,進而實施業務監控、運營指揮、運維管理,起到內部激勵、發現異常等作用。由于數據可視化的效果直接,且由于數字化工具的發展和應用,使得可視化可以以輕量化、速贏的方式實現,因此,調研可見45%的零售企業有1種可視化工具,使用3種及以上工具的企業占比為16%;16%的零售企業已完成“風控大屏”或“風險管理駕駛艙”建設并不斷迭代升級,53%的企業表示正在開發或正在計劃風控大屏等的建設。

 

九成零售企業有意愿繼續提升其風險大數據應用

盡管零售企業在風險大數據應用中仍處于探索大過于廣泛應用的階段,接受調研的零售企業普遍意識到了風險大數據在行業中應用的意義及前景。超過九層接受調研的零售企業展示出了其加大投入交流、探索或引入第三方咨詢機構開展風險大數據應用研究的意愿,應用方向包含:有效和全面識別值得分析的風險數據、數據整理和建模分析、大數據分析方面人才梯隊建設、數據可視化呈現和報告、數據質量和數據倉庫建設等諸多方面。

 

發展建議

項目組在報告中也對零售企業風險大數據的發展做出展望及建議,期待零售企業管理者們也應結合各自企業所處的數字化、組織模式和業務發展階段,應用“風險大數據分析”的理念、工具和方法,提升零售企業風險管理工作的效率和效果,為企業和風險管理職能部門創造價值。這些發展建議包含:

  • 遵循發展階段,量體裁衣實施風險大數據管理

  • 以大數據為基礎,構筑數字化風控平臺,支持風險管理三道防線

  • 建立“兩級三方”的風險大數據應用支持體系,培養具有風險管理及數據分析的復合型組織和人才

  • 利用數字化技術助力風險管理

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