9月3日消息，在2023中國電子商務大會上，齊心集團首席技術官于斌平發(fā)表了題為《物資供應領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐》的演講，他介紹，齊心的供應鏈業(yè)務架構(gòu)本質(zhì)是一個數(shù)字驅(qū)動、以人工智能賦能的供應商協(xié)同平臺，可實現(xiàn)詢價比價、訂單智能調(diào)度、自動推薦等，背后是基于大數(shù)據(jù)基礎的機器學習。

（齊心集團CTO于斌平）

溫馨提示：本文為速記初審稿，在不影響原意的基礎上，由億邦動力編輯整理。

以下為演講實錄：

尊敬的各位領導、各位嘉賓，大家下午好！

我是齊心集團的CTO技術和數(shù)字化負責人。在之前的演講中，幾位央國企的領導分享了關于電商和數(shù)字化的內(nèi)容，平教授進行了電商趨勢理論的分析。作為數(shù)字化實踐的負責人，我主要從技術角度與大家分享物資采購領域數(shù)字化的實踐方法。

首先，讓我介紹一下齊心集團。齊心集團是一家成立于1991年、專注于采購服務的物資供應商，于2009年上市。我們的核心競爭力是數(shù)字驅(qū)動的數(shù)智化平臺。我們的核心業(yè)務是非生產(chǎn)物資的采購服務平臺，例如企業(yè)辦公行政物資、營銷物料、MRO工業(yè)品和企業(yè)福利方面的采購。我們也為（前面演講的）幾家央國企提供服務。齊心集團還有自己的產(chǎn)品（品牌）齊心文具和齊心辦公，我們進行自主生產(chǎn)和分銷，此外還有一個云視頻業(yè)務。

接下來，我將簡單介紹物資采購領域的幾種模式。第一種模式是撮合交易，這是我們熟知的一種平臺模式。第二種模式是共享經(jīng)濟，例如貨運和物流，許多企業(yè)采用了這種模式。第三種模式是以齊心集團為代表的自營模式，關鍵在于發(fā)現(xiàn)供應鏈上各方的價值，并為客戶提供價值。我今天的分享將圍繞數(shù)字供應鏈展開。

我們的齊心數(shù)字化平臺可以歸納為三個部分：業(yè)務前臺、服務中臺和管控后臺。我們的前臺業(yè)務已經(jīng)全部實現(xiàn)了數(shù)字化，后臺則由六個能力中心提供支持。數(shù)字化分為幾個階段：早期的電子化、2000年初的信息化、以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字化，以及以人工智能為代表的數(shù)智化。齊心目前正處于數(shù)智化建設階段。齊心的數(shù)字供應鏈模型包括需求、采購、履約、驗收結(jié)算、售后以及數(shù)據(jù)提供等各個環(huán)節(jié)，是一個以數(shù)字驅(qū)動、以人工智能賦能的全鏈條協(xié)同平臺，連接各種供應商、品牌商、服務商和客戶（例如央國企和其他企事業(yè)單位），并將各個協(xié)同企業(yè)與數(shù)字化平臺相連接。

我們?yōu)楣獭⒖蛻?、服務商、物流商?span id="qogec82" class="keyword">金融、運營等提供數(shù)字化和數(shù)智化的價值服務，并通過企業(yè)云采平臺、開放平臺等多種系統(tǒng)來提供服務。這些系統(tǒng)并不是孤立存在的，而是數(shù)字驅(qū)動的，并且以人工智能賦能，為鏈接在價值鏈上的各方提供價值。

我們提供了三種方式來為企業(yè)服務：數(shù)采、云采和易采，為客戶提供企業(yè)采購服務。這些服務都可以定制化且適配平臺。除此之外，我們還輔助了福利平臺和共享供應鏈平臺，不僅給客戶提供賦能，也為供應方提供賦能。

齊心數(shù)采的本質(zhì)是一個客戶化適配平臺。央國企都有各自的采購平臺，每家央國企都有獨特的需求，而齊心作為物資供應商，有一套平臺來自動適配各方的采購需求，實現(xiàn)定制化適配。

齊心云采在形式上是一個SaaS商城，本質(zhì)上是為客戶提供定制化的采購商城，包含專屬的商品和價格。我們還為客戶提供了專屬的頁面和風格。此外，我們還提供了專屬的客戶組織架構(gòu)。為什么要提供組織架構(gòu)？因為我們清楚物資采購需要經(jīng)過審批，所以我們有專門的組織架構(gòu)、審批流程和企業(yè)賬號。我們的SaaS商城實際上是企業(yè)的組織架構(gòu)、OA和內(nèi)部審批體系的集成。我們內(nèi)置了300多種流程，基本上適應了所有客戶，無需開發(fā)，只需要幾個小時就可以完成配置。

齊心易采是為企業(yè)提供與其他大型ERP系統(tǒng)進行簡單巧妙對接的解決方案。企業(yè)可能擁有各種大型ERP系統(tǒng)，不一定會搭建采購平臺，也不愿意使用其他系統(tǒng)，我們可以通過簡單巧妙的方式進行對接。

以上是關于為客戶提供服務的內(nèi)容。接下來，我將分享我們是如何實現(xiàn)數(shù)字供應鏈的。

齊心的供應鏈業(yè)務架構(gòu)本質(zhì)上是一個數(shù)字驅(qū)動、以人工智能賦能的供應商協(xié)同平臺。服務基礎的核心是數(shù)字驅(qū)動和人工智能賦能。例如，企業(yè)需要詢價比較，無論是投票還是表格，我們的系統(tǒng)都可以分析哪些品類、哪些SKU可以匹配，哪些供應商可以匹配，并自動生成采購申請，通過簡單的人工審批后自動發(fā)送給供應商。供應商可以自動查看采購訂單，并開始履約和配送。供應商還可以查看訂單商品到達齊心倉庫后發(fā)往客戶的時間，清楚了解商品發(fā)送給哪些客戶和地區(qū)以及使用效率評價。我們還將客戶需求預測的數(shù)據(jù)開放給供應商，讓供應商知道何時應該備貨以及備多少貨。這就是我們協(xié)同供應鏈的能力。

齊心還擁有訂單智能調(diào)度系統(tǒng)。因為我們擁有數(shù)百萬種SKU和數(shù)千家客戶，分布在全國各地。采購工作大家都清楚，如果每個倉庫都要補貨，那么庫存積壓和現(xiàn)金占用量將非常高。但如果不補貨或補貨不及時，就無法滿足客戶需求。為此，我們必須借助人工智能計算何時補貨以及補多少貨，哪些倉庫應該補貨，哪些不需要補貨，以及何時及時采購。對于集團客戶，我們可能需要將一個訂單中的SKU分別發(fā)往全國的不同分子公司，這就涉及拆單的問題。做電商的人都知道，B端客戶通常不具備C端的場景，我們是國內(nèi)首家實現(xiàn)按地址自動拆單的B端系統(tǒng)，有些客戶要求當天訂貨，必須在三天內(nèi)發(fā)貨；而有些客戶要求較長的發(fā)貨時限，例如一周或半個月，我們需要匹配不同的供應商和倉庫，并需要AI的協(xié)助來計算，因為這是人工無法完成的。

我們有一個自動推薦模型，目前正在試點推廣。我們使用大數(shù)據(jù)平臺標注訂單數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)和供應商數(shù)據(jù)，因為人工無法完成如此大量的工作，所以我們建立了一個專家系統(tǒng)來與人工配合規(guī)則進行實施。在標注完成后，我們進行特征提取，根據(jù)特征進行模型訓練。然后進行預測推理，確定哪個概率最高。最后，我們會自動選擇和推薦結(jié)果，例如選擇哪個品類、選擇哪個供應商、選擇哪個倉庫，集中配送還是逐單配送。例如，如果客戶需要一臺價格為3000多元的電腦，我們會計算出哪個品牌、哪個供應商能提供最經(jīng)濟、最高效的服務，以此為客戶提供價值。沒有AI的支持，這是無法實現(xiàn)的。

推薦模型使用了機器學習的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，使用時序序列模型，其原理是根據(jù)過去一段時間的數(shù)據(jù)來預測未來的需求。對于C端客戶來說，推薦模型要簡單一些，因為C端客戶的需求基本穩(wěn)定。但對于B端客戶來說是不確定的，因此我們進行了很長時間的調(diào)試。我們關注兩個因素：樣本率和召回率。在深度學習領域，樣本率非常重要，而召回率是由計算得出的數(shù)據(jù)，用于計算有用的召回率。我們的樣本率可以達到98%以上，召回率可以達到90%以上。

閉環(huán)學習流程通過訂單、物流數(shù)據(jù)和供應商數(shù)據(jù)的不斷計算，通過系統(tǒng)補全并實時離線計算，積累樣本并提供給業(yè)務方使用。同時不斷記錄數(shù)據(jù)并進行循環(huán)往復的使用模型的流程。

以上的討論都基于大數(shù)據(jù)基礎。電商企業(yè)和物資采購企業(yè)都擁有大量的數(shù)據(jù)，我們建立了一個數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上進行各種分析，供業(yè)務、客戶和供應商使用。這種大數(shù)據(jù)平臺是比較傳統(tǒng)的，但也是非常必要的。對于數(shù)據(jù)來說，大數(shù)據(jù)平臺必須成為AI數(shù)據(jù)來源。我們在此基礎上還添加了一個模型訓練平臺，用于分析銷售、客戶和供應鏈的來源，最終進行物流和結(jié)算的推薦。

之前我們討論了供應鏈數(shù)字化的過程。作為技術實現(xiàn)者，我和大家分享一些關于物資采購技術實現(xiàn)的經(jīng)驗。大家都熟悉的兩個概念是中臺和微服務，如果不討論微服務，技術將無法跟上。實際上，中臺和微服務是一種辯證的關系，而不是互相排斥。

傳統(tǒng)中臺包括技術中臺、大數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺，業(yè)務中臺中包含統(tǒng)一的用戶和訂單，看起來很美好。但實際上，每個客戶的需求都是獨一無二的，是專屬的，一套中臺無法滿足這么多需求，必須實現(xiàn)定制化。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)和中臺會拖慢交付客戶和定制化的速度，因此必須根據(jù)實際情況改造傳統(tǒng)中臺，使其在碎片化和定制化方面更具可行性。從邏輯上看，這仍然是一個商品中臺，但實際上存在客戶商品中心、標準化商品中心等，以提供專屬化和快速的服務。

技術與業(yè)務結(jié)合，技術必須為業(yè)務服務。技術在底層支持各個業(yè)務端的服務，我們采用主流技術來實現(xiàn)客戶平臺和供應商平臺的內(nèi)部系統(tǒng)調(diào)用。

作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的服務提供者，我想與大家分享一些經(jīng)驗。數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須以客戶為中心。作為一個一直從事技術工作的人，10年前我認為技術是核心，5年前我認為企業(yè)是核心，但后來發(fā)現(xiàn)以技術為中心的模式基本上失敗了，以企業(yè)為中心的模式又與客戶疏遠。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定位必須以客戶為中心，帶來降本增效和創(chuàng)造價值。

在企業(yè)內(nèi)部，當我們面對一個業(yè)務需求或業(yè)務流程時，首先要考慮數(shù)字化的方式來解決，以智能化的方式解決。之前，電信領導分享了數(shù)字人，我們與百度合作開發(fā)數(shù)字人客服，通過建立靜態(tài)和動態(tài)大模型來提供實時服務，覆蓋所有商品、物流和結(jié)算等方面。

我們運用數(shù)字化的方案構(gòu)建企業(yè)協(xié)同辦公，不僅要實現(xiàn)業(yè)務自動化，也要實現(xiàn)數(shù)字化的企業(yè)協(xié)同辦公。我們通過大模型學習的方式將公司數(shù)千份流程、制度和規(guī)范全部數(shù)字化，并通過數(shù)字人與員工進行互動。例如，員工申請休假時，可以通過數(shù)字人了解應該采取哪種制度。與傳統(tǒng)的即時通訊查詢文檔或詢問相關負責人相比，這種方式的效率和體驗感都更好。

回到技術的本質(zhì)，技術決定了生產(chǎn)力，因此在數(shù)字化方面，我們盡量采用主流或前沿的技術。對于一些舊的架構(gòu)，我們需要盡快進行優(yōu)化。如果技術跟不上，盡管我們以服務客戶為目標，數(shù)字化也很難實現(xiàn)。

具體的實現(xiàn)方法要以戰(zhàn)略為基礎，務實地一步一步實現(xiàn)。我今天的分享就到這里，歡迎各位領導和同仁來齊心平臺體驗并提供指導。謝謝大家！

關于本次會議：

本次峰會由商務部、北京市人民政府共同主辦，商務部電子商務和信息化司、北京市商務局承辦，億邦動力、北京電商協(xié)會執(zhí)行。峰會以“數(shù)實融合 數(shù)智創(chuàng)新”為主題，9月2日-3日期間設置開幕式暨高峰會議，新型數(shù)字消費、數(shù)商興農(nóng)、跨境電商、國企電商采購四場專題會議，邀請到國內(nèi)外政府機構(gòu)、社會組織和優(yōu)秀企業(yè)代表，共享電子商務發(fā)展新成果，共話電子商務變革新趨勢，共建電子商務進階新時代。

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