“互联网”背景下物流企业风险控制研究

“互联网”背景下物流企业风险控制研究

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1、“互联网+”背景下物流企业风险控制研究摘要:我国的物流发展速度落后,集约化程度低,物流车辆、人员、社会限制空间等存量资源的闲置化和隐性化,发展水平不能满足社会化生活所需。物流企业在外部市场良好时盲目增加运输能力和扩大仓储面积,在业务量减少之时又难以维持基础运营。“互联网+”背景下物流企业控制风险,应从发展定位、整合模式、运营体系、品牌塑造及社群整合等层面自我重构,包括设立数据库和数据库,建立数据分析体系,整合数据的统计及分析结果,借助公共信息平台为顾客提供标准化服务,借助私有平台提供个性化服务。关键词:“互联网+”;交通物流;公共管理一、“互联网+”背景下物流企业

2、面临风险1.“互联网+”背景下数据来源的风险。数据质量风险。物流企业需要处理运营中顾客的消费数据、商家数据、经营数据等,过期数据、数据质量参差不齐、不同的数据出处不同、数据结构差别等,导致信息处理难度增加。信息随时间推移而变动,难以保证信息实时性。物流企业需要多样化数据结构,即使收集到大量信息,不具备实时性将失去价值。数据安全风险。物流企业对顾客信息的记录和管理,顾客的消费行为、个人偏好、甚至是私人联系方式都被存储、统一管理,建成数据库。信息安全系统破坏会导致顾客隐私泄露。在竞争时加大数据的开放力度、进行数据的共享利用,在企业中建立严格的保密系统,很难在数据开放和

3、保密之间做出协调。数据结构化风险。物流企业还需完善非结构化数据向结构化数据的转化过程。结构化数据是通过二维表结构呈现出来、在数据库中保存的数据;非结构化数据包含文字、图片、视频、音频、各种文档、不同格式的报表等。物流企业在进行数据存储时,需要将非结构化数据转化成结构化数据,加大对数据转化技术的投入将增加运营成本。数据开发应用风险。传统硬件设施与软件算法无法支持海量的数据运算,物流企业不能掌握大数据挖掘技术、大数据分析技术,极少从宏观、长远角度理解物流企业对大数据应用,对大数据能产生的效益认识不够,数据竞争力较弱。物流数据应用尚处在探索之中,短期、片段性的数据并不能

4、产生立竿见影效果。首席数据官等数据管理专业人才严重缺乏。2「互联网+”背景下整合线上线下业务的风险。物流多网互联风险。“互联网+”背景下物流企业大量资本疯狂涌入,物流企业重构,物流行业格局巨变。物流企业必然转向多网互联,如不能实现物流多元网络互通的转向,无法超越单一网络在资源、地域、人才、资本、信息、数据、技术等方面的局限,难以无法掌控“互联网+”背景下物流企业走向。物流❷Y源众包管理风险。“互联网+”背景下物流企业单一发展模式无法满足市场需求。物流企业呈现多维分享经济互联、进化生态人人众包特点。众包模式使更多停车场、社会限制车辆、社会人员等存量资源创造出物流价值

5、,在城镇物流毛细化情况下,实现对碎片化的空间、时间等资源整合利用;广阔农村地区成为物流整合的资源库。物流企业下乡,个体等物流领域中特殊的组织形式,都可能成为互联网+物流众包者。物流碎片变模块风险。物流企业快速发展扩张,满足了多元化、个性化市场需求,也使物流企业面临着小货化、碎片化需求的新局面,甚至放弃碎片化业务而追求更稳定的业务。物流服务模式不同于传统物流B2B,是从B到C、从店到家、从家到个性,反向倒逼物流在人力配置、流程设计、服务定位、管理规划等环节的重构。物流节点在线风险。“互联网+”对线下实体节点形成冲击,促使其向线上、透明化、去中介化、网络化等转型。门店

6、、营业部、收货点等网点,分拨中心、园区、仓、园区等中转点,厢式,高栏等形式车辆,销售、收货员、送货员、驾驶员、中间商等人员,专线、支线、社区环线等线路,是传统线下物流主要节点,以多种方式转到线上,自建网上营业厅、信息平台、交易平台、运营平台、共享网络;依托电商、营销、商业服务等其他大型平台,整合物流节点;依托移动端对微博、微信、公众号、网络社区、APP应用等多种新型媒体进行社会化、移动化、本地化、实时化操作,整合更多资源;依托智能硬件端将线下节点的操作过程、风险、数据、信息等全面接入手机、手表、电视、跟踪设备等智能终端,实现物流的智能化管理;依托轻应用整合各类场景

7、、应用、平台等内容,降低物流节点的接入门槛,融合线下物流体系。3.“互联网+”背景下管理创新的风险。物流企业跨界风险。物流企业围绕自身战略布局开展更多跨界衍生服务,发展主业之外的二次产业,实施多元化战略。跨界布局在分散风险的同时分散有限资源及竞争力。物流全程可视化风险。非透明中间环节和信息往往是物流核心价值所在,是物流服务过程利益交织焦点,“互联网+”却推动物流全程可视化,两者构成矛盾。从初期的订单动态查询、车况查询,到的车辆位置、满载率以及交易信息等内容查询,到由物流平台变革带来的全流程、全天候、全视角的可视化转变,物流企业在信息接口的获取、数据的标准化以及物流

8、流程可视化

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