赵光辉互联网背景下物流企业风险控制研究（2017-07-28）

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1、■2017年第8期■现代管理科学■发展战略“互联网+”背景下物流企业风险控制研究●赵光辉摘要：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+

2、”；交通物流；公共管理一、“互联网+”背景下物流企业面临风险单一发展模式无法满足市场需求。物流企业呈现多维分享1.“互联网+”背景下数据来源的风险。数据质量风经济互联、进化生态人人众包特点。众包模式使更多停车险。物流企业需要处理运营中顾客的消费数据、商家数据、场、社会限制车辆、社会人员等存量资源创造出物流价值，经营数据等，过期数据、数据质量参差不齐、不同的数据出在城镇物流毛细化情况下，实现对碎片化的空间、时间等处不同、数据结构差别等，导致信息处理难度增加。信息随资源整合利用；广阔农村地区成为物流整合的资源库。物时间推移而变动，难以保证信息实时性。物流企业需要多流

3、企业下乡，个体等物流领域中特殊的组织形式，都可能样化数据结构，即使收集到大量信息，不具备实时性将失成为互联网+物流众包者。去价值。物流碎片变模块风险。物流企业快速发展扩张，满足数据安全风险。物流企业对顾客信息的记录和管理，了多元化、个性化市场需求，也使物流企业面临着小货化、顾客的消费行为、个人偏好、甚至是私人联系方式都被存碎片化需求的新局面，甚至放弃碎片化业务而追求更稳定储、统一管理，建成数据库。信息安全系统破坏会导致顾客的业务。物流服务模式不同于传统物流B2B，是从B到C、隐私泄露。在竞争时加大数据的开放力度、进行数据的共从店到家、从家到个性，反向倒逼物流在人

4、力配置、流程设享利用，在企业中建立严格的保密系统，很难在数据开放计、服务定位、管理规划等环节的重构。和保密之间做出协调。物流节点在线风险。“互联网+”对线下实体节点形成数据结构化风险。物流企业还需完善非结构化数据向冲击，促使其向线上、透明化、去中介化、网络化等转型。门结构化数据的转化过程。结构化数据是通过二维表结构呈店、营业部、收货点等网点，分拨中心、园区、仓、园区等中现出来、在数据库中保存的数据；非结构化数据包含文字、转点，厢式，高栏等形式车辆，销售、收货员、送货员、驾驶图片、视频、音频、各种文档、不同格式的报表等。物流企业员、中间商等人员，专线、支线、社区环

5、线等线路，是传统线在进行数据存储时，需要将非结构化数据转化成结构化数下物流主要节点，以多种方式转到线上，自建网上营业厅、据，加大对数据转化技术的投入将增加运营成本。信息平台、交易平台、运营平台、共享网络；依托电商、营销、数据开发应用风险。传统硬件设施与软件算法无法支商业服务等其他大型平台，整合物流节点；依托移动端对微持海量的数据运算，物流企业不能掌握大数据挖掘技术、博、微信（群）、公众号、网络社区、APP应用等多种新型媒体大数据分析技术，极少从宏观、长远角度理解物流企业对进行社会化、移动化、本地化、实时化操作，整合更多资源；大数据应用，对大数据能产生的效益认识不

6、够，数据竞争依托智能硬件端将线下节点的操作过程、风险、数据、信息力较弱。物流数据应用尚处在探索之中，短期、片段性的数等全面接入手机、手表、电视、跟踪设备等智能终端，实现物据并不能产生立竿见影效果。首席数据官等数据管理专业流的智能化管理；依托轻应用整合各类场景、应用、平台等人才严重缺乏。内容，降低物流节点的接入门槛，融合线下物流体系。2.“互联网+”背景下整合线上线下业务的风险。物流3.“互联网+”背景下管理创新的风险。物流企业跨界多网互联风险。“互联网+”背景下物流企业大量资本疯狂涌风险。物流企业围绕自身战略布局开展更多跨界衍生服入，物流企业重构，物流行业格局巨

7、变。物流企业必然转向务，发展主业之外的二次产业，实施多元化战略。跨界布局多网互联，如不能实现物流多元网络互通的转向，无法超越在分散风险的同时分散有限资源及竞争力。单一网络在资源、地域、人才、资本、信息、数据、技术等方面物流全程可视化风险。非透明中间环节和信息往往是的局限，难以无法掌控“互联网+”背景下物流企业走向。物流核心价值所在，是物流服务过程利益交织焦点，“互联物流资源众包管理风险。“互联网+”背景下物流企业网+”却推动物流全程可视化，两者构成矛盾。从初期的订-69-■发展战略■现代管理科学■2017年第8期单动态查询、车况查询，到的车辆位置、满载率以及交易

8、信低存储成本，利用大数据