中国金属材料流通协会互联网与数字化专委会致力于引领、指导、服务钢铁行业数智化供应链建设、产业共生生态、产融结合新模式。
中国中铁股份有限公司（以下简称中国中铁）是集勘察设计、施工安装、工业制造、房地产开发等业务于一体的特大型企业集团，是全球最大建筑工程承包商之一，在《财富》世界500强企业排名第34位。中铁鲁班商务网（以下简称鲁班网）是中国中铁集中采购电子商务平台，平台去年整体采购额高达6000亿元人民币左右，今年至目前采购额已达4543亿元。鲁班网平台集成了招标采购平台、网上商城、商旅服务平台、供应链金融服务平台等多个平台，汇聚了35万家供应商和中国中铁50多家二级公司、上千家三级公司。
作为中国中铁集中采购平台主要建设及运营方，鲁班（北京）电子商务科技有限公司（以下简称鲁班商务公司）成立于2013年5月28日，是中国中铁三级公司，是中铁物贸集团有限公司（以下简称中铁物贸）的全资子公司。经过10年发展，基于中国中铁的战略引领，中铁物贸加快建设建筑业供应链“数智化”平台，而鲁班商务公司作为中铁物贸“数智化”平台建设主体，通过多年经验和能力沉淀，在建设和运营采购平台的同时，亦专注于科技研发，致力于成为建筑业供应链数字科技领军企业。
在数字化大潮中，公司用大数据赋能平台发展，融合互联网、人工智能等新一代信息技术和数字技术，赋能集团公司决策。要为大树，甚至整片森林，创造更肥沃的土壤。企业大数据应用是当前商业领域最热门的话题之一。为了探索大数据在公司发展中的独特作用，近日记者采访了鲁班商务公司副总经理吕兆峰、数据产品总监王文文。据吕兆峰介绍， 2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，正式将数据定义为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。要实现数据中台的搭建和应用，首先要做的是收集数据和实现数据的标准化。这就好比要生产家具，首先要有木材，砍伐木材的过程相当于收集数据。有了木材后，要把木材加工成大小、形状标准统一的零部件，这个过程就相当于数据的标准化。在鲁班商务公司打造数据中台的过程中，最难的第一步就是主数据的标准化。比如在建筑行业，同样的钢材，同样的零部件，在不同生产、设计、建筑企业中的称呼都存在差异，这种混乱会阻碍大数据应用。要在建筑行业的整个产业链上中下游实现标准统一，难度很大。不过现在鲁班商务公司正在中国中铁集团内部，逐渐实现全域数据标准化的打通，实现平台主数据的“书同文，车同轨”。王文文介绍，在鲁班网刚建成的时候，公司就在着手进行主数据的标准化。这是一个机械枯燥，而且要消耗大量人工的工作。需要工作人员手动对每一件产品进行编码。如今鲁班网已经实现了集团内诸如物料、物资、客户、合同、项目等大部分主数据的标准化，比如针对钢材、水泥等材料，每种材料分几级，每一级又分为多少类，所有都实现了标准化，实现了数据编码。鲁班商务公司对这项工作坚持不懈地推进，为数据中台的建设，为数据真正实现应用，奠定了基础。在中铁物贸与华为战略合作背景下，前后两年整体投入60名技术及专家人员，鲁班商务公司借助数据治理技术，成功构建了数据中台，实现了数据在整个集团9个场景的应用。这些应用包括大宗物资价格市场分析系统、供应商画像、数据地图、绩效考核、财务专项等。它们正在潜移默化地影响着整个中国中铁各级公司的经营和决策。比如其中的大宗物资价格市场分析系统，该系统基于中铁物贸集团的实际采购数据和市场数据、上海钢联的数据构建而成。鲁班商务公司将自身的分析模型与上海钢联的模型，以及专家分析模型相结合，打造了自己的价格分析系统。该系统能自动匹配指标因子权重，通过人工智能，实现对大宗商品市场价格趋势的预测，为集团内部各采购商的招标、采购行为提供依据，实现降本增效，并有效识别风险。值得一提的是，为了确保预测的准确性，鲁班商务公司并没有片面地相信机器，而是允许采购专家及一线业务人员根据专业知识和经验将无法量化的因子进行人工添加和修正，做到机器智能和人工经验相结合。据吕兆峰介绍，该系统可以实现四周或两个月时间的价格趋势预测。该分析系统通过今年上半年的试运行，实践证明，预测具有一定的准确性。而且该系统的模型因子每天都在动态进行调整，也就是说系统会随着时间的流逝不断完善，不断学习成长，预测的准确性会越来越高。未来，除了钢材价格的预测，公司还将引进水泥等其他物资的市场大数据，努力实现更多大宗商品的趋势预测。除了价格分析，数据中台还能提供供应商的全息画像。鲁班网上的供应商多达35万家，每家供应商的产品质量如何，售后服务如何，经营是否稳定、是否诚信？这些问题都是集团采购商在采购时关心的，但是如何在如此之多的供应商中进行甄别呢？这就需要大数据来发挥作用，帮助供应商获得一双“慧眼”。鲁班商务公司打造的数据中台，可以通过分析自身平台上的数据，以及外部企查查、天眼查的数据，得出每家供应商的全息画像，来方便采购商选择。以前采购商的采购管理部要靠人工来统计供应商的各种信息，现在不再需要人工，数据中台让供应商的分类分析、业绩、财报等信息一目了然，方便了很多。鲁班商务公司提供的供应商画像，不只有面向集团采购方的，还有面向集团财务部门的。因为采购商和财务部门对供应商的评价维度是完全不同的，财务部门更关心供应商的产品价格、收款速度、发货速度等因素，所以为财务部门提供的供应商画像，要依据完全不同的模型因子来打造。吕兆峰特别提到，大数据应用，技术和业务不能脱节。在公司团队打造财务部门的应用场景时，他们特别组成了财务工作小组，和财务部们的同事相互配合，以吃透财务制度、财务政策和各种财务指标。只有这样，数据中台提供的供应商画像，才能真正为财务管理的实际工作创造价值。鲁班商务公司打造的数据中台，所能提供的决策参考功能还有很多，当说到其效果时，吕兆峰特别强调，大数据应用在To B和To C的企业中，效果呈现方式是很不一样的。对于美团、滴滴这样的To C企业，大数据应用的成效显而易见，是可以量化的。比如大数据可以帮助美团精确规划外卖小哥的送餐路线，实现效率最大化。原来一个外卖小哥半个小时只能送1单，现在经过大数据规划，半个小时可以送3单，这种改变是可量化的。但是对于To B的企业而言，大数据往往是用来辅助企业高管的经营决策，辅助具体业务部门的采购决策、财务决策的，其发挥的作用往往是潜移默化的。比如以前，集团领导要获得公司经济活动分析报告，只能一个季度拿到一期，这样获得的风险预警指标都是静态的。而如今，借助数据中台、借助大数据，集团领导可以每天获得简报，从而对集团各部门、各子分公司的经营状况了如指掌，可以随时进行集团资源的调配，知道哪个部门该奖励表扬，哪个部门需要鞭策。这样的功效往往无法直接呈现，但却是不可或缺的。再比如现在数据中台汇聚了集团公司各业务系统约650GB的数据量，可为各业务部门提供800多项业务指标、180多张业务看板。这些指标、看板都是业务部门提高决策效率的重要保障。可以说，在To C企业，大数据就像攻城略地的关云长，创造的是硬性价值；在To B企业，大数据则像足智多谋的诸葛孔明，创造的是软性的价值。要让大数据更好地在To B企业的运营中发挥作用，必须培养全员重视、全员使用的习惯。如今和大数据应用相关的很多技术都已经比较成熟，推广大数据应用，最难的已不是技术，而是提升全员的重视程度。对于很多走在业务一线的采购、销售人员，他们往往很难理解大数据应用的必要性。“坚持做难而正确的事情”，这是集团高层给鲁班商务公司提出的要求，要坚持不断推进大数据在公司上下的应用。吕兆峰介绍，为了让业务部门更真切地体会到大数据带来的便利，下一步，鲁班商务公司将探索更多应用场景，聚焦一线减负，聚焦财务层、聚焦大宗商品层。比如，今年鲁班的一项重要工作就是要实现报表的自动生成。集团公司每个部门都要产生大量报表，而且部门众多，报表五花八门。每做一张报表，都要投入大量工作。未来鲁班商务公司的数据中台会实现报表一键生成，只要完成数据录入，就可以实现自动生成，这样可以大大减少一线业务部门的工作量。事实上，借助人工智能技术，目前数据中台支持多种异构数据源接入，通过对复杂业务场景中非结构化的文本等多种单据，如采购文本、收货凭证、质保书等进行自动智能识别，提取关键要素字段，补充业务流程中数据的断点、堵点，提升用户数据录入的效率和准确性；同时，通过票据自动填报功能，可以让填报时长每月每部门耗时由3～4小时降低至4～5分钟；通过智能提单，数据中台已累计自动提交3000余单、节约500多小时、节约人力0.94人/月；通过智能审单功能，可实现每月节约工时360～3000小时。毫无疑问，未来大数据将为中国中铁的效率提升持续助力。数据是第五大生产要素，它是新兴的生产要素。人类已经同土地打了几千年的交道，很清楚土地价值，但能理解数据价值的人目前依然是少数。鲁班商务公司正在用自己的努力，让更多人理解数据，使用数据，依赖数据，发挥数据的巨大潜能。
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