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        “新零售”背景下基于Elman反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)風險評價

        2019-12-24 08:56:23萬小燕
        商業(yè)經(jīng)濟 2019年12期
        關(guān)鍵詞:新零售

        萬小燕

        [摘 要] “新零售”是以移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),線上線下相結(jié)合以改善購物體驗的一種新型商業(yè)模式,其風險狀況受到諸多因素的影響。通過分析了“新零售”企業(yè)的風險因素,識別出“新零售”企業(yè)八大類典型風險,形成風險評價指標體系,在此基礎(chǔ)上,運用層次分析法和Elman反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風險評價模型,在一定程度上為“新零售”企業(yè)創(chuàng)業(yè)者和投資者提供決策依據(jù)。

        [關(guān)鍵詞] 新零售;反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);風險評價

        [中圖分類號] F470[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043(2019)12-0130-02

        大數(shù)據(jù)、人工智能等互聯(lián)網(wǎng)先進技術(shù)在分析客戶消費偏好,細分客戶群體,找準市場定位方面的廣泛應(yīng)用,推動線上線下以及現(xiàn)代物流的深度融合[1-3]?!靶铝闶邸蓖ㄟ^線上流量導(dǎo)入和線下專營體驗店相結(jié)合,推動點擊率高效轉(zhuǎn)化,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)引流和實體店營銷的深度融合[4]?!靶铝闶邸蹦J较?,實體店主要承擔組織生產(chǎn)和交付功能,原有傳統(tǒng)店的新客戶獲取、會員維護、廣告營銷、結(jié)算等功能均線上化,并增加了分享裂變、話題熱聊、興趣推薦、實時客服等環(huán)節(jié),給企業(yè)風險管理帶來了新的挑戰(zhàn),因此有必要探索建立新零售企業(yè)的風險分析模型,給創(chuàng)業(yè)者和投資者帶來一定啟示。目前,我國對于“新零售”風險管理的研究還處于起步階段,國內(nèi)一些學(xué)者對“新零售”風險的定量評價進行了研究,其中應(yīng)用較為廣泛的包括層次分析法、模糊綜合評價法、灰色關(guān)聯(lián)算法、故障樹判斷算法等[5],但這些評價方法均存在一定不足,主要表現(xiàn)為沒有結(jié)合“新零售”線上線下相結(jié)合的特點制定評價指標。本文試圖基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合“新零售”特點,建立風險評價模型,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的非線性和泛化能力,實現(xiàn)風險管理。

        一、風險分析

        “新零售”企業(yè)是實體店和網(wǎng)絡(luò)運營相結(jié)合的模型,因此傳統(tǒng)的企業(yè)風險也是“新零售”的風險組成部分,另外“新零售”企業(yè)是建立在移動互聯(lián)網(wǎng)、移動支付、大數(shù)據(jù)、云計算等諸多領(lǐng)域的基礎(chǔ)上,因此還存在移動網(wǎng)絡(luò)安全和信用等方面的風險。因此要建立完善的風險識別、評估、評級、防范和反饋等環(huán)節(jié),進行完善的風險管理,如圖1。

        二、風險識別

        根據(jù)“新零售”模式的典型特征,運用文獻分析法、場景假設(shè)法與列舉比較法,從企業(yè)內(nèi)外兩個角度,將其風險分為八類,即市場風險、信用風險、業(yè)務(wù)風險、法律風險、戰(zhàn)略風險、技術(shù)風險、管理風險、道德風險。

        (一)市場風險

        “新零售”歸根結(jié)底是一種銷售行為,無論交易的產(chǎn)品是事物、虛擬物品還是一種體驗,實際上均依賴于市場的需求。有些需求受季節(jié)性影響大,如飲料茶飲;有些因素受購買力影響因素大如咖啡,在城市高消費人群中占比較大,在農(nóng)村市場銷量很小;有些產(chǎn)品購買人群受年齡影響因素大,如藥品。細分市場分析需求,尋找商品適用人群,因地制宜,是合理避免市場風險的有效途徑。

        (二)信用風險

        信用風險表現(xiàn)為交易主體無法按時、按質(zhì)履約而導(dǎo)致未來損失的不確定性。雖然“新零售”企業(yè)建立了一套客戶信用和購買力的評價體系,但我國信用體系整體發(fā)展滯后,對企業(yè)銷售質(zhì)量和產(chǎn)品宣傳沒有完善的監(jiān)控措施,產(chǎn)品質(zhì)量和虛假廣告也沒有詳盡評判標準,容易引發(fā)買賣雙方和第三方平臺的糾紛,因此信用風險仍是“新零售”不容忽視的風險類型。

        (三)業(yè)務(wù)風險

        業(yè)務(wù)風險主要包括沉淀資金風險、交易風險等?!靶铝闶邸逼髽I(yè)移動支付比例較高,大量資金沉淀在第三方支付平臺的“資金池”里,其收益率變動極易受到金融市場利率、匯率波動的影響;另外,使用第三方支付存在一定的突發(fā)性風險,如微信封殺“淘寶”鏈接、阿里和順豐相互切斷數(shù)據(jù)鏈接等。

        (四)法律風險

        已有的相關(guān)法律文件并沒有提及“新零售”這種商業(yè)模式,僅在電商層面有所觸及,導(dǎo)致“新零售”模式上法律效力薄弱,監(jiān)管職責定位不清晰,消費者正常維權(quán)路徑受阻。由于法律滯后、監(jiān)管缺失,難以保障正常的交易秩序,也會導(dǎo)致“新零售”企業(yè)主要業(yè)務(wù)發(fā)展受限。

        (五)戰(zhàn)略風險

        “新零售”企業(yè)主要通過初期高速擴張搶占市場份額,加強市場控制力,其經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量通常難以覆蓋運營成本,需通過多輪融資緩解資金壓力,因此建立合理的擴張和融資戰(zhàn)略非常重要;另外,企業(yè)發(fā)展過程中,獲客成本和培養(yǎng)客戶重復(fù)購買等運營規(guī)劃,也是戰(zhàn)略風險的一部分。

        (六)技術(shù)風險

        龐大數(shù)據(jù)量的高效精確處理對企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)和運營流程均十分關(guān)鍵?!澳Π輪诬嚒痹?jīng)出現(xiàn)過幾次“宕機”給出行用戶帶來了很大的不便,極易導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)投其競爭對手門下;技術(shù)系統(tǒng)的安全漏洞和黑客攻擊,加大了商業(yè)信息泄露的可能性;由于使用移動支付,不可避免地采集用戶數(shù)據(jù),用戶賬號被盜或者用戶被誘導(dǎo)到詐騙網(wǎng)站也是技術(shù)風險之一;產(chǎn)品研發(fā)方面可能存在市場預(yù)測、收益性和可行性方面調(diào)查不夠充分導(dǎo)致項目失敗,例如“共享汽車”的出現(xiàn),由于技術(shù)研發(fā)落后于競爭對手導(dǎo)致市場份額萎縮,甚至退出競爭。

        (七)管理風險

        管理體系中由于組織結(jié)構(gòu)、管理過程、企業(yè)文化和管理者素質(zhì)方面影響管理效率會導(dǎo)致管理風險。新零售企業(yè)主要存在供應(yīng)鏈風險和利益分配風險。例如“新零售”代表企業(yè)小米公司,由于其在結(jié)構(gòu)光解鎖,指紋解鎖等領(lǐng)域受到供應(yīng)商制約難以短期內(nèi)大量供貨,在手機市場競爭上處于被動地位,產(chǎn)品小米note2就是因為三星供應(yīng)鏈屏幕卡脖子導(dǎo)致早早退市;該企業(yè)高管持股比例較大,主要利潤被高管股東拿走,在激烈的研發(fā)競爭中投入不足,落后于華為、OPPO、VIVO等員工和銷售渠道持股的企業(yè),市場份額逐年下滑。

        (八)道德風險

        商業(yè)模式和產(chǎn)品抄襲廣泛存在,尤其“新零售”企業(yè)是在零售環(huán)節(jié)的創(chuàng)新銷售模式,因此一旦被市場證明是高效的商業(yè)模式,將吸引大量投資者進入,而模仿產(chǎn)品外觀以及復(fù)制這種銷售模式付出的代價相對低,卻導(dǎo)致原“新零售”企業(yè)價值受損;競爭對手攻擊,員工違法操作引發(fā)的衛(wèi)生、管理等風險也會迅速發(fā)酵和傳播,導(dǎo)致道德風險。

        三、風險評價系統(tǒng)構(gòu)建

        (一)風險評價指標體系

        為了客觀評價“新零售”企業(yè)動態(tài)變化的運行風險,構(gòu)建切實可行的風險評價指標體系極為必要。由于評價指標涉及網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性的臨時情況,以及大量難以量化的模糊性指標,結(jié)合“新零售”特點,參考已有研究確定風險評價指標體系:市場風險指標為市場需求變動,成本價格波動和產(chǎn)品競爭力;信用風險指標為股市波動,負債利率波動和金融市場影響;法律風險指標為國家政策和相關(guān)法律;業(yè)務(wù)風險指標為現(xiàn)金流量;技術(shù)風險指標為產(chǎn)品質(zhì)量和信息安全與數(shù)據(jù)保護;戰(zhàn)略風險指標為規(guī)模擴張和客戶風險;管理風險指標為供應(yīng)鏈和利益分配;道德風險指標為信息不對稱。

        采用專家小組打分的方式進行量化處理,按照{(diào)1,2,3,4,5}五級評定法對每個指標打分,1為最低程度風險,依此類推,5為最高程度風險。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對原始得分矩陣進行處理,得到輸入值與輸出值的非線性映射,同時采用歸一化方法將原始得分數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為滿足[0,1]由式(1)計算而來的無量綱值。

        (二)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程

        Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用優(yōu)化的梯度下降反向傳播算法,用網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值與輸出樣本值的差值來修改權(quán)值和閾值,使得網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和最小,通過大量反饋與輸出的調(diào)節(jié)實現(xiàn)動態(tài)建模的目的。設(shè)第k步系統(tǒng)的實際輸出向量為yd(k),在時間段(O,T)內(nèi),定義誤差函數(shù)為:

        (三)風險評價實現(xiàn)

        1.樣本訓(xùn)練。設(shè)定評價指標為高風險(0,0,1)、中等風險(0,1,0)和低風險(1,0,0),由專家小組對16個指標綜合分析,給出量化分值,進行數(shù)據(jù)處理,輸出樣本矩陣見表1。

        2.學(xué)習(xí)過程。將以上樣本數(shù)據(jù)乘以權(quán)值系數(shù),作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入值,學(xué)習(xí)率?取0.8,動量因子mc取0.98,誤差精度E(w)設(shè)為0.001,進行機器學(xué)習(xí)過程。9767次訓(xùn)練結(jié)果后,誤差僅為0.000978,損失函數(shù)和訓(xùn)練次數(shù)關(guān)系見圖2,訓(xùn)練結(jié)果在規(guī)定誤差范圍(0.001)以下,對訓(xùn)練樣本分級準確率為98.1%,顯示已獲得可被接受的反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練效果,因此該模型適用于新零售企業(yè)風險評估要求。

        四、結(jié)論

        本文針對“新零售”線上線下相結(jié)合的特點,構(gòu)建風險評價指標體系,采用python和numpy工具包進行反向傳播學(xué)習(xí)與驗證,具有很高的精度和很快的收斂速度,能夠精準判斷樣本風險程度,滿足“新零售”企業(yè)評估風險的要求,為管理者和投資者提供了決策依據(jù)。

        [參考文獻]

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        [8]杜睿云,蔣侃.新零售:內(nèi)涵、發(fā)展動因與關(guān)鍵問題[J].價格理論與實踐,2017(2):139-141.

        [責任編輯:潘洪志]

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