中國金屬材料流通協會互聯網與數字化專委會致力于引領、指導、服務鋼鐵行業數智化供應鏈建設、產業共生生態、產融結合新模式。
中國中鐵股份有限公司（以下簡稱中國中鐵）是集勘察設計、施工安裝、工業制造、房地產開發等業務于一體的特大型企業集團，是全球最大建筑工程承包商之一，在《財富》世界500強企業排名第34位。中鐵魯班商務網（以下簡稱魯班網）是中國中鐵集中采購電子商務平臺，平臺去年整體采購額高達6000億元人民幣左右，今年至目前采購額已達4543億元。魯班網平臺集成了招標采購平臺、網上商城、商旅服務平臺、供應鏈金融服務平臺等多個平臺，匯聚了35萬家供應商和中國中鐵50多家二級公司、上千家三級公司。
作為中國中鐵集中采購平臺主要建設及運營方，魯班（北京）電子商務科技有限公司（以下簡稱魯班商務公司）成立于2013年5月28日，是中國中鐵三級公司，是中鐵物貿集團有限公司（以下簡稱中鐵物貿）的全資子公司。經過10年發展，基于中國中鐵的戰略引領，中鐵物貿加快建設建筑業供應鏈“數智化”平臺，而魯班商務公司作為中鐵物貿“數智化”平臺建設主體，通過多年經驗和能力沉淀，在建設和運營采購平臺的同時，亦專注于科技研發，致力于成為建筑業供應鏈數字科技領軍企業。
在數字化大潮中，公司用大數據賦能平臺發展，融合互聯網、人工智能等新一代信息技術和數字技術，賦能集團公司決策。要為大樹，甚至整片森林，創造更肥沃的土壤。企業大數據應用是當前商業領域最熱門的話題之一。為了探索大數據在公司發展中的獨特作用，近日記者采訪了魯班商務公司副總經理呂兆峰、數據產品總監王文文。據呂兆峰介紹， 2020年4月9日，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，正式將數據定義為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五大生產要素。要實現數據中臺的搭建和應用，首先要做的是收集數據和實現數據的標準化。這就好比要生產家具，首先要有木材，砍伐木材的過程相當于收集數據。有了木材后，要把木材加工成大小、形狀標準統一的零部件，這個過程就相當于數據的標準化。在魯班商務公司打造數據中臺的過程中，最難的第一步就是主數據的標準化。比如在建筑行業，同樣的鋼材，同樣的零部件，在不同生產、設計、建筑企業中的稱呼都存在差異，這種混亂會阻礙大數據應用。要在建筑行業的整個產業鏈上中下游實現標準統一，難度很大。不過現在魯班商務公司正在中國中鐵集團內部，逐漸實現全域數據標準化的打通，實現平臺主數據的“書同文，車同軌”。王文文介紹，在魯班網剛建成的時候，公司就在著手進行主數據的標準化。這是一個機械枯燥，而且要消耗大量人工的工作。需要工作人員手動對每一件產品進行編碼。如今魯班網已經實現了集團內諸如物料、物資、客戶、合同、項目等大部分主數據的標準化，比如針對鋼材、水泥等材料，每種材料分幾級，每一級又分為多少類，所有都實現了標準化，實現了數據編碼。魯班商務公司對這項工作堅持不懈地推進，為數據中臺的建設，為數據真正實現應用，奠定了基礎。在中鐵物貿與華為戰略合作背景下，前后兩年整體投入60名技術及專家人員，魯班商務公司借助數據治理技術，成功構建了數據中臺，實現了數據在整個集團9個場景的應用。這些應用包括大宗物資價格市場分析系統、供應商畫像、數據地圖、績效考核、財務專項等。它們正在潛移默化地影響著整個中國中鐵各級公司的經營和決策。比如其中的大宗物資價格市場分析系統，該系統基于中鐵物貿集團的實際采購數據和市場數據、上海鋼聯的數據構建而成。魯班商務公司將自身的分析模型與上海鋼聯的模型，以及專家分析模型相結合，打造了自己的價格分析系統。該系統能自動匹配指標因子權重，通過人工智能，實現對大宗商品市場價格趨勢的預測，為集團內部各采購商的招標、采購行為提供依據，實現降本增效，并有效識別風險。值得一提的是，為了確保預測的準確性，魯班商務公司并沒有片面地相信機器，而是允許采購專家及一線業務人員根據專業知識和經驗將無法量化的因子進行人工添加和修正，做到機器智能和人工經驗相結合。據呂兆峰介紹，該系統可以實現四周或兩個月時間的價格趨勢預測。該分析系統通過今年上半年的試運行，實踐證明，預測具有一定的準確性。而且該系統的模型因子每天都在動態進行調整，也就是說系統會隨著時間的流逝不斷完善，不斷學習成長，預測的準確性會越來越高。未來，除了鋼材價格的預測，公司還將引進水泥等其他物資的市場大數據，努力實現更多大宗商品的趨勢預測。除了價格分析，數據中臺還能提供供應商的全息畫像。魯班網上的供應商多達35萬家，每家供應商的產品質量如何，售后服務如何，經營是否穩定、是否誠信？這些問題都是集團采購商在采購時關心的，但是如何在如此之多的供應商中進行甄別呢？這就需要大數據來發揮作用，幫助供應商獲得一雙“慧眼”。魯班商務公司打造的數據中臺，可以通過分析自身平臺上的數據，以及外部企查查、天眼查的數據，得出每家供應商的全息畫像，來方便采購商選擇。以前采購商的采購管理部要靠人工來統計供應商的各種信息，現在不再需要人工，數據中臺讓供應商的分類分析、業績、財報等信息一目了然，方便了很多。魯班商務公司提供的供應商畫像，不只有面向集團采購方的，還有面向集團財務部門的。因為采購商和財務部門對供應商的評價維度是完全不同的，財務部門更關心供應商的產品價格、收款速度、發貨速度等因素，所以為財務部門提供的供應商畫像，要依據完全不同的模型因子來打造。呂兆峰特別提到，大數據應用，技術和業務不能脫節。在公司團隊打造財務部門的應用場景時，他們特別組成了財務工作小組，和財務部們的同事相互配合，以吃透財務制度、財務政策和各種財務指標。只有這樣，數據中臺提供的供應商畫像，才能真正為財務管理的實際工作創造價值。魯班商務公司打造的數據中臺，所能提供的決策參考功能還有很多，當說到其效果時，呂兆峰特別強調，大數據應用在To B和To C的企業中，效果呈現方式是很不一樣的。對于美團、滴滴這樣的To C企業，大數據應用的成效顯而易見，是可以量化的。比如大數據可以幫助美團精確規劃外賣小哥的送餐路線，實現效率最大化。原來一個外賣小哥半個小時只能送1單，現在經過大數據規劃，半個小時可以送3單，這種改變是可量化的。但是對于To B的企業而言，大數據往往是用來輔助企業高管的經營決策，輔助具體業務部門的采購決策、財務決策的，其發揮的作用往往是潛移默化的。比如以前，集團領導要獲得公司經濟活動分析報告，只能一個季度拿到一期，這樣獲得的風險預警指標都是靜態的。而如今，借助數據中臺、借助大數據，集團領導可以每天獲得簡報，從而對集團各部門、各子分公司的經營狀況了如指掌，可以隨時進行集團資源的調配，知道哪個部門該獎勵表揚，哪個部門需要鞭策。這樣的功效往往無法直接呈現，但卻是不可或缺的。再比如現在數據中臺匯聚了集團公司各業務系統約650GB的數據量，可為各業務部門提供800多項業務指標、180多張業務看板。這些指標、看板都是業務部門提高決策效率的重要保障。可以說，在To C企業，大數據就像攻城略地的關云長，創造的是硬性價值；在To B企業，大數據則像足智多謀的諸葛孔明，創造的是軟性的價值。要讓大數據更好地在To B企業的運營中發揮作用，必須培養全員重視、全員使用的習慣。如今和大數據應用相關的很多技術都已經比較成熟，推廣大數據應用，最難的已不是技術，而是提升全員的重視程度。對于很多走在業務一線的采購、銷售人員，他們往往很難理解大數據應用的必要性。“堅持做難而正確的事情”，這是集團高層給魯班商務公司提出的要求，要堅持不斷推進大數據在公司上下的應用。呂兆峰介紹，為了讓業務部門更真切地體會到大數據帶來的便利，下一步，魯班商務公司將探索更多應用場景，聚焦一線減負，聚焦財務層、聚焦大宗商品層。比如，今年魯班的一項重要工作就是要實現報表的自動生成。集團公司每個部門都要產生大量報表，而且部門眾多，報表五花八門。每做一張報表，都要投入大量工作。未來魯班商務公司的數據中臺會實現報表一鍵生成，只要完成數據錄入，就可以實現自動生成，這樣可以大大減少一線業務部門的工作量。事實上，借助人工智能技術，目前數據中臺支持多種異構數據源接入，通過對復雜業務場景中非結構化的文本等多種單據，如采購文本、收貨憑證、質保書等進行自動智能識別，提取關鍵要素字段，補充業務流程中數據的斷點、堵點，提升用戶數據錄入的效率和準確性；同時，通過票據自動填報功能，可以讓填報時長每月每部門耗時由3～4小時降低至4～5分鐘；通過智能提單，數據中臺已累計自動提交3000余單、節約500多小時、節約人力0.94人/月；通過智能審單功能，可實現每月節約工時360～3000小時。毫無疑問，未來大數據將為中國中鐵的效率提升持續助力。數據是第五大生產要素，它是新興的生產要素。人類已經同土地打了幾千年的交道，很清楚土地價值，但能理解數據價值的人目前依然是少數。魯班商務公司正在用自己的努力，讓更多人理解數據，使用數據，依賴數據，發揮數據的巨大潛能。
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