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由于集中采購規模優勢帶來的成本節約和規范執行的紅利，因此近年來其逐漸成為大型企業普遍采用的采購方式，但集中采購在實際執行過程中也有不少弊端，嚴重時會產生特里芬悖論效應。本文在對傳統集中采購運營模式分析的基礎上，運用互聯網思維提出了基于大數據技術的新型集中采購運營模式,可以有效避免集中采購的一些弊端。
一、背景及現狀
隨著經濟全球化的發展，企業面臨越來越多的競爭和挑戰，競爭模式從傳統的技術競爭、市場競爭、產品競爭等逐漸擴展到供應鏈的競爭。對大型集團型企業來講，如何在全球范圍內構建企業的供應鏈并優化其管理體系顯得尤為重要。采購作為供應鏈管理的重要一環，已成為各家企業的研究重點。為更有效地降低企業成本，提高企業產品的競爭力，集中采購運營模式應運而生，但如何一方面保證集中采購的規模優勢，另一方面又保證企業采購的靈活度、個性化，從而實現精益管理的目標，成為當前各行各業的關注重點。隨著信息技術的發展，一種基于大數據技術的新型集中采購運營模式也隨之而生。
二、傳統集中采購模式利弊分析
傳統集中采購模式是一種依托于原有組織體系架構，逐層逐級匯總采購需求，然后又逐層逐級分發采購結果的采購模式。其具體模式流程為：上級機構業務需求職能管理部門收集匯總需求，然后將需求提交至同級采購管理部門進行采購；采購管理部門采購完成后再將采購結果逐級下發至各下級機構，然后下級機構業務執行部門根據采購結果執行。
（一）傳統集中采購模式的優缺點
傳統集中采購模式適用于長期需求穩定且產品規格長期固定的產品，其優缺點如下：
1．優點
（1）有利于發揮規?；少弮瀯荨＜胁少徔梢哉掀髽I分散的采購資源，發揮規模采購優勢，獲得更加優惠的價格，還可以避免同類產品重復采購、減少采購頻次和供求對接成本，增強采購人的市場話語權，降低采購成本，避免分散采購造成的人力、物力和財力浪費。
（2）有利于規范采購行為。通過采購需求、采購時間、采購人員、采購地點以及供應商的適度集中，將分散性決策變為集中公開決策，增加采購活動的規范性和透明度，弱化各需求主體的不合理個性主張，減少采購經辦人員接觸供應商的環節和機會，有利于建立專業化、標準化采購作業流程和崗位人員約束激勵機制，完善統一、公開、公平、公正的招標采購監督機制，防范廉政風險。
（3）有利于推進采購標準化。集中采購歸并同類產品需求計劃，促進同類產品和服務建立統一的采購標準文件及其合同文本。集中采購相同或類似貨物，便于實現采購組織和供應的標準化，提高采購和供應環節的準確性、及時性和匹配性。
2．缺點
隨著集中采購工作的不斷推廣和深化，越來越多的間歇性產品或規格頻繁更新的產品被列入集中采購，給傳統集中采購帶來了巨大挑戰。在這種情況下，傳統集中采購模式就顯現出了其不足之處。
（1）需求準確性低。傳統集中采購模式下，需求數量和需求時間是由一線分支機構人員反饋的數據匯總而來，一線人員為保證需求量，往往會夸大客戶的實際需求。在企業規模大、層級多、存在眾多分支機構的情況下，夸大的需求量與實際的需求量可能存在數量級的差距。
（2）人員、組織之間協同精細度要求高。傳統集中采購模式要求各個部門各司其職，每個崗位人員按時作業，這樣采購流程才不會出現任何問題。但在實踐中，由于供需訴求對接不精準，企業對于產品需求目標、需求數量、需求時間等不一定有準確的對接信息，很難做到高效協同，整體流程反應就會相對滯后且效率較低。
（3）流程長，響應慢、效率低。傳統集中采購模式沿用企業原有架構，采用垂直化管理，靈活度低，流程長，響應慢，尤其對于數量較少的零星采購，效率比較低下。
當傳統集中采購模式發展到極致時，就有可能發生類似的特里芬悖論現象。
（二）特里芬悖論
特里芬悖論現象最早起源于經濟學，即美元要成為國際核心貨幣，一方面需要各國貿易用美元作為結算貨幣與儲備貨幣，這會導致美元在美國之外不斷沉淀，美國會發生長期貿易逆差；另一方面美元要作為國際核心貨幣，又要保持幣值穩定，這就要求美國須是長期貿易順差國。這兩個要求互相矛盾，成為了一個悖論，這個悖論將導致美國的霸權體系最終崩塌。
同理，集中采購要繼續執行下去，一方面要持續擴大規模，降低成本，獲得成本優勢；另一方面還要保證產品質量，并持續提升產品質量標準。只有上述兩方面的目標都達成，集中采購工作才能獲得公司內部的整體支持。但如果要降低產品采購成本，供應商為保住市場份額或者利潤，就會降低產品質量；而提升產品質量，又往往會抬升采購成本。兩個要求也互相矛盾,成為一個悖論，執行稍有不慎，就將導致產品質量崩塌，輕則抬高企業整體成本，重則毀掉企業產品品牌，將企業推向破產倒閉的深淵。
三、基于大數據技術的新型集中采購模式
雖然傳統集中采購模式存在上述諸多問題，但由于集中采購的規模效應，各大型企業為了節約成本，往往不得不忍受集中采購的低效率和長流程。但基于大數據技術的新型集中采購模式有望有效解決傳統集中采購模式存在的問題。新型集中采購模式借助大數據技術，一方面通過大數據采集技術實時獲取采購兩端（供應商和前端需求執行人員）的數據，使企業實現采購全流程的數字化；另一方面可以通過大數據分析及挖掘技術深度洞察供應商和需求執行人員，全面了解供應商績效表現和產品執行情況，增強業務掌控力，實現“精準對接”和“高效協同”。
（一）大數據技術
大數據本身是一個抽象的概念，是指無法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合，具備Volume、Velocity、Variety和Value四個特征，簡稱“4V”，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低。大數據的特征如圖1所示。
而大數據技術則是一系列使用非傳統工具對大量的結構化、半結構化和非結構化的大數據進行處理，從而獲得分析和預測結果的數據處理技術。大數據價值的完整體現需要多種關鍵技術的協同，包括數據存儲、處理、應用等方面的技術。根據大數據的處理過程，可將其分為大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等技術。
大數據預測是大數據技術最核心的應用，它將傳統意義上的預測拓展到“現測”。大數據預測的優勢體現在它能把非常困難的預測問題轉化為相對簡單的描述問題，而這是傳統數據分析根本無法企及的?；诖髷祿皖A測模型去預測未來某件事情發生的概率，讓分析從“面向已經發生的過去”轉向“面向即將發生的未來”是大數據分析技術與傳統數據分析的最大不同。
（二）新型集中采購模式流程
新型的集中采購模式由中心化的集團集中采購轉變為分布式記賬的區塊體系集中采購，實現智慧共享。具體框架如圖2所示。
1．主要流程
基于上述架構，新型集中采購模式采購產品的流程如下：
（1）采購發起。大數據平臺發出產品預警信息。
（2）采購實施。企業中的采購職能管理部門根據大數據平臺信息獲取應采購產品、產品數量及價格等信息，啟動采購流程。同時可以實時比照大數據平臺數據庫數據與應標數據，及時發現招標投標過程中的異常情況。
（3）結果發布。采購結果直接發布在供應鏈系統，供業務需求管理部門和一線業務執行人員查看并執行。
（4）合同執行。實時從大數據平臺獲取產品執行情況，動態分析執行數據，第一時間獲悉可能存在的異常情況。
在上述流程中，將傳統采購流程中的被動支撐形式轉化為主動支撐服務形式，但轉化成功的關鍵在于大數據技術平臺的開發和應用。
2．關鍵步驟
筆者認為，建設好大數據技術平臺的關鍵有兩步：
第一步：數據的采集，實現大數據的Volume和Variety功能。首先，制訂數據采集標準，采集企業內外電子招標投標系統、供應鏈系統或其他相關系統上的各類數據，數據量要盡量“大”，主要包括交易主體、工程項目、交易文件、交易過程、交易行為等招標投標信息和合同執行情況等信息，數據格式包括結構化、半結構化、非結構化數據。其次，借助大數據技術的獨立ETL引擎（工具），對各類采集數據進行抽取，并進行清洗、轉換、合并、拆解等加工處理，保證數據的正確性、一致性、完整性、有效性和時效性。
第二步：圍繞企業項目功能需求，構建合理算法模型。通過使用大數據技術中的分割、集群、孤立點分析等數據挖掘算法，深入數據內部挖掘價值，實現大數據的Velocity和Value功能，初步建設完成包括基礎數據分析、智能標簽、專家全息分析和企業主體畫像等功能的大數據應用分析平臺。
（三）新型集中采購模式優勢
新型集中采購模式除具有集中采購模式的規模效益優勢外，還具有如下優勢：
1．需求準確性和及時性高
由于需求數據不再是逐級匯總，而是建立在大量真實數據的基礎上，致力于從“面向已經發生的過去”轉向“面向即將發生的未來”的分析，故需求的準確性和及時性都大大提高。
2．組織協同精確性要求低
需求上報、結果執行等采購操作不再限定于短時間內完成，而是要求各個組織作為一項日常工作來完成。在實際執行過程中，即使出現部分組織沒有很好地完成日常工作，也可以借助大數據技術剔除出異常數據，預測出整體組織的需求及執行等情況。
3．高靈活性
在圖2中，借助大數據平臺，新型集中采購模式將復雜的多層組織架構變革為兩級的扁平組織架構，整個組織的靈活性大大提高，整體的采購效率也將獲得較大提升，從而更好地指導采購的實際工作。一是促使采購管理部門優化和完善集中采購政策，有效避免特里芬悖論陷阱。二是有效引導供應商合理報價。三是提升專家智能化評標水平。四是為審計監督部門提供客觀、準確、科學的數據。當然最重要的是可以有效提供可量化、可直觀感受的采購執行數據，科學指導業務需求部門和采購管理部門未來的采購計劃，實現“豐田式的零庫存”管理，從而達到成本最低、效率最大。
（四）新型集中采購運營模式效果
結合大數據技術，新型集中采購運營模式的初步效果如下：
1．大幅提高高價圍標、串標難度系數
由于大數據技術可以挖掘供應商的歷史共同投標關系、供應商的中標情況和供應商與項目的特征集中度等數據關系，進而可建立起圍標、串標供應商的群體數據模型，致使供應商之間高價圍標、串標難度系數大幅提高。
2．有效降低低價低質現象
由于大數據平臺可以提前預警低價中標現象，實時監控執行數據指標，實現精準、高效的智能化監督產品質量，因此保證了供應商的低質量產品沒有生存空間。
3．專家評審公正性大幅提高
將大數據技術評審結果與專家評審結果比對，可提前規避專家不公正現象，提高專家評審的公正性。
四、集中采購未來發展目標建議
基于大數據技術的新型集中采購運營模式相比傳統集中采購模式具備諸多優勢，但需要指出的是，在探索、優化集中采購運營模式上，還有更長的路需要走。
一是采購自動化。采購目前還屬于人力密集型作業，未來隨著采購的標準化以及大數據技術的充分利用，應逐步實現采購的半自動化直至全自動化，有效降低人力成本。
二是利潤中心。隨著數據的集中和擴展累積，數據不再僅僅是資源，而是重要的資產，充分利用這些數據資產，通過數據租售、信息租售和數據使用，逐步將采購部門由成本中心轉化為利潤中心。
未來中國企業要繼續做大做強，在供應鏈管理實現精益化管理，需要繼續應用好大數據技術，讓這項技術嵌入集中采購的各個環節，真正實現規模性和靈活性的平衡發展。
作者： 肖 清 許國先
作者單位：中國移動通信集團江西有限公司
來源：《招標采購管理》
