文章|《中國金融》2021年第8期　　

　　作者|郭敏‘中國平安采購管理中心總經理’

　　隨著大數據、云計算、物聯網及人工智能等新興技術的蓬勃發展，以及國家對政府采購深化改革的推動，金融采購行業也緊跟時代趨勢，利用互聯網和大數據技術推進企業采購管理的轉型和升級，采購模式從傳統手工時代、電子化采購時代逐步進入電商化、數字化采購時代。當前，搭建和使用企業電商化采購平臺提升采購管理水平和用戶體驗是金融采購行業的普遍選擇，電商化采購平臺也是采購價值鏈中率先實現采購數字化的載體。平臺不僅提供一站式便捷的采購服務，優化用戶體驗，同時也將用戶和供應商的交易數據、行為數據、財務數據完整地記錄和保存，為實現采購數字化管理提供了寶貴的數據資源和切入點。通過數據挖掘和數據應用，可以在采購管理中實現價值創造，發揮采購業務在集團經營保障和成本管控中的專業價值。本文結合平安集團對商城交易數據的分析和運用，以分散采購二次集中的創新實踐為例，分享如何在數據中挖掘價值，實現顯著成本優化。

　　分散長尾商品是采購管理難點，也是集中降本的重點

　　“抓大放小”是集中采購管理的基本理念，也是使采購成本和管理成本取得平衡的重要方法。通常，我們基于具體采購事項及預算的維度來判斷項目規模，從而選擇是集中采購還是分散采購，并沒有從更宏觀的共性需求角度審視管理的合理性。當然在需求立項和采購過程管控分別由用戶方和采購管理方分段主導的條件下，采購管理方在價值鏈上處于被動角色，很難實現主動的需求管理，這就造成集中采購更多關注單次大項目，而分散在很多日常辦公消費的零散共性采購無法感知，也難于形成集采降本的優勢。但在搭建電商化采購平臺后，通過訂單數據的挖掘，以及商品池的管理，這類分散、“長尾”商品便可以實現集中采購和集中管理，實現需求的整合、成本的節約和服務的統一，充分體現集采的管理價值。

　　A4打印紙等辦公用品便是典型的案例。用戶每次采購的A4紙訂單不足千元，但是全集團每年的采購量有幾千萬元，如果從單次采購的角度，不足千元的商品沒有集中管理價值，但是從全集團全年的采購規模看，這類單品確具有重要的集中管理價值。

　　在數據中挖掘價值

　　控風險、降成本、支持業務是采購管理部門的初心和使命，而降成本又是采購管理的重要價值點。在數字化時代，在數據中挖掘采購價值，提升成本的管控能力，是新形勢下采購行業共同努力的方向。

　　數字化采購重點在于運用數據分析和挖掘的方法實現采購價值。數據分析的目標不是數據，而是業務（見圖1），因此能將業務問題轉化為數據問題是關鍵。這就需要能夠收集有效數據，確定合適的衡量指標，才能夠解讀出業務特征，輔助業務決策，實現業務價值。

　　平安的電商化采購平臺（e采）上線使用已有四年，物品類的集中和分散采購都通過e采直連多家電商和服務商實現線上交易，沉淀了海量商品數據、訂單數據、用戶數據、供應商數據等。通過分析其中的訂單數據，以商品訂單密度為主要分析指標，我們發現在分散采購的小額交易數據中存在很多商品同時具有訂單數量大和用戶數量大的特征，A4復印紙便是其中典型的商品。

　　這類商品雖然單個訂單金額不一定很高，但是由于訂單密度很高，全年累計采購金額很大，并且從商品特征統計，A4紙訂單主要集中在70克和80克兩類克重的紙，需求集中度很高。同時，由于A4復印紙屬于通用辦公用品，在e采上有7家供應商都在供貨，并且有幾十個品牌，300多SKU（Stock Keeping Unit，庫存保有單位）在銷售，價格從70元/箱到180元/箱的紙都有，商品供應很分散。需求集中而供應分散，造成采購成本高，產品質量良莠不齊，服務標準也不統一。

　　從數據發現和數據分析得出A4復印紙訂單的特征之后，平安將A4復印紙從分散管理模式轉變為集中管理模式，通過集采招標和商城履約管理實現商品端的集中，形成規模效應，降低整體采購成本，同時保障產品質量的統一。

　　經過更進一步細致的數據分析和用戶調研，最終將300個SKU精簡到高檔和中檔復印紙各2種克重共4種SKU，產品質量標準按照國標執行，服務標準統一為一套標準，優選國內頭部的4家品牌原廠投標，去除了中間商。經過招標，集采價格較原分散采購的訂單價格分布帶顯著下降，平均較原訂單主成交價格區間下降了18%，預估全年節約金額近千萬元，取得顯著的成本優化，也提升了用戶選購體驗與滿意度，同時降低了運營成本（見圖2）。

　　以上是平安以數據驅動采購降本的案例，也是企業電商化采購平臺的數據產生的業務價值之一。

　　平臺化、數字化、智能化是新時代金融采購發展的方向，平安始終以此為指引，以降本增效、防控風險、強化保障、提升服務為核心，搭建和優化“采購智庫+采購管理系統+e采商城+采購分析平臺”的數字化采購管理平臺體系，覆蓋采購執行、決策、運營和風控等模塊，消除管理斷點，實現采購全流程閉環管理及數字化運營，取得產品價格智能管控、數據驅動采購降本、采購風險智能感知、用戶滿意度提升等成效。如通過價格指數預測活動時機和最佳下單時間，挖掘高性價比商品，為用戶部門提供低價窗口；通過市場數據預測服務器等產品市場價格，實現精準的價格管控，節約公司采購成本；通過采購行為數據和供應商大數據，實現全流程風險感知和舞弊預警等，以數字化創新，降低管理成本，提升管理效益，強化風險管控。

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責任編輯：陳嘉輝