基于离散模型的跨境电商业务识别系统探究

摘  要：针对当前跨境电商B2B2C（以下简称BBC）业务识别存在的问题，文章提出了将离散度计算应用到跨境电商动销率分析，从方差和标准差两个角度对典型企业的动销率进行度量，建立了ToB和ToC业务识别模型和方法，并按信息系统设计方法将识别模型应用到跨境电商业务识别系统，设计了数据采集、电商信息登记、外贸单据校验和关联、BBC业务模式识别等功能，投入实际使用后提高了业务识别准确度。

关键词：跨境电商;B2B2C;动销率;离散度

中图分类号：TP311      文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）24-0097-04

Abstract： In view of the problems existing in the current cross-border E-commerce B2B2C （hereinafter referred to as the BBC） business recognition， this paper proposes to apply the dispersion calculation to the analysis of cross-border E-commerces dynamic sales rate， measures the dynamic sales rate of typical enterprises from the perspectives of variance and standard deviation， establishes ToB and ToC business identification model and method， and applies the identification model to the cross-border E-commerce business identification system according to the information system design method， and designs functions such as data collection， E-commerce information registration， foreign trade documents verification and association， BBC business pattern recognition， which improves the accuracy of business identification after being put into practical use.

Keywords： cross-border E-commerce; B2B2C; dynamic sales rate; dispersion

0  引  言

新冠肺炎疫情发生以来，我国跨境电商发挥在线营销、在线交易、无接触交付等特点优势，积极培育参与国际合作和竞争的新优势，进出口规模持续快速增长。海关统计数据显示，2021年我国跨境电商进出口1.98万亿元，增长15%;其中出口1.44万亿元，增长24.5%。

但是在跨境电商零售模式识别上存在一些瓶颈。跨境电商在国家政策解读和业务模式识别上存在偏差，向监管机构申报零售业务模式时也存在不同的理解，现有的文献研究更多的集中于跨境电商业务的管理问题及其对策、建设意义，缺少对业务模式识别方法的探究。本文在分析了业务模式识别的瓶颈原因后，对其中的一种影响因子进行了离散度分析，为此得出了相应的应对措施。

1  存在的问题

由于BBC模式增加了跨境供应链服务商，使得BBC业务模式在识别上存在一些瓶颈：

（1）业务混杂导致ToB和ToC模式难以识别。在跨境电商的销售环节中，由于境外销售主体不同、属地销售规律特异性、电商平台差异化以及数据周期冗长等原因，导致业务数据混合了不少噪声数据，对于识别跨境电商ToB和ToC模式存在瓶颈。

（2）B链增长导致BBC业务难以跟踪。BBC模式增加了跨境供应链服务商，使得B链上的业务环节增加了新的业务主体，包含了国内外口岸监管机构、国际物流链、海外仓企业、海外电商平台、代理商等，业务在各环节中被分解成一对多甚至多对多的子业务，使得BBC业务的跟踪存在一定的难度。

（3）数据孤岛、业务烟囱导致数据质量有待提升。由于BBC业务链各主体的信息系统相对独立，各主体自身利益驱动使得目前BBC业务链仍未能完全解决数据统一标准、互联互通、开放共享等关键问题，导致数据质量有待提升。

为进一步分析协调各问题的关系，本文采用离散度分析的模型对情況1进行建模分并得出相应对策，同时设计信息系统，针对情况3设计多源采集方式汇聚数据，针对情况2通过外贸单关联电商主体，最终建成跨境电商业务识别系统。

2  模型构建

针对情况1ToB和ToC模式难以识别，这里考虑采用的模型主体为跨境电商业务中重要的业务数据“动销率”，动销率D是指店铺销售量S和店铺库存量K的比率D=S/K×100%，这个比率可以用来评价门店商品销售情况。ToB业务面向大客户，每次出货量大，但出货间隔周期相对较长，因此ToB业务的动销率会在较长的时间段中处于低位值，但在出货期动销率会突然变大。ToC业务面向零售客户，每次的出货量小，但出货频次高，因此ToC业务的动销率会长期处于相对均匀的状态。

2.1  建立动销率样本数据池

选取四家典型跨境电商的动销率数据进行采样，如表1所示。其中B1企业、B2企业主要做ToB业务，C1企业、C2企业主要做ToC业务。

2.2  建立动销率曲线图

建立企业动销率曲线图，如图1所示。可以看出，ToB企业（B1和B2）的动销率长期处于低位值，但在出货期会突然有“剧烈”波动，且振幅比较大;ToC企业（C1和C2）的动销率表则长期处于相对缓和的波动，且振幅不会太大。

2.3  对动销率进行离散度分析

对于波动曲线需要用数学方法进一步分析，因为要考虑“波动性”的描述，因此采用离散度分析法。测试测度数值型数据的分散程度的常用变异指标有方差和标准差，方差和标准差的数值越大，说明数据的分散程度越高。反之，则说明数据的分散程度越低。对于未分组数据，设一组数据为x1，x2，x3，…，xn，则方差为：，标准差为：，其中是平均值。将动销率代入公式，计算得出动销率方差和标准差，如表2所示。

通过图表关联可以看出，动销率曲线的分散程度在方差和标准差上得到了较好的体现，ToB企业的动销率曲线波动“剧烈”，则方差值和标准差值都比较大。ToC企业的动销率曲线相对“平稳”，振幅小。

2.4  建立经验参数阈

因此可初步推理，动销率方差大的企业属于ToB企业的概率高，动销率标准差小的企业属于ToC企业的概率高。为了进一步提高识别精准度，我们采样多组标准跨境电商的动销率数据，建立离散度经验参数阈，并按照信息系统设计方法建设识别系统。

3  系统设计

3.1  需求分析

跨境电商业务识别系统采集跨境电商主流程的外贸单据，通过外贸单据关联，梳理出从跨境电商到海外仓的对应链路，将海外仓的出入库情况关联到电商主体，计算电商的动销率，按照离散度模型识别电商业务模式。跨境电商业务流程如图2所示，主要环节有境内采购、国际运输、理货入库、境外销售、境外派送等。

3.2  系统设计

跨境电商业务识别系统分为数据层、支撑层和应用层，数据层主要保存电商数据、海外仓数据和口岸公司数据，支撑层则是为应用系统提供共通功能的支撑，包含接口采集、导入采集及后台数据处理，应用层则实现跨境电商业务识别各主要业务功能，包含企业管理、交易管理、BBC管理、统计分析和系统管理。系统架构图如图3所示。

3.3  主流程设计

主流程是用外贸单据关联，如图2所示，梳理出跨境电商到海外仓的对应链路，识别电商主体。

（1）报关单：出口货物报关单是指出口企业于产品出口时向海关填报的单据，是出口产品报关离境和申办出口产品退税的重要凭证。主要有报关单号、境内发货人、境外收货人、提运单号、集装箱号、申报日期、离境口岸、出境关别、指运港、运抵国、数量、单价、箱数（件数）、总价、币种、商品名称、备注等字段。

（2）提运单：提运单是轮船公司交给收货人据以从船上或仓库提取货物的凭证。主要有提运单号、境内发货人、境外收货人、装运港、件数、目的港、装船日期、船名航次、关联报关单号、集装箱号等字段。

（3）出入库单：出入库单指的是商品出入海外仓或亚马逊仓的单据，入库单主要有入库单号、海外仓名称、提运单号、集装箱号、SKU总数、商品名称、商品编码、单位、入库时间、入库数量、入库箱数等。出库单主要有出库单号、出库时间、发货仓库、店铺名称、SKU、发货数量等。

通过如图4所示的数据结构的字段关联，跨境电商的每一单业务可以通过报关单号关联到报关单和提运单，再通过提运单号关联到入库单和海外仓，最终獲得该跨境电商在海外仓的库存信息。将库存单的变化代入动销率公式，算出动销率后用离散度模型计算离散度，并和经验参数阈进行比对，得出电商业务模式识别结果。

3.4  功能设计

系统主要功能有企业管理、数据采集、单据管理、BBC管理、统计分析、后台处理等模块：

（1）企业管理：企业管理模块主要是企业信息登记。用户可登录跨境BBC系统进行必要的企业信息登记，同时支持修改、删除、查询。

（2）单据管理：跨境电商企业可通过接口、模板导入等方式向跨境BBC系统传输DS报关单、DS提运单、入库单、出库单、库存信息等数据。系统自动进行规范性审查校验，校验成功后，单据之间要和企业形成关联。

（3）BBC管理：可以展示企业的所有DS报关单、DS提运单、入库单的关联关系，并可对每条关联关系做删除、修改、查询等功能，并支持企业导出数据作为申报依据。

（4）数据采集：通过接口采集、导入采集等方式，实现与官方数据平台、与跨境电商企业业务系统、海外仓储系统，并且企业能自行导入外贸单据，最终实现多方数据的校验。

4  应用与成效

2020年7月跨境电商公共服务平台BBC业务服务系统投入使用，系统用企业动销率模型分析了近600万件业务，总金额超过2亿美元，并将分析结果作为海外C端销售作证，用数据说话，精确识别和区分ToB和ToC的业务群体，为跨境业态高质量发展制定政策提供依据。同时首创了“智能审单+四单对碰+动销率佐证”的先进做法，是全国跨境电商BBC出口业务推行及认定的创新标杆。

5  结  论

本文分析了现在跨境电商BBC业务识别的瓶颈，并对其中的一种影响因子“动销率”进行了离散度分析，并将识别模型设计成信息系统，投入实际使用。通过实际应用结果可以看出，动销率的离散度对BBC业务模式的识别起到一定程度的辅助作用，我们需要进一步采集典型企业的动销率数据，丰富经验参数阈池，优化学习模型，提高识别准确度。

当然，破除电商发展瓶颈还需进一步完善相关的制度，并通过大数据技术支撑，甚至结合人工智能技术进行机器学习和智慧识别，这也是今后研究的方向。

参考文献：

[1] 李杰.我国B2C跨境电商市场现状及问题分析 [J].电脑知识与技术，2015，11（29）：217-220.

[2] 李言知.出口跨境电商企业的成长能力评估 [D].杭州：浙江大学，2020.

[3] 王俊生.“互联网+”背景下企业电子商务中计算机信息系统的应用分析 [J].电脑知识与技术，2021，17（9）：140-141.

[4] 谢祥，张茜茹，张婧，等.面向领域建模的信息系统构件识别方法研究 [J].计算机工程与应用，2021，57（12）：105-114.

[5] 蒋雨桥，樊重俊.跨境电子商务发展指数的构建与实证分析 [J].数学理论与应用，2019，39（Z1）：113-120.

[6] 蔡琴.外贸新业态背景下我国跨境电商海外仓建设的对策研究 [J].对外经贸，2021（2）：51-53.

[7] 张夏恒.跨境电商类型与运作模式 [J].中国流通经济，2017，31（1）：76-83.

[8] 左娜.中国跨境电商进口平台运营的影响因素分析 [D].兰州：兰州财经大学，2019.

[9] 陈宇.基于Spring Boot的电商管理系统的设计 [J].现代信息科技，2020，4（1）：25-26.

[10] 刘有升，陈笃彬.基于复合系统协同度模型的跨境电商与现代物流协同评价分析 [J].中国流通经济，2016，30（5）：106-114.

作者简介：刘仪（1978—），男，汉族，福建福州人，工程师，硕士研究生，研究方向：科技管理、计算机应用、电子商务、跨境贸易。