以智能化赋能企业集团合作伙伴生态

田 冲

（中国通用技术（集团）控股有限责任公司）

合作伙伴深刻伴随着每一家企业的发展，企业通过彼此之间存在的或多或少的显性与隐性诉求而建立合作伙伴关系。随着企业上下游业务的逐步扩张，合作伙伴的数量和规模也随之不断增加和扩大。同时各个企业的业务、资源、需求、信用水平等参差不齐，导致合作伙伴如一柄柄双刃剑，既能襄助企业成功，也可能导致企业失败。因此企业应当谨守趋利避害意识，对合作伙伴深度洞察，合理运用。本文着重对如何让企业集团掌握合作伙伴全景数据，并在此基础上依托智能化手段对合作伙伴实现有效分析管理和营造商业机会做出研究，以期为企业集团构建健康可持续的合作伙伴生态体系，与高质量实现合作伙伴生态协同创新提供系统化解决思路。

一、企业集团推动合作伙伴生态管理的动因

（一）企业集团构建合作伙伴生态的意义

当前我国已步入注重实业经济、大力推动产业发展的时代，企业集团需要站在宏观价值视角，制定产业发展战略，也意味着企业集团将发挥自身的体量集中优势，成为产业链主导或参与力量。为了保持或成为产业链的链长地位，让产业链为自身带来最大化价值和可持续的发展及创新，与企业集团相生共存的良性合作生态便是促使企业集团能够有效发展、取得行业优势地位的基石。企业集团作为承载战略使命、体量集中的企业组织，与合作伙伴形成的合作包括方方面面，包括上下游产业链合作、广泛形态的资源集成、乃至产学研联合等等，为企业集团的管理决策、产业发展、技术创新等方面都提供广泛支持。生态竞争必将是未来企业间竞争的主旋律，谁能够让更多高质量合作伙伴为自己服务，谁就掌握了竞争的主动权。

（二）企业集团构建合作伙伴生态面临的挑战

合作伙伴自发形成千差万别，自身的资信水平、业务能力、提供的价值都不尽相同，不具备自主优劣筛选、自主驱动创新的能力，需要企业集团主动发现、及时加以处置或运用。企业集团具有成员企业多、业务多元化的特点，历史信息化系统分散建设、模式传统，整体基础较为薄弱，信息从横向到纵向的高度分散让科学管理决策困难重重。

（三）为什么需要数字化智能化支撑

针对以上挑战，数字化智能化正是解决企业集团合作伙伴生态管理的“特效药”，通过数字化智能化手段实现信息共享、动态信息监测、抽象化指标模型、智能化匹配和大数据分析洞察等，真正在合作伙伴生态管理上扮演好“防火墙”和“促进者”的角色，实现精益管理目标：（1）精细监管——实时掌握业务上下游任何资金往来、业务变化情况；（2）全面覆盖——企业集团全级次、多业态信息和流程洞察，并关联第三方商业查询平台掌握外部信息；（3）能力共享——面向管理部门、成员企业乃至合作伙伴的多维共享、分级授权；（4）金融风险——财务部门针对合作伙伴交易结算的前置风险防控；（5）生态创新——为合作伙伴营造既安全、又高效率的生态创新空间。通过精益管理，让企业集团面对广泛分布的业务，能够及时防范风险，并最大限度发挥合作伙伴的创新能力和资源价值。

二、合作伙伴生态管理的内在逻辑

（一）元素思想：从合作伙伴生态构成元素思考

企业集团本身往往并不直接主导或参与业务，主要的职能在于做好宏观管控。从这一点出发，企业集团更适合于为合作伙伴生态创新营造一种既中立又有所侧重的空间，这个空间主要关注企业集团及合作伙伴关注的三个方面：合作是否无风险（资信管理）、能否存在资金交易或支持（资金管理）、是否发生持续合适的商业机会（商机管理），构成了伙伴生态三角空间，如果空间能够贯通，生态创新理论上就会持续不断发生和扩大。企业集团通过数字化智能化手段，重点应从这三个元素入手进行建设，包括针对性的产品、模型建设及相应的数据指标采集。

（二）成长路径：从数据采集到自成长数据驱动全链路

企业集团合作伙伴生态的路径，总体来说是从形成数据到数据驱动，在“围墙花园”[1]基础上形成数据价值。大体上分为三个阶段实现：

（1）第一阶段，由数字化部门发起做商业模式规划，并通过面向集团管理部门、成员企业进行广泛深入调研及数据清查，开展分类施策的数据采集，形成主数据规范，建立并不断延伸统一信息库；

（2）第二阶段，在统一信息库基础上，建立指标框架模型形成业务穿透力，和风险部门、财务部门深度合作，结合成员企业与合作伙伴的业务关系特征，建立智能化资信管理、资金业务平台，并建立面向合作伙伴的开放平台，通过智能化匹配策略，促成商机转化能力，构成整体智能生态平台；

（3）第三阶段，通过智能生态平台的应用服务，逐渐挖掘、沉淀有价值的粗细粒度指标及数据，并根据合作伙伴需求，抽象化或具象化、脱敏或非脱敏地输出不同维度的大数据分析能力及洞察报告，并通过AI手段在业务定义和维护下高效率地社会化或商业化投放，通过智能化深度咨询能力获取收益。

三、合作伙伴智能生态平台

（一）业务规划、业务调研与数据清查

1.业务规划

合作伙伴生态在企业当中属于既广泛又复杂的一种概念，从广泛层面，需要面向全集团数据采集，并面向多个领域进行赋能，并要针对所在企业集团的特征来考虑如何去构建这种“生态”；从复杂层面，必须深度探索管理部门的管理逻辑和发展可能，以及多业态的各成员企业与合作伙伴的业务情况及长期价值分析评估，并且实现智能化及打造自身核心价值。因此需要做好充分的业务规划，包括且不限于价值评估分析，如何去实现才能够达成价值最大化并适合你所在的企业/部门进行驱动，在此基础上设计一套可行的业务架构，并对不同维度的产品加以定义，等等。

2.数据清查与宣贯

在企业集团，实施数据采集一方面可能需要和管理部门协同，通过行政力促使成员企业支持采集工作，按要求部署相关人员配合提供数据；另一方面也要深刻认识到合作伙伴信息的敏感性和可能存在管理分散的情况，数字化部门应在采集实施前，需要对被采集对象进行数据清查与宣贯，一方面了解主数据规范是否适配、按照工作方案可以在某个时间段内采集到的最大范围以及所面临的问题，主要包括业务（信息打通对业务开展的影响、业务管理方式比如业务分散在部门或部门下属企业）、技术（需要对系统进行适配改造）、管理（部门间协同、决策机制可能存在阻滞）方面，就数据分阶段采集计划及问题和管理部门及时同步，寻求有效支持。[2]

（二）基础平台建设

1.合作伙伴统一信息库

企业集团合作伙伴统一信息库，是通过标准化的合作伙伴ID编码规则，将合作伙伴相关分散的各类主数据及业务数据进行采集，并尽可能以360度全方面结构化集成并能够展现其数据间关系，实现查询和分析支持，并具备相关接口，能够根据其他系统的需要按标准规则进行调用、校验的信息管理能力的表现形态，是智能生态平台的底层基础能力，根据合作伙伴所发生的各种应用场景不断完善，又能根据各种应用场景需要而按需调取使用。统一信息库也需要通过和第三方商业查询平台合作，实现全方面数据采集和管理，并不断丰富数据指标，不断趋近实时和精准化。

2.智能生态平台的产品理念图景

合作伙伴智能生态平台是为营造企业集团合作伙伴健康持续的生态创新能力所需的伙伴生态三角空间[3]（资信、资金和商业机会）而构建的数字化智能化产品体系。主要包括数据层（合作伙伴统一信息库及API）、模型层（指标框架模型及在此基础上的各类业务应用模型）和应用层（资信管理平台、资金业务平台和商机服务平台）以及大运营体系（与成员企业、合作伙伴联合运营，不断繁荣和价值挖掘，并建立权威性的生态运营指数）。

3.数据采集和治理

（1）数据采集与质量控制

根据成员企业多业态特点及不同程度的信息化建设情况，其合作伙伴数据通常表现为表格化整理（或更为粗放的方式，如纸张记录）以及系统数据库两类存储方式，针对以上特征，数据采集应分类施策并为数据清洗做好对策。在数据采集过程中，应坚持质量控制原则，从需求侧而言，包括相关性、可访问性和及时性，从供给侧而言，包括完整性、一致性、有效性、准确性和唯一性。

（2）建立编码规则

编码规则是构建合作伙伴主数据的重要组成部分，既要保证不可重复性，不同合作伙伴生成的编码不同；还要保证唯一性，同一个伙伴在系统内只可能生成一个编码；且需要支持不同类型（政府机构、企事业单位等），包容不同国家地区等多样化合作伙伴。编码规则确保了合作伙伴主数据规范化，同时，也满足唯一性、不可重复性的特点，为统计分析、模型建设提供前提条件。

4.从基础数据模型转向业务模型的模型建构体系

统一信息库实现了全集团合作伙伴全景数据管理，采用了细粒度指标+数据的集合。尽管细粒度指标有利于业务执行，但距离实现智能化业务分析管理决策的能力还存在较大的距离。对于管理决策人员，细粒度指标量大，数据繁杂，往往无法直接支持这类场景的宏观管理决策（如对一个合作伙伴的情况作出总体判断），因此必须对它们进行二次分类加工形成更加粗粒度的指标。同时，从业务角度看，我们需要一种工具方法帮助智能生态平台发挥智能化作用，达到对各类业务场景穿透，使其提升主管业务部门协同效率，最终实现对合作伙伴的精准化关系发展；从技术角度看，这种工具和方法能够让数字化部门针对管理部门的需求从被动理解开发响应走向主动高效理解和实施协同，并节省资源和时间成本。基于此种考虑，在统一信息库基础上应充分广泛地对各类业务场景或潜在业务场景进行思考和理解，构建并不断完善一个广泛通用的指标模型库（或称为指标框架模型），将统一信息库中细粒度指标+数据提前加工成各类业务场景可能应用的粗粒度指标（如年利润总计）、更高粗粒度指标（如同比年利润增长率）乃至更抽象维度（如合作伙伴资信评分），根据业务主管部门的管理决策需要，快速抽取关联粗粒度指标快速建模，对场景进行针对性洞察分析与决策。为了建立合作伙伴的深度画像实现合作伙伴的多元化评价，助力相关管理部门、成员企业建立对合作伙伴数据的洞察认知，形成科学化决策，数字化部门需要在指标框架模型基础上构建合作伙伴数据模型。

（三）智能化的广泛应用价值——信控、金融与商业机会

1.面向风控、财务部门的智能化信控及金融拓展支持

（1）面向风控部门的多维度监管支持。企业集团风控部门的科学化管理开展的依据，是面向全集团合作伙伴建立有效的动态信用评价方法。信用评价方法经历了从定性向定量、再到定性+定量相结合的发展过程，表现为从专家经验法向AI+HI逐步演进，以定性与定量、宏观与微观、历史与未来、内部与外部相结合面向合作伙伴综合分析评估[4]，这对数字化智能化提出了更高的要求。（2）面向财务部门（司库系统）的信贷业务拓展支持。企业集团基于集中处理各种来源的信息，能够及时清晰了解全集团资金状况及风险的需要，采用集中资金结算系统统一对相关银行进行支付账款操作，将信息流、收付流、资金流形成集中管理，形成司库系统，并通过规模集中后的银企对接，与银行从借贷关系转变为金融战略合作伙伴，对业务发展空间彼此产生了更大的价值诉求。[5]智能生态平台可实现产业生态和金融生态的连接，并进行供应链运营和交易信息数据获取、分析和应用，助力财务部门和银行扩大合作空间。针对信用评价持续良好的合作伙伴，开展有的放矢的数字供应链金融业务，将人际信任转向数字信任，能够客观、真实、全面的反映供应链运营中的状况和各参与主体在其中的能力，并让财务部门据此做出科学的金融服务决策。

2.面向高评级合作伙伴的智能化商机转化能力

针对资信和信贷业务的智能化支持能力，让智能生态平台得以对合作伙伴建立更为充分、科学全面的画像。面向资信评价保持良好的合作伙伴，不但根据其需要协同财务部门来给予信贷业务的资金支持，也需要协同运营部门帮助这类合作伙伴促成更多的商业机会，帮助企业集团创造更大的生态创新成果的产生几率空间。通过在智能生态平台基础上搭建伙伴商机服务平台，根据合作伙伴的使用习惯，和商业查询平台在第三方数据服务基础上，建立更深度战略合作，和商业查询平台实现数据范围互补，并通过商业查询平台提供广告等形式吸纳关联伙伴在伙伴开放服务应用登记注册，通过纵深数据挖掘和建模分析评级，为合作伙伴建立智能化匹配推荐服务，促成可信任、优势互补的商业机会。

（四）持续运营提升合作伙伴生态价值

1.协同广泛的持续运营，大运营体系

无论数字化智能化达到何种高度，平台本质上都是为人服务，由人运营；与谁关联，由谁共同运营。合作伙伴智能生态平台的相关方，包括管理部门（可能集团高层会提出BI看板需求并予以关注）、成员企业、合作伙伴，运营策略则大体分为三个维度：

（1）自营业务：资信、资金和商机管理作为智能生态平台的核心能力，应尽可能自主研发以获得敏捷迭代的运营支撑能力，并不断沉淀核心技术及数据价值（部分业务模型可能涉及需要引入第三方服务）。（2）关联业务：与合作伙伴生态有密切关联的其他类别业务，如战略合作、采购管理、销售管理等，这类业务可通过与相关管理部门、成员企业的系统关联，数字化部门提供信息库接口服务与辅助运营，实现数据共享查询、调用及合作伙伴大数据分析等，将关联业务场景与自营业务场景逐步融合。（3）开放生态：指包括与第三方商业查询平台、其他合作伙伴之间的数据开放服务。

2.实现适合企业集团发展需要的伙伴分类分级服务

智能生态平台在智能化的另一方面体现，是通过持续运营、模型完善与逐步增强的机器学习能力，根据不同行业类别、业态等方面，对合作伙伴实现分级并建立差异化服务模式，分级依据是不断趋向“适合企业集团发展需要”作为动态评判标准。

3.伙伴生态指数

伙伴生态指数是一项以指数形式呈现的综合性的分析结果，代表了企业集团合作伙伴整体的健康、发展程度以及智能生态平台建设及运营水平。伙伴生态指数从运营各相关主要粗粒度指标进行高度抽象化，并动态监测更新。伙伴生态指数目标是从宏观角度为管理部门管理决策、成员企业业务决策等方面提供科学化参考依据。