篇（1）

在这个时候，企业CIO们想通过各种有效的手段来改变运维难题，而提供IT服务支持的SP（IT服务商）们则想通过转型MSP（管理服务提供商—以“企业业务价值创造为核心”，通过为企业提供主动式、预见式、先发式、专注型的远程IT服务，来优化运营、管理风险和交付可度量的商业价值的IT服务商。）来满足企业的这种需求，这就为IT服务行业带来了新的发展契机。

企业和IT服务商的这种需求，促使生产IT服务软件产品/解决方案的厂商不得不精益求精，寻求新的突破和转变，研发和生产能够满足企业客户需求，且能够让IT服务商顺利转型为MSP的工具，正是在这一背景下，以“企业业务价值创造为核心”的MSP提升工具应运而生，其代表的服务模式就是智能化IT服务模式。

谈到智能化IT服务模式，很多人可能还是会问，什么是智能化IT服务模式？它与传统服务模式有什么区别（优势）？智能IT服务模式能为IT服务行业或企业发展带来什么呢？

就智能化IT服务模式而言，IT服务行业把它理解为一种有别于传统被动式、面向设备层面的IT服务模式，取而代之是主动式、预见式、先发式及远程服务管理，且面向IT运维和应用层面，以“企业业务价值创造为核心”的全新管理服务模式。以往占用IT服务100%时间的被动式“修理型（出了故障才维护 Break-Fix）服务模式”时代将一去不复返。

其实，早在几年前，我就曾提出过智能化IT服务模式将改变传统的服务模式，为企业IT部门、SP服务商带来全新的IT服务体验，帮助传统服务商真正转型为管理服务商,这也是勤智公司多年来一直坚持致力于研发业界领先的智能服务工具的信念基石，而几年后的今天，随着IT服务行业的发展，关于智能化服务模式的言论，显然得到了很好地印证。

智能化服务与传统服务模式在内容和形式上都有很大的区别，主要表现在：一方面智能化服务模式是基于监控系统在故障发生之前或影响到业务系统之前就发现并解决故障，满足用户对业务更高的可用性需求，而传统服务模式则是针对那些已经发生的故障而进行的一系列“修补”措施；

另一方面智能化服务模式是用监控系统自动监控、诊断甚至自动处理来代替传统IT服务模式中的人工部分，使更多的人力资源释放了出来，能够抵消服务工具所带来的成本；

再则一方面智能化服务模式可结合知识库的不断累积，绝大多数的故障可以由初级工程师处理，从而优化了服务团队架构，大幅度降低服务成本，这是传统IT服务模式做不到，也是不具备的。

最重要的是智能化IT服务模式，可以有更多的时间为以企业业务价值创造为核心提供支撑，这时的MSP可以基于对客户业务服务的价值来进行循环收费。

以企业业务价值创造为核心，优化工作环节、关注成本控制、提升服务水平等作为智能化服务理念的核心内涵，为企业IT部门、SP服务商在内部运营、外部业务提升上注入了新的能量，这一基于ITLL标准的、高质量的、成本可控的现代化IT服务，正在替代传统IT服务成为最佳的IT服务行业的新标准。

在此，需要企业IT部门及SP服务商注意的是：你的IT部门在出现故障时仍处于被动告知状态；你的用户投诉你的服务质量；当作为经营者的你开始发现对IT服务过程一无所知，甚至过度依赖某个技术人员自身技术实力。

篇（2）

当代社会，人工智能技术对各大领域的发展带来冲击。商业银行作为金融行业科技创新的前沿领域，应主动求变，积极应对人工智能对商业银行经营模式带来了严峻的挑战，将人工智能技术带来的压力内生为自身改革的动力，理智看待人工智能的发展，坚持技术创新，全面推进产品创新与服务创新，以顺应信息化潮流。发展情况不同地区的商业银行也要客观认识自身在“客户资源、网络构建、社会信誉”等方面的优势，取长补短。乡镇地区一般不如城市地区发展快，乡镇人员在接受科学技术进步带来的发展同样可能会比城市人员接受得慢，因此需通过匹配当地发展情况来适当的、逐步地在商业银行引入人工智能。各大商业银行在当地人员可接受的程度引入一定的人工智能技术，搭建多样化平台服务模式，不仅为前台工作人员减轻工作负担，而且能快速响应市场需求，为商业银行自身的改革发展打基础、存实力，不断提高综合实力全力进军智能化领域。另外，政府应对积极引进人工智能的商业银行提供大力的支持，包括资金及技术上的支持。为商业银行提供畅通的援助流程，确保人工智能技术的发展不受基础设施滞后的干扰，推进我国商业银行智能化改革的进程；政府应从行业规范入手，适当干预，及时推出有关人工智能的法律法规和管理条例，促进商业银行人工智能的健康可持续发展，避免有心之人假借人工智能技术破坏商业银行管理经营秩序，为人工智能技术的发展做好基础性工作。随着科学技术的进步和时代的发展，人工智能技术正在逐步进入大家的视野。无论是上班打卡的人脸识别技术，还是回家后扫地机器人的智能自动清扫技术，都为大家带来不少便利，成为现代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，商业银行作为金融科技的重要行业，自然要积极引入人工智能技术来提高行业的工作效率，改善自身管理与成本问题，以提高整体运营水平，使其在激烈的金融市场中更具竞争力。

1.商业银行对人工智能引入的主要方面

据我们观察了解，目前商业银行对于人工智能的主要应用在智能人工客服、大数据分析以及简单的私人理财顾问三方面。首先，智能人工客服的生物识别、自然语言处理技术能够高效的为商业银行的前台人员减少不必要的业务量，使人工客服以客户能够理解的方式传达信息和解决问题，提高了商业银行客服方面的办事效率，从而提升了客户对商业银行办理业务的新鲜感和好感度。人工智能技术的引进对于商业银行执行层人员的分工更加专业化，有利于提高工作效率，减少因工作变化而损失的时间；可以减少人员培训的要求，降低成本；另外人工智能的引进激励商业银行员工改变自身缺陷，提高自身应变能力，向好的方面发展自己，进一步推进了商业银行优胜劣汰制度，降低了商业银行的管理难度。另一方面，智能客服还可以将客户需要处理的业务和所询问的信息进行合理分类，通过挖掘客户关注热点问题，为商业银行开展潜在业务提供科学性的支持。其次，人工智能的大数据分析功能已经小范围应用到商业银行中的风险控制及智能数据采集，这点与智能客服归类客户询问信息，为商业银行挖掘潜在业务的功能有异曲同工之妙。大数据分析与商业银行运行模式结合，可以增加商业银行本身的风险管理数据变量及观测视角，丰富商业银行的风险数据来源，打破传统商业银行风险数据结构的不完善，传统银行与新型银行运行模式对比，如图1，还可以提升数据准确性和客户甄别度，优化商业银行内部测评，建立安全的风险防范机制，相对实现风险管理的有效性和独立性，提升评估精准度。另外，大数据分析结合智能理财顾问，通过对客户及风险数据的分析、分类、整合，打造商业银行客户与风险管理信息精准灵活的技术平台。该技术平台以先进的数字模型为基准，代替人们的主观判断。通过在数据中筛选的“大概率”事件，为客户制定收益最大化的策略，减少客户在情绪波动的情况下作出的非理性投资决策。这使商业银行的风险管控清晰可见，在为客户带来相当的收益以及良好的服务体验的同时，也为商业银行带来较好的声誉，利于突出商业银行现有的优势，在一定程度上促进商业银行的转型升级。

2.不同发展地区商业银行的人工智能的发展及后期经营

然而，在调查研究过程中，我们发现，发展情况不同的地区的商业银行在应用人工智能方面的广泛度不同。由此看来，很多城镇银行不能盲目地扩大自身人工智能化程度。当发展状况不太好的地区的商业银行一股脑的引进人工智能设备，很有可能会造成当地人员对新技术的抵抗、反感心理。久而久之，就会导致的人工智能技术在其业务进展时的应用效率低、自身管理与成本问题没有得到改善，整体运营水平没有提高这些“徒有其表”的现象。当前，人工智能技术与商业银行运营的结合还没有达到最佳效益组合，城乡发展不平衡的问题导致人工智能技术的应用在这些地区之间存在一定的差异。人工智能技术在商业银行中的运用仅限于经济较发达的一、二线城市和部分城市的繁华市区。很显然，这部分地区经济发展迅速，人群的接受和适应新型科技的能力强，人工智能技术应用相对广泛。一般当顾客进入银行大厅就有自助系统进行服务，人工智能的数据存储和分析功能也可以将客户所要开展的业务加以准确地分类分析，为客户提供准确高效的服务；同时，人工智能技术和大数据分析可以定期监测客户风险、为客户提供相对合理的理财建议，提高客户体验感；除此之外，人工智能技术的引入和高效应用使柜台繁杂的人工业务减少很多，工作相对集中，人机协同，有效地提高了银行的运营效率。然而，在一些小城市和不发达的城镇地区，人工智能技术在商业银行运营中的应用存在着低级、不广泛等问题。很显然，农村地区经济发展较为缓慢，人群的接受和适应能力相较落后于城市人群，人工智能技术在商业银行开展业务过程中的应用不是很广泛；在调研中发现，这类地区商业银行对于人工智能的应用仅限于ATM机和最基本的智能客服，人工智能技术还未充分的发挥作用。

前台人工的业务比较多，即使是有客户通过人工智能机器进行业务服务，也需有前台工作人员进行辅助指导。这种发展缓慢与发展不充分问题提高了商业银行引入人工智能的成本，而且超过一半的农村人口没有城市人口的理财观念，人工智能的风险监控和个人理财管理建议等系统在此就无法涉猎，导致“大材小用”。然而正是这种农村地区发展不平衡不充分问题更能给商业银行的人工智能的应用带来机遇。对于农村商业银行来说，农村地处发展缓慢的地区，“三农”根基坚固，人员思想意识落后，对于商业银行积极宣传的金融服务不感兴趣，各家各户对现代化的金融服务没有概念，人工智能在商业银行中的发展会受到一定的制约。所以，这些地区的商业银行应小部分引入人工智能服务，比如，可以先引入前台服务的智能语音机器人，通过对话的方式解决客户的需求，指导客户顺利完成所办理的业务，适量地减少前台工作人员的工作强度，投入到人工智能无法涉及的领域，物尽其用，减少商业银行引入人工智能的成本，使当地客户慢慢适应人工智能带来的便捷。当地商业银行也应加大人力资本投资，建立培育人工智能技术人才的新机制，加大员工培训学习人工智能的力度，提高他们的应用能力素质，培养一支专业知识全面、业务娴熟的队伍，为人工智能在当地的普及提供专业的服务，促进人工智能在当地的发展，适应时代的变化。本专业队伍也要凭借专业知识积极探索服务农村的新机制和新模式，使自己的产品或服务有别于城市商业银行，形成自己独特的经营特色。其次，还可以根据农村需求，在人工智能技术创新的基础上，设立有特色的地方性商业银行服务产品。一是开发出贴近农户需求的金融产品，同时加大产品营销宣传力度，尤其是在掌上营业厅等方面着重从农村年轻客户入手，提供差别化、个性化服务，通过便利高效的服务来吸引潜在客户。二是加强对于农村小微产业金融服务的创新，利用其发展需要融资服务的特点，将大数据分析与风险管控联系起来，使其产品、存货、经营权作抵押担保，开展涉农小微产业联保贷款；对于个体户，通过人工智能技术的数据分析组合，开发各种低风险个人理财套餐。三是在金融环境上，农村商业银行作为地方性金融机构，其业务范围和技术水平都相当有限，因此应积极创新，与城市等较发达地区的各类金融机构达成全方位的合作，凭借人工智能拓展经营领域，创新经营模式，扩大营销渠道。发展较好的地区就可以积极引入人工智能技术，不管是前台大厅的智能服务还是对客户的信息识别、智能理财推荐服务都可以提上日程，满足客户的需求，为客户解决理财方面的问题。协调城乡发展不平衡情况，简便人工智能的操作步骤，升级语音控制的人工智能技术实现人工智能与客户良好的互动，使客户感受到人工智能带来的方便。另外，利用人工智能检测客户的风险水平，为客户提供相应的银行理财产品，即使客户不接受理财产品，也提高了城镇客户的认知，对银行理财有了一定的认识，对钱财的管理有了相应的理解。这样一来，商业银行在加大人工智能的宣传力度的同时也能响应号召，改善城镇地区发展落后的情况。

篇（3）

现代项目管理技术发展至今已比较成熟，每类项目管理具有共性，但也有其固有的特点，建筑智能化项目也不例外。建筑智能化工程的建设是一项复杂的系统工程，它既具有传统建筑电气工程的特点，又具有现代控制工程和信息化工程的特点。首先，智能化项目是建筑项目主体工程的一个分项，从进度安排上要求配合主体工程的进度要求；其次，智能化系统依附于建筑体内，与建筑的其它系统具有相关性，需要配合其它工程项目，同时需要其它工程的配合，是配合要求较高的项目，必须进行广泛的沟通和协调；再次，建筑智能化属于高科技领域的产物，其综合性强，系统结构和功能复杂，其科技内涵涉及的领域包括计算机学与电子学、控制理论、声光学、系统集成理论等不同的学科，具有高科技特征和目标复杂的特征。因此对建筑智能化系统工程项目管理进行专门研究，是非常有必要的。

政府主管部门要完善相关的法律法规，用经济性政策和服务、协调等手段引导和规范项目参与主体的行为，使建筑业市场运行和工程项目管理有章可循，使产业结构协调发展。

业主应与设计方加强沟通，从工程项目的功能定位开始，到各子系统的技术定位，设备的性能选择、设备及工程费用的控制，使项目的总体功能，总方案设计、各子系统的设计更加合理优化、节约投资。应从设计开始，工程的每一子系统的配制都考虑到全系统的集成和信息互通，实行统一管理分步实施，使各子系统形成统一的整体，实现信息资源共享，避免各子系统自成体系或重复设置。

承包商从施工开始就用系统工程的方法进行工程管理，制定整体实施计划和各系统实施计划，充分考虑各系统间的交叉作业，协调配合，使工程施工安排科学、合理，避免不必要的施工冲突或造成大量返工，节约了人力、物力，同时也对工程进度、成本和质量进行有效地控制。

建筑智能化工程建设是个长期的、系统的工程。整个建设过程划分为需求定位、深化设计、施工管理、工程验收、培训及运行维护等共五个关键阶段。从以上五个阶段可以看到，哪一个阶段和环节都会影响智能化工程的结果。分析以上问题，从表面上看是因为智能化系统涉及技术复杂多样且日新月异，智能化工程协调配合关系复杂，参与工程建设的哪一方都不能全面把握。但进一步分析原因，一是思想认识不到位；二是标准和规范的缺位，市场管理处于无序状态；三是缺乏一套切实可行的工程管理模式。前两方面，目前已经得到极大改善，建设单位对智能化工程的定位越来越符合实际情况。建设部陆续颁布了相应的设计标准和验收规范，建设部从2002年开始对建筑市场进行了大规模整顿，对建筑企业资质进行严格管理，市场己经开始走上健康有序的轨道。但是在工程管理方面，是一个严重薄弱的环节，还需要总结十多年来建筑智能化工程中的失败教训和成功经验，不断提高管理水平。

下文运用现代项目管理知识，首先总结一下建筑智能化工程项目管理常用模式，并根据实际工作总结建议采用的管理模式。

1.建筑智能化项目管理模式分类

目前建筑智能化工程管理并没有形成一个公认的模式，国内常见的有以下几种模式：

（l） 工程总承包模式。这种模式中，工程承包商将负责所有系统的深化设计、设备供应、管线和设备安装、系统调试、系统集成和工程管理工作，最终提供整个系统的移交和验收，这种模式也称交钥匙工程模式。

（2） 工程总承包安装分包模式。这种模式中，工程承包商将负责系统的深化设计、设备供应、系统调试、系统集成和工程管理工作，最终提供整个系统的移交和验收。而其中管线、设备安装将由专业安装公司承担，这种模式有助于整个建筑工程（包括土建、其它机电设备安装）管道、线缆走向的总体合理布局，便于施工阶段的工程管理和横向协调，但增加了管线、设备安装与系统调试之间界面，在工程交接过程中需业主和监理按合同要求和安装规范加以监管和协调。

（3） 工程总包管理分包实施模式。这种模式中，总包商负责系统深化设计和项目管理，最终完成系统集成，而各子系统设备供应、施工调试由业主直接与分包商签订合同，工程实施由分包商承担，这种承包模式可有效节省项目成本，但由于关系复杂，工作界面划分、工程交接对业主和监理的工程管理能力提出了更高要求，否则极易产生责任推委和延误工期。

（4） 全分包实施模式。这种模式中，业主将按设计院或建筑智能化承包公司的系统设计对所有智能化系统分系统分包实施（有时系统集成也作为一个子系统分包实施），业主直接与各分包签订工程承包合同，业主和监理负责对整个工程实施工程协调和管理。这种工程承包模式对业主和监理技术能力和工程管理经验提出更高要求，但可有效降低系统造价适用于系统规模相对较小的项目。

2.建筑智能化项目管理模式选择

以上这几种模式各有利弊，但就效率最高、效果最好而言应是工程总承包模式，原因有几个：

智能建筑在我国是一个新兴产业，它是建筑技术、信息技术、计算机技术和自动控制技术融合的产物。目前发展还不成熟，新的技术、新的产品不断涌现。像全分包实施模式，业主将智能化系统划分成若干个子系统分包，就要求业主具备很强的智能建筑方面的专业知识和施工管理的经验。而目前的情况是，一般单位的业主对智能化工程缺乏较深的了解。即使是一些大单位，在组织机构上设有基建处，有一些负责工程的专业技术人员，但往往这些人熟悉的只是结构、电气、水暖等建筑的常规系统，而对新兴的建筑智能化方面的知识仍有欠缺。即使某些专业技术人员对计算机技术、电子技术等某一系统比较了解，但也不可能对智能化工程涉及的楼控、安防、卫星、有线电视等系统全都熟悉。这就难免造成对智能化系统的管理力不从心；各子系统不考虑对外开放通讯协议，造成总集成的麻烦。负责的人员费了很大的心血但效果不好，巨大的投资不能收到相应的回报。这种案例屡见不鲜。有些业主能招聘到一些具有很强智能建筑方面知识和施工管理经验的员工，但这也使业主的基建班子变得很庞大，而且一旦大楼竣工，这些专业人员也就没有了用武之地。因此，业主单个系统分包的这种办法要求业主方面有很强的技术能力和工程管理能力，而这又是目前实际情况很难达到的。

如果由土建总包商来进行智能化系统的分包和管理，可以使智能化和其他专业的配合更为紧密。但同样存在着目前土建总承包商缺乏具有智能建筑方面的技术人员和管理人员的问题。而且，目前国内的建筑行业的模式是设计院负责设计出图，土建总承包商只负责按图施工和现场管理，这就必然与智能建筑的承包商要求具有深化设计能力的标准相冲突。因此，以目前情况看，土建总承包商尚不能达到对智能化方面的技术和施工全面管理的能力。

由智能化总承包商对整个智能化系统进行统一管理，这符合国际上专业化的趋势，由于一直从事建筑智能化方面的工作，智能化总承包商必须有一个强有力的智能建筑专业技术和管理班子，这些人在多年的工程实践中已经具备很强的智能化各子系统的技术能力和对关键问题、关键点的把握能力。并且智能化总承包商是专业从事建筑智能化工程的，追求自身的不断发展，他们会不断跟踪新技术，力求把事情做到尽善尽美。

3.结束语

综上所述，智能化总承包模式不失为一种好的办法，但凡事有利便有弊。对业主而言，如何选择一个合格的智能化总承包商是一个存在很大风险的问题。目前，随着智能技术的飞速发展，声称能做建筑智能化的承包商越来越多，在发展的大潮下，难免泥沙俱下，抛开没有“建筑智能化专业资质”的企业不说，就是具有“建筑智能化专业”资质的公司水平也良莠不齐。选择一个好的智能化总承包商对工程至关重要，这也是最终交工的工程能否达到业主要求的关键。

参考文献

[1] 杨合湘，我国项目管理发展的问题及对策[J]，中国创业投资与高科技，2003，11（8）：22-25

[2] 乌云娜，张洪青，工程建设项目代建制管理模式探讨[J]，中国工程咨询，2005，12：20-22

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一方面是人机大战，AlphaGo方兴未艾，德州扑克大战又来。虽然人们对于这些人机大战的细节并不熟稔，甚至对德州扑克和围棋的规则都所知有限，但是并不妨碍对比赛结果的关心。是人胜利了，还是机器更厉害？

另一方面是VR大潮涌动，虚拟现实进入快速增长期，各种VR/AR产品粉墨登场。可是繁华过后，智能商业时代似乎还未到来，实现盈利的企业和项目屈指可数。当新一代信息技术不断推动产业发展，这些技术创新究竟能够从哪些方面，改变企业的经营形态和商业模式？

总体而言，未来智能商业的价值创造形态将呈现三个重要的特征：小前端、大平台、生态圈。从1G到5G，随着互联网基础设施的成熟和完善，“入口”和“平台”成为构建商业生态的关键要素。首先，小前端的优势在于建立用户联系，在员工方面，海尔做“小微”、恒大招聘兼职销售员，都是在做“小前端”，强化与用户的联系，更好更快地发现用户需求。在界面方面，移动终端尤其是手机成为关键的用户入口。同时，VR正在成为新兴的用户入口，不同之处在于电视屏幕挂在墙上、手机屏幕拿在手中，而VR直接把屏幕戴在眼睛上。这也是此起彼伏的VR大战的潜在动力，目标还是争夺用户入口。

然而，决定这些入口所提供的内容和体验的关键在于“云平台”，利用大数据进行决策，人工智能的水准非常关键。通过发展人机交互、深度学习、自然语言理解、机器人等核心技术，利用算法进行决策，人工智能能够精准匹配用户需求。只有围绕入口和平台，企业所构建的商业生态系统才具备用户价值，才能创造出具有黏性的用户体验。这种生态，未必要像BAT那么大而全，关键在于各元素间的协同性，以及关键的连接点。比如小米，用手机将各类智能小家电串联、并联，打造出一个智能家居的小生态。

围绕人工智能，产生了物理和数字世界互动技术、数字化与智能化服务技术、信息化与云端迁移技术、增强信用安全技术等。这些关联性技术形成了一个重要的技术生态圈，互促共荣，并产生良性的化学反应。此外，新一代信息技术还改变了传统制造业的生产方式和产业组织模式。云计算、智能终端等成为基础设施，以算法和决策为特征的数据成为生产要素，围绕商业生态系统实施大规模协作与共享，提升产业组织的效率。

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关键词：智慧银行；国有商业银行；核心竞争力

一、智慧银行与国有商业银行核心竞争力

所谓智慧银行，是指运用先进科技成果和银行经营管理经验，高效配置资源，敏锐洞察并引领客户需求，做出灵活快速反应的一种高度智能化的金融商业形态。更透彻的感应度量、更全面的互联互通、更深入的智能洞察，是智慧银行的发展愿景。

国有商业银行是指由国家直接控股的商业银行，其特点体现在所有的资本主要由国家投资，属国有金融企业。核心竞争力是商业银行在其竞争领域所形成的独特的竞争优势，是商业银行保持持续、稳定发展的原动力。

国有商业银行要打造以客户为中心的服务能力，实现业务管理上前后台一体化的趋势，离不开智慧银行的支持。并且，数据挖掘能力和商务的智能化是智慧银行的核心竞争力，银行通过数据挖掘收集数据、建立数据仓库，而商务智能则是银行管理分析这些结构化的和非结构化的数据，为银行的精准营销、智能管理客户信用以及推出更加贴合客户需求的银行产品提供了重要的仓储准备，这些可以极大地提高银行的核心竞争力，是银行未来竞争的后备力量。所以，国有商业银行的智慧化道路，这是未来银行业发展的大势所趋。

二、基于智慧银行视角的我国国有商业银行核心竞争力提升措施

（一）智慧推动银行的创新与转型

在智慧发展的新阶段，信息技术早已成为国有商业银行引领需求、开拓市场和创新业务的重要驱动力。国有商业银行作为主导银行，更应该顺应时代潮流，大力发展智慧金融，在转型和创新之路上需要注意以下几点：

第一，开启线上与线下并重的经营模式。网上银行、手机银行、第三方支付和移动支付等这些新兴的渠道和模式的诞生，逐渐转换着银行的交易主渠道，契合了新生代人群的需求，银行的传统经营模式正发生着重大变化。

第二，细分客户群体。国有商业银行要敏锐地洞察社会人口的结构和消费的结构，然后将客户进行细分，针对客户的不同需求提供差异化的个，积极使用先进的科学技术，高效率、高质量的为客户提供满意的服务。

第三，商业生态系统的开放共生。信息技术的发展促使着产业链的紧密性和复杂性，银行作为服务业，与众多产业紧密挂钩，特别是国有商业银行，有着特别的历史使命，利益相关者众多。

第四，创造最佳的客户体验。当前，互联网将几乎所有的技术软件和信息资源都连接起来，将这些资源有机的组合运用，达到资源的优化配置与共享，并借助技术和先进的理念推动企业管理模式的改变与创新，以满足客户需求为目标的为不同的客户提供优质的差异化金融服务，培养顾客的忠诚度与信任。

第五，整合协同渠道。通过对各种渠道的了解和把握，能够让我们熟练的从柜员、自助设备、网络或者移动的终端设备中了解到在任何一个时间点发起的交易，运用对渠道的把控能分析出顾客的需求，然后在第一时间内及时协同响应，为顾客提供方便、高效、安全的优质金融服务。

第六，构建灵敏且富有弹性的创新机制。例如，商业银行可以广泛收集员工和客户的意见，通过对这些意见的梳理，分析整理出顾客的关注点，不断的改进自身提供的服务，掌握员工内心的真实想法改进自身的管理方式，通过轻松的氛围营造让员工增进对组织的认同和归属，进而不断激发其创新的热情，培育银行的创新文化。

（二）智能开发人力资源

国有商业银行要安全运营和获得盈利，需要一支敏锐与稳健并行的员工队伍，这里面的每一位员工不仅需要知识与诚信，更需要智慧的头脑，而这需要银行对其员工队伍进行智能开发：

第一，全员性与重点性相结合的特点。全员培训是国有商业银行有计划、有步骤地对在职的各级员工进行集体分类培训，这是提高整体员工素质的必经之路，并且，应将分类培训作为重点，根据银行职员分工以及级别的不同做出有针对性的培训。

第二，人力资源开发的前瞻性。各大国有商业银行可以根据国家经济发展的宏观环境，适时调整制定的培训目标和规划，要力求培训的量化和可操作性强，做好培训的指导与监督工作。

第三，人力资源开发方式的多样化。人力资源开发可以多样化，可以采取外出研修、技术比赛、电话培训、和引导学员自我学习等多种方式相结合的形式。

（三）动态的业务支持基础设施建设

2009年，IBM将部署动态的IT基础架构作为构建智慧银行的四大突破点，可见业务基础设施建设的动态化的重要性，其实智慧就是及时响应业务需求的动态IT基础架构。在这个信息繁杂、多变的大数据时代，我国的商业银行要想在竞争日趋激烈的市场中保持不败的竞争地位，就需要改变自身传统的经营方式，革新经营理念，顺应时代潮流，运用新技术，增强自身信息化管理建设，设定合理的发展战略目标，不断整合和优化资源配置，致力打造智慧银行。在动态的业务支持基础设施建设中，要注意如下几点：第一，扩大金融业对外开放，加快建设国际化的金融基础设施体系。第二，市场进行资源配置，建设更加市场化的银行基础设施体系。第三，增强金银行服务实体经济，建设更加普惠的银行基础设施体系。第四，信息技术对银行业具有变革性，建设智能化的IT基础设施体系。

（四）集成式风险管理

智慧要能实时的、准确的、预测及规避各类金融风险，优化内部资本结构。智慧银行需要实施整合的风险管理战略，紧密应对新资本模型设计、调整业务目标，定量的风险技术手段可以预测并规避未来风险，制度遵从可以转化为企业竞争优势。

首先，要预防金融风险。银行由于其经营业务的特殊性，在金融产品交易中会产生诸多的风险，例如：信用风险，市场风险和流动性风险等。

第二，促进治理和遵守法规。国有商业银行虽然都以获得最大利润为目的，但是也要以国家利益、社会公共利益为首要前提，必须遵守各法律法规的有关规定。同时国有商业银行也要建立健全公司治理体系，实现精细化的经营管理模式。

第三，防止金融犯罪。来自于内部和外部的金融犯罪，银行应更加主动的运用监测措施，及时发现并阻止，实时监控，加强金融犯罪防范力度。

第四，预防IT基础架构风险。银行业创新首先需要转变商业模式，而商业模式的转变则离不开信息化技术的支持，建立一个坚实的IT基础架构则是支持商业模式转变、业务创新的关键。（作者单位：长沙理工大学经济与管理学院）

参考文献：

[1]汪兴隆.对中外商业银行竞争力的比较分析[J]；城市金融论坛；2000年03期

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现代信息技术的迅猛发展，把人类带进了信息化社会并使信息化工程逐步深入经济生活各个领域。党的“十七大”指出：“我们必须始终保持清醒头脑，立足社会主义初级阶段这个最大的实际，科学分析我国全面参与经济全球化的新机遇新挑战，全面认识工业化、信息化、城镇化、市场化、国际化深入发展的新形势新任务，深刻把握我国发展面临的新课题新矛盾，更加自觉地走科学发展道路，奋力开拓中国特色社会主义更为广阔的发展前景”，“发展现代产业体系，大力推进信息化与工业化融合，促进工业由大变强”。可见，加快信息化建设是经济发展的必然趋势，是发展经济的必然选择。如何及时、准确地掌握市场信息并运用所获取的信息有效地整合和运用资本、技术和人力资源就成为企业组织的核心竞争力之一。因此，企业应加快管理信息化建设，而企业管理信息化的关键是会计信息化。

会计信息化是基于现代信息技术平台，容物流、资金流、信息流与业务流为一体，反映会计与现代信息技术相结合的，高度数字化、多元化、实时化、个性化、动态化的会计信息系统。会计信息化是会计发展史上的一次革命，是会计发展的必然趋势。与手工会计相比，会计信息化不仅是处理工具的变化，在会计数据处理流程、处理方式、内部控制方式和组织机构等方面都与手工处理有许多不同之处。它的产生发展对转变会计职能，提高会计队伍素质和会计工作质量，加速信息传递，加快企业管理现代化，促进会计理论研究和会计实务的发展，提高经济效益和加强国民经济宏观管理等，都具有十分重要的作用。随着社会经济环境的不断变化和信息技术的不断发展，会计信息化将更加不断升级和完善，它在经济管理中也将发挥更大的作用，其应用前景非常广阔。在信息技术迅猛发展的当今，会计信息化是会计发展的必然趋势，其发展前景非常广阔。企业只有建立和发展会计信息化，才能抢占竞争优势，否则，在世界竞争日益加剧的现在和将来，不建立和发展会计信息化的企业，有可能是“等死”。把握好会计信息化的发展趋势，有助于企业及时调整会计信息化的发展策略，加快会计信息化的建设。

一、系统开放，信息资源高度共享，数据处理高度实时

通用管理软件很难能满足客户所有业务环节的要求，在现在和未来，企业建立信息系统时，也将很难选择一家公司的产品解决所有业务环节的问题，因而对不同厂家系统的集成能力将成为企业重要的要求。目前，有的管理软件供应商为此提供了EAI（enterprise application integration），EAI企业应用集成是将基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用集成的一种方法和技术。EAI系统设计目的是便于客户和集成商快速简单地实现会计信息化与与其他应用系统的集成，EAI将帮助企业实现跨环节的功能集成。随着EAI系统的不断完善、发展及其广泛推广应用，会计信息化将彻底消除信息孤岛，从而实现信息资源的高度共享。另一方面，先进的信息技术的广泛应用、信息系统的高度共享和开放性将使会计信息的处理与披露由传统的及时性提升为实时性，能够做到对会计数据处理的高度实时化，会计信息的使用者可以随时查看企业的经营及财务状况，从而为及时、准确作出决策，积极应对市场变化提供了保证。

二、会计报告的新突破

在会计信息化下，随着会计目标的转变，信息使用者对财务信息的需求呈现多样化趋向，因此，财务报告的模式将出现多元化，其中有些财务报告的模式对于传统财务报告的模式而言是新的突破。

1．专用财务报告模式

在实际会计工作中存在着许多特殊信息，使用者对财务信息的需求有不同的特殊需要。因此，就产生了“专用报告”。专用报告是为不同的信息使用者提供不同的财务报告，它考虑了不同类型用户之间的信息需求差别，有选择地和重点地对特定用户披露特殊信息。

2．外部报告模式

对于小型企业而言，将更多地采用外部报告模式，因为将财务会计交给外部专业机构可节省企业财务会计报告成本，减少不必要的设置，取得规模效益。另一方面，这种报告模式有利于改进报告质量，降低会计信息使用者的成本。

3．多模式报告模式

多栏式报告模式是对同一经济业务按多种会计方法加以处理，并将由此得到的不同信息在财务报告中予以披露。由于传统会计模式的局限性，它所提供的单一信息不便于比较不同计量和确认方法下得出的结论，也不便确认不同信息的价值。在会计信息化的条件下，从技术上可以突破传统模式的局限性，使得单一信息转向多元化信息，使得信息使用者重视不同会计方法下有不同的用途并产生不同的经济后果，从而，为决策提供更好的服务。

4.在线实时报告模式

基于先进的Internet信息技术，可以大大提高会计信息的容量和信息的时效性。因此，就产生了在线实时报告模式。在线实时报告模式是指企业通过设置Internet站点，向信息使用者提供定期更新的财务报告。这种报告模式的特点是，通过Internet，采用超文本的形式，将企业所发生的各种生产经营活动和事项适时反映在财务报告上，并将报告存储在可供使用者查询的数据库中供用户随时查询。在线实时报告将成为会计信息化条件下极为重要的财务报告模式。

三、商业智能(BI)的普及

利用企业内部现有数据资源收集知识，进而做出正确战略决策的能力已经成为越来越多企业关注的焦点。在这个问题上，商业智能(BI)开始逐步得到运用。商业智能的普及将成为会计信息化的主要发展趋势。

商业智能是如何利用企业积累的数据增进对业务情况的了解，帮助企业在业务管理及发展上作出及时、正确的判断，然后采用明智的行动。简而言之，商业智能是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决策的工具。商业智能的本质就是对提取的业务数据进行智能化的分析，揭示企业运作和市场情况，帮助管理层作出正确明智的经营决定。企业在商业智能解决方案的帮助下，及时准确的合并报表对内部交易能够快速准确地实现对账，实现数据一次采集分层过滤抵销的功能，真实反映集团的财务状况、经营成果。用户能够通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者做出更好的商业决策。

目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、ETL产品、OLAP和前端展示产品、数据挖掘产品、元数据管理产品、集成以上几种产品针对某个应用的整体解决方案等。

从全球范围来看，商业智能已经成为最重要的信息系统。从国内来看，商业智能已经被越来越多的企业管理者所认识，其中包括金融、电信、保险、能源、零售等行业的决策者。据ChinaBI统计，2006年中国大陆地区的BI产品许可证市场容量约为8亿元人民币，同比2005年增长33%；BI系统集成（BI软件系统，但不包括许可证）市场容量约为6亿元人民币，共计14亿元。BI市场带动相关软硬件销售额为5亿元人民币。在未来几年内商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速。

根据ChinaBI调查，目前在金融、电信、保险等行业已经对商业智能耳熟能详，但是真正开始规划项目时，有的人能够参考公司的实际需求进行设计，有一部分人却是无从下手，只能参考供应商的建议；在能源、制造、零售等行业听说商业智能的人越来越多，但是规划项目时仍然是参考供应商的意见为主，没有技术力量根据公司实际情况自主规划。在政府部门、其他行业大部分人仍然对商业智能的概念接触不多。

在制造、零售等众多行业，ERP的发展已经成熟，在越来越多的企业采用ERP后，对公司的管理日益规范。但是ERP无法满足企业管理者决策所需要的报表和数据，因此BI应运而生，而且将得到快速发展。

四、智能型会计决策支持信息系统

会计信息化分会计核算信息化、会计管理信息化、会计决策信息化三个层次内容。其中会计核算信息化是会计管理信息化和会计决策信息化的基础，是企业管理的基石。

管理型会计是对企业管理进行支持，它包括财务计划、分析和控制管理功能；决策型会计是对企业经营决策进行支持，它包括筹资决策、投资决策、资金使用和管理决策等。当前，由于技术条件的限制，会计管理和会计决策支持信息系统的开发和应用尚不十分理想。

现代经济活动的复杂性、多变性和瞬时性，已对管理者提出了更高的要求。每一管理者都需要依靠科学的预测来作出判断决策。管理者的决策方式已从经验决策方式转向科学决策方式，在这种趋势的引导下，智能型会计决策支持系统的应用将构成未来的会计信息化的极为重要的内容。决策支持系统能综合各种因素，考虑历史变化，分析将来趋向，提出各种可供决策者选择的决策方案，为管理者进行经营决策提供帮助和支持。智能型会计决策支持信息系统，向模拟人的智能方向发展，系统具有听觉、视觉、触觉等功能，能模拟人的思维推理能力，能思考、推理、证明，学会自动适应环境变迁。因此，我们加大开发力度，在会计信息化中引入先进的技术和方法，尽快发展高性能、高层次的会计信息系统，是会计信息化的客观要求及其发展趋势，智能型会计决策支持信息系统是会计信息化的最高层次和最终趋势。

五、移动商务

移动商务，是指通过移动通讯网络进行数据传输，并且利用手机、PDA等移动终端开展各种商业经营活动的一种新电子商务模式。其商务活动主要以借助移动通讯技术，使用移动终端为特征。通过移动通讯解决方案实现随时、随地的沟通，创造没有疆界不停顿的商务机会。

在现实的经济活动中，企业会计具有随时随地移动办公的客观要求。因此，会计信息化应该具有移动商务功能，能够支持移动电话、PDA等移动通信工具，充分考虑到移动互联网终端设备及网络传输特点、用户需求特点。会计信息化的移动商务强调简易快捷，提供实时准确的查询和重要交易处理。

在应用上，提供针对领导人员（包括总经理及业务经理）的信息查询，针对销售、服务等业务人员的信息查询及录入，查询内容可依据不同的角色设定。目前，会计信息化所提供的移动商务功能的移动商务产品已经有所开发和应用，但其功能性向更完善，应用性向更普及方向发展，带领用户全面进入移动商务时代是其发展的趋势。

参考文献:

[1]辛茂荀:会计信息化.经济科学出版社，2003

[2]陈宏明占丽:会计信息化下财务报告模式探讨．长沙理工大学学报(社会科学版),2004（3）

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关键词：智慧社区；O2O服务；供应链增值

Key words： intelligent community；O2O services；supply chain value added

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）06-0082-03

0 引言

总理在2015年的《政府工作报告》中提出“打造智慧城市，改善人居环境”，国家注重改善人民群众的生活环境，社区生活是居民生活的重要组成部分，随着我国经济的快速发展，传统社区服务模式已经满足不了当今社会的需求。《政府工作报告中》要求“把以互联网为载体，线上线下互动的新兴消费搞得红红火火”，为我们发展智慧社区O2O模式指明了方向，为解决传统社区服务面临的问题，本文提出了新的社区服务模式。在智慧社区中，将O2O与社区服务结合起来，建立以物业为中心，连接业主、物业、商户和金融机构为一个服务供应链，通过延长供应链实现价值增值，在此供应链各个主体紧密联系，解决了传统社区服务中业主满意度低，物业公司价值小等问题。

根据研究本文发现传统社区服务主要面临三方面问题。

①对传统社区自身来讲，自营服务质量差，内容单一，精细化程度低，但却面临服务成本高，物业费收取困难，物业公司整体价值低的问题。对于业主来讲，需求多样化难以实现，服务质量差，满意度低。②社区周边服务和社区居民的粘合度低，消费体验不好，业主没有享受到更高端服务（如餐饮业中外卖到家服务），物业门面房租金不高，对物业公司和商家而言都并没有实现帕累托最优。③由于物业配套设施的不完善拉低了整个社区的定位，商业性质住房和住宅性质住房档次难以提高，导致开发商后续楼盘销售困难，难以获得销售溢价价值。

1 传统社区服务模式存在问题分析

传统社区服务存在很多问题，使得业主，周边商户和开发商都没有达到满意程度。本部分主要分析问题成因，并试图找出解决方案，优化智慧社区的服务模式。

随着社会的发展，生活节奏加快，业主对于物业服务提出了更高的要求。如网购的兴起，业主有了代收快递的需求；第三方支付的发展人们对于线上支付更加熟悉，传统的现金交易耗时费力，线上支付生活费用会更加方便；工作，娱乐时间的增加p少了人们闲置在家的时间，要求传统社区服务（如上门维修）的时间更加精确，减少等待时间。总之，业主的需求是不断多样化，精细化的。然而传统社区服务内容单一，主要提供基本服务，对一些增值服务如代收快递，商务服务等由于自身资源、能力及人员素质的限制，服务层次低，项目少，精细化不够，缺乏高端服务，出现了业主需求多样化与物业服务内容单一之间的矛盾。并且传统社区中，业主与物业公司之间缺乏沟通监督机制，业主问题难以反馈，物业公司缺乏证据去落实责任，问题的滞留使得业主满意度低，导致物业公司物业费低且收取困难。

社区周边服务和社区居民粘合度低主要原因在于社区周边服务是各自松散的组织，缺乏资源整合。以社区周边常见的餐饮业为例讲述物业的问题。社区周边餐饮对于社区居民来说最大的优势在于距离最近，传统社区周边餐饮并没有充分利用这一优势，提供更高端服务。如商家可能加入不同的外卖平台，居民点外卖面临较高的配送费，或者社区出于安保考虑不允许外卖进入社区内部，导致业主消费体验差。一个社区的定位除去地理位置外，社区环境，物业服务也占据了较大部分。传统物业服务的种种问题，业主满意度低，社区环境差使得社区整体定位较低，社区门面房租金低，难以吸引高质量商铺。社区后续楼盘房价难以提升，销售困难，开发商利润低。物业公司物业费用低，缺乏增值服务利润，价值低。据《2014-2018年中国物业服务企业商业模式和市场投资战略规划分析报告》指出，目前57.60%的物业服务企业仍处于微利保本的状态，10%的小型物业服务企业处于亏损状态，在物业服务企业同质化竞争日趋激烈，行业平均利润率不断下降的情形下，物业服务企业有必要重新审视现行商业模式，认真探索成功商业模式的内在规律，并在充分挖掘物业服务专业价值的基础上，理性设计和创新未来的商业模式。

2 智慧社区O2O服务模式构建

以上分析了传统社区服务面临的问题及其原因，本部分主要设计智慧社区服务模式。随着互联网+概念的提出，本文认为O2O服务模式将成为智慧社区提供物业服务的必然趋势，通过分析现有社区提供的O2O服务发现，现有O2O模式主要以第三方技术提供方位供应链核心，未能实现社区供应链服务价值最大化。智慧社区O2O服务应以物业为中心，构建业主，物业，商户以及金融服务为一体的供应链，既能解决传统物业面临的问题，也可以改进现有O2O模式供应链价值的的问题。

智慧社区O2O服务模式如图1所示。

①业主：业主在传统社区中是作为单个个体存在的，是相对弱势一方，邻里之间互不认识，互不联系已成为城市生活的常态。但在智慧社区中业主可以通过物业提供的社交平台――邻里圈，分享自己的生活经验，加强业主之间的联系，不仅可以结实更多的朋友，邻里之间互帮互助，增强业主归属感，而且业主之间形成一个紧密联系的群体，在与物业沟通过程中地位提高。

②物业：智慧社区的O2O服务模式一方面可以帮助物业公司提高内部员工业绩考核管理，建立严明的赏罚机制，减少人员成本。如员工考勤打卡，业主对于服务人员工作打分都可以作为物业考核的基础，而且业主监督上报事件都留有图像时间证据，物业可以落实责任到个人。通过内部考核和业主监督提升物业服务人员的工作效率，工作质量。另一方面物业作为整个社区供应链的中心，通过后台系统很容易获得业主和商户的大数据，通过对数据的进一步挖掘提炼信息，提供更加具有针对性的服务，提高业主满意度。

③业主与物业：传统社区中业主与物业之间缺乏有效的沟通监督渠道，两者割裂开来，业主的问题难以解决。在智慧社区中，业主通过手机APP可以将生活中的问题如楼道打扫不干净等拍照上传到上报事件中；对于基础服务如管道维修等可以线上精准预约，事后打分；生活缴费如水电费燃气费的缴纳可以通过第三方支付线上缴纳，节省时间，方便快捷。物业可以对工作人员进行简单培训，为业主提供高端定制服务，如快递代收及其他个人服务。

④物业与商户：物业公司通过整体规划，选取质量较高的商户进入社区，为业主提供全面服务，并且可以建立线上商城，给予业主一定优惠要求其减免配送费，线上下单，物流到家，方便业主，物业通过收取门面房租金及线上佣金增加利润。而且物业公司更进一步主动搜集业主购买意愿，到合适的贫困地区指导生产，集体订购，如水果蔬菜等既可以获得优惠还可以响应国家精准扶贫。

⑤物业与金融机构：物业通过向金融机构提供业主和商户的大数据，方便金融机构为业主及商户授信，为业主商户提供第三方支付通道及其他金融服务。如为业主发放信用卡，提供较为优惠的车贷房贷等贷款服务；为商户提供贷款帮助其扩大经营，实现价值链增值。

通过以上模式我们可以发现，在以物业为中心的供应链中物业公司主要提供了三方面的服务，服务平台，电商平台，社交平台。此价值链运行及增值的第一步首先是取信，提高智慧社区在社区居民中的可信性。特别是在一个相对封闭的环境中，负面消息传播速度快，服务对象较为稳定，一旦失信，后续工作很难开展。所以在一些信用敏感的服务中如电商服务中物业要严格筛选，管好入口，守住社区大门。服务平台中可对员工进行简单培训，提供一些免费增值服务，推广软件APP的应用。

以物业公司为中心的社区服务供应链解决了目前社区服务的主要问题。首先，在传统社区服务中，业主满意度低，物业公司价值低，在人员、场地的成本大。在智慧社区O2O模式中，员工受到物业公司和业主的双重监督，工作效率和质量都得到保障，物业公司可以减少一大笔人员支出费用。在场地费用问题中，智慧社区O2O模式很多服务线上进行，减少场地占用，社区周边服务提供了送货上门服务，距离不再是业主考虑的主要问题，物业可以扩大招商范围。O2O服务有效减少支付，扩大收入，增加了物业公司利润，是未来物业公司发展的必然趋势。其次，在现有O2O模式中，第三方技术提供为供应链核心，物业只是其中一个环节，并没有主动权。数据在第三方技术提供者手中，物业很难分析业主的需要以及商舻男畔，供应链短，很难实现增值。在智慧社区O2O服务模式中，我们构建了以物业为中心的服务供应链，将业主，物业，商户，金融机构连接起来，物业公司获得业主和商户的数据，通过对数据的深层次挖掘，可以得到更多有效信息，物业可以提供更多高端增值服务，能够延长供应链，实现价值增值。最后，通过分析发现以物业为中心的服务供应链实现增值主要在对于业主商户数据的挖掘，因此数据越多，挖掘信息越准确，但社区来说相对封闭，人员较少，没有大数据的支持，社区的服务只能流于形式，业主并不接受。因此我们可以将多个物业联合起来，以规模较大的物业公司为主体形成联盟，各个物业之间是相对松散的组织，但在一些项目活动如研究社区增加某项服务中可信息共享，增加项目的可行性。

3 总结

传统社区服务发展至今面临许多问题，现如今科技的发展，“互联网+”概念的提出为解决这些问题提出了新的思路。本文认为物业O2O服务模式是未来物业公司的发展趋势，通过互联网技术打造以物业为中心的社区服务供应链，以物业为中心连接业主，商户，金融机构等上下游主体，首先取信于业主，未来延长供应链实现增值，既能够提升业主居住和生活体验，而且物业公司也能够提升服务水平和收入，实现共赢。而且不同物业公司之间可构建松散联盟，将各个社区连成片，迈出构建智慧城市的第一步。

参考文献：

[1]钟远晖，王朝晖，马涛，龙显军.“互联网+”时代社区O2O服务探讨[J].移动通信，2015（19）.

[2]韩俊丽.基于O2O视角下的物业企业“智慧社区”服务模式构建[J].商业故事，2015（12）.

[3]牟敏，程鹏.基于社区O2O的物业管理企业商业模式创新 [J].2016.

[4]钱志新.“互联网+”商业模式的精髓[N].2015.

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现代物流的核心是通过物流信息对物流系统各种资源进行有效的整合，以提高物流系统的整体功能与效益。物流企业商业智能系统是是物流信息系统对企业物流进行整合的智能化阶段,它以物流系统为应用背景，为物流决策者正确决策提供有力支持。因此，对该系统模型进行设计，为物流企业商业智能系统的开发利用奠定了理论基础，对加快物流企业信息化进程具有一定的借鉴意义。

一、物流企业商业智能系统需求分析

商业智能是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用,它允许用户查询和分析数据库或数据仓库,进而得出影响商业活动的关键因素,最终帮助用户做出更好、更合理的决策。物流企业商业智能系统模型设计必须考虑企业高层管理者、各部门主管、信息管理人员及信息分析等各方的需求。综观我国物流企业存在的问题：信息化程度不高，缺乏对历史数据、海量信息进行分析的平台，无法形成科学的分析结果；缺乏一套灵活的运输配送调度系统；缺乏良好的库存决策系统等。物流企业商业智能系统应具有解决上述问题的能力，它是企业领导层通过信息技术，对海量信息进行有效分析，从而做出科学决策的平台，能够为企业管理层、基层进行信息分析、综合决策提供一个方便科学的平台。因此，物流企业商业智能系统应具有以下功能:第一，基本的企业信息管理的功能，企业信息管理一方面可以为企业提供电子信息管理平台，实现企业管理的信息化；另一方面负责采集物流企业的各种信息，为企业决策支持系统的建立提供必要的数据，商业智能系统的建立也有赖于企业信息管理模块所收集到的数据，如：客户信息管理数据、仓储库存管理数据、运输配送管理数据、财务管理数据等。第二，高级的决策功能。如：顾客价值分析、库存优化决策、库位安排、智能配送等等。

二、物流企业商业智能系统体系结构设计

物流企业决策问题具有多元多层的目标体系、复杂而灵活的约束条件、事先无法确定的周围环境等,物流企业商业智能系统应具有一定的知识处理或完成一定的思维活动的能力,以便解决复杂的决策问题,并能启发、引导用户根据问题特点构造解决问题的思路。对非结构化的问题,应能运用专家的推理知识加以解决,最终达到辅助决策者做出高质量的决策的目的。

根据以上要求，物流企业商业智能结构概念模型如图1示。该框架基于传统决策系统的“六库”结构，且将数据仓库和数据挖掘技术与“六库”有机地集合起来，既有传统决策系统的辅助决策功能，又可通过数据挖掘来提高系统的智能性。其中,智能化的人机交互界面负责接收用户的各种请求,并提供给用户需要的信息,是商业智能系统能力表达和实现的窗口。它的使用情况直接影响着物流系统的可用性和实用效果。用户首先完成对决策问题的描述，然后系统对问题进行分析/识别，建立模型；用户通过交互手段进行模型选择/优化后实施模型的简化运行来对模型进行评价，最后完成模型的求解输出结果，整个决策过程结束。

三、物流企业商业智能系统的功能结构设计

物流企业商业智能系统主要由业务系统模块、数据仓库系统模块、数据挖掘系统模块、联机分析模块和决策支持系统模块组成，如图2示。业务数据库是数据仓库数据的基础来源，数据仓库通过一定的数据抽取、转换、清洗和加载工具，通过元数据库保证数据的一致性、准确性、综合性和易用性,且自动生成统一可靠的数据仓库。进而,根据各个成员企业的决策需求,对数据进行不同粒度、不同维度的组合,将数据仓库转换成有关运输、仓储、配送、绩效评估、客户关系,以及风险管理等具体业务领域的数据集市,为各种多维分析和数据挖掘等决策支持方案提供整齐一致的数据。

使用数据挖掘模块,基于人工智能、机器学习、统计分析等技术,应用关联规则分析、序列模式分析、聚类/判别分析、人工神经网络、遗传算法、决策树方法、模糊逻辑,以及公式发现等数据挖掘分析方法,从大量的数据中挖掘出潜在的模式、规律或关系,帮助企业的决策者调整市场策略,预测客户的行为,减少风险,做出正确的决策。通过建立各类物流决策模型(车辆路线模型、网络物流模型、分配集合模型、设施定位模型和全球定位系统模型等)来实现对物流业务的互动分析,提供物流一体化运作的合理解决方案。最后,结合联机分析处理(OLAP)模块,把能够真正为用户所理解的信息从当前及历史数据等原始数据中转化出来。这些信息能够真实地反映数据的维度特性,帮助分析人员从多角度对数据进行快速、一致、交互地访问和分析,以便管理人员可以对数据了解更深入。联机分析模块关键是对数据仓库中数据进行多维分析。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使最终用户能从多个角度、多侧面观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。OLAP系统功能主要由两部分组成:为客户提供的信息服务和为企业本身提供的统计分析，这也是确定数据仓库主题的依据。

四、结论

本系统是针对一般物流企业的业务情况开发的，有一定的通用性，但每个企业的业务情况和管理方式都不一样，设计时并没考虑这些情况，因此，它不是通用的商品软件。物流市场需求的个性化、多样化和集成化，要求物流企业必须不断改进和优化企业的运作流程，开发出具有针对性商业智能产品，以适应物流市场发展的变化。商业智能系统将物流企业运营过程中产生的信息数据进行有效整合处理，为物流企业合理定位、精确控制和准确决策提供依据，它将成为现代物流企业提升自身整体竞争能力的必然选择。

参考文献：

[1]况漠.物流决策支持系统开发研究[J].四川工业学院学报，2003.2.

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随着全球信息化的发展，在世界各地、各行各业已掀起信息化的浪潮，信息化的层次也在不断演进，从MRP，MRPII，ERP到CRM，从数据仓库到数据挖掘，每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高，功能强大的、面向事务型的信息系统在各个行业中大量应用。然而，这些应用都集中在前端的数据查询、存储和简单处理方面。现在企业已积累了大量的业务数据，有研究表明，平均18个月信息量就翻一番，但是能分析的数据估计只有7%。如何将大量的数据转换为可靠的信息以挖掘潜在的商机，已成为人们越来越关注的问题。由此，商业智能(Business Intelligence，简称BI)技术应运而生。本文就商业智能如何提升企业信息化以及在现实企业中应用模式进行探讨。

1企业信息化阶段模型

美国哈佛大学教授里查德·诺兰（Richard.Norlan）首先提出了信息系统发展的4个阶段，即开发期、普及期、控制期和成熟期，这是按时间顺序建立的四阶段模型。到20世纪80年代后期，信息系统的用途不断扩大，此时诺兰又提出了六阶段模型。即初始期、普及期、控制期、整合期、数据管理期和成熟期。这样诺兰模型已成为说明企业信息化发展程度的有力工具，是一个比较成功的模型，它在概念层次上对企业进行信息系统总体规划，对信息化的计划制定过程和衡量企业处于哪一个信息化发展阶段等方面提供重要参考。但是随着信息时代的发展，人们发现诺兰模型有其局限性，不能只是从计算机技术发展和人们接受使用计算机的水平来评价管理信息系统进程，而要从信息资源的有效配置、数据有效管理、系统有效集成，甚至还要从具体企业的信息化实施过程出发，所以就出现了业界普遍认可的企业信息化四阶段模型，这四阶段分别是：单一部门信息化，跨部门信息化，企业级信息化，产业链级信息化。如下表：

从这四阶段模型看，都是基于企业实现信息化过程，企业可以按照自己的具体情况实施信息化，不必按部就班按照诺兰模型的六个阶段。在现代企业信息化过程中，必须结合技术、管理、文化因素渐进地进行，使新的智能技术融入到企业管理中。

2 商业智能内涵

商业智能这一术语1989 年由Gartner Group 的Howard Dresner 首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。Data warehouse Institute组织认为“BI是将数据转换为知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”; Gantner Group则认为“BI是将数据转换为信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。简单地说，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。其实，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。要深入认识商业智能，必须了解商业智能组织架构体系。

商业智能组织架构体系主要由数据仓库、OLAP以及数据挖掘三部分组成。

按照W.H.Inmon这位数据仓库系统构造方面的权威设计师的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。这个简短而又全面的定义指出了表明数据仓库主要特征的四个关键词：面向主题的（subject-oriented）、集成的（integrated）、时变的（time-variant）、非易失的（nonvolatile），将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）区别开来。

联机分析处理(Online Analytical Processing，简称OLAP)是一类软件技术，它帮助分析人员、管理人员或执行人员能够从多种可能的观察角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入理解。

数据挖掘是按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，并利用它们为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。

3 商业智能技术提升企业信息化程度

企业信息化进展到一定程度，数据量激增，面对海量数据，人们感慨数据丰富，信息贫乏。许多国内外企业纷纷决定采用商业智能技术解决出现的问题，从而提高企业的信息化水平。

3.1 提升企业管理决策能力

在传统的经济环境下，企业老总往往可以参考不多的信息凭借经验直接给出决策。在网络经济环境下，这样制定出的决策往往是偏颇的。而现在事实上很多决策者仍在采用此种方法，因此提升战略决策者的洞察力是非常必要的。如果企业应用商业智能，战略决策者能够冲破自身的局限性，产生有意义的深远的洞察力。这是因为：决策者通过商业智能提供的图形、图表、表格等工具来陈述问题。图形和图表是一种直观的问题陈述方式，它强调数据之间的关系，管理者可以对图形或图表中的数据进行分析。相比传统的报表，管理者更能够尽快作出反映，提升分析问题的洞察力。有研究表明，26%以上的决策者不能够恰当的选择问题陈述工具以辅助问题解决。这种不恰当的选择，导致问题解决时间的延长及结果的偏颇。图形等陈述手段对决策者的启示作用是有限的，为了解决问题，进行相关信息的推理是非常重要的。它为决策者提供一个开始通过搜索或分析开始数据探索的出发点。这种向导式的分析，通过借助储存的专家系统可以给决策者带来新的理念，更新决策者的思想。向导和决策者间的交互激发了知识的产生，即决策者洞察力的产生。

3.2 整合企业信息，提高报表分析

商业智能从技术层面上看，都是以数据仓库为基础，利用OLAP或数据挖掘技术根据决策者的需要从中提炼出各种表或视图。大致有几种类型。①企业级报表，这类报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表，如财务报表、企业销售报表等。②立方体分析，它是基于立方体的商业智能工具向业务经理们提供简单的切片和钻取分析能力。③任意查询和分析，如关系型OLAP(R OLAP)工具供超级用户对数据库进行任意的访问，对整个数据库进行切片、钻取，从而分析到最细粒度的交易信息。④统计分析和数据挖掘，它是通过统计分析和数据挖掘工具，可以使用各类模型进行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性。⑤报表分发和预警，它是基于报表分发机制，可以根据订阅、调度或者数据库中的触发事件向大量的用户群发送整个报表或者告警信息。

4 企业信息化中商业智能典型应用

4.1商业智能典型应用

在竞争激烈的市场经济中，那些企业需要具有商业智能的软件，主要集中在竞争激烈的数据密集型的生活消费品行业和零售业以及金融服务业：如银行、保险等。使用商业智能都可以立竿见影地带动销售，这一点在零售业表现最为明显。这就是商业智能中的销售管理，它通过系统存储的产品销售信息建立销售模型，分总体销售模型和区域、部门销售模型，对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略，进行销售影响的因素分析和评估，根据不同的销售环境对相应的产品销售方案进行改进和创新，及时落实产品上架和下架计划，提高企业营销额。通过对历史数据的分析还可以建立提高销售量的预测模型。但是国内的生活消费品行业和零售业利润薄，信息化程度低，资金实力不强，没有足够能力实施。反而是电信、金融、航空等行业被商业智能厂商们看好，因为在国内这些行业的信息化程度高，并且这些行业从某种意义上都是服务业，客户的需求在这些行业中扮演着重要角色，准确、科学地把握客户的需求是身处这些行业的企业决策者们孜孜以求的东西，所以利用商业智能建立客户关系管理尤为重要。建立以客户为中心的数据平台集成客户信息，能有效保证客户信息的集中、统一和规范并从中挖掘出有价值的信息，就能获得更多的利润，帮助企业在适当时间、通过适当渠道、为客户提供适当的产品和服务。同时，通过发展曲线企业及时发现市场和顾客异常情况，快速采取措施，降低企业风险提高企业收益。如信用卡分析，银行、保险等行业的欺诈监测等。

4.2 商业智能应用案例 ——中国光大银行国际结算系统

光大银行的国际结算系统于2001年正式运行，是光大银行的重要的业务，业务品种主要包括进口开证、到单、付汇、信用证通知、议付、结汇、转让信用证、出口托收、进口代收、进出口押汇、贴现、包买票据等，并实现了与SWIFT、会计系统接口。国际结算系统上线运行一段时间后，面临的问题是无法解决有效地利用数据进行分析，为决策提供强有力的支持。所以急需建立一套强大的报表和统计分析系统，提供给光大银行总行和各分支行的业务人员、管理人员对国际结算业务的经营和收益进行深入分析。

光大银行建立面向国际结算部的数据分析系统，该系统利用光大银行国际结算系统积累的大量有价值的历史交易数据，国际结算统计分析系统真实地反映光大国际结算业务的经营状况、揭示其发展的规律和趋势，提供高质量的统计数据和报表，并且支持OLAP验证式分析功能。光大银行国际结算统计分析系统基于数据仓库和OLAP技术，提供一个易用、灵活、快速的，集成了分析、统计、报表、数据挖掘的商业智能系统。国际结算统计分析系统是一个全行集中的分析系统，分支行无需配备该系统的维护人员，最大限度地降低光大银行的维护成本；而且各级业务人员无需科技部门的协助就可以自己定制各种报表和分析报告。

国际结算统计分析系统：（1）提供及时、方便的信息获取的方法，涵盖国际结算业务系统统计分析需要的全部数据，以及汇款柜台系统的部分数据，保证数据的质量和及时性，可以通过多个角度、多个层次进行信息查询。（2）可以让业务人员方便地定义各种报表，得心应手地在报表中嵌入分析结果，并且支持报表下钻功能，最大限度的降低开发和维护成本。（3）支持快捷地绘制各种指标的走势曲线、对比柱图、占比图形，对数据进行内在关系和深度挖掘，为决策者作出正确的决定提供有力的依据。可以从机构、代理行和客户等角度分析国际结算业务的收益情况。（4）能够及时地对异常的情况进行告警，使决策者随时掌控全局。分级的等级评估更是预警、各种比较的有效方法。

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一、BI概述

商业智能英文名称Business Intellige-nce，简称BI，通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术与客户关系管理结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。

从国际看，商业智能（BI）领域并购不断，商业智能市场已经超过ERP和CRM成为最具增长潜力的领域。从国内看，商业智能（BI）已经被电信、金融、零售、保险、制造等行业越来越广泛的应用，操作型BI逐步在大企业普及，也就是说商业智能（BI）不仅限于高层管理者的决策之用，也日益成为普通员工日常操作的工具。

二、BI技术体系框架

商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换和装载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。联机分析处理不仅进行数据汇总，还提供数据分析，用户可以方便地对海量数据进行分析。数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识，通过关联分析建立分析模型，预测企业未来发展趋势和将要面临的问题。在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。

三、BI对企业的应用服务

商务智能其实就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策、由决策到财富的过程和结果。在对企业应用服务上划分为五个步骤：

1.告诉企业发生了什么――提供事先预制报告、企业记事卡或综合管理数据，利用集中管理的关键绩效指标（KPI），解决企业运营绩效问题，监控企业的发展，实现复杂的报告用简单的方式表现出来。

2.让企业探索为何发生――业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中，可以得到很多相关的信息，但是当他们发现问题时，需要了解为何发生了这些问题。这时，就需要即席查询和在线分析（OLAP）。业务分析员经常需要自己根据问题的需要完成自己的分析和报告。在很多情况下，业务分析员和决策制定者需要一套商务智能的工具，通过访问集成好的数据仓库，获得需要的信息。

3.让用户实时看到现在发生了什么――企业决策层建立当前情况下的业务战略和决策。为了成功，几乎需要获得实时的数据，查询可以回答及时发生的问题。由此，运营模式和业务流程会发生较大的变化。

4.帮企业预见即将发生什么――客户了解现在还不够，将来会发生什么，风险的预测和评估是非常重要的。还需要统计分析的功能，来帮助分析客户的行为、预言客户业务的趋势、辨认欺诈行为等。需要这种模型的客户群是非常大的，由于它需要复杂的算法、统计模型和大量的数据，所以需要支持大数据量的处理能力。

5.希望发生什么――决策是由系统提供的，系统的数据是由运营系统得到的。例如由Web页获得，或者由基于市场条件和用户需求进行的特价、促销活动得到。所以可以建立清楚的决策和业务政策，让事件沿着正确的轨迹、朝着预定的方向行进，达到预期的目标。

四、BI业务的开展模式

1.找准BI厂商

国内BI产品的开展已经有很多年，最早开拓市场的是国外厂商，但是由于中国本土企业的自身特点，导致大部分的外国厂商本土化运作不成功。随着BI逐渐被广大用户所认可，已经有部分软件厂商参照国外的成型产品开发了符合中国本土的BI产品，而这些拥有产品的企业还是处在开拓市场的初期，需要有强大的业务合作伙伴支持。因此服务外包型软件企业完全可以针对此契机，在BI产品方面广泛了解后，找准合作的BI厂商。

2.建立战略合作伙伴模式

利用本土化优势取得BI产品的资格，与BI产品厂商结成开发合作伙伴，同时通过对市场的掌握创造品牌价值，形成自身的技术壁垒，保证企业在行业中的领先地位。

五、BI业务在企业中的推广

1.BI与企业发展战略关系

商务智能通过优化战略提高企业的效率，促进战略的实施。目前，90%的企业的战略没有得到很好的实施，管理人员往往不知道实际发生的情况，员工也不知道日常工作与企业的战略的关系。

在具体实施商务智能技术时，首先要通过加强教育与培训让企业管理人员认识到商务智能的重要性，并提高企业管理者的素质;其次要重点做好保证数据的可信性和数据的准确性。商务智能技术工具未来的发展方向将是简单与快速反应。在当前经济增长趋缓的背景下，各种规模的企业在优化绩效的同时，也在努力降低IT 成本并使IT 投资回报最大化。商务智能已成为企业不可或缺的一大要素。

2.BI与企业运营紧密结合

商务智能是深化企业信息化的重要工具，它的出现为企业决策层提供了决策分析与风险规避的工具，为企业提供了资源优化与价值评价的平台，为企业信息化提供了从运营层向决策层发展的支撑。面向企业建立商务智能，要开发或者选择适合企业的商务智能平台。这里的平台不仅是一个工具的问题，它至少要包括模型、工具、应用等三个方面的内容。商务智能业务模型是实现商务智能应用的最重要的因素，具体包括企业战略决策模型和运营模型两类，是最终发挥商务智能作用的关键要素。

3.BI在企业中发挥的作用

商务智能可以用来帮助理解业务的推动力量，认识是哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生影响。

商务智能能为顾客、员工、供应商、股东和大众提供关于企业及其业务状况的有用信息，从而提高企业的知名度、增强整个信息链的一致性。

商务智能有助于加强顾客忠诚度，一个参与其中并掌握充分信息的顾客更加有可能购买你的产品和服务。