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“新零售”背景下基于Elman反馈型神经网络的企业风险评价

范文

万小燕

[摘要] “新零售”是以移动互联网为基础，线上线下相结合以改善购物体验的一种新型商业模式，其风险状况受到诸多因素的影响。通过分析了“新零售”企业的风险因素，识别出“新零售”企业八大类典型风险，形成风险评价指标体系，在此基础上，运用层次分析法和Elman反馈型神经网络建立风险评价模型，在一定程度上为“新零售”企业创业者和投资者提供决策依据。

[关键词] 新零售;反馈神经网络;风险评价

[中图分类号] F470[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2019）12-0130-02

大数据、人工智能等互联网先进技术在分析客户消费偏好，细分客户群体，找准市场定位方面的广泛应用，推动线上线下以及现代物流的深度融合[1-3]。“新零售”通过线上流量导入和线下专营体验店相结合，推动点击率高效转化，实现网络引流和实体店营销的深度融合[4]。“新零售”模式下，实体店主要承担组织生产和交付功能，原有传统店的新客户获取、会员维护、广告营销、结算等功能均线上化，并增加了分享裂变、话题热聊、兴趣推荐、实时客服等环节，给企业风险管理带来了新的挑战，因此有必要探索建立新零售企业的风险分析模型，给创业者和投资者带来一定启示。目前，我国对于“新零售”风险管理的研究还处于起步阶段，国内一些学者对“新零售”风险的定量评价进行了研究，其中应用较为广泛的包括层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联算法、故障树判断算法等[5]，但这些评价方法均存在一定不足，主要表现为没有结合“新零售”线上线下相结合的特点制定评价指标。本文试图基于Elman神经网络，结合“新零售”特点，建立风险评价模型，通过神经网络方法的非线性和泛化能力，实现风险管理。

一、风险分析

“新零售”企业是实体店和网络运营相结合的模型，因此传统的企业风险也是“新零售”的风险组成部分，另外“新零售”企業是建立在移动互联网、移动支付、大数据、云计算等诸多领域的基础上，因此还存在移动网络安全和信用等方面的风险。因此要建立完善的风险识别、评估、评级、防范和反馈等环节，进行完善的风险管理，如图1。

二、风险识别

根据“新零售”模式的典型特征，运用文献分析法、场景假设法与列举比较法，从企业内外两个角度，将其风险分为八类，即市场风险、信用风险、业务风险、法律风险、战略风险、技术风险、管理风险、道德风险。

（一）市场风险

“新零售”归根结底是一种销售行为，无论交易的产品是事物、虚拟物品还是一种体验，实际上均依赖于市场的需求。有些需求受季节性影响大，如饮料茶饮;有些因素受购买力影响因素大如咖啡，在城市高消费人群中占比较大，在农村市场销量很小;有些产品购买人群受年龄影响因素大，如药品。细分市场分析需求，寻找商品适用人群，因地制宜，是合理避免市场风险的有效途径。

（二）信用风险

信用风险表现为交易主体无法按时、按质履约而导致未来损失的不确定性。虽然“新零售”企业建立了一套客户信用和购买力的评价体系，但我国信用体系整体发展滞后，对企业销售质量和产品宣传没有完善的监控措施，产品质量和虚假广告也没有详尽评判标准，容易引发买卖双方和第三方平台的纠纷，因此信用风险仍是“新零售”不容忽视的风险类型。

（三）业务风险

业务风险主要包括沉淀资金风险、交易风险等。“新零售”企业移动支付比例较高，大量资金沉淀在第三方支付平台的“资金池”里，其收益率变动极易受到金融市场利率、汇率波动的影响;另外，使用第三方支付存在一定的突发性风险，如微信封杀“淘宝”链接、阿里和顺丰相互切断数据链接等。

（四）法律风险

已有的相关法律文件并没有提及“新零售”这种商业模式，仅在电商层面有所触及，导致“新零售”模式上法律效力薄弱，监管职责定位不清晰，消费者正常维权路径受阻。由于法律滞后、监管缺失，难以保障正常的交易秩序，也会导致“新零售”企业主要业务发展受限。

（五）战略风险

“新零售”企业主要通过初期高速扩张抢占市场份额，加强市场控制力，其经营活动产生的现金流量通常难以覆盖运营成本，需通过多轮融资缓解资金压力，因此建立合理的扩张和融资战略非常重要;另外，企业发展过程中，获客成本和培养客户重复购买等运营规划，也是战略风险的一部分。

（六）技术风险

庞大数据量的高效精确处理对企业系统架构和运营流程均十分关键。“摩拜单车”曾经出现过几次“宕机”给出行用户带来了很大的不便，极易导致客户转投其竞争对手门下;技术系统的安全漏洞和黑客攻击，加大了商业信息泄露的可能性;由于使用移动支付，不可避免地采集用户数据，用户账号被盗或者用户被诱导到诈骗网站也是技术风险之一;产品研发方面可能存在市场预测、收益性和可行性方面调查不够充分导致项目失败，例如“共享汽车”的出现，由于技术研发落后于竞争对手导致市场份额萎缩，甚至退出竞争。

（七）管理风险

管理体系中由于组织结构、管理过程、企业文化和管理者素质方面影响管理效率会导致管理风险。新零售企业主要存在供应链风险和利益分配风险。例如“新零售”代表企业小米公司，由于其在结构光解锁，指纹解锁等领域受到供应商制约难以短期内大量供货，在手机市场竞争上处于被动地位，产品小米note2就是因为三星供应链屏幕卡脖子导致早早退市;该企业高管持股比例较大，主要利润被高管股东拿走，在激烈的研发竞争中投入不足，落后于华为、OPPO、VIVO等员工和销售渠道持股的企业，市场份额逐年下滑。

（八）道德风险

商业模式和产品抄袭广泛存在，尤其“新零售”企业是在零售环节的创新销售模式，因此一旦被市场证明是高效的商业模式，将吸引大量投资者进入，而模仿产品外观以及复制这种销售模式付出的代价相对低，却导致原“新零售”企业价值受损;竞争对手攻击，员工违法操作引发的卫生、管理等风险也会迅速发酵和传播，导致道德风险。

三、风险评价系统构建

（一）风险评价指标体系

为了客观评价“新零售”企业动态变化的运行风险，构建切实可行的风险评价指标体系极为必要。由于评价指标涉及网络动态性的临时情况，以及大量难以量化的模糊性指标，结合“新零售”特点，参考已有研究确定风险评价指标体系：市场风险指标为市场需求变动，成本价格波动和产品竞争力;信用风险指标为股市波动，负债利率波动和金融市场影响;法律风险指标为国家政策和相关法律;业务风险指标为现金流量;技术风险指标为产品质量和信息安全与数据保护;战略风险指标为规模扩张和客户风险;管理风险指标为供应链和利益分配;道德风险指标为信息不对称。

采用专家小组打分的方式进行量化处理，按照{1，2，3，4，5}五级评定法对每个指标打分，1为最低程度风险，依此类推，5为最高程度风险。应用神经网络模型对原始得分矩阵进行处理，得到输入值与输出值的非线性映射，同时采用归一化方法将原始得分数据转化为满足[0，1]由式（1）计算而来的无量纲值。

（二）Elman神经网络学习过程

Elman神经网络采用优化的梯度下降反向传播算法，用网络的实际输出值与输出样本值的差值来修改权值和阈值，使得网络输出层的误差平方和最小，通过大量反馈与输出的调节实现动态建模的目的。设第k步系统的实际输出向量为yd（k），在时间段（O，T）内，定义误差函数为：

（三）风险评价实现

1.樣本训练。设定评价指标为高风险（0，0，1）、中等风险（0，1，0）和低风险（1，0，0），由专家小组对16个指标综合分析，给出量化分值，进行数据处理，输出样本矩阵见表1。

2.学习过程。将以上样本数据乘以权值系数，作为Elman神经网络模型输入值，学习率？取0.8，动量因子mc取0.98，误差精度E（w）设为0.001，进行机器学习过程。9767次训练结果后，误差仅为0.000978，损失函数和训练次数关系见图2，训练结果在规定误差范围（0.001）以下，对训练样本分级准确率为98.1%，显示已获得可被接受的反馈型神经网络学习训练效果，因此该模型适用于新零售企业风险评估要求。

四、结论

本文针对“新零售”线上线下相结合的特点，构建风险评价指标体系，采用python和numpy工具包进行反向传播学习与验证，具有很高的精度和很快的收敛速度，能够精准判断样本风险程度，满足“新零售”企业评估风险的要求，为管理者和投资者提供了决策依据。

[参考文献]

[1]郭泉，贺光辉，吴多康.零售商主导的流通供应链商业模式创新——基于“新零售”背景[J].商业经济研究，2019（12）：5-8.

[2]黄子萱.社交电商与传统电商的比较研究——以拼多多和淘宝为例[J].经贸实践，2018（23）：188-189.

[3]Journal of Retailing： New Initiatives and News Updates[J].Journal of Retailing，2019，95（1）.

[4]Nizar Souiden，Riadh Ladhari，Nour-Eddine Chiadmi. New trends in retailing and services[J]. Journal of Retailing and Consumer Services，2019，50.

[5]杨忠波.第三方移动支付平台之风险管理——基于微信支付的案例分析[J].财会月刊，2019（1）：127-134.

[6]张祥森，林秋镱，叶环华，梁敬诚.互联网经济下广东省新零售的未来发展模式研究[J].经营与管理，2019（6）：106-109.

[7]Sustainability Research - Sustainable Economy; Studies from R. van Giesen et al Have Provided New Data on Sustainable Economy （Towards More Interactive and Sustainable Food Retailing an Empirical Case Study of the Supermarket of the Future）[J]. Food Weekly News，2019.

[8]杜睿云，蒋侃.新零售：内涵、发展动因与关键问题[J].价格理论与实践，2017（2）：139-141.

[责任编辑：潘洪志]

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