首份《零售业风险大数据应用现状调研报告》发_购物中心网，商业综合体，润丰华泰

随着信息技术、大数据、AI等新技术的飞速发展，零售企业的业务运营越来越依赖于信息化系统。较之过往，今天的零售企业比任何时候都更加注重积累业务数据，并在财务、营销、供应链等领域尝试了诸多方式挖掘大数据的应用价值。在此背景下，各零售企业为保障自身业务在数据变革浪潮中平稳发展，也向风险大数据投注了更多目光，并对风险大数据的应用开展了大量探索。

为更好摸清零售行业风险大数据现状，了解零售企业对风险大数据体系的建设、应用和效果，中国连锁经营协会（CCFA）携手甫瀚咨询组成项目组，于2021年首次就零售行业风险大数据的应用情况开展调研。项目组通过对157家零售会员企业开展调研，引入甫瀚咨询数字化成熟度模型，构建了零售企业风险大数据应用评估指标体系，分别从系统与数据、组织和人员、工具与方法、指标与模型、管理与报告5个维度，整体评估零售行业风险大数据应用成熟度，分析行业内零售企业在成熟度方面的分化情况，探讨不同背景零售企业风险大数据应用现状的差异，以及这些差异的产生原因。同时，项目组还对部分零售企业进行了深度访谈，探讨在不同企业类型及发展时期之下，零售企业风险大数据管理所面临的问题、成功经验及未来的发展方向等。

主要发现

零售企业风险大数据应用尚不成熟，处于“趋势跟随者”阶段

在风险大数据应用成熟度方面，零售行业处于“趋势跟随者”的状态，这个阶段的表征为：明确了数字化风险管理的整体战略，制定了行动路线和阶段目标设计，于内部不断总结提炼经验，于外部寻求和借鉴先进的技术理论方法，正在逐步打造适合企业自身文化、管理和发展需求的体系，但与智能化程度高、数字驱动发展快的领先行业（如高科技、互联网等）仍存在明显差距。从风险大数据应用成熟度指标的5个具体维度来看，零售企业在各方面的得分较为均衡，整体呈现出探索和追赶先进应用的态势。

零售企业风险大数据应用成熟度呈现分化姿态，应用成熟度的高低与企业规模、结构、业态、成立年限、线上业务比重相关

零售企业间零售大数据应用的成熟度存在较大差异，少数部分企业已经构建出较为完善的风险大数据管理体系，并取得良好的反馈，大部分企业开展了有益尝试，但仍有部分传统零售企业尚处于起步阶段。从调研的数据分析来看，现阶段零售企业风险大数据应用成熟度的高低与企业规模、结构、业态、成立年限、线上业务比重息息相关，但与分支机构数量、年营业额、上市情况、所有权结构等并无明显关联。

表受访零售企业风险大数据成熟度与各因素关联分析

以电商为代表的新零售企业在风险大数据应用方面展现出明显的数字化基础优势

新零售企业（即于互联网浪潮中成立，带有数字化基因的新型零售企业。其范畴不局限于纯线上的电子商务企业，也包括使用新技术深耕线下零售或线上线下一体化的新零售企业）在系统与数据、组织与人员、工具与方法等方面的指标得分均高于传统零售企业的指标得分。新零售企业的优势体现在：数据仓库建设较为完备，拥有较优质量的数据源，分工明确的大数据分析部门和专业人员，具备丰富的自动化数据工具等方面。

风险大数据正在零售企业风险管理各个领域发挥价值

零售企业使用风险大数据在防损和反舞弊、供应链管理、财务分析、门店运营、销售分析、采购招投标等方面做出了大量尝试，积极探索风险大数据应用价值，取得了一定的成绩，风险大数据正在这些领域协助企业更好地达成营业目标，并有效防范重点风险。

零售企业在风险可视化方面做出了大量尝试并取得明显效果

可视化报告的方式展现风险大数据应用结果，可帮助用户快速理解数据，令企业快速全面地了解各地业务情况，进而实施业务监控、运营指挥、运维管理，起到内部激励、发现异常等作用。由于数据可视化的效果直接，且由于数字化工具的发展和应用，使得可视化可以以轻量化、速赢的方式实现，因此，调研可见45%的零售企业有1种可视化工具，使用3种及以上工具的企业占比为16%；16%的零售企业已完成“风控大屏”或“风险管理驾驶舱”建设并不断迭代升级，53%的企业表示正在开发或正在计划风控大屏等的建设。

九成零售企业有意愿继续提升其风险大数据应用

尽管零售企业在风险大数据应用中仍处于探索大过于广泛应用的阶段，接受调研的零售企业普遍意识到了风险大数据在行业中应用的意义及前景。超过九层接受调研的零售企业展示出了其加大投入交流、探索或引入第三方咨询机构开展风险大数据应用研究的意愿，应用方向包含：有效和全面识别值得分析的风险数据、数据整理和建模分析、大数据分析方面人才梯队建设、数据可视化呈现和报告、数据质量和数据仓库建设等诸多方面。

发展建议

项目组在报告中也对零售企业风险大数据的发展做出展望及建议，期待零售企业管理者们也应结合各自企业所处的数字化、组织模式和业务发展阶段，应用“风险大数据分析”的理念、工具和方法，提升零售企业风险管理工作的效率和效果，为企业和风险管理职能部门创造价值。这些发展建议包含：

遵循发展阶段，量体裁衣实施风险大数据管理
以大数据为基础，构筑数字化风控平台，支持风险管理三道防线
建立“两级三方”的风险大数据应用支持体系，培养具有风险管理及数据分析的复合型组织和人才
利用数字化技术助力风险管理

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