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| 內容簡介： |
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北京市大学生物流设计大赛是由北京市教委发起的竞赛项目，已被列入北京市质量工程竞赛项目，每两年举办一届，比赛面向北京市大学生，旨在实现物流教学与实践相结合，提高大学生的实际动手能力和协调组织能力，促进高等学校物流专业教学改革。荣获一二等奖的方案由中国财富出版社结集出版。
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| 關於作者： |
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王晶，男，博士，副教授，硕士生导师，物流管理系副主任，香港城市大学访问学者、Research Fellow，《管理评论》等期刊审稿人。研究方向：应急物流，物流与供应链管理，决策理论与方法，近五年在《系统工程理论与实践》、《运筹与管理》等期刊发表学术论文近30篇，SCI、EI检索10篇，出版专著、编著2部，主持北京市人文社科基金、教委人文社科面上项目各一项，参与国家自然科学基金重大计划面上项目，青年项目、国家社会科学基金青年项目以及横向项目20多项， 2012年获得中国物流学会年会学术论文一等奖，2014年著作《物流优化技术与方法》获宝供物流奖二等奖。
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| 目錄：
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基于大数据的供应链金融征信方案设计北京邮电大学恰同学队
引言
1方案综述
1.1数据协同，搭建供应链融资模型
1.2融资焕新，实现供应链线上平台
2融资企业主体信用评估模型
2.1融资企业主体信用评估指标体系
2.2融资企业主体信用评估模型实现
3供应链协同信用评估模型
3.1供应链融资模式分析
3.2供应链融资债项信用指标体系构建
3.3供应链协同信用评估模型的建立
4供应链金融智能终端实现
4.1可行性分析
4.2智能终端的SWOT分析
4.3系统分析与设计
4.4链易供应链金融信息共享平台
4.5链易企业手机银行
5实例分析
5.1案例概况
5.2案例分析
5.3解决方案
6总结
大数据背景下基于双轨联运的北京市城市物流配送优化方案
中央财经大学会飞的苹果队
1双轨联运方案设计背景
1.1意在治堵，货车限行
1.2货车限行，危在物流
1.3危在物流，铁轨献策
2双轨联运方案概述
2.1方案设计思路与模式
2.2方案设计理论与方法
2.3方案设计的创新点
2.4方案设计价值
3双轨联运方案设计
3.1双轨联运产品品类
3.2双轨联运方案设计
3.3双轨联运整体原则
4双层规划卸货枢纽选址模型
4.1模糊环境下双层规划模型的描述
4.2模糊环境下双层规划模型的建立
4.3模糊环境下双层规划模型的求解
4.4模糊环境下双层规划模型实证
5双轨联运的快速转运
5.1双轨间无缝承接
5.2地铁间花式换乘
6双轨联运的信息平台设计
6.1信息平台设计思路
6.2信息平台设计基础
6.3信息平台框架设计
6.4信息平台模块设计
7双轨联运的金融设计
7.1融资方案选择
7.2融资方案创新
7.3供应链金融服务
8双轨联运可行性分析
8.1利益相关者分析
8.2操作可行性分析
8.3成本可行性分析
9总结
附录调研实录
打造京津冀1小时生鲜冷链物流圈
以大数据为背景／北京交通大学速度与激情队
引言
1背景研究
1.1必要性分析
1.2研究背景与研究意义
1.3相关概念
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| 內容試閱：
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物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，其发展程度已成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一，被誉为促进经济发展的加速器。近年来，中国物流业总体规模快速增长，物流服务水平显著提高，发展的环境和条件不断改善，为进一步加快中国物流业的发展奠定了坚实的基础。培养物流高素质人才对物流业的发展起着至关重要的作用。在高等院校设立物流管理专业，熟悉国际商务规则和相关法律，学习物流基本原理、运行方式、发展规律、连锁经营、物流配送是培养高素质物流人才的主要内容。高等院校学生理论知识与实践的结合显得尤为重要。由北京市教委主办，北京工商大学承办的第四届北京市大学生物流设计大赛于2015年11月21日在北京工商大学落下帷幕。北京市大学生物流设计大赛是在吸取了全国物流设计大赛经验和教训的基础上，有针对性地进行的大赛。本次大赛以提高大学生的实际动手能力、策划能力、协调组织能力为目的，旨在为北京市高校搭建广泛的物流教学改革及学术交流的平台。本届大赛共有来自中央财经大学、北京科技大学、北京邮电大学、北京交通大学等13所高校的29支参赛队伍参加。围绕着给定的企业案例，参赛队共提交了29个设计方案，其中20支队伍进入决赛。北京市大学生物流设计大赛是由北京市教委发起的竞赛项目，已被列入北京市质量工程竞赛项目，每两年举办一届，比赛面向北京市大学生，旨在实现物流教学与实践相结合，提高大学生的实际动手能力和协调组织能力，促进高等学校物流专业教学改革。北京各大高校的参赛队伍在指导教师的带领下，进行了近4个月的知识准备、案例分析、方案的设计与完善，整个过程以学生为主体，充分发挥学生的专业特长和主观能动性，最终来自中央财经大学、北京交通大学、北京物资学院、北京邮电大学、首都经济贸易大学、北京工商大学、北京联合大学、北京科技大学、北方工业大学、北京邮电大学世纪学院等院校的20支参赛队伍挺进了决赛环节。经过决赛复赛、决赛答辩展示后，最终评出一等奖4名，二等奖8名，三等奖8名。此外，此次大赛还特别邀请长风网对决赛过程进行直播，同时微信也实时进行实况转播。在比赛的过程中，我们发现学生需要注重理论知识的学习和积累，强化知识之间的联系，且主观能动的学习能力还有必要进一步挖掘，此外，活用专业知识，注重实践能力的培养也非常重要。学习虽然要注重理论，但不可过分教条，指导性的思路一定要开阔。能够将具体的现实情景与理论对接，需要长时间的练习与反复的推敲。比赛中发现的这些问题也对今后的物流教学起到了指导作用。如今，荣获一二等奖的方案由中国财富出版社结集出版。本次大赛的成功举办及成果的取得，离不开北京市教委、北京市各大物流企业、北京市各大高校以及社会各界的大力支持，借此机会，谨代表主办单位感谢所有支持大赛、参与大赛、关注大赛的领导、师生、专家和各界朋友。感谢北京市教委！感谢各协办单位和承办单位！感谢大赛特邀的评审专家！感谢在比赛中付出辛劳的所有老师和同学！相信该获奖作品的出版会为物流业的老师和学生提供生动的素材，促进物流教育水平的提高，促进我国物流业的发展。
编者2015年11月
基于大数据的供应链金融征信方案设计
作品作者：北京邮电大学恰同学队指导教师：雷全胜孔继利参赛队员：张银许哲莲杨凌珠蔡富贵黄学峰〖2〗〖1〗基于大数据的供应链金融征信方案设计引言目前，我国中小企业发展迅猛，已有1100多万户，占全国企业总数的90%，提供了近80%的城镇就业岗位，完成了75%以上的企业技术创新，创造的最终产品和服务价值相当于国内生产总值的60%左右，纳税额占国家税收的50%左右。中小企业，特别是民营企业的蓬勃发展已成为推动中国经济向前发展的重要动力。而事实上，我国中小企业的发展一直处于强位弱势的尴尬境地，得不到与其贡献相对称的融资待遇。中小企业的发展速度较快，使其资金需求呈现短、小、急、频的特点，而且融资渠道单一，过度依赖于银行信贷融资。当前中小企业的信用等级评级普遍较低，可抵押资产少而且财务制度不健全，使银行等金融机构为控制贷款风险而很少对中小企业做信用贷款，仅以固定资产抵押担保方式提供贷款服务。而广大中小企业资产中70%以上表现为应收账款和存货，普遍缺乏不动产担保资源。据央行估算，我国中小企业大约有16万亿多的资产由于受到法律等方面的限制，不能用于担保借入信贷资金。供应链金融恰好可以允许中小企业通过存货、预付账款和应收账款担保融资，这对解决中小企业融资难意义重大。根据调研，我们发现中小企业在传统信贷中存在以下一些问题：（1）传统信贷审批手续复杂，时间长，往往需要两三个月，这对于亟须填补资金缺口的中小企业来说实在是太过漫长。（2）担保类贷款占所有贷款比重大，但中小企业担保类贷款情况不容乐观。相关调查结果显示，大多数中小企业的固定资产只占总资产的5%～20%，由于现有商业银行接受的信贷担保物70%左右是土地和建筑物等不动产，而广大中小企业普遍缺乏不动产资源，因此，这成为制约中小企业贷款业务推广的最大瓶颈。（3）现有银行对中小企业的信用衡量指标十分单一，主要是考虑其财务状况；而中小企业缺乏完善的企业信息系统，信息共享程度低，因此，财务信息存在着不透明、造假等风险因素，同时其财务状况也往往不能满足商业银行对贷款企业的财务要求。因双方信息的不对称导致中小企业陷入传统信贷融资难、银行陷入贷款风险高的尴尬现象发生。（4）大多数中小企业分布在核心企业的上下游，并且以下游经销商居多。超过七成的中小企业认为核心企业对他们的贷款支持力度较低，并且由于中小企业自身财务状况的限制以及抵押物的匮乏，增加了中小企业的贷款难度。供应链金融是指银行围绕供应链核心企业，根据供应链内部真实的贸易背景，以贸易活动中产生的应收账款、预付账款以及存货为担保，为供应链成员企业提供信贷融资、资金结算、保险、理财等综合性金融服务。供应链金融从供应链视角评估中小企业信用风险，将中小企业纳入银行授信服务范围。这在增加金融机构业务形式和客户群体的同时，为解决中小企业融资难题提供了新途径，为提升供应链运营效率与竞争实力提供保障。供应链金融在一定程度上实现了金融机构、中小企业、供应链核心企业的多方共赢。为此，我们设想采用供应链金融的融资模式来解决中小企业在传统信贷中遇到的问题。同时，我们也通过调研，了解到当前中小企业在供应链融资方面存在的一些现象，如目前供应链融资在中小企业中普及度还不高，但是中小企业对供应链融资的需求在不断上涨，且中小企业对存货质押、应收账款、预付款的供应链融资模式适应性较强，供应链融资相比传统信贷有利率低、期限短、单笔贷款金额小的特点；但目前大多数银行的供应链金融的信贷评估数据来源依旧局限于融资企业提供以及银行内部的一些调查所得，导致指标单一、数据匮乏的现象发生，从而导致中小企业难以得到期望的贷款额度。现根据以上问题分析并依据数据协同，融资焕新的方向，特提出如下解决方案：（1）中小企业信用评估模型融入大数据，客观评价企业信用。通过数据挖掘技术，全面搜索关于中小企业的各方面数据，包括企业的基本信息、网上数据信息、物流信息，以及企业自己提供的数据等，通过数据分析以及模型构建，从而得出该企业的信用评分。（2）只选取少量的中小企业财务信息作为评价指标。因为财务信息在传统信用评价所占比例高，但中小企业的财务信息缺乏系统性、透明性和优势性，这导致许多运行稳定、前景乐观，但规模较小的中小企业并不能顺利融资，故本方案只选取少量财务指标，在结合外部大数据的基础上利用选取的模型进行计算，减小中小企业贷款难度。（3）针对中小企业借贷程序复杂、审批时间长的问题，我们简化了贷款流程，只需提交企业基本信息，并可以通过手机智能终端线上评估借贷。（4）针对抵押担保贷款所占比例大，但是不利于中小企业贷款的问题，我们结合供应链融资，选用质押融资和应收账款融资相结合的方式，全面考虑中小企业是否可以贷款以及其融资额度融资利率等。（5）针对中小企业的信用评估数据来源单一、信息共享性差的问题，我们综合考虑核心企业、供应链情况、行业环境、融资项质量等各项指标，并设计搭建四方共用平台，所在供应链的企业被平台连接，实现信息的全面联通。中小企业还可通过智能终端平台，实时监控质押物的在途或在库情况，全面掌握流通信息。方案的总体设计思路如图11所示，方案的技术路线如图12所示。本方案的设计内容及运用的方法和工具如表11所示。
图11方案总体设计思路图12方案的技术路线表11本方案的设计内容及运用的方法和工具项目设计内容方法和工具大数据评价指标构建指标体系、获取数据、数据分析、BP神经网络模型构建WireShark 抓包、数学建模、SPSS190、MATLAB R2014a、Python、Weka 36、专家打分法、方差分析供应链融资供应链金融、设计指标、Logistic模型构建、实例验证数学建模、MATLAB R2014a、方差分析、SPSS190、主成分分析、盈亏平衡分析智能终端融资手机App的开发,网页平台StarUml、Powerdesigner、Android Studio、SWOT分析、业务流程分析、数据库设计、程序设计等1方案综述11数据协同，搭建供应链融资模型111供应链金融评估指标传统企业信用评级模式主要以财务数据为核心，依靠担保和抵押、第三方担保等形式来防范信贷风险。中小企业往往没有实质性的抵押物和规范的财务报表，抑制了很多银行的贷款积极性；而贷后的跟踪评级难，更使银行面对中小企业信贷时望而却步。在大数据时代下，企业的信用无处不在。信用不仅存在于抵押质押物和担保物之中，更多地体现在企业的每一份订单、货单、税单、工资表、社保表、水电缴费记录等各项明细数据中，甚至存在于地址信息、行为数据、社会关系等非结构化数据中。借助大数据分析技术，这些海量数据可以成为评价中小企业信用状况以及预测信贷风险的客观依据。在大数据背景下，信用不仅表现为物质资本，更体现为虚拟资本，即信用主体自身拥有或者社会赋予的人文资本。因此，我们通过调查分析，独辟蹊径地舍弃融资企业的大部分财务指标，而采用大数据获取的非财务指标来扩充其自身信用评估模型，同时辅以核心企业的财务信用指标、融资项指标以及供应链稳定程度、行业发展前景等外部指标来完善供应链融资企业信用评估模型。供应链融资企业信用评估模型的原始数据来源主要分为四类途径，如图13所示。（1）融资企业自身提供的数据；（2）从供应链信息共享平台获取的数据；（3）第三方合作平台获取的数据；（4）利用互联网爬虫技术所得的数据。
图13供应链融资信用评估数据来源我们将供应链融资信用指标体系分为两大部分，即融资企业主体信用评估指标与供应链融资债项信用评估指标。其中供应链融资债项信用评估指标又涵盖了供应链状况指标、核心企业资信状况指标、行业状况指标以及融资项下资产质量指标。我们依据这五个维度，根据调查研究，初步列出了76个三级指标，根据方差分析与主成分分析，最终确定44个指标组成供应链融资信用评估指标体系。112大数据应用及实现方法对于大数据（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其基本特征可以用4个VVolume、Variety、Value和Velocity来总结，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。随着互联网技术和网络应用的快速发展，美国出现了利用大数据征信的企业，其中用户的互联网行为数据成为了其信用评估的重要指标。Crosman在对美国大数据征信公司进行研究后认为，利用互联网用户行为数据进行征信相比传统征信更具优势，互联网征信的评估指标更加多样，从而避免了申请者因无法提供相关评估数据而无法获得信用。以Zestfiance为例，一方面，相对于传统征信考察用户的30～50个评估指标，Zestfiance在评估时拥有10种不同的评估模型，共计7000余个评估变量，针对不同经济状况的信用申请者，可以选择不同的评估模型，保证用户能够得到评估结果；另一方面，Zestfiance的评估模型使用了机器学习技术，通过对用户不同网络行为数据与其信用水平的相关性分析，不断自我优化评估的计算方法，使得评估结果动态优化。大数据征信的基本理念是认为一切数据都和信用有关，即一切数据皆信用。基本思路是运用先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，在能够获取的数据中尽可能地挖掘信用信息。本方案的大数据征信主要从大数据采集和大数据分析两个层面为中小企业提供信用评价：①大数据采集包含两个方面，一方面指选用大数据采集的方式如网络爬虫来获取相关数据，另一方面指需要采集大量的数据来作进一步的处理；②大数据分析，即采用数据挖掘的流程和方式，通过数据清洗、数据预处理、模型建立、结果分析等得到想要的结果，进而为符合信用标准的中小企业提供融资服务。由此可见，大数据挖掘技术在个人征信方面已经证实了其可行性，我们将大数据技术应用范围拓宽至中小企业贷款。由于企业在互联网中的数据痕迹区别于个人在互联网中的用户行为，因此我们主要通过互联网抓取中小企业的一些信用记录、用户评价、社交平台活跃度等数据。应用大数据分析对供应链金融具有很好的推动作用，具体包括以下三个方面：（1）大数据技术可以极大地扩展数据来源。利用大数据平台，银行能从互联网、移动平台等多种非传统渠道中及时捕捉以前无法获得或无法使用的客户数据 （包括非结构、半结构、流数据等），这使许多依靠传统方式无法完成的工作成为可能，从而使供应链融资业务的事前风险预判结果更准确，更具指导意义。（2）通过大数据技术可以将许多非结构化数据与传统数据快速整合、关联补充，完成企业行为模式分析和发现。这有助于银行确定融资企业运营状态变化规律，建立运营状态变化路径，按变化路径设置风险控制点，逐点评估业务风险，从而形成全新的事中风险动态计算体系及管理模式。（3）虽然单个事件是偶然的，但是大量数据汇总就会具备一定的必然性。大数据技术提供的基于预测的应用恰好可以将银行信息平台所掌握的许多第一手信息进行充分利用，帮助银行更加主动地掌控局面，为银行的风险处置提供客观准确的决策依据。大数据的应用步骤及实现方法分为以下几个部分（见图14）：（1）数据收集。数据来源包含四个部分：供应链平台数据，即通过链易供应链金融信息共享平台上产生的企业数据；互联网数据，即企业在进行网络活动过程中产生的数据，本文主要利用爬虫技术获取此类数据；企业提供的数据，如企业的基本信息和少量财务信息；第三方平台数据，通过与其他平台或企业的合作，如电商平台、水电缴纳公司等，从而得到部分数据。（2）数据预处理。数据预处理包含三个部分：首先，数据清洗，将较杂乱的原始数据清洗成可进一步处理的形态；其次，方差分析，去除与企业信用无关联的数据项；最后，主成分分析，把多个指标综合成几个指标。本文用Weka清洗数据、用SPSS分析数据。（3）模型分析。将处理后的数据进行模型分析，根据一定的评估准则，得到企业的信用水平，本文选用Matlab来处理。
图14大数据应用分析113数学建模 利用大数据建立融资企业的主体信用评估模型，我们选用了BP神经网络模型，它的计算逻辑如图15所示。图15BP神经网络模型计算逻辑将上文BP神经网络模型计算所得结合供应链融资指标评估企业信用，我们选用了Logistic模型，通过该模型的计算，可根据结果得出对该企业的融资决断，如图16所示。
图16Logistic模型与决策12融资焕新，实现供应链线上平台121供应链金融信息共享平台供应链金融作为银行新的融资模式与金融产品，在参与主体、银企关系、信用评级、还款来源等方面，与传统信贷融资模式存在不同，如表12所示。表12供应链金融与传统融资模式对比体现方面供应链金融融资模式传统融资模式参与主体银行、融资企业、供应链核心企业、物流监管企业银行、融资企业银企关系一对多一对一信用评级侧重点供应链内部贸易真实性、融资项下资产质量财务指标、不动产价值信用评级方式主体评级和债项评级主体评级信用评级内容融资企业资质、核心企业资质、供应链稳定性、融资项下资产质量融资企业资质还款来源销售收入营运资金授信支持性资产动产不动产我们设想的链易供应链金融信息共享平台，作为一个跨行业的业务信息控制平台，通过银行网站接口登录，涵盖了融资业务、物流全程监控、调度与优化、数据收集处理、风险识别、评估与控制、结算支持等功能，可以支持企业授信客户登录、核心企业客户登录、物流监管企业登录、银行及其他合作方登录。具体功能如图17所示。
图17链易供应链金融信息共享平台功能
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