陕西建工：供应商管理的数智化变革实践

数智技术是建工产业供应链发展的第一生产力。

在新一轮科技革命和产业变革浪潮下，以ChatGPT等为代表的大模型技术加快了AI技术进程，开辟了更深度、更智能化的产业应用，日新月异的技术为产业融合、大产业发展、产业供应链带来新的增长动力，驱动各行各业的蝶变升级，带来了新的机遇和挑战！

由于每个行业的特性和基本面不同，新的技术会在不同的产业格局下形成不同的渗透方式。 每个行业在新技术的加成下，都会形成颇具行业特性的转型路径。拿建工行业来说，在设计、施工、供应链等领域都需要进行转型，其中供应商的管理是行业的薄弱环节，迫切需要依赖新技术实现转型，外部市场环境的变化以及产业的积累发展，都到了数智化变革转型的关键期。

供应商的管理已成为建工领域的薄弱环节。 建筑项目施工参与方众多，产业链条内利益关系错综复杂，数据流通程度也较低，各参与方之间信息孤岛，协同程度较低。又由于建工行业分散式项目施工的特点，供应商的管理也比较粗放，不但数智化水平不够，很多企业尚未完成信息化的完全转变， 管理缺乏标准、靠人治，乱象频出，已跟不上时代的发展，甚至积重难返！ 简单的管理手段已经无法有效快速的解决这些难题，需要依赖数智化手段从根本上建立一套体系，以技术驱动实现整体的管理体系的变革。

变革谈何容易，需找关键症结。 陕西建工材料设备集团有限公司（以下简称“陕建物流集团”）在供应商数智化转型方面进行了大胆的创新和探索，建设了一套供应商智能管理中台，以 领域大模型、自适应深度学习、产业大数据等 技术为驱动力，建设供应商数据中心和画像体系，并构建了一整套的管理标准、系统、智能应用，在整个供应商管理和服务流程中实现了全面的应用，取得了不错的成效，为产业带来示范和标杆。陕建物流集团之所以能够实现供应商数智化转型的突破，关键在于找到了关键路径。

首先，让数据说话的前提是要赋予数据生命。 什么是有生命力的数据资产呢？便是规范、标准、准确、业务定义清晰且可被二次使用的供应商数据资产，这几个特点缺一不可，很多企业在数智化转型上屡屡失败的原因之一，便是没有做好底层的数据治理，数据缺乏业务视角清楚统一的定义（被视为一个赋予数据身份和生命的过程）， 数据本身没有盘活更不能“生长”，便无法有效的应用于业务洞察和决策。

数据治理工作非常重要，也非常繁琐，不仅仅是技术部门的工作，更是贯穿以供应商为中心的各项业务，要让信息流、数据流统一成数据资产。陕建智能供应商中台构建供应商数据中心，打通数据孤岛，拉通供应商多源数据并建立统一的数据标准，对数据进行定义，赋予数据业务意义和统一的口径，对全业务链中供应商相关的数据实现了全方位的治理，这便把 原本睡在数据库中的数据转变成了有生命力的数据资产。

其次，建立数据洞察的能力，关键要构建供应商360画像。 被治理后的数据资产具备了被分析和应用的价值，是供应商数智化管理的基石，但还没法直接应用到业务场景内。陕建智能供应商中台的供应商360画像包括供应商的 能力画像、行为画像、风险画像、发展画像等多个视角180多个指标， 每个指标都是通过原始数据资产复合加工而成，可客观、科学的统一度量供应商在某个方面的能力、风险、业务水平或表现。

通过数据中心的构建，让数据具备生命力，通过画像的构建，让数据资产转变为业务视角审视和洞察的信息，能够在各个方面看得清供应商的情况，并支撑业务系统作出相应的分析和决策。

业务的决策靠人，数据的决策靠模型。 以往在建筑行业供应商管理的各个环节，围绕项目为中心，依赖大量的人工判断和决策，包括供应商的寻源、准入、评估以及招投标和履约监控等，过度依赖人的专业水平以及主观判断，已经成为当前行业供应商管理的弊病。数智化转型的核心工作除了打造好数据资产的基石外，更重要的是围绕业务场景，抽象业务逻辑，结合专家经验，训练出比人更高效、更准确的算法模型。在这方面，很多企业误以为使用通用的AI模型能够解决垂直行业领域问题，在建筑行业， 必须基于建筑行业的业务模式、数据资产和领域特性及知识体系来进行模型的构建和训练， 方能够训练出高可靠的模型并应用于实际业务。

陕建智能供应商管理中台，以供应商数据中心和360画像为支撑，构建了一系列的数据模型，这些模型在整个供应商全生命周期管理的主要关键环节，辅助或替代人进行决策判断，以实现更客观、高效、准确的决策链路。通过大数据的“喂养“和AI大模型的运用， 所构建出来的多个决策模型已经能够达到95%以上的准确度， 在陕建十万+供应商的风险度量、供需匹配、供应商的优劣势分析等方面全面应用，模型整体调用量已经过千万次，全面提升了供应商管控效率和服务水平。

智能应用打穿数据的海洋，快速构建业务价值通路。 每个供应商的能力、水平、特点都有差异，每个项目的需求特点也不同。当供应商多了、项目多了后，施工单位如何在数十万供应商中选择合适的供应商；对于一个供应商来说，如何服务好客户，都是双方面临的难题。站到企业角度，供应商越多，管理难度就越大，管理风险也越高。如何统一又差异化、精准化的做好供应商的管控；如何为数十万的供应商提供更个性化、更有体验的服务？这就需要打造专用场景的智能应用，在海量的数据中连接价值通路， 快速为管理方、采购方和供应商提供千人千面的服务。

拿陕建智能供应商中台的商机雷达服务来举例，站到供应商角度上，为供应商提供千企千面的商机分析和匹配服务，以个性化的智能服务让供应商获得更精准、更有效的项目；智能搜商、画像挖掘应用则为采购方提供了更智能、精准的供应商寻源和查找服务，让采购单位可以在数十万供应商中找到自己所需的。风险中心的智能风控应用为管理方及招投标平台提供了全方面的供应商风险分析与评估服务，不但能及时给与预警，更能直接应用于业务中，立刻阻断高风险供应商的业务。

所以，建筑行业的数智化转型，离不开构建关键环节提升生产力的智能应用工具。

建筑行业供应商的风险防控是一大难题，以往靠制度约束、项目管理、事后追责的风险防控机制已无法满足当今产业发展的精益建造和安全施工要求，行业中屡见不鲜的风险事件即是企业的教训，也是我们要通过技术手段增强防控的重点。

多方位评估风险能力、预判风险行为方是关键。 其中，供应商的风险管控是重中之重，然而不同于企业内部的部门管控和生产管理，建筑行业供应商繁多，企业实力、专业水平、能力资质各不相同，潜在风险更难以觉察，其中不仅仅有供应商违规操作、产品质量不合格等风险，更有供应商实力不足、专业水平不够、经营不善、虚假瞒报等各种类型的风险，这些风险是很多企业招募供应商及签订合作时难以发现的。如何靠技术手段，转被动为主动，提前预判、精准评估潜在风险并及时进行处理防控方是关键。陕建供应商智能管理中台基于供应商多维大数据，并结合风险评估模型，给每个供应商构建了一套风险画像， 通过风险画像能够从100多个维度分项评估供应商的供应风险， 并基于风险预测模型预判供应商潜在风险的发生值，做到风险的及时预判和全面掌握。

风险预警中心，全链路场景化防控。 仅仅靠风险的画像及识别预判，还是不足够的，要从业务全局搭建供应商的风险防控预警中心，并结合供应商的分类、区域级项目要求，在供应商准入评审、供应商分类认证、供应商投标、履约合作、绩效评估等各个业务链条中形成场景化防控应用，对其经营风险、司法风险、行为风险、产品质量、履约风险、资质风险、专业能力风险及交叉风险等形成评定， 每个环节建立相应的风险评估模型和风险阻断机制以及风险预警处理流程，形成一整套闭环的防控体系 ，并结合风险的严重程度进行分层化防控，做到高风险阻断、中风险预警、低风险记录，回溯到企业的风险画像及风险档案，客观科学化的风险度量、即时的风险判定预警、长周期的风险打分，从供应商的全生命周期中进行动态的评估和动态的风险防控。

数智化转型离不开技术创新，更离不开业务模式的创新。 以陕西建工的经验总结，数据与业务是数智化转型的两个飞轮，组合起来形成双轮驱动，能够带动采供双方价值的提升，缺一不可。业务和技术必须深度结合，实现统一的创新改革，很多企业的这两个轮子无法形成同轴共转，导致转型失败或成效不大。

转变自上而下的管理思维，以服务模式促进双向价值的共赢。 在建筑领域，供应商作为乙方单位往往处于一个被协同、被管控的角色，并不能激发供应商的积极主动性，更不能从整个集团角度盘活供应商的资源，更无法做到精密的协同性，从建筑施工的供需匹配以及项目协商上，不能仅靠管控，需要激发供应商的参与度和协同性。

为此，陕建供应商智能管理中台采用“管控”+“服务”的模式，采用统一、规范、细致的管控标准，保障平台上几十万的供应商一视同仁、公平竞争， 更为供应商提供了商机匹配、机会分析、竞争分析、画像分析等服务， 让供应商能够清除自身的优劣势，更有目标的和效率的开展业务，并为供应商提供发展指导，激发供应商的积极性和参与度，促进供应商与陕建的长期良性协同发展。

数据的价值不能是单向的，应该是上触下达及双向反馈的。 建筑行业常见的供应商管理系统是以业务流程为核心来流转信息的，本质上属于信息的单链路流动，很多企业所谓的数字化转型仅仅是做了一套报表或领导驾驶舱，如果数据的价值仅仅服务管理者视角，仅仅是几个分析视图和报表，那数据的价值并没有真正激活。 真正的数智化需要实现的数据价值的双向传递，既有自下而上的分析决策链路，又有自上而下的数据穿透和服务，