案例中心

挑战

订单变更频繁，计划、采购、生产、仓储各用一套表格；供应链响应速度跟不上主机厂的排产变更，库存与缺料同时存在。

我们做了什么

• 梳理从客户订单到物料齐套的全链路数据流，先确认哪些环节有可用数据、哪些只有纸质记录
• 对计划与采购的决策点做场景盘点，筛出适合用模型辅助的环节，其余环节明确不改
• 建立需求预测与齐套风险预警的试点场景，用历史订单做回测，与人工计划结果对比
• 把试点结论写成分阶段路线图，标明每一阶段的数据依赖与责任人

交付物

• 供应链数据现状与就绪度评估
• 场景优先级清单与可行性结论
• 需求预测与齐套预警试点方案
• 分阶段落地路线图
• KPI 与指标口径对照表

效果怎么衡量

衡量指标：供应链响应时长、库存周转天数、齐套率、计划调整频次。

具体改善幅度：本案例的量化结果需经客户书面授权后方可披露，目前不对外公开。

挑战

拓店决策依赖个人经验，同一个商圈在不同区域的判断标准不一致；开店后的实际表现与立项预估差距无法回溯归因。

我们做了什么

• 把历次拓店立项材料与开店后的经营数据对齐，建立可回溯的样本库
• 明确选址评估的候选变量，并剔除无法稳定获取的变量
• 用可获得的公开与自有数据构建选址评估模型，先做历史回测而非直接上生产
• 给出评估流程与决策留痕机制，让每一次拓店决策都能被复盘

交付物

• 选址评估变量清单与数据来源说明
• 历史拓店样本库与回测报告
• 选址评估模型与使用规范
• 立项—开业—复盘的数据留痕模板

效果怎么衡量

衡量指标：单店坪效、新店爬坡周期、拓店成本偏差、立项预估准确度。

具体改善幅度：本案例的量化结果需经客户书面授权后方可披露，目前不对外公开。

挑战

客户流失往往在发生后才被察觉；交叉销售依赖客户经理个人经验，缺少统一的线索排序机制。

我们做了什么

• 与业务方共同定义「流失」的可操作口径，避免模型与业务各说各话
• 整理可用于建模的客户行为与交易特征，明确哪些特征受合规限制不可使用
• 用历史数据回测预警效果，并设定上线后可接受的误报范围
• 把预警结果接进客户经理的日常工作台，配套线索处理与反馈闭环

交付物

• 流失口径定义与特征清单
• 模型回测报告（含误报与漏报分析）
• 客户经理工作台对接方案
• 线索处理与效果反馈机制

效果怎么衡量

衡量指标：流失预警命中情况、交叉销售转化、客户经理响应时长。

具体改善幅度：本案例的量化结果需经客户书面授权后方可披露，目前不对外公开。

挑战

多会计准则并行、票据种类多、月结期间人工核对量大；税务合规检查依赖财务人员的经验判断。

我们做了什么

• 先做票据与凭证的数据摸底，确认 OCR 与规则引擎能覆盖的票据类型
• 把月结涉及的核对动作拆成规则，区分「可自动判定」与「必须人工复核」两类
• 在试点账套上运行并与人工结果逐笔比对，差异逐条归因后再扩大范围
• 建立异常留痕与审计追踪，保证每一笔自动处理都可回溯

交付物

• 票据与凭证处理现状评估
• 自动核对规则清单与人工复核边界
• 试点账套比对报告
• 审计追踪与权限设计说明

效果怎么衡量

衡量指标：月结周期、税务申报差错处理量、人工核对工作量。

具体改善幅度：本案例的量化结果需经客户书面授权后方可披露，目前不对外公开。