程平 羅婷勻

【摘 要】 銷售活動的持續(xù)性是企業(yè)經(jīng)營的重要保障，VUCA環(huán)境下不確定性等風(fēng)險因素增加，在企業(yè)中則具體表現(xiàn)為生產(chǎn)活躍度不足、運(yùn)營效率低下、需求減少、收入下降，風(fēng)險明顯升高。黨的二十大報告指出，要著力推動高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)順應(yīng)智能化發(fā)展趨勢，引入智能化技術(shù)，完善風(fēng)險管理機(jī)制。鑒于此，通過引入流程挖掘技術(shù)，分析內(nèi)外部環(huán)境變化對企業(yè)銷售活動供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)的影響，協(xié)同建立適應(yīng)于VUCA環(huán)境影響因素分析的風(fēng)險評估指標(biāo)體系，同時基于案例與時間維度展開風(fēng)險評估，整理與X企業(yè)銷售活動相關(guān)的事件日志數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)比對、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)分析，完善銷售風(fēng)險預(yù)警，通過劃分等級和類別，以實現(xiàn)銷售風(fēng)險評價，為企業(yè)平穩(wěn)度過變局環(huán)境提供參考和借鑒。

【關(guān)鍵詞】 流程挖掘； 銷售活動； 風(fēng)險管理； VUCA

【中圖分類號】 TP242；TP399；F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）09-0143-08

一、引言

黨的二十大報告指出，要著力推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。當(dāng)前國內(nèi)外環(huán)境都處于巨大變局之中，由于內(nèi)外部環(huán)境波動，導(dǎo)致無法及時獲取企業(yè)上下游和自身相關(guān)風(fēng)險，正常生產(chǎn)活動會受到阻礙，從而給經(jīng)營活動帶來了一定的影響，給企業(yè)成長的發(fā)展帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。與此同時，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)和理念的嵌入，以及新階段下高質(zhì)量發(fā)展的新要求，企業(yè)的風(fēng)險管理不再局限于財務(wù)數(shù)據(jù)層面，而是進(jìn)一步分析經(jīng)營管理活動流程中存在的問題，通過強(qiáng)化流程管理，達(dá)到風(fēng)險評估、分析和控制的目的[1]。

目前，有許多學(xué)者對VUCA環(huán)境下的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險展開了研究。例如王正位等[2]指出目前風(fēng)險因素的波動性、復(fù)雜性以及不確定性，使企業(yè)需要面對現(xiàn)金流壓力，生產(chǎn)活動開展成本高、銷售活動效率低、銷售增長乏力等許多難題，企業(yè)的經(jīng)營面臨巨大壓力。VUCA環(huán)境具有不確定性、波動性、復(fù)雜性等特點(diǎn)，此前發(fā)生的疫情可以作為實際參考。林波等[3]指出，疫情下的企業(yè)業(yè)務(wù)面臨中斷風(fēng)險，且具有時間長、范圍廣和恢復(fù)緩慢的特點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)該將業(yè)務(wù)連續(xù)性管理納入企業(yè)日常，提前識別各種類型業(yè)務(wù)中斷事件的預(yù)警信號，為其他涉及VUCA特點(diǎn)的企業(yè)有序合理地防范業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險提供參考。針對企業(yè)經(jīng)營中的風(fēng)險評價與控制，Wu et al.[4]提出一種通過Petri網(wǎng)分析事故之間的聯(lián)系、描述事故發(fā)生時間，通過預(yù)測這些事故之間如何相互影響，從而對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險可能導(dǎo)致的結(jié)果進(jìn)行建模。陳佳琦[5]提出結(jié)合企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)特性，在ERP環(huán)境下對經(jīng)營業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的內(nèi)部控制制度進(jìn)行設(shè)計，并針對其中的重大風(fēng)險點(diǎn)提出風(fēng)險應(yīng)對措施。

綜觀現(xiàn)有研究，這些文獻(xiàn)主要是通過對財務(wù)數(shù)據(jù)的梳理，采用理論分析的方法發(fā)現(xiàn)企業(yè)的銷售風(fēng)險評估和管理方法上存在的缺陷與不足，較少采用流程挖掘、數(shù)據(jù)分析技術(shù)，并且較少文獻(xiàn)涉及對實際經(jīng)營業(yè)務(wù)的風(fēng)險分析。流程挖掘（Process mining），也稱工作流挖掘，起源于1990年荷蘭科學(xué)家威爾（Wil van der Aalst）的研究[6]，主要通過數(shù)據(jù)挖掘、過程建模和過程模型分析，利用企業(yè)業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生的海量事件日志，挖掘出實際的業(yè)務(wù)流程模型，并在醫(yī)療、金融、軟件、物流和電信等領(lǐng)域都得到了初步應(yīng)用，對業(yè)務(wù)風(fēng)險展開評估，增強(qiáng)企業(yè)的內(nèi)部控制，防范業(yè)務(wù)欺詐行為[7-9]。有鑒于此，本文引入流程挖掘技術(shù)，以X企業(yè)銷售活動為例，針對銷售活動的風(fēng)險分析、評價現(xiàn)狀，設(shè)計了基于啟發(fā)式流程挖掘的經(jīng)營業(yè)務(wù)風(fēng)險評價方法，并通過模擬實施說明了方法的可操作性和有效性。

二、X企業(yè)銷售風(fēng)險管理現(xiàn)狀與問題分析

外部風(fēng)險因素加上內(nèi)部乏力的風(fēng)險管理機(jī)制，可能會導(dǎo)致銷售活動緩滯或停滯，使得X企業(yè)面臨產(chǎn)能降低、運(yùn)輸受阻、原料短缺等困境，經(jīng)營業(yè)務(wù)與銷售活動存在虧損、中斷等風(fēng)險。此外僅依靠財務(wù)數(shù)據(jù)識別VUCA環(huán)境下的銷售風(fēng)險主要依靠歷史數(shù)據(jù)，信息滯后，在風(fēng)險預(yù)測層面的及時性有所欠缺。而通過流程挖掘，依據(jù)信息系統(tǒng)記錄的流程數(shù)據(jù)對銷售活動做出風(fēng)險預(yù)測和分析，能夠增強(qiáng)VUCA一類外部環(huán)境因素頻繁變化、關(guān)聯(lián)復(fù)雜情況下X企業(yè)銷售風(fēng)險評估的時效性和完善性。

X企業(yè)對于銷售風(fēng)險管理體系仍停留在財務(wù)數(shù)據(jù)層面，防范和應(yīng)對銷售活動中斷、保護(hù)企業(yè)的可持續(xù)經(jīng)營的風(fēng)險管理體系仍不夠完善。X企業(yè)的銷售流程大致可分為制定銷售計劃、銷售定價、簽訂銷售合同、客戶授信管理、發(fā)貨、發(fā)票管理、收款與應(yīng)收賬款管理以及會計系統(tǒng)控制8個環(huán)節(jié)，對客戶授信管理、發(fā)貨審查、應(yīng)收賬款銷售活動設(shè)置了風(fēng)險控制點(diǎn)，覆蓋單證管理、數(shù)據(jù)分析以及人事管理等方面，但對于經(jīng)營業(yè)務(wù)活動中斷的風(fēng)險防控，X企業(yè)處理方式較為被動。市場波動、需求波動以及供應(yīng)中斷等因素導(dǎo)致X企業(yè)多次發(fā)生經(jīng)營中斷，由于缺乏及時的應(yīng)對措施，而陷入資金緊缺的危機(jī)，限制其生存與發(fā)展。

綜合以上調(diào)查發(fā)現(xiàn)，X企業(yè)銷售風(fēng)險管理主要集中于交易案例數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)層面，缺少對流程層面的風(fēng)險識別與分析。由于業(yè)務(wù)流程的變化和流程管理制度設(shè)置的不完善，缺少對業(yè)務(wù)銷售活動的監(jiān)測，面對潛在隱患，容易出現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警及應(yīng)對不及時，從而造成業(yè)務(wù)中斷和交易案例損失?？偨Y(jié)X企業(yè)的銷售風(fēng)險管理存在以下兩個方面的問題：

（一）評估指標(biāo)不全面、風(fēng)險評估體系不完善

X企業(yè)的銷售風(fēng)險管理建立在財務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，通過計算財務(wù)指標(biāo)，做出風(fēng)險評估的方法缺乏全面性，難以完整地反映銷售活動中的缺漏、業(yè)務(wù)處理時間高出平均水平等問題。僅僅依靠財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險評估，則其風(fēng)險管理視角停留在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層面，缺少對經(jīng)營業(yè)務(wù)中各環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)性、環(huán)節(jié)之間的相互約束以及環(huán)節(jié)之間的數(shù)據(jù)傳遞的把控，缺少對業(yè)務(wù)的全局性把握，對業(yè)務(wù)風(fēng)險的問題分析不夠全面和深入。

（二）風(fēng)險管理流程設(shè)置科學(xué)性不足，管理效率低下

X企業(yè)現(xiàn)行的銷售風(fēng)險管理方法缺乏足夠的科學(xué)性，經(jīng)營決策者、經(jīng)營業(yè)務(wù)管理者主要依靠自身經(jīng)驗判斷經(jīng)營業(yè)務(wù)的可能潛在風(fēng)險點(diǎn)。銷售風(fēng)險管理的效率較低，由于風(fēng)險管理過程的主觀性較強(qiáng)，慣性思維下會忽視某些業(yè)務(wù)潛在的風(fēng)險預(yù)示，從而錯失風(fēng)險發(fā)生時能夠降低經(jīng)營成本和損失的行動時機(jī)。VUCA環(huán)境下的企業(yè)風(fēng)險管理更需要企業(yè)結(jié)合時下的變化調(diào)整自身的運(yùn)營機(jī)制、風(fēng)險預(yù)警及應(yīng)對措施，保證自身經(jīng)營的持續(xù)性，克服企業(yè)生存與發(fā)展的難題。

三、基于流程挖掘的X企業(yè)銷售風(fēng)險評價框架

（一）框架設(shè)計思路

流程挖掘?qū)儆跀?shù)據(jù)挖掘的一個分支，是基于X企業(yè)信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)記錄整理后形成的事件日志，可從多種維度針對事件日志中包含的流程信息展開分析，包括組織維度、案例維度和時間維度等的大量信息。組織維度分析用于發(fā)現(xiàn)典型的工作模式、組織結(jié)構(gòu)和社會網(wǎng)絡(luò)。時間維度分析用于識別瓶頸，診斷那些與績效相關(guān)的問題。案例維度數(shù)據(jù)可以用于更好地洞察決策制定過程和分析不同案例之間的差別。

大量企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)中的銷售風(fēng)險分析，都是依據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)，這樣的分析和研究路徑依靠歷史數(shù)據(jù)，存在時間滯后、預(yù)測能力弱的缺陷。但流程挖掘從信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)記錄中提取的事件日志，這類數(shù)據(jù)隨業(yè)務(wù)進(jìn)行而更新，具有較強(qiáng)的時效性，并且切實反映活動行為，能夠從非財務(wù)數(shù)據(jù)角度對銷售風(fēng)險分析進(jìn)行補(bǔ)充。因此，為了發(fā)現(xiàn)VUCA環(huán)境下X企業(yè)業(yè)務(wù)流程中銷售活動存在的風(fēng)險點(diǎn)，對銷售風(fēng)險進(jìn)行分析和預(yù)警，并對銷售風(fēng)險進(jìn)行等級劃分和風(fēng)險分類，為后續(xù)風(fēng)險控制和管理提供思考。

VUCA環(huán)境下基于流程挖掘的銷售風(fēng)險評價框架設(shè)計思路如圖1所示。

首先，根據(jù)X企業(yè)銷售活動特點(diǎn)，設(shè)計基于供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)兩種分析角度相結(jié)合的風(fēng)險分析方法，分別針對供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)風(fēng)險特點(diǎn)設(shè)計評價指標(biāo)；其次，依據(jù)所需的評價數(shù)據(jù)，收集相關(guān)的銷售活動流程數(shù)據(jù)，并統(tǒng)一處理為事件日志；再次，根據(jù)風(fēng)險評價方法分別提取各項特征數(shù)據(jù)，展開詳細(xì)定量分析，獲得評分，并劃分風(fēng)險等級和風(fēng)險類別；最后，依據(jù)風(fēng)險等級和風(fēng)險類別，有針對性地設(shè)計風(fēng)險防范和管理措施。

（二）流程數(shù)據(jù)特征提取

1.指標(biāo)確定

外部環(huán)境主要指上下游企業(yè)帶來連鎖影響，具體包括生產(chǎn)能力減弱，企業(yè)供應(yīng)側(cè)的原料、生產(chǎn)、運(yùn)輸，需求側(cè)的訂單數(shù)量、付款時間等都有潛在風(fēng)險。如果依靠管理人員的主觀判斷，極有可能存在判斷失誤，因此需要建立流程數(shù)據(jù)評價指標(biāo)，并設(shè)置相應(yīng)權(quán)重，彌補(bǔ)信息滯后、信息不對稱直接導(dǎo)致的合作終止、延遲交貨、運(yùn)輸受阻等問題。X企業(yè)銷售風(fēng)險評價指標(biāo)設(shè)置如表1所示。

在X企業(yè)供應(yīng)側(cè)風(fēng)險評價指標(biāo)中，供貨風(fēng)險來源于上游企業(yè)的原料供應(yīng)能力下降或中斷、X企業(yè)自身組織生產(chǎn)受阻，導(dǎo)致產(chǎn)品生產(chǎn)能力減弱，產(chǎn)品產(chǎn)量下降。運(yùn)輸風(fēng)險主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈整體一定的負(fù)面效應(yīng)，包括運(yùn)輸企業(yè)經(jīng)營活躍度降低后的物流受阻，進(jìn)而導(dǎo)致原材料、產(chǎn)品流轉(zhuǎn)過程時間延長。應(yīng)收賬款風(fēng)險是指下游企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營受限，導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)，資金流轉(zhuǎn)困難，付款期限延長，從而影響X企業(yè)應(yīng)收賬款質(zhì)量。

X企業(yè)需求側(cè)主要從需求波動風(fēng)險、客戶轉(zhuǎn)移風(fēng)險、取消訂單風(fēng)險等方面進(jìn)行評價。需求波動風(fēng)險是指下游企業(yè)經(jīng)營情況變化，產(chǎn)品需求出現(xiàn)報復(fù)性增長，或者急速下降?？蛻艮D(zhuǎn)移風(fēng)險源于企業(yè)自身受到的影響，隨之帶來產(chǎn)品供應(yīng)不及時、運(yùn)輸停滯導(dǎo)致服務(wù)能力低下，影響客戶滿意度，從而取消訂單。取消訂單風(fēng)險主要用于衡量一段時間內(nèi)，X企業(yè)被取消訂單的數(shù)量變化、金額占比，提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，為后續(xù)應(yīng)對措施爭取足夠時間。

2.指標(biāo)權(quán)重

依據(jù)表2所設(shè)指標(biāo)，首先由專業(yè)人員評估每個評價準(zhǔn)則的相對重要性，構(gòu)建判斷矩陣。供應(yīng)側(cè)判斷矩陣S=（Sij）3×3=■，需求側(cè)判斷矩陣D=（dij）3×3=■，根據(jù)求和法，計算得出各項指標(biāo)具體權(quán)重如表2所示。

（三）風(fēng)險評價

1.整理事件日志

X企業(yè)有關(guān)銷售活動的業(yè)務(wù)記錄通常存儲在不同的來源上，需要將在這些來源不同的流程數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，從而揭示完整的端到端的執(zhí)行流程。日志中包含的過程實例之間的關(guān)系類似于數(shù)據(jù)庫中實體的關(guān)系（一對一、一對多、多對一以及多對多），需要在3個級別上對原始數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和模型級進(jìn)行合并。從X企業(yè)信息系統(tǒng)、紙質(zhì)業(yè)務(wù)記錄中提取銷售活動相關(guān)的流程數(shù)據(jù)，經(jīng)過格式統(tǒng)一、噪聲處理、空缺值填補(bǔ)等，將這些數(shù)據(jù)整合成事件日志。

2.事件日志預(yù)處理形成風(fēng)險特征數(shù)據(jù)

流程挖掘除了從控制流維度進(jìn)行分析之外，還可以從案例、組織、時間等維度展開分析。本文結(jié)合時間維度和案例維度展開分析，時間戳和活動頻率可以用于發(fā)現(xiàn)時間間隔異常、業(yè)務(wù)活動效率問題；案例數(shù)據(jù)可以用于更好地洞察決策制定過程和分析不同案例之間的差別。

因此，本文依據(jù)VUCA環(huán)境下銷售活動時間間隔及其變化、活動數(shù)量及其變化評估、分析風(fēng)險。

3.劃分風(fēng)險等級

X企業(yè)VUCA環(huán)境下的銷售活動流程產(chǎn)生的事件日志數(shù)據(jù)，導(dǎo)入tableau生成圖表能夠更加直觀、快速地讀取銷售風(fēng)險變化，也更利于生成分析模板，使得銷售風(fēng)險分析模型可持續(xù)、可重復(fù)應(yīng)用。按照設(shè)定好的供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)風(fēng)險評價指標(biāo)，讀取各指標(biāo)當(dāng)前數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)按照權(quán)重計算風(fēng)險得分，根據(jù)高、中、低劃分各項指標(biāo)的風(fēng)險等級。

對X企業(yè)在VUCA環(huán)境下，不同風(fēng)險特征值設(shè)定數(shù)量參數(shù)，按照不同參數(shù)劃分風(fēng)險等級：極低風(fēng)險=1，低風(fēng)險=2，中等風(fēng)險=3，高風(fēng)險=4，具體如表3、表4所示。

供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)中，如發(fā)貨效率、運(yùn)輸時間、應(yīng)收賬款賬齡、客戶訂單時間間隔都是按照時間間隔長度劃分風(fēng)險等級，參照X企業(yè)不同風(fēng)險特征值差異，實施不同的時間劃分標(biāo)準(zhǔn)。但時間相關(guān)特征值風(fēng)險等級，主要用來評價X企業(yè)相關(guān)銷售活動效率，因而時間間隔越長，風(fēng)險等級越高。

訂單增速絕對值用于衡量期間內(nèi)訂單數(shù)量的變化情況，但訂單急劇增多或減少都會影響X企業(yè)銷售活動的正常進(jìn)行，訂單數(shù)量猛增但X企業(yè)產(chǎn)能在一時間難以跟上，因此會造成經(jīng)營風(fēng)險；訂單數(shù)量急劇下降的情況下，會給企業(yè)傳遞產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)水平上存在有待改進(jìn)的問題。被取消訂單，采用直觀的間隔分組的方法對特征值進(jìn)行風(fēng)險等級劃分，X企業(yè)每季度平均銷售訂單數(shù)量在100—150左右，將占比轉(zhuǎn)化為被取消訂單數(shù)量，作為風(fēng)險評估的重要參照。

案例維度與時間維度風(fēng)險分析不僅涉及時間間隔和訂單數(shù)量等特征，案例涉及的交易金額也是重要參考因素。本文按照平均交易金額劃分四個等級，并設(shè)定風(fēng)險權(quán)重。具體如表5所示。

X企業(yè)2021年第三季度銷售風(fēng)險評價共涉及7項風(fēng)險特征，每項包括四個風(fēng)險等級，設(shè)定各項指標(biāo)風(fēng)險值為Ri（i=1，2，3，4）。供貨風(fēng)險、運(yùn)輸風(fēng)險、應(yīng)收賬款風(fēng)險、需求波動風(fēng)險、客戶轉(zhuǎn)移風(fēng)險以及取消訂單風(fēng)險6項權(quán)重為Sk，平均交易金額風(fēng)險權(quán)重為M。對發(fā)貨效率、運(yùn)輸時間、應(yīng)收賬款賬齡、訂單增速絕對值以及客戶下單時間間隔5項風(fēng)險特征的每個風(fēng)險等級都進(jìn)行了數(shù)量統(tǒng)計，分別計算風(fēng)險得分。而取消訂單風(fēng)險按照數(shù)量將其整體劃到一個風(fēng)險等級，可直接計算，無需按風(fēng)險等級加總。以上各項分類風(fēng)險得分Qk（k=1，2，…，5，6）可以表示為：

Qk=Sk■RiWi+M■R■W■ （k=1，2，…，5，6）? （1）

因此將供應(yīng)測、需求側(cè)風(fēng)險得分進(jìn)行加總，得到銷售風(fēng)險得分E為：

E=■（Sk■RiWi+M■R■W■）+（0.14×3+2×0.15）? （2）

（四）風(fēng)險分析與風(fēng)險應(yīng)對

VUCA環(huán)境下X企業(yè)銷售風(fēng)險按照供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)分類，并且根據(jù)各項具體指標(biāo)風(fēng)險得分高低，鎖定問題環(huán)節(jié)，為X企業(yè)風(fēng)險應(yīng)對爭取必要的時間，具體如圖2所示。

X企業(yè)的風(fēng)險評價指標(biāo)分為供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)，涵蓋生產(chǎn)、資金、運(yùn)輸、庫存企業(yè)銷售業(yè)務(wù)的整個流程。風(fēng)險評價指標(biāo)得分最終會追溯到銷售的各個環(huán)節(jié)，分別從生產(chǎn)、資金、運(yùn)輸、庫存等方面，調(diào)節(jié)影響供應(yīng)側(cè)和需求側(cè)的銷售活動，并針對不同類別風(fēng)險給出協(xié)調(diào)庫存、充分利用剩余產(chǎn)能、折扣讓利、延期交貨等應(yīng)對措施，保證X企業(yè)銷售業(yè)務(wù)的持續(xù)性。

四、X企業(yè)銷售風(fēng)險評價模型的應(yīng)用實施

（一）銷售活動事件日志數(shù)據(jù)的采集和處理

本文收集X企業(yè)2021第三季度銷售活動相關(guān)事件日志數(shù)據(jù)，分析2021年第三季度銷售風(fēng)險情況，驗證利用流程挖掘從案例和時間的視角對X企業(yè)銷售活動評價的有效性和可行性。將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實際情況進(jìn)行比對，根據(jù)理論與實際的擬合情況獲得風(fēng)險評價方法可靠性的真實反饋。

從ERP系統(tǒng)中提取2021年第三季度銷售活動相關(guān)業(yè)務(wù)后臺事件日志，利用ETL將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式并匯總。利用數(shù)據(jù)庫、Excel軟件、Uibot等對事件日志中的時間數(shù)據(jù)、案例數(shù)據(jù)進(jìn)行差值計算、數(shù)據(jù)分組等操作，依據(jù)供應(yīng)側(cè)、需求側(cè)風(fēng)險評價指標(biāo)建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。X企業(yè)2021年銷售活動事件日志數(shù)據(jù)部分匯總?cè)绫?所示。

（二）銷售風(fēng)險評價

本文收集X企業(yè)2021年第三季度銷售活動相關(guān)事件日志中共276個案例，其中包括從銷售訂單、出庫通知單、發(fā)貨通知單、客戶回執(zhí)確認(rèn)收貨、銷售發(fā)票、應(yīng)收賬款確認(rèn)以及取消訂單7個業(yè)務(wù)流程中的銷售活動。考慮到VUCA環(huán)境下，X企業(yè)難以提前預(yù)料對經(jīng)營生產(chǎn)的影響，但通過及時發(fā)現(xiàn)事端，利用風(fēng)險評估，可以把握風(fēng)險防范的最佳時間，所以本文利用Excel函數(shù)、UiBot計算整理相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，提取出供應(yīng)側(cè)相關(guān)風(fēng)險特征，即發(fā)貨及時性、運(yùn)輸效率以及應(yīng)收賬款賬齡，同時提取需求側(cè)相關(guān)風(fēng)險特征期間訂單數(shù)量變化、期間客戶往來活躍性以及被取消訂單數(shù)量變化，分別統(tǒng)計276項案例數(shù)據(jù)中風(fēng)險特征情況，具體如表7所示。

按照式1計算X企業(yè)2021年第三季度銷售風(fēng)險得分，具體如表8所示。

由表8可以發(fā)現(xiàn)2021年第三季度X企業(yè)風(fēng)險得分較高，接近4。其中客戶下單時間間隔風(fēng)險得分最高，對整體影響較大，但各項風(fēng)險存在相互關(guān)聯(lián)，因而不能單獨(dú)分析其原因。其中企業(yè)供貨風(fēng)險得分較高，發(fā)貨環(huán)節(jié)存在較高風(fēng)險，一方面可能是上游企業(yè)原料供應(yīng)，另一方面也存在訂單急增，產(chǎn)能無法滿足需求。

綜合以上因素來看，X企業(yè)交易金額較大，一旦發(fā)生供應(yīng)短缺、運(yùn)輸受阻導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)移、需求取消則會對企業(yè)資金產(chǎn)生較大影響，進(jìn)而影響正常的銷售活動。因此，X企業(yè)可以采取分散供應(yīng)的辦法，減少每筆訂單價值，保證供產(chǎn)穩(wěn)定，同時也能避免風(fēng)險。

（三）銷售風(fēng)險分析與應(yīng)對

X企業(yè)供應(yīng)側(cè)運(yùn)輸、產(chǎn)品供給以及應(yīng)收賬款均有潛在風(fēng)險，產(chǎn)品供給在8月中旬出現(xiàn)了短缺的情況，經(jīng)實際調(diào)查發(fā)現(xiàn)，8月初X企業(yè)原材料供應(yīng)不足，因此產(chǎn)能降低?？梢园l(fā)現(xiàn)產(chǎn)品發(fā)貨到運(yùn)輸存在時間差，因此運(yùn)輸效率的降低較滯后，約在8月中旬。應(yīng)收賬款雖然同為供應(yīng)側(cè)風(fēng)險分析特征，但卻受客戶方經(jīng)營狀況的影響，X企業(yè)應(yīng)收賬款賬齡較大的案例出現(xiàn)在7月初，可能是由于此前客戶方本身經(jīng)營狀況出現(xiàn)問題，因此應(yīng)收賬款風(fēng)險識別的及時性尤為重要，如圖3所示。

X企業(yè)銷售訂單數(shù)量至8月底不斷下降，8月初到9月中旬訂單數(shù)量較少，實際調(diào)查發(fā)現(xiàn)銷售訂單少是由于企業(yè)采取的減少銷售方式，來緩解供應(yīng)不足問題，從而維持一定的信譽(yù)；另外部分客戶企業(yè)同樣業(yè)務(wù)減少，從而導(dǎo)致采購量下降。值得注意的是，盡管X企業(yè)采取的減少外部銷售訂單的方式，但仍有一部分客戶由于運(yùn)輸受阻，產(chǎn)品遲遲無法送達(dá)，從而選擇取消訂單，如圖4所示。

針對X企業(yè)銷售活動異常情況，對X企業(yè)在VUCA環(huán)境下經(jīng)營提出以下風(fēng)險應(yīng)對建議：

1.建立風(fēng)險實時檢測系統(tǒng)

及時的風(fēng)險識別與評價顯得尤為重要，能夠為企業(yè)爭取足夠的風(fēng)險應(yīng)對時間。建立基于流程挖掘的實時風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)，基于企業(yè)的經(jīng)營情況設(shè)定合理的風(fēng)險得分閾值，當(dāng)超過設(shè)定閾值則會對銷售活動做出風(fēng)險預(yù)警，從而能夠減少企業(yè)面對突發(fā)狀況的反應(yīng)時間。風(fēng)險預(yù)警能夠?qū)赡艿娘L(fēng)險做出科學(xué)的預(yù)測，做到及時決策，在可行的范圍內(nèi)盡量減少對于企業(yè)的經(jīng)營沖擊。

當(dāng)出現(xiàn)銷售活動停滯，出現(xiàn)業(yè)務(wù)時間過長、需求變化較大的情況，由于沒能及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，而錯失了最佳的補(bǔ)救時間，從而使企業(yè)處于被動狀態(tài)。因為VUCA環(huán)境下，物流管制導(dǎo)致產(chǎn)品交付受阻，從而延長了客戶收貨時間，不僅使經(jīng)營效率低下，同時也讓企業(yè)客戶好感度降低。

2.協(xié)同多地庫存，協(xié)調(diào)產(chǎn)能

原料供應(yīng)不足、企業(yè)庫存短缺等緊急狀況下，來不及協(xié)調(diào)其他方庫存，使得客戶下單到發(fā)貨只之間間隔時間過長。加上產(chǎn)品運(yùn)輸途中可能會經(jīng)過風(fēng)險區(qū)域，使得運(yùn)輸時間過長，導(dǎo)致客戶滿意度降低，從而影響企業(yè)經(jīng)營和信譽(yù)。但如果能夠在VUCA環(huán)境下，利用實施風(fēng)險檢測系統(tǒng)實施有效決策，在運(yùn)輸受阻或庫存短缺情況下，企業(yè)通過協(xié)調(diào)其他就近地區(qū)庫存和生產(chǎn)，及時緩解將要發(fā)生的庫存短缺，從而在盡可能的情況下爭取最大效益。

3.需求預(yù)測，風(fēng)散風(fēng)險

企業(yè)風(fēng)險管理統(tǒng)籌需求側(cè)與供應(yīng)側(cè)同時發(fā)力，才能更好地防范風(fēng)險。需求預(yù)測能夠更有序、更合理組織生產(chǎn)。通過預(yù)測，發(fā)現(xiàn)下游企業(yè)VUCA環(huán)境下的需求變動趨勢，確定合理的產(chǎn)量，為突發(fā)情況留有緩沖，避免產(chǎn)能過剩，也能緩解可能的產(chǎn)能不足。

五、結(jié)語

流程挖掘可以作為非財務(wù)信息應(yīng)用于經(jīng)營業(yè)務(wù)中銷售活動的風(fēng)險分析和預(yù)測，尤其是在VUCA環(huán)境下，企業(yè)的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險應(yīng)對能力影響其經(jīng)營的持續(xù)性與穩(wěn)定性。在VUCA環(huán)境下，大多數(shù)企業(yè)都面臨有供應(yīng)不足、庫存短缺、市場萎縮等帶來的經(jīng)營中斷的風(fēng)險。因此基于流程挖掘建立實時的銷售風(fēng)險檢測，及時發(fā)現(xiàn)供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)變動情況，依靠信息系統(tǒng)后臺操作記錄全方位預(yù)測可能的風(fēng)險點(diǎn)，從數(shù)據(jù)后臺模擬供應(yīng)和需求變化趨勢，VUCA環(huán)境下可能的突發(fā)狀況，造成原料采購和產(chǎn)品供應(yīng)受阻、資金周轉(zhuǎn)等方面的不足，為企業(yè)爭取足夠的風(fēng)險應(yīng)對時間，彌補(bǔ)財務(wù)數(shù)據(jù)風(fēng)險分析的時間滯后。●

【參考文獻(xiàn)】

［1］ 陳曉紅，唐立新，余玉剛，等.全球變局下的風(fēng)險管理研究［J］.管理科學(xué)學(xué)報，2021，24（8）：115-124.

［2］ 王正位，李天一，廖理，等.疫情沖擊下中小微企業(yè)的現(xiàn)狀及紓困舉措——來自企業(yè)經(jīng)營大數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020，37（8）：3-23.

［3］ 林波，吳益兵.新冠疫情下企業(yè)業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險探討［J］.會計之友，2020（18）：138-142.

［4］ WU T，BLACKHURST J，O’ GRADY P.Methodology for supply chain disruption analysis［J］.International Journal of Production Research，2007，45（7）：1665-1682.

［5］ 陳佳琦.ERP環(huán)境下企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)的內(nèi)部控制設(shè)計［J］.會計之友，2013（17）：73-76.

［6］ W.M.P VAN DER AALST，et al.Business process mining：an industrial application［J］.Information Systems，2007，32（5）：713-732.

［7］ CHIU TIFFANY，et al.Exploring new audit evidence：the application of process mining in auditing［Z］.2018.

［8］ MIEKE J，et al.A Business process mining application for internal transaction fraud mitigation［J］.Expert Systems with Applications，2011，38（10）：13351-13359.

［9］ WEIJTERS A，RIBEIRO J.Flexible heuristics miner （FHN1）［C］ Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Minim.Piscataway：IEEE Press，2011：310-317.