数字化分析提升生猪养殖数据准度 和风险监控能力 一、企业简介       越秀集团于1985年在香港成立，是广州市资产规模最大的国有企业之一。越秀集团以金融、房地产、交通基建、食品为四大主业，构建了横跨一二三产业的“4+X”现代产业体系，是国务院国企改革“双百企业”，旗下拥有越秀资本（000987.SZ）、 越秀地产（00123.HK）、 越秀交通基建（01052.HK）、 越秀房地产投资信托基金（00405.HK）、 越秀服务（6626.HK）、 华夏越秀高速REIT（180202.SZ)等6家上市平台，2023年位列“中国企业500强”第235位和“中国100大跨国公司”第12位。2023年，越秀集团统计口径资产总额突破万亿，达到10681亿元人民币，实现营业收入1314亿元人民币，利润总额147亿元人民币。 （请附上企业形象图、企业logo图） 二、业务需求/挑战 1）“猪周期”下生猪养殖风险加大，但缺少监测工具       生猪养殖业务因“猪周期”的存在，具有固有的市场风险，且随周期波幅逐步加大，市场波动加剧，公司需监测养殖、屠宰、加工等各环节风险，及时管理。需预防、报告、缓释风险，以降低损失，但目前缺乏有效监测工具。 2）风险管控职能向业务赋能需求加大，但缺少有效抓手       风险管控应贴近业务，提升管理规范性和有效性。新入生猪养殖领域，需通过问题发现和解决向业务赋能。及时了解猪场生物安全管理，指导加强管理，减少损失。当前风险信息获取不足，难以解决业务单位实际问题。 3）风险管控数据分散于各业务系统，数据指标不成体系       经过企业多年的信息化建设，已累积大量各生猪养殖业财数据。然而，业财数据分散于各业务系统，缺乏有效的连接和协同机制，导致各风险管控职能部门在缺乏统一数据源、数据标准和指标规范的情况下，不得不重复进行数据采集、整理和分析工作，数据指标方面尚未形成完善的体系。 4）依靠人工处理效率低下，决策延迟造成风险事件的扩散和升级       各风险管控职能部门在缺乏自动化数据获取手段的情况下，往往依赖于人工处理风险问题，这不可避免地带入了主观性和经验性差异，使得风险评估的准确性和效率受到影响。更为严重的是，这种处理方式难以及时发现和应对潜在风险，可能导致风险事件的扩散和升级，给企业带来不可预估的损失。 三、解决方案 1）总体规划       越秀集团携手帆软公司，共同组建了一支专业团队，与集团内的风险管理部门、财务运营部门以及数字化部门展开了深入且全面的沟通。经过长达8个月的调研与建设，团队对风险指标体系、风险数据资产以及分析主题等核心要素进行了详尽的分析和研究，形成了全景式的风险管控建设规划。       第一阶段，在风险管控的初期阶段，我们聚焦于风险分析的可行性探索，致力于构建风险数据管控的基础要素。这一阶段的重心在于精准识别和分析可能影响项目的各种风险因素，确保我们能够全面、深入地理解潜在威胁。特别地，我们结合生猪养殖业务的具体场景，从中抽离出关键的数据指标，以数据为驱动，揭示业务运行中的潜在风险。       第二阶段，本期项目重点建设内容，基于数据中台的能力，建立风险指标体系并实现预警诊断。项目团队利用前期分析成果，依托数据中台的海量数据处理、数据开发及应用开发等强大能力，建立生猪养殖风险数据分析指标体系，构建生猪养殖风险预警系统，实现自动化预警，第一时间预防、报告、缓释和处置风险，降低风险带来的损失。       第三阶段，重心转移至提前预警和精准赋能业务上。此阶段的核心目标是通过精准识别和及时预警潜在风险，为业务决策提供有力支持，进而增强整个项目的适应性和灵活性。通过赋能业务，项目不仅能够有效应对风险挑战，更能充分利用风险管理的成果，推动业务实现持续发展和创新。 2）明确关键风险业务场景，细化风险数据分析指标        生猪屠宰及肉食品加工业务受“猪周期”和烈性疾病如非洲猪瘟的显著影响，生物安全风险高，对公司的成本和收益构成严重威胁。因此，集团总部和生猪养殖公司应密切关注生猪养殖、屠宰及加工环节的风险，确保及时预防、报告、缓释和处置风险，减少潜在损失。       基于前期数据和业务调研，本项目将针对当前最为紧迫、风险较大且数据系统较为完善的几大风险点，构建风险分析模块，并确定6个核心风险分析主题，并细化了30个风险数据分析原子指标，结合行业经验和项目具体情况，为每一个指标设定阈值。当这些关键指标达到或超越设定的阈值时，我们的分析系统将立即启动实时预警机制。风险管理人员将迅速介入，提出精准有效的解决方案和管理优化措施，以确保风险管理策略的高效实施。 3）深入学习数据治理方法，预先规划并实施治理       越秀集团通过前期的数据应用建设，已形成成熟的指标体系设计方法。通过指标设计9步法，指导本项目指标体系、指标标准、数据开发、报表开发等环节规范开展，确保指标体系框架完整、指标口径标准统一、指标链路清晰准确、数据问题提前治理，实现数据分析体系充分满足业务需求。 （指标设计9步法） 4）统一数据源接入，消除数据孤岛。统一数据标准，建模型，建指标体系、报表体系，设定主动预警功能       在本项目中，我们将生猪养殖销售、疫病防控、经营管理等多元化业务数据和各子公司财务表现数据共50张来源数据表，定时自动化接入数据中台。结合数据探源佐证分析，我们构建了20多个风险业务场景数据模型，形成了风险分析数据指标体系，并开发了6大定制化风险主题数据应用。借助FineReport分析工具，我们完成了直观易懂的仪表盘开发，并配置了10个针对死亡风险、疫病风险、销售风险等主动预警功能，确保风险信息的及时捕捉和响应。最终，我们统一了数据标准，沉淀了生猪养殖业财数据表、风险管控的指标体系和报表体系，形成宝贵的数据资产。 （业务总体架构图） （数据集成架构图） （数据指标标准）       借助FineReport中的定时调度功能，系统定时检查指标值，超过阈值时自动推送消息到越秀集团IM应用中，风险管控人员可以在每天查阅预警报表。 （主动预警配置）     四、典型应用场景 场景一：通过监测生猪死淘率指导生猪养殖管理，赋能业务发展 1）现状：以往生猪死淘率的计算采用手工方式，不仅效率低下，而且准确性难以保证。这种方式限制了生猪养殖风险管控的颗粒度和深度，无法对风险管理问题进行细致分析和发现，从而无法有效指导生猪养殖猪场一线的精细化管理。。 2）解决方案：       借助数据中台能力，实现了业务和财务数据的集中抽取与直接对接，数据T+1更新，通过精心选择重点风险分析主题，并利用关键指标来精准反映这些主题风险，我们开发了具有高可视化和多维展示功能的风险分析看板。借助看板直观地展现各业务单位的经营状况和生物安全防控水平，帮助管理者从走势中迅速洞察潜在风险与机遇；       此外，借助FineReport设置预警机制，将异常指标信息及时发送至手机设备，及时掌握异常经营数据，及时反馈给业务单位。 3）场景价值：       通过消除数据报送中不必要的步骤和环节，打破数据壁垒，我们成功建立了实时自动化监控机制。这一举措显著提升了数据报送的效率，使得整个流程环节相比以往能够减少约40%的数据员投入，数据准确性、及时性得到提升。       在获取异常信息后，我们能够迅速定位到异常业务单位，并立即与相关部门沟通，指导其采取措施防范潜在损失，从而显著优化管理效果。此外，通过直观的看板系统，我们能够实时掌握业务发展的最新状态，及时发现业务中出现的问题，并提出针对性的解决措施。这不仅为远程业务提供了强大的支持，也为中后台部门赋能业务提供了坚实的基础，实现了0-1的突破。 场景二：通过监测体重和市场价格判断产销协调性，指导销售时点选择 1）痛点：生猪销售价格不仅受市场价格影响，也受生猪出栏体重影响，一般情况下生猪出栏体重高、外部市场价格高，公司生猪销售价格就比较高。当前公司没有把生猪出栏体重和市场价格放在一起分析，无法指导生产出栏时机，避开市场低价风险，获取更高市场价值。 2）解决方案：将内部销售生猪体重数据、外部生猪市场销售价格以及内部销售价格放在一起分析，通过适时更新数据，及时发现市场价格机会。 3）场景价值：通过生猪出栏体重监测，可以预测了解公司生猪养殖情况，通过外部市场价格监测，可以了解市场行情。当市场价格较高时，指导业务将低体重猪只及时销售出去，获取更高价格；当市场价格低迷时，指导业务留养低体重猪只，等待市场好转再行销售，为公司争取更大收益时，尽量避开低价风险区域。项目上线半年以来，预计全年生猪销售额可提升2400万以上。 五、总结与展望       脚踏实地：项目通过分阶段实施，为业务发展提供了坚实的支持。在第一阶段，通过风险分析与探索实践，项目建立了对潜在风险的深刻理解，并制定了相应的应对策略。进入第二阶段，通过预警诊断和强控风险，项目进一步增强了业务的预警能力，确保了业务的稳健运行。这不仅提升了业务的适应性和灵活性，还为决策者提供了更加精准的数据分析和风险评估，从而赋能业务，推动了业务的持续增长和优化。       展望未来：项目将持续深化对业务发展的支持作用。随着全景建设规划的深入实施，我们将更加聚焦于指标的细化和数据维度的深度挖掘。通过细致入微的指标体系和深入的数据预测分析，我们将为企业提供更加精准、高效的管理优化方案，实现更为精准的业务赋能，助力企业实现持续、稳健的发展。