随着集团型企业采购规模化、集约化的深入推进，采购平台电商化已成为主流的物资供应模式。然而，在此模式下，价格失控风险愈发凸显：一方面，供应商可能在平台上报出高于其自身官方渠道或其他公开市场的价格，导致“采购价格倒挂”，严重损害企业利益；另一方面，平台内海量供应商与SKU（库存单位）导致价格信息不对称，采购人员难以实时掌握最优价格，易产生非理性高价采购。传统的风控手段主要依赖设置静态最高限价和事后审计，存在滞后性、僵化性等缺陷，无法适应市场价格的快速波动。因此，构建一个能够实时感知内外部价格信号、智能设定动态限价并在交易关键节点自动拦截风险的模型，成为集团采购管理亟待解决的关键问题。

思路与创新点

本研究聚焦于集团化集采中的“比价”与“限价”核心环节，旨在将其实战经验提升至数据模型与算法层面。主要创新点在于：（一）多维动态限价模型，构建一个融合内（历史合同价）、外（三方平台旗舰店价）、平台内（其他供应商最低价）三个维度的限价规则体系，超越单一数据源的局限；（二）智能浮动阈值机制，突破固定阈值限制，研究基于商品战略重要性、采购金额、价格敏感度等因素的动态浮动阈值（如5%）设定与优化算法；（三）全流程嵌入式拦截，将风控节点前置，设计在采购全流程（浏览、加购、下单）中无缝嵌入的实时比价与拦截机制，实现从“事后查”到“事中控”的范式转变。

价格智能监控体系架构设计

（一）系统总体架构

本研究提出的智能监控体系采用分层设计，自下而上分为数据采集层、模型计算层和业务应用层。

数据采集层方面，负责实时或准时获取多源价格数据。内部数据源包括企业ERP系统中的历史采购订单、合同价格；外部数据源则通过授权API接口对接主流B2C/B2B电商平台（如京东、震坤行等），获取指定商品的三方旗舰店价格。

模型计算层是本系统的核心，接收数据层传来的标准化数据，运行多维度动态限价模型，计算每个SKU的实时动态限价并判断当前平台供应商报价是否触发风险规则。

业务应用层上，将模型计算结果应用于采购平台的具体业务场景，实现商品页的风险标识、购物车的校验提示、订单提交的硬拦截并生成风险预警报表。

（二）多源价格数据实时采集与清洗技术

数据采集的关键在于实时性与准确性。对于外部平台数据，通过预置的API调度任务，定时每24小时触发数据拉取流程。针对可能存在的API调用失败、数据格式异常、网络延迟等问题，系统设计了重试机制与异常数据处理规则。数据清洗环节需处理商品单位不一致、包装规格不同、价格信息缺失等问题，确保后续比价的准确性。

（三）价格数据标准化与关联映射模型

为实现跨平台比价，必须建立统一的商品信息标准库。本研究采用“商品编码+关键属性”的映射模型。首先，将企业内部物料编码与标准商品库进行映射。然后，通过商品名称、品牌、规格型号、图片等多模态信息，利用相似度计算算法，如余弦相似度、Jaccard指数，将外部平台抓取的商品信息与企业物料主数据进行智能匹配和关联，形成精准的“物料-外部商品”对应关系表，为多维度比价奠定基础。

（四）多维度动态限价模型的构建

模型核心规则。模型的核心是基于以下两条规则的综合判断，任一规则触发即判定为价格风险。规则一，旗舰店价格标杆规则：禁售价格比自身旗舰店高的商品。即，对于任一供应商，其在本集采平台上的报价不得高于其在指定的主流三方平台，如京东旗舰店的同款商品售价。此规则旨在杜绝明显的价格倒挂。规则二，平台内竞争规则：禁售价格超过平台内其他供应商最低价一定比例（浮动阈值X%）的商品。即，(本供应商报价-平台内最低价)/平台内最低价>X%。此规则利用平台内竞争机制，自动形成市场化的价格约束。

动态浮动阈值设定与优化方法。固定阈值（如5%）可能不适用于所有商品。本研究提出基于商品维度的动态浮动阈值优化方法。阈值的初始值X%可基于以下因素设定：对于价格透明、标准化的通用物资，如办公用品，阈值应设置较低，建议为5%；对于非标件、长尾商品或定制产品，可适当放宽阈值，建议10%。采购量级方面，对于采购金额大、批量采购的商品，应采用更严格的阈值，以放大成本节约效应。供应商关系方面，对于战略合作伙伴，可在阈值上给予微小弹性。模型运行后，可定期，如每季度根据拦截数据的分布、采购人员的反馈以及市场情况，对阈值进行回顾和优化，使其更贴合业务实际。

模型的计算逻辑与实时处理流程。模型计算以T+1模式运行。每日凌晨自动执行以下流程：数据拉取与更新，通过数据采集层更新内部历史价、外部旗舰店价、平台内所有供应商报价。限价计算，对于每个SKU，计算其当日动态限价。遍历所有供应商报价，若报价高于动态限价，则对该报价记录标记为“风险价格”。此计算结果将存入高速缓存数据库，提供业务应用层实时查询。

（五）风险拦截在采购全流程中的嵌入与实现

商品详情页的限价标识与购买拦截。采购人员在浏览商品详情页时，系统实时从缓存中读取该商品的风险标识。若当前供应商报价被标记为风险，则在页面显著位置（如价格旁）显示“价格超限”警告，直接禁用“加入购物车”或“立即购买”按钮，从源头上阻止高风险采购行为。同时，可向用户提示平台内推荐的低价替代供应商。

购物车与订单提交时的批量校验与提示。在购物车页面和订单提交页面，系统会进行二次批量校验。此举可防范在商品加入购物车后、下单前，供应商突然提价或动态限价发生变化的风险。如发现购物车中存在超限商品，系统将弹出提示框，列出具体超限商品及建议，需采购人员移除或更换供应商后方可继续下单。

价格预警报表的生成与推送机制。除实时拦截外，系统还具备事后预警功能。每日生成采购价格风险预警报表，内容包括当日所有被拦截的订单信息、涉及供应商及商品、价格偏离度、预估节约金额等。该报表通过邮件或办公系统自动推送至采购管理、风控及审计部门，为其进行供应商管理、合同谈判和合规审计提供数据支持。

（六）系统落地实施中的组织与流程适配

任何技术模型的成功落地，不仅依赖于算法与数据的精准性，更取决于组织架构与业务流程的有效适配。在本系统的推广过程中，我们注意到以下几个关键组织与流程问题需同步优化。

首先，采购人员的行为习惯与系统使用意愿直接影响拦截机制的效果。因此，在系统上线初期，需配套开展多轮培训与情景演练，强化采购人员对价格风险的敏感度与系统操作的熟练度。

其次，风控规则的设定并非一成不变，需建立跨部门协同机制，由采购、财务、审计等部门共同参与阈值评审与规则优化。系统拦截所产生的大量预警与驳回记录，需配套建立供应商沟通与反馈机制，避免因信息不透明引发供应商关系紧张。

最后，建议将系统使用情况与采购绩效考核挂钩，例如将价格合规率、节约金额等指标纳入采购团队KPI，从而在组织层面形成正向激励，推动智能风控从系统功能向管理能力转化。

结论与启示

本研究实践表明，数据驱动的智能风控模式能够有效解决集团集采中的价格失控难题。其管理启示在于：风控前置化，将风控点嵌入业务流程，变被动审计为主动拦截，大幅降低合规成本；决策数据化，依靠多源数据而非个人经验设定限价，使采购决策更科学、透明；竞争机制化，通过平台内比价规则，无形中激励供应商主动提供有竞争力的价格，优化供应生态环境。

本研究的局限在于模型高度依赖外部数据API的稳定性和开放性；其次，当前模型主要为规则驱动，在处理复杂情境，如捆绑销售、季节性波动时灵活性不足。未来将引入机器学习技术，基于历史交易、市场供需等数据预测更精准的“公平价格”，替代现有的多维度限价模型，并将模型应用扩展至供应商交货期、质量等多维度的综合风险评估。

（作者 赵光凯 陈坤 褚夫江 李莉 杨瑾）