用友網(wǎng)絡助理總裁
用友數(shù)字采購事業(yè)部總經(jīng)理 駱英豪
當今的商業(yè)世界中,成功取決于公司所雇用職員的能力,也取決于合作的供應商的績效。公司為重要的采購支出類別選擇合適的供應商,與這些供應商建立正確的合同,與供應商建立正確的關系,并以最低的風險從他們那里獲得正確的業(yè)績,所有這些活動有助于公司贏得市場。數(shù)字時代,采購從流程驅(qū)動轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動是必然趨勢,因此越來越多的公司采購管理者期望借助新技術手段對采購價值鏈全過程進行數(shù)智化改造,不過一些行業(yè)龍頭企業(yè)選擇的是自行構(gòu)建eProcurement平臺,也有些企業(yè)則是選擇融入到采購商業(yè)網(wǎng)絡。
全球角度看,越來越多企業(yè)融入采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡
從全球視野來看,一家公司接入到一張采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡,作為一個節(jié)點與網(wǎng)絡平臺中的上百萬乃至千萬規(guī)模的企業(yè)開展供應協(xié)作、商務洽談,這并不是僅存在理論層面。20世紀90年代開始,歐美陸續(xù)成立了2000多家電子采購與采購交易網(wǎng)絡的廠商,通過20多年的整合重組,目前已經(jīng)集中到幾十家采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡平臺廠商。通過觀察全球的這些企業(yè)采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡平臺廠商及其構(gòu)建的社會級采購商業(yè)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程,我們可以發(fā)現(xiàn):
· 以國家/ 經(jīng)濟體為單元構(gòu)建社會級 采購 商業(yè)網(wǎng)絡 ,逐步實現(xiàn)全球化應用是最大的趨勢 : 葡萄牙Vortal就是該國一家規(guī)模最大的采購商業(yè)網(wǎng)絡平臺,服務了4000家大多數(shù)是小型政府公共機構(gòu),也有10萬家企業(yè)法人商業(yè)機構(gòu)中型企業(yè)進入網(wǎng)絡中,處理各組織實體、法人實體之間的尋源比價、合同簽署、訂單傳遞、發(fā)貨簽收和發(fā)票結(jié)算等在線交易。而在2011年將總部搬遷到美國舊金山之前,丹麥Tradeshift就是在處理歐盟各國企業(yè)之間的采購交易電子數(shù)據(jù)、發(fā)票處理的社會級采購網(wǎng)絡;
· 部分特定行業(yè)(如軍工等)/超大企業(yè)會自建采購商業(yè)網(wǎng)絡,但也會接入外部其他采購商業(yè)網(wǎng)絡: 比如全球十大軍工企業(yè)之一的英國軍工企業(yè)奎奈蒂克QinetiQ下屬Commerce Decisions,除QinetiQ上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)群應用外,會與英國其他采購平臺Wax Digital、Proactis、MultiQuote等其他商業(yè)網(wǎng)絡進行系統(tǒng)互相認證并數(shù)據(jù)交換;
· 大多數(shù)大中型企業(yè)選擇直接接入采購商業(yè)網(wǎng)絡: 目前歐美大多數(shù)企業(yè)(包括跨國公司)的采購系統(tǒng)實現(xiàn)云化,普遍采用GT Nexus、GEP、Buyer Quest等采購網(wǎng)絡平臺,這些采購商業(yè)網(wǎng)絡平臺有的年交易額(GMV)已經(jīng)達到幾萬億美元的規(guī)模,由此沉淀的交易數(shù)據(jù)也是非常驚人的。
為什么需要融入采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡?是要讓采購工作更靈活、更智慧
我們知道,采購的數(shù)智化,核心突顯在數(shù)據(jù)的應用和價值體現(xiàn),即使一家營收規(guī)模在百億左右的企業(yè),其數(shù)據(jù)樣本從行業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈角度而言都是非常小的。企業(yè)在采購時,往往會遇到很多選擇難題。比如:選擇海外供應商還是國內(nèi)供應商?應該選擇幾個供應商?是否需要考慮不同時段使用不同的供應商?什么樣的采購批頻次和運輸方式是合理的?現(xiàn)有庫存和可用庫容如何影響采購的數(shù)量和時間?如何制定合理備貨和采購計劃,確保旺季供應?等等。
這個時候,企業(yè)采購管理者往往對運行多年的ERP頗多抱怨,怎么只知道“吃數(shù)據(jù)”,而不能為采購決策者提供更加聰明的建議?科技的進步來自于人類的又懶又笨——我們需要機器來幫做數(shù)學,因此,這里往往采用計算機的方法——給機器提供一些數(shù)據(jù),讓它找出所有采購方面和價格、數(shù)量有關的潛在規(guī)律。由此可見,“數(shù)據(jù)”作為一個企業(yè)的重要資產(chǎn),它的價值顯而易見。當企業(yè)的數(shù)據(jù)積累到一定量時,充分利用這些數(shù)據(jù),將外部數(shù)據(jù)與內(nèi)部數(shù)據(jù)融合起來,通過算法去發(fā)揮數(shù)據(jù)更大價值,用數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)智慧采購,是采購數(shù)智化轉(zhuǎn)型的一個典型場景?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動,可以實現(xiàn)企業(yè)智慧采購應用。比如品類經(jīng)理智能駕駛艙,采購參數(shù)智能修正,供應商智能推薦,供應商風險管理等。
拋開所有和人工智能(AI)有關的夸張成分,數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧采購,離不開“機器學習(Machine learning)”。機器學習唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預測結(jié)果,由如下三部分組成:數(shù)據(jù)(Data)、特征(Features)和算法(Algorithms)。樣本越是多樣化,越容易找到相關聯(lián)的模式以及預測出結(jié)果。

圖:機器學習三部分組成
| 數(shù)據(jù)
想了解企業(yè)不同部門對間接物資商品的品牌偏愛程度?需要獲得歷史采購樣本;想分析不同評標專家的評分習慣?需要分析他們的評標活動記錄;想預測某品類物資的價格?找到歷史價格信息。數(shù)據(jù)越多樣化,結(jié)果越好。
獲取數(shù)據(jù)有兩種主要途徑——手動或者自動。手動采集的數(shù)據(jù)混雜的錯誤少,但要耗費更多的時間——通常花費也更多。自動化的方法相對便宜,你可以搜集一切能找到的數(shù)據(jù)。
一些像Google、蘋果這樣的公司往往利用自己的用戶來為他們免費標注數(shù)據(jù),但是企業(yè)采購管理領域,這方面需要有更多的挑戰(zhàn)。即使是一家百億營收規(guī)模的企業(yè),在這方面的數(shù)據(jù)獲取也是非常有限的。
| 特征
也可以稱為“參數(shù)”或者“變量”,比如供應商地理信息、品類、成本及價格、合同文檔中的詞頻等。換句話說,這些都是機器需要考慮的因素。
如果數(shù)據(jù)是以表格的形式存儲,特征就對應著列名,這種情形比較簡單。但如果是100GB的商品的圖片呢?我們不能把商品圖片每個像素都當做特征。這就是為什么選擇適當?shù)奶卣魍ǔ1葯C器學習的其他步驟花更多時間的原因,特征選擇也是誤差的主要來源。人性中的主觀傾向,會讓人去選擇自己喜歡或者感覺“更重要”的特征——這是需要避免的。
| 算法
最顯而易見的部分。任何問題都可以用不同的方式解決。企業(yè)選擇的方法會影響到最終模型的準確性、性能以及大小。需要注意一點:如果數(shù)據(jù)質(zhì)量差,即使采用最好的算法也無濟于事。這被稱為“垃圾進,垃圾出”(garbae in - garbage out , GIGO)。所以,在把大量心思花到正確率之前,應該獲取更多的數(shù)據(jù)。
中國企業(yè)融入采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡,都有哪些挑戰(zhàn)?
探究全球幾十家已經(jīng)“織網(wǎng)”成型的采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡,面向企業(yè)主要有如下四種交付模式(delivery mode):
· 本地部署( on-premises );
· 混合云( hybrid solution );
· 單租戶云( single-tenant cloud );
· 多租戶云( multitenant cloud )。
其中,混合云(hybrid solution)和多租戶云(multitenant cloud)部署模式的采購商業(yè)網(wǎng)絡平臺已經(jīng)成為歐美企業(yè)主流選擇。反觀國內(nèi),據(jù)統(tǒng)計僅僅有不到5%的企業(yè)將自己的采購系統(tǒng)接入到社會級采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡中。
造成中國與歐美市場應用差距的核心因素有:
· 商業(yè)基礎設施電子化的完善程度; 發(fā)票電子化能夠很好的鏈接企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與政府稅務部門,并做到數(shù)據(jù)互通。目前中國增值稅專用發(fā)票的電子化將極大促進企業(yè)采購的數(shù)智化進程;合同電子化能夠極大規(guī)避傳統(tǒng)交易中種種弊端,在合規(guī)、交易自動化方面會有價值改善;商品目錄電子化幫助企業(yè)間產(chǎn)品設計、研發(fā)、選品和早期介入、成本核算方面帶來更好的協(xié)作;物流電子化則實現(xiàn)對供應鏈管理效率提升上帶來更佳體驗,特別是電子提單的貨權屬性便于轉(zhuǎn)化為金融資產(chǎn)屬性;交易結(jié)算電子化讓企業(yè)與銀行等金融機構(gòu)合作更安全,更能夠優(yōu)化整個產(chǎn)業(yè)鏈中每企業(yè)的營運資金的優(yōu)化;
· 安全與數(shù)據(jù)隱私保護的完善程度: 采購商業(yè)網(wǎng)絡作為整個社會級供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡的組成部分,科技創(chuàng)新使人們打破原有的商業(yè)格局,構(gòu)建更為高效的商業(yè)環(huán)境,而數(shù)據(jù)安全治理的意識與能力則讓人們審慎對待手中的技術利器,確保企業(yè)的創(chuàng)新不以犧牲安全性為代價,在合規(guī)的大原則下最大化企業(yè)利益。采購商業(yè)網(wǎng)絡平臺應該退出數(shù)據(jù)治理、風險與合規(guī)解決方案,幫助企業(yè)在采購、供應鏈管理維度應對數(shù)據(jù)保護新要求,幫助企業(yè)將個人數(shù)據(jù)的歸檔,保留和銷毀,以符合日益增長并不斷變化的國家和行業(yè)法規(guī);
· 企業(yè)自身管理基礎和認識的完善程度: 國內(nèi)很多企業(yè)管理者逐步在改變對將采購與供應鏈混為一談的錯誤理解,同時加強戰(zhàn)略采購、供應鏈整合、應該成本(Should Cost)應用,特別是逐步將Sourcing(尋源)、P2P(Procure to Pay,采購到支付)等端到端流程標準化,這些都有利于企業(yè)加入供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡。
采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡所構(gòu)建的數(shù)智新世界,離不開新技術加持
自2011年開始,德勤每年都會發(fā)布全球首席采購官(CPO)調(diào)查報告,通過采購官們對創(chuàng)新技術的采購傾向、標準,以查看組織業(yè)務流程中面臨的挑戰(zhàn)和機遇。2021年,德勤對40多個國家/地區(qū)的400多位大型組織的首席采購官進行了調(diào)查,技術采購標準基于投資回報率、運營效率、易用性、敏捷性和人工節(jié)省等。
德勤列出了如下幾種當下全球首席采購官(CPO)關注的主流關鍵技術:

德勤在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn),首席采購官們在采購創(chuàng)新技術時,會考慮技術的上手難易度、部署方式以及擴展性。高級可視化數(shù)據(jù)分析、RPA、AI等技術的諸多優(yōu)勢皆滿足首席采購官的采購標準,在部署、使用、擴展等當面表現(xiàn)不俗,所以,成為優(yōu)先采購的創(chuàng)新技術。

圖:C PO 對新技術在采購領域應用評比
從上圖可見,RPA在2019年時采購率僅有2.43%到了2021年暴漲至27.50%,整體上漲超10倍以上;可視化高級數(shù)據(jù)分析2019年為3.88%,2021年漲至15%,上漲4倍左右;人工智能和認知技術2019年僅為0.97%,2021年暴漲至18.42%,漲幅超過18倍,從而成為增長最快技術。
盡管各公司對什么是“數(shù)字規(guī)劃”有不同的看法,但德勤發(fā)現(xiàn),CPO表示,企業(yè)運營效率和數(shù)字化轉(zhuǎn)型是他們采購上述幾種技術的最重要的兩個標準,直接關系到組織的業(yè)務可持續(xù)性發(fā)展,他們希望新技術的引入,可以支撐到上述兩個目標。
采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡所構(gòu)建的數(shù)智新世界,離不開企業(yè)采購組織職能優(yōu)化
數(shù)智化采購一方面強調(diào)企業(yè)內(nèi)部采購業(yè)務流程上的數(shù)字化,意在提高管理效率,另一方面是指組織運營效率的智能化提升。技術層面,企業(yè)采購數(shù)智化轉(zhuǎn)型主要通過引入人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機器人流程自動化、云端協(xié)作等技術升級采購管理系統(tǒng),從而賦予其全流程可控、采購計劃可自動執(zhí)行、供應商尋源能力顯著提升等特性。
但是,組織管理層面,組織職能的優(yōu)化非常重要。先進的采購組織管理模式以及數(shù)智技術發(fā)展相得益彰,共同促進以實現(xiàn)戰(zhàn)略目標是每個企業(yè)管理者需要思考的問題。隨著企業(yè)規(guī)模的增長及組織轉(zhuǎn)型,部分管理先進企業(yè)開始了卓越中心CoE(Center Of Excellence)的組織劃分和建設,并取得不錯效果。
簡單而言,卓越中心是將來自不同學科的人員聚集在一起,并提供共享的設施/資源。而采購卓越中心的出現(xiàn),主要是因為當下大型企業(yè)集團的組織變得越來越復雜,多元化集團內(nèi)部各個產(chǎn)業(yè)板塊的采購團隊經(jīng)常在自己的“豎井”中工作,不同組織的采購人員不共享他們的知識,盡管各種技能在并行地發(fā)展。但是,采購卓越中心(CoEs)則可以跨組織識別這些知識,并將內(nèi)部資源聚集在一起,以便在組織之間共享。這帶來了更多的組織效率,在整個組織中創(chuàng)建了更一致的客戶體驗,使公司的客戶受益。
采購卓越中心(C oEs )的定位
一家多元化的中國500強集團,有多業(yè)態(tài)采購管理組織(醫(yī)藥、地產(chǎn)、投資、鋼鐵、礦業(yè)、零售、服務等),每一個產(chǎn)業(yè)板塊有自己的業(yè)務特性。但是如何從整個集團角度看采購戰(zhàn)略計劃和實施,如何能夠有敏銳的洞察力來分析時下的行業(yè)發(fā)展……往往通過設立采購卓越中心(CoEs)。
采購卓越中心(CoEs)設計目的是推動采購管理的創(chuàng)新和變革,通過創(chuàng)建了一個新的組織(可以是實體部門、也可以是虛擬部門),以鼓勵來自不同領域/專業(yè)的成員去評估、試驗并推動共同前進,促進采購業(yè)務更多的透明性和更多的共享結(jié)果,圍繞組織整體業(yè)務目標(而不是單個部門指標)所采取的的一種強有力的組織模式。采購卓越中心將 實現(xiàn)如下目標:
建立創(chuàng)新的服務交付模式
支持集團戰(zhàn)略
提升企業(yè)價值
支撐管理者意圖
加強管控能力
規(guī)范運營標準
提高工作效率
降低成本費用
基于上述定位,建設采購卓越中心,第一要優(yōu)化利用現(xiàn)有資源,同等投入下獲得更高回報,通過將多元化產(chǎn)業(yè)板塊的采購業(yè)務流程標準化、簡單化、自動化、科技化就是必要選擇,這是一種勞動力套利(Labor arbitrage)。第二要創(chuàng)新,引入新方法改變現(xiàn)有采購傳統(tǒng)方式方法,持續(xù)改善、持續(xù)優(yōu)化。
采購卓越中心(C oEs )負責人的要求
采購卓越中心(CoEs)的負責人應該是從事過多個行業(yè),對采購和供應鏈有完整的結(jié)構(gòu)化認識和經(jīng)歷,相應的要求是比較綜合的:
第一、趨勢前瞻的能力(Forward-looking):負責人了解技術的發(fā)展趨勢,并且知道如果將它們應用到采購和供應鏈管理中來。比如怎么將極具應用前景的RPA,流程自動化應用到采購的日常工作中來,判斷物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈適不適合本企業(yè)業(yè)務發(fā)展等等;
第二、業(yè)務敏銳的能力(Business Acumen):負責人能夠?qū)l(fā)生的事件聯(lián)系到公司和組織的業(yè)務發(fā)展上來,并作出相應反應。比如,如果采購經(jīng)理人指數(shù)PMI和國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP雙降的時候,大體的材料成本、物流成本等等的趨勢會怎樣變化?
第三、卓越運營的能力(Operation Excellence):負責人所領導的團隊每個人都會管理具體的項目,比如流程管理、合同管理、標準交貨周期管理等等。所以人人都是項目經(jīng)理,但是沒有直接匯報團隊,只有虛擬團隊。這更需要本人和團隊成員有卓越的執(zhí)行力和項目運營能力。
采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡所構(gòu)建的數(shù)智新世界,讓企業(yè)采購帶來全新的數(shù)智體驗
站在當下,我們遙望采購數(shù)智新世界:
每一家企業(yè)通過構(gòu)建企業(yè)間供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡這樣的數(shù)字世界,將物理世界中采購商與供應商、采購員與業(yè)務員、所有貿(mào)易供應鏈過程中的倉儲、分揀設施、司機、車輛、碼頭/物流園、銀行、海關、檢驗檢疫等基礎設施/機構(gòu)與其一一映射/對應,借助數(shù)字世界中的“商業(yè)運行規(guī)則”(如數(shù)據(jù)算法)來更高效地驅(qū)動物理世界中的采購交易行為。
在這個新世界,對現(xiàn)有企業(yè)采購的帶來的改變主要體現(xiàn)在:
1、 讓采購人的工作更加有“溫度”。過去企業(yè)采購人員通過公司內(nèi)部ERP在每個采購/物流/倉儲的崗位端上進行數(shù)據(jù)的錄入(input)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析(output),最大的感受是向ERP“喂養(yǎng)”(錄入數(shù)據(jù)),然而長期數(shù)據(jù)的沉淀并不會讓ERP更加“聰明”,冷冰冰的工作指令,標準化的流程執(zhí)行是典型特征。數(shù)智采購最大的變化是引入了:機器人流程自動化(RPA)和數(shù)據(jù)算法加持的虛擬員工(Virtual employee assistants . VEAs)讓采購人的工作更加有“溫度”;
2、 讓企業(yè)間的采購協(xié)作更加便捷。企業(yè)采購人員平時經(jīng)常會遇到如下這樣的突發(fā)事件,上班就收到一條預警郵件:今年早些推出的升級型號產(chǎn)品其中一個模塊上周報修率突然提高了 50% ,預警來自客戶終端維修服務人員的服務記錄數(shù)據(jù)。對這種情況,公司過往的處理方案是:安排公司的質(zhì)保和產(chǎn)線人員開始排查,找到問題供應商,然后采購人員參與一起協(xié)調(diào)供應商解決問題,大量的溝通和協(xié)調(diào)時間,更別提各種溝通的障礙和信息變形,采購人員各種“救火”行動可能耗費至少數(shù)周以上的時間。然而在數(shù)智化采購世界中,企業(yè)采購人員完全可以從救火員變身為例外管理協(xié)調(diào)員。通過接入采購網(wǎng)絡端,采購人員可以看到:客戶終端維修服務人員的服務記錄數(shù)據(jù)信息已經(jīng)由公司質(zhì)量管控部門在處理,無需他打電話,公司的采購系統(tǒng)已經(jīng)同時通知了相關供應商 ,供應商的質(zhì)量保障承諾了72小時的響應時間,這是系統(tǒng)對他們完整績效管理算法體系的一部分。系統(tǒng)顯示該廠商直接關聯(lián)終端市場維修和渠道信息的實時供應績效體系顯示的評分一直很高。幾個小時后,系統(tǒng)顯示供應商已提交反饋信息,正在排查問題并承諾48小時內(nèi)提供解決方案。系統(tǒng)顯示質(zhì)量部門也已經(jīng)有人在對接。到這一步,企業(yè)采購人員已經(jīng)知道除非涉及到新方案的成本變化,或返修賠償有爭議,這事他是不需要進一步介入的。
3、 讓產(chǎn)業(yè)鏈的采購交易更加可信。每一家企業(yè)都是一條產(chǎn)業(yè)鏈的參與者,整個產(chǎn)業(yè)鏈的價值提升來自于參與者的價值提升,而促進產(chǎn)業(yè)鏈價值提升的關鍵因素是交易行為的可信程度。如,供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡為供應商提供分布式數(shù)字身份,供應商數(shù)據(jù)自主維護、自主管理,提供數(shù)據(jù)動態(tài)維護和擴展機制,數(shù)據(jù)一站式維護,多方驗證、背書,全局分發(fā),重復使用,節(jié)省供應商數(shù)據(jù)維護和管理成本,提高數(shù)據(jù)實時性,提高數(shù)據(jù)安全和隱私保護能力。供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡可以端到端拉通,采購協(xié)同可以從一級供應商延伸到源頭供應商,支持單業(yè)務多方參與,實現(xiàn)多方協(xié)同。協(xié)同層級的擴大和深化,幫助企業(yè)可以更好可視供給側(cè)數(shù)據(jù)(物流、產(chǎn)品制造、質(zhì)量等),以產(chǎn)業(yè)鏈整體視角掌控供給側(cè)運營情況,也能夠幫助產(chǎn)業(yè)了解“卡脖子”的環(huán)節(jié)真實數(shù)據(jù),為產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展提供決策依據(jù)。
2016年開始,國內(nèi)陸續(xù)推出了具備構(gòu)建供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡特性的采購管理平臺,用友YonBIP采購云就是其中比較有代表性的一款采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡平臺,截止到2020年12月,該采購平臺年交易金額(GMV)達到2600億,月均發(fā)布RFQ達到2萬條,平臺認證供應商達到16萬家,預計5年內(nèi)年交易金額(GMV)突破5萬億。持續(xù)“織網(wǎng)”,持續(xù)為中國各行業(yè)企業(yè)提供數(shù)智采購新技術是用友一貫的工作。
隨著中美貿(mào)易爭端、新冠疫情等風險對企業(yè)造成的供應鏈中斷影響加劇,相信中國會有越來越多的企業(yè)加入采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡平臺。政府主管部門也在大力促進企業(yè)采購上云,2020年4月國家發(fā)改委聯(lián)合網(wǎng)信辦發(fā)布《關于推進“上云 用數(shù) 賦智”行動培育新經(jīng)濟發(fā)展實施方案》。這是自 2015年《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》發(fā)布并明確大數(shù)據(jù)國家戰(zhàn)略以來,又一次重磅指引中國數(shù)字經(jīng)濟的下一個發(fā)展階段的方向。該方案特別提到的推行普惠性“上云用數(shù)賦智”服務,探索建立從政府、金融機構(gòu)、中小微企業(yè)的一種聯(lián)動機制,不失為能夠加快國內(nèi)的采購商業(yè)協(xié)作網(wǎng)絡平臺的政策助力。
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