根据时代数据公布的《2020年创业公司倒闭名录》，仅2020年上半年，就有881家创业公司倒下，这些创业失败的企业包括108家电子商务企业、66家本地生活类企业、9家农业企业和7家物流企业。这些都是和零售密切相关的企业，但大多
根据时代数据公布的《2020年创业公司倒闭名录》，仅2020年上半年，就有881家创业公司倒下，这些创业失败的企业包括108家电子商务企业、66家本地生活类企业、9家农业企业和7家物流企业。这些都是和零售密切相关的企业，但大多默默无名，如果不是有相关公司的数据统计，他们的出现和消失也不会激起一丝浪花，更不会引起人们的注意。
我们的日常生活离不开这些连锁零售企业。究竟是什么导致了这些企业的倒闭？是新冠肺炎疫情冲击下现金流的断崖式下降？还是快速扩张中的现金流断裂？又或是应收账款下的现金流隐患，疫情的引爆只是必然中的偶然？
连锁零售和其它零售业态不同，其重点在于“连锁”两个字。
连锁意味着单一门店经营模式成熟，具有可复制性，现金流可以随着持续的开店扩张不断回流，从而摊薄管理成本，形成规模效应。连锁零售的模式基因决定了其现金流管理特别重要，因为任何一个小小的问题都会在扩张中被加杠杆放大，造成无法弥补的灾难。而现金流管理中又属应收账款最为重要。
我们先来看一个传统零售业务是如何被应收账款给拖垮的小故事。忠厚老实的老王每天早上去菜场买菜买蛋，在小区门口摊煎饼，买菜买蛋花费500元/天，收入1000元/天，关键是煎饼口味确实不错，吃过的人都赞不绝口，一不小心成了网红煎饼摊。有一次张老板吃过之后说：“老王啊，我在周边有10个写字楼，要不你到我的写字楼里搞连锁吧，我也不收你租金，还给你提供免费学徒跟你学着摊煎饼，我们煎饼钱月结怎么样？”老王听着租金不要，人工不要，收入能翻十倍，欣然允诺。连锁店开起来后才发现，老王煎饼店的现金流非常紧张。10家煎饼店每天不得不垫资5000元（500元*10家），一个月下来要垫资10万元（5000元*20天），月底应收账款高达20万元（1000元*20天），对一个老实巴交的老王而言，这20万元的应收账款很有可能会压垮他这原来口碑爆棚的网红煎饼摊。数据时代应收账款的问题：连锁零售的经营数据散落一地随着业务扩张，连锁零售企业的结算渠道和订单平台越来越多，包括微信、支付宝、美团、京东、饿了么等，诸多结算渠道让连锁零售企业的管理变得复杂，海量的数据也会把实际经营淹没，其中以应收账款管理尤甚。传统的应收账款管理方法更偏重应收周转天数等营业周期指标的管理。而随着数据时代的到来，连锁销售行业的三方即时支付成为主要应收兑付形式，应收管理的重点也由账期管理变为数据核对，这里包括本方销售数据和电商平台、第三方渠道数据的核对，即财务的应收确认环节（下文简称“交易核对”），以及电商平台、第三方结算金额和销售数据的匹配（下文简称“到账核对”）。交易核对和到账核对的真正价值是帮助经营者实时监控每一个门店的每一个渠道的订单及收款情况，从而保证经营性现金流的流转没有缺口，并且通过数据呈现各连锁门店的经营情况。以连锁药店为例：云南某连锁药店是A股上市公司，主要从事药品、保健食品等健康产品的连锁零售业务，门店数千家、账户数百个，对账统计和分析耗时耗力。随着电商平台和电子支付的兴起，公司与十多家O2O电商平台和支付渠道、百多家医保中心、十余家商业保险平台进行有机合作，交易量达到每天数十万单，即使拥有数十名财务人员，仍无法完成订单级的精准核对。于是公司和见知数据一起基于数据互联和数据分仓的核心思路，建立了集分析监控、收款核对一体化的对账平台，对集团应收数据进行智能化管理。数据作为连锁销售行业智能对账平台的基石，必须做到多渠道覆盖、百分百接入。
- 微信、支付宝、京东、银联、收钱吧、美团、饿了么、医保、商业保险平台等第三方数据以接口直连和SFTP等多种方式自动接入平台，并智能识别导入的数据。
- 数据由平台进行规范、清洗、汇总为统一数据格式，核对结果输出至财务系统自动记账，形成业务流程的闭环。
- 实现交易系统、第三方数据、银行交易流水的数据互联，实现数据的自动同步，提高数据维护效率，为企业沉淀财务数据资产。
依托见知数据对全国4000余家银行及第三方支付交易流水的自动识别技术，和基于语义理解算法的分类标签引擎，到账的银行流水数据会被自动标记为不同的类别，在业务层面实现数据的标准化和要素化。基于“to B”和“to C”销售模式的差异，使用立体对账框架，实现不同颗粒度对账，例如交易核对分为：订单级核对、店天级核对（如银联、现金）、店月级核对（“to B”端销售或结算）。数字时代应收对账的基础和场景发生变化，给连锁零售行业的对账带来了新的挑战，而新冠病毒疫情的反复始终在连锁零售的上空又笼罩了一层不确定性，传统的管理方式和扩张模式都已经逐步失效。与其坐以待毙，不如借着危机精细化梳理各个渠道的收款和订单，搭建一个统一的应收对账平台，不仅可以解决短期现金流的回款问题，还可以帮助经营者看清楚实际的经营方向，从迷雾中寻找一条更具有可复制性的生存之道。可怕的并不是疫情的冲击，毕竟需求始终在那里，只是被暂时压抑了。可怕的是，如果企业在疫情中迷失而无法灵活应对多变的未来，那么倒下就只是时间问题了。
见知数据是一家专注于将人工智能等技术应用于企业级现金流分析与管理领域的科技公司，为行业领军企业和金融机构提供适合的现金流分析与管理产品和服务。团队核心成员来自一流高校及世界五百强，在财资管理、投资审计、算法技术、企业级IT开发和实施等领域均拥有十年以上经验。
见知数据迄今为止累计处理超过30万亿金额的流水交易大数据，对手方超过数百万家，已获35项软件著作权、双软企业认证、ISO27001、27017安全认证，亦被评为上海市高新技术企业。
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