全国门店风险监控与智能巡检系统

业务背景

全国门店规模较大，固定频率巡检难以有效区分风险，也无法让有限的监管和扶持资源持续聚焦到更需要关注的门店。

我的职责

整合多源数据，设计风险指标、权重与标签规则，构建风险计算宽表，并借助 AI 辅助完成算法、脚本和工作台开发。

分析与实现

• 风险识别： 根据多类经营与业务信号计算风险结果，为门店建立可解释的风险标签。
• 月度规划： 兼顾门店风险、业务标签覆盖、门店间距离、交通方式和月度巡检数量，生成巡检计划。
• 动态派单： 结合每日更新的风险结果、督导管辖范围和当日位置，动态分派巡检任务。

应用结果

月度巡检规划和每日动态派单工具均已正式使用，风险识别范围覆盖近 5 万家门店，为监管与扶持资源安排提供依据。