喻 立

(清远职业技术学院外语与经贸学院，广东 清远 511510)

供应链管理强调企业间的动态协同和敏捷响应，在向客户提供产品或服务的过程中，供应商需要通过与客户的互动充分了解客户，把握客户的动态需求，提供极具价值的个性化服务解决方案，从而为企业带来高额的服务利润。但对大多数供应商来说，出于资金或技术方面的原因，这种“以客户为中心”的拉动式管理模式在实施上仍然具有相当的难度，产品的同质化和客户需求的日益多样化加剧了供应链管理环境的复杂性，这使得客户对所提供的产品或服务很难产生持久的依赖和忠诚，如果不引起警觉，将会造成客户的大量流失。笔者试图运用神经网络理论构建供应链客户流失风险预测模型，帮助供应链企业准确预测处于流失风险状态的客户，从而采取有针对性的措施保留现有客户，提升供应链的整体盈利能力。

现有研究中关于供应链客户流失风险的预测模型普遍存在计算量大、准确性低等缺点，人工神经网络(artificial neural networks)是对人脑或自然神经网络(natural neural network)若干基本特性的抽象和模拟，其优越性体现在它具有强大的自学习功能和高速寻找优化解的能力[1－3]。基于神经网络的供应链客户流失风险的预测是一个寻求复杂问题优化解的过程，运用神经网络可以构建非线性的预测或分类模型，具有较高的准确度，尤其在条件局限的情况下，即使数据集没有达到理想的数量，仍然可以构建出符合要求的预测模型。……