四张表放进AI，找出了5家高风险门店

前段时间，一位经销商负责人向我们分享了一个实际问题。
“采购看进货，业务看销售，仓库看库存，财务看应收。每个部门手里都有表，但老板想知道哪几家门店最需要马上处理，还是要靠大家临时碰数据。”

过去，企业排查客户风险，通常要分别找采购、销售、库存和应收数据。

客户名称要统一，商品编码要核对，统计周期还可能不同。
销售额下降未必代表客户有问题，也可能是断货；
长期没有进货的门店，账上可能还挂着应收；
持续进货的客户，应收金额也可能已经超过合理区间。

这些信号分散在不同表里。数据量一大，真正需要跟进的客户很容易被埋住。

于是，这位负责人把近两个月的进货明细、销售明细、库存和门店应收数据导出，交给AI做联合分析。

任务也写得很清楚：检查采购频次与销售速度是否匹配；找出库存健康度异常的商品；筛选长期没有销售的门店；结合应收情况，给出客户风险等级和判断依据。

几分钟后，AI整理出四张清单：库存清理清单、客户流失预警、采购异常提示和应收风险名单。
其中，有5家门店被标记为高风险。

负责人没有直接拿着结论去找客户，而是先把名单发给财务，要求逐家回到原始账目核对。财务对完以后确认，这5家确实存在问题。名单随即上报主管，安排业务员跟进。

这份结果还可以继续拆成动作：哪家先催收，哪家需要暂停供货核查，哪家要上门确认库存和经营情况，哪一批商品需要尽快处理。

很多经销商已经积累了大量经营数据，真正的难点，是怎样把分散的表格变成同一张行动清单。

这里面有两道门槛：
⭕️不知道AI可以同时分析采购、销售、库存和应收；
⭕️知道以后，又不清楚字段怎样统一、风险规则怎样设置、结果怎样复核。

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