如果判责是调入门店责任则意味着这部分损失需要调入门店来承担理论上应该门店要多收个所以需要生成一个其他入库单来增加库存。 如果判责是物流责任则意味着这部分损失要物流来承担可以先将这部分的损失挂在调出门店由调出门店去追责后再线下补录相关的货损。 四、补充说明 在实际的新零售业务中会遇到的差异场景要比文中提到的要多得多而且文中提到的差异的处理方式更多的是站在实物流的角度但是现实业务中除了要考虑实物流还需要考虑资金流即考虑财务核算相关的内容。 例如说门店和门店直接的调拨有可能是加盟店和直营店之间的调拨也可能是加盟店和加盟店之间的调拨这种调拨一般是要触发结算交易的需要有各种结算类的“虚单”生成。
例如说总部和门店直接的配货和配拨的逻辑即两者是没有触发 日本电话数据 结算交易的总部和加盟店的配货是走购销的逻辑即配货完成之后就要立刻出发结算交易所以这个时候在处理差异验收的场景时要考虑的东西就很多。 基于文章的篇幅以及定位这部分我都做了舍去重点关注在实物流和信息流的处理随着相关的文章越写越多后续会逐步加上“资金流”方面的内容敬请期待。 本文由人人都是产品经理作者【维他命】微信公众号：【维他命】原创授权 发布于人人都是产品经理未经许可禁止转载。 题图来自基于 协议。作为这一变革的前沿金融行业垂直领域的大模型应用已经开始在金融服务的多个方面展现出其巨大的潜力和价值。
本文将深入探讨金融行业垂类大模型的应用现状分析其市场前景、分类、主要参与主体以及典型案例并讨论在实际落地过程中面临的挑战。 当前国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相竞逐“百模大战”如火如荼与金融的结合也日益深化。 从通用大模型向金融产业大模型的转变逐步改变着传统金融行业的运作模式和业务流程。国内外金融大模型如轩辕、貔貅、支付宝的、腾讯云金融大模型等等逐步在推进使用中。 发展背景 通用模型难以提供深度服务 随着技术的不断升级的技术的实践效用迎来了行业级大爆发。在内部模型自身迭代和多技术协同的作用下出现了集图像识别、语义理解、视觉感知于一体的多模态体系。