成都七中实验学校爆食品安全问题,互联网+后勤能做点什么吗?

文∣李永华

来源∣螳螂财经(ID:TanglangFin)

3月12日晚,因有家长扒出成都七中挂牌的实验学校食堂提供的食物发霉变质,该校众多家长在学校聚集,愤怒的家长闹了一个通宵,也引爆了互联网舆论。

让人颇感不适的劣质食品图片这里不引用了,更令人不寒而栗的是,根据自媒体“成都探校”的报道,为该实验学校提供后勤服务的“德羽后勤公司” 现在服务于成都树德中学、成都七中、广元中学等20余所学校,覆盖10万学生。

毫无疑问,这一事件除了公众层面的愤怒,更显示出一个现实问题:随着集约式外包服务的趋势不断加深,类似德羽后勤这类企业以“一己之力”影响到了更多机构组织,生意越做越大,而一旦出问题就更容易形成系统性的食品安全风险。

近些年来,一批在互联网后勤领域的创业项目不断涌现,由于ToB的性质少被大众知晓。它们的市场成效难以评价,但互联网与后勤服务的结合,从网曝事件来看,或许能给后勤服务带来兼顾安全性、便捷性、经济性的协同价值,不失为一种政府强监管之外的辅助通路。

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最传统的后勤服务,或只需要最简单的互联网思维

作为隐秘在学校、机关背后的“闷声发大财”式的商业模式,后勤服务是一件非常传统、迄今为止仍未有多少信息化、数字化变革的行当。不过,“一穷二白”的底子也注定互联网玩法注入后,产生价值的空间很大,至少,让家长担心、政府不放心、学校闹心的食品安全问题或可以得到遏制,且还能契合家长们更多的个性化需求。

1、闷声发大财往往意味着“不透明”,互联网“直播”或成解药

拼多多为了挽回自己的形象,搞了一个“新品牌计划”,入驻1000家代工厂,去掉品牌溢价让用户直接对接原厂产品。为了让本就不够充分信任的用户相信这个机会,店铺页面上,拼多多提供了一个直播按钮,用户可直接观察生产过程,以体现“质量”。

这种玩法并不新鲜,但带来的心理感知十分良好。最近处在舆论风口浪尖的瑞幸咖啡也有类似的动作,用户在APP购买咖啡后,制作过程从开始到结束会开放直播按钮,用户能直接看到店员的操作。

回到此次食品安全问题上,网传此次的曝光由某家长“卧底”探查而来,在事情闹大前与校方交涉时,“没谈拢”而强行冲击仓库,最后发现冻肉、腐肉及发霉食品。这里无法得到确切的消息,不置可否,但毫无疑问,正是因为不透明,德羽后勤与校方某些别有用心的工作人员才得以瞒骗家长。

由此,通过当下较容易实现的网络视频直播方式,实现采购、物流、配送、后厨的全面透明,对提振家长信心有直接的价值。在这之前因为隐私问题而终结的课堂直播,在技术上完全可以移植到食堂,它或许才是家长最需要的实时监控。

2、通过学校餐食溯源系统增强责任追溯

后勤餐食供给不是家里卖菜做饭,它的链条很长,从菜品供应商,到后勤供应商,到学校监管机构(如果有的话),到学校食堂,每一个环节都是集约化生产由多人、多个利益主体参与,出现问题的概率也大大增加。

2017年,上海推动“放心学校食堂”建设,启用了一个称为“阳光午餐-学校食品安全追溯管理平台”的餐食溯源系统,通过该平台,家长可以看到食谱、原料信息、供应商、养殖、农田等信息,想要进一步了解原料来源,只需手指点一点就能查到供应商来源、食品经营许可证、配货批次、产地等信息。

所有利益相关方在链条上被明示,外部压力之下,顶风作案的可能性降低,且一旦出事也容易找到责任方。同时,与上文的互联网直播配合,可形成“双管齐下”的餐食全透明过程。

更进一步,这个过程或还有区块链的实用价值空间。2018年年中,知名后勤服务企业九好集团宣布探索“区块链”与后勤服务的结合,通过区块链实现形成时间顺序上可追溯,且不可篡改的交易记录,试图促成后勤项目形成可信、安全且公开透明的记录。这在食品后勤上显然更有价值,或可借鉴。

3、传统食堂在标准化之外,或也需要个性化

一方面,统一的餐食配给压低了成本,但越来越不适应多样化的学生餐饮需求,再好的学校餐食,也会被学生或家长认为不符合口味、做得不好(家长群的经常话题)。

另一方面,统一的标准化餐食,某种程度上也增加了系统性风险。成都七中实验学校的食品安全问题之前,各幼儿园、小学、中学、大学的集体公共卫生事件常常见诸报端,我们不能揣度人都是坏的,但德羽后勤之类的企业做起坏事来,后果是无法承受的。

由此,或可仿照外卖模式,让家长、学生通过提前点餐的方式对食材及采购方式提出自己的要求。例如,一个做集中供餐的小企业“满客宝”专门为团体用餐提供远程点菜、微信点餐、提前预约等功能,这种模式搬到学校后勤,并不算难。

另一家专做学校食堂的创业企业“微订”,为校园食堂建立起自己的订餐系统,可以在系统上了解到大部分学生的真实需求,从而根据学生的需求做出改变,让菜品更吸引学生。当然,这个企业的目的不是做食品安全的,但这种方式值得借鉴。

顽固而安逸的利益体系,阻碍互联网思维的引入

成都七中实验学校的食品安全问题不曝光,恐怕没有多少人知道,原来还存在德羽后勤这类业务规模庞大的公司。

在校园食堂的经营这个传统领域,只要凭借某些社会关系入场,往往就会有着稳定的客户源,有着稳定的市场,一般情况下是“稳赚不赔”。相对封闭的利益体系,旱涝保收,这个时代很少再能找到这样的行当。

在缺乏外部压力的情况下,拥抱互联网思维事实上并不被容易被接受,一方面缺乏“瞎折腾”的动能,另一方面担心既有的利益体系被打破。

德羽后勤出事后,官网因访问量过大消耗了阿里云的套餐配额被限制访问,足见这家企业对“互联网”的需求量是很低的,你让他做溯源、做直播、配合学校做订餐系统这种“高大上”的模式几乎不可能。

推一及百,在更多还没有“出事”的后勤管理机构那里,想让它插入点互联网的玩法,来让家长、政府、学校放心,除非被行政命令强制要求,否则十分困难,毕竟,本土化利益格局让这类企业一般面对的都不是竞争市场。

成都七中挂牌的实验学校尚属昂贵的私立学校,或有能力来承办互联网信息化后勤改造工程,家长们的怒火与社会能力也可以成为推动力。但在更多地区,尤其是下沉地区,连基本的教学条件都已经捉襟见肘,加之家长意识的淡漠(或者根本管不到),学校及其对应的后勤服务商很难有想法与能力去在“吃”上做什么优化,正如这位微博网友所言:

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某种程度上,成都七中实验学校的学生尚且凭借其家长群体的“威武”能保障自己的权益,而在下沉地区,更多学生在默默承受着食品安全问题的风险。在这个领域里,互联网创业企业、大佬级平台能想办法去做点什么,或才真的体现互联网的社会推动价值。

螳螂财经(微信ID:TanglangFin):泛财经新媒体,重点关注上市公司、Fintech、区块链等财经金融领域。《财富生活》等多家杂志特约撰稿人。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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