当从A门店调拨到B门店的时候，首先对于A门店来说会有一个调拨出库单，由于门店的特殊性，一般来说预计调拨的数量和门店实际出库的数量几乎不会有差异，因为可以后置补单。所以会出现差异的情况一般是B门店接收的时候，对于B门店来说会有一个调拨入库单，此时预计入库的数量和A门店实际调拨出库的数量是一样的。 当B门店收货之后，录入实收。
的情况，此时可以知道店实
收和预报的数量是否有差异。如果产生了差异，可能是调入门店的责任，可能是物流的责任，也可能是调出门店的责任，可以通过生成“差异处理单”，然后通过最终的判责来确定处理方式。 调拨出库单的数据如下所示： 调拨入库单的数据如下所示： 差异处理单的数据如下所示： 如果判责是调出门店责任，则可能是A门店少发了。
确保列表中的电话号码符合所有 手机号码数据 适用法规和安全要求。进行审核以确保您的数据得到安全处理并防止任何法律后果。尽早建立信心至关重要，因为冷淡的联系经常会给人一种侵犯的感觉。尊重接收者的时间，明确您的意图，并提前提供价值。即使您联系的人没有预料到您的电话，这也将有助于建立良好的关系。
此时调出门店的实物库存“多可
以采用其他入库的方式 增加可分享内容的 7 点计划 再入库2个库存，这种情况一般比较少出现，很极端。 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3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 qa 编号 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货退货，总部和直营店的配货是直接走调拨的逻辑，即两者是没有触发。
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【PM维他命】，微信公众号：【PM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 CC0 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AntFinGML、腾讯云金融大模型等等逐步在推进使用中。 01 发展背景 1. 通用模型难以提供深度服务 随着技术的不断升级的，GC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。然而，由于行业深度信息的缺失，通用大模型在特定领域很难提供高价值、专业化的服务。 2. 行业需求与模型能力契合 金融行业属于数据、信息密集型产业，对于多渠道信息汇总与数据处理能力有较高要求；同时，行业要求从业人员专业知识储备与经验，来完成对金融业务的判断、咨询服务、报告产出等工作。 如何定义B端产品及B端产品经理方法论 相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。 查看。
详情 > 而相对应的，大模型恰
好有很强复杂信息处理能力，以及基于方面的能力。 02 金融垂类大模型行业现状 1. 市场前景 据智研瞻统计显示，2019年中国金融大模型行业市场规模250.49亿元，2024年Q1中国金融大模型行业市场规模90.82亿元，同比增长7.10%。2019-2024Q1年中国金融大模型行业市场规模如下： 根据毕。
马威中国发布的中国金
融科技企业首席洞察报告》的揭露，70%的受访企业认为新质生产力能提升金融科技企业自主创新能力，并带来新机遇。同时，91%的受访企业看好大模型金融应用前景。 2.金融大模型分类 从服务细分领域、应用场景、开源状态，对金融大模型进行分类： 3. 主要参与主体 在金融大模型的应用方面，传统金融机构、金融科技公司和互联网金融公司各有优势，故提供的服务也有所差异。 传统金融机构 其主要优势是：丰富的行业经验与专业知识，有助于将生成式应用于复杂的金融决策和客户服务中；成熟的合规框架，能够确保应用符。
合行业法规和标准。丰富的客户数据，为生成式提供了训练和优化的基础，支持个性化推荐和服务。强大的资金支持，可以投资于技术的研发和基础设施建设；强大的品牌信誉，使客户对传统金融机构的信任度较高，增强了新服务的接受度。 金融科技公司 金融科技（FinTech）公司领域主要服务于企业客户（B端），主要提供如在线支付处理、借贷平台、财务管理软件、企业保险解决方案、区块链技术应用和数据分析服务等，其核心职能是为金融机构提供广泛的技术支持和解决方案。
