摘 要：物流外包已经成为现代物流发展的主流，日益受到企业界与物流学术界的青睐。然而，国内外物流外包实践的复杂性和高失败率表明企业物流外包的风险性不容忽视。为防范物流外包风险的发生，企业需要在进行物流外包决策前建立有效的风险预警系统。首先，运用文献研究法、专家调查法，从管理风险、信息风险、信用及财务风险、市场风险这几个方面构建企业物流外包风险预警指标体系；其次，依据BP神经网络原理，建立用于评估企业物流外包风险水平的BP神经网络风险预警系统，并结合算例进行仿真模拟，证明该模型具有良好的预警精度。此系统可以考虑大量复杂影响因素，发挥人工智能的学习功能，解决了常用方法难以克服的实时性、敏捷性差的弱点，并能用计算机进行学习训练，大大减少了计算的繁杂程度，提高了运算的精确度，适用性强，具有较强的现实意义。

关键词：物流服务外包风险    评价指标体系    BP神经网络

一、引言

20世纪80年代以来，顾客消费需求的多样化和个性化，市场竞争的日趋激烈化，企业内外环境的日益复杂化迫使资源有限的企业越来越重视集中自己的主要资源与核心业务，将非核心的资源与业务外部化。而不少行业，如生产与制造业，物流活动一般被认为是辅助性、支持性、非核心的业务范围，越来越多的企业选择放弃自营物流或不再自建物流能力，而将物流业务外包给第三方物流企业（Third Party Logistics,TPL），以提高生产效率，降低经营成本，增加企业利润。