6月15日,第九屆中國物流信息化大會在湖南長沙開幕。作為本屆物流信息化大會的主題——“新技術、新模式、新業態助力物流行業智慧升級”成為各與會嘉賓關注和討論的熱點。

(第九屆中國物流信息化大會現場)
在當前互聯網經濟蓬勃發展的大背景下,新技術與物流業務深度融合如何創造新模式?物流新模式與其它行業跨界融合如何創造新業態?無車承運人、物流云、大數據、物聯網及區塊鏈等新技術、新模式如何推進物流產業鏈智慧互聯,助力物流供給側改革?一系列行業前沿問題讓現場各位行業大佬們紛紛現身說法,分享各自在新技術、新模式、新業態等方面的經驗和探索。傳化陸鯨作為行業大數據應用的典型代表,受邀參加了此次大會,傳化智聯副總裁、傳化陸鯨總經理孫方明發表了名為《數據驅動,系統連接——傳化陸鯨物流大數據應用的實踐和探索》的主題演講。
深挖大數據 以數據驅動干線物流發展
“在電商領域,基于物聯網技術的C2M電商正在快速發展,顧客到工廠的全鏈條商務解決方案正在悄然興起;在醫療領域,大數據的應用不僅僅在于疾病治療,還將更多介入對基因的分析,疾病預測和手術機器人應用。”分享一開始,孫方明就用幾個具體案例闡述了現階段大數據思維在各行各業間的滲透。不難發現,隨著近些年互聯網行業、互聯網經濟的蓬勃發展,自電商行業通過大數據分析解讀消費者生活、消費習慣之后,一些嗅覺敏感的企業便認識到了大數據所帶來的價值,他們開始聚焦大數據,布局大數據,試圖以大數據為突破口,抓住市場、企業乃至行業發展的先機,躋身競爭的第一梯隊。行業或有不同,可針對大數據應用的探索和實踐卻在各行各業中悄然展開。

(傳化智聯副總裁、傳化陸鯨總經理孫方明發表主題演講)
在干線公路物流領域,傳化陸鯨憑借傳化智聯公路港城市物流中心優勢,起步早,發展快,自2014年1月上線以來,就開始籌劃公路物流大數據布局,經過3年多的發展,傳化陸鯨已經覆蓋340座城市,擁有百萬級誠信用戶會員。每日通過找貨、發貨、信息交易、運費支付、社交、消費等場景產生的數據,相當于10個國家圖書館的信息量。也正是基于這些海量的行業數據,傳化陸鯨將數據研究分析逐漸推進到數據行業應用階段。
“陸鯨在原有配貨功能基礎上,基于平臺大數據,升級匹配規則,創新技術手段,對貨源和運力進行標簽化分析,通過循環累計的機器學習和優化算法,實現對車源和貨源的智能化連接和精準匹配。”在傳化陸鯨總經理孫方明看來,車貨匹配是傳化陸鯨在大數據應用方面邁出的第一步。
通過對車輛、貨源以及匹配數據的分析,傳化陸鯨將每一位用戶、每一類用戶的畫像具象化,并在此基礎上將大數據應用延伸到車隊管理以及干線物流運力調度上。陸鯨在配貨服務所聚集的平臺運力池基礎上,結合用戶標簽和用戶車輛使用場景需求,對平臺內車輛進行標簽組合快速形成虛擬車隊,推送給用車方,在平臺內完成精準調度與虛擬車隊社群的維護。
功能看似簡單,可實際上卻意義深遠。通過此舉,傳化陸鯨實現了大數據在供應鏈服務端的精準布局。“為工礦企業的大宗貨源提供精準化的運力服務。當工礦企業和物流企業發出大宗運力需求后,虛擬車隊和實體車隊將會智能接單,并通過排班、交易、在途管車、對賬、結算等功能,整合資源,實現效益最大化。”孫方明介紹說。
全場景服務 物流大數據與金融聯姻
基于傳化智聯遍布全國的城市公路港網絡,傳化陸鯨先天就具備了全場景服務的優勢,通過“鯨港融合”、“線上線下聯動”等舉措,陸鯨的業務場景貫穿于企業供應鏈各個環節當中,不管是干線物流、車后服務,還是商圈、金融等都成為陸鯨收集大數據、分析大數據、應用大數據的相關領域,并由此衍生出諸多新型業務產品。
“陸鯨基于平臺上沉淀下來的海量用戶行為數據,建立起用戶信用檔案,協同搭建行業誠信體系,并在此基礎上探索開發具有針對性的信用應用產品,滿足市場多層次、多樣化和專業化的物流服務需求。”
孫方明介紹說,對金融領域來說,中小微物流企業的資金周轉困難問題一直比較突出,如何開發出適用于物流行業的,基于信用的金融產品一直是陸鯨大數據應用和探索的一個方向。就在本月,陸鯨推出了旗下金融產品——陸鯨白條。旨在通過行業數據分析、應用,解決中小微物流企業墊付運費大、融資難、周期長、傳統貸款成本高等現實問題。據了解,目前已經有數十家中小微物流企業著手并開始使用陸鯨白條業務。就目前傳化陸鯨在相關金融領域關于大數據研究和應用探索程度看,隨著平臺信用檔案的成熟和完善,更多基于信用大數據的金融產品將陸續上線。

(傳化陸鯨現場展臺受眾多企業代表關注)
“不用通過線下的資產評估,完全基于大數據分析評估,實現風險把控,完成線上授信,中小物流企業可以通過這款產品的授信額度支付運費,未來,我們會基于數據構建更多的產品模型,比如行為識別 、周邊車輛運價模型、車貨波動模型、倉儲布局模型”。在孫方明看來,傳化陸鯨在大數據應用領域有著無限的想象和發展空間,在未來,傳化陸鯨將進一步挖掘和應用物流大數據,以新技術、新模式、新業態推動行業發展。
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