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物流行業的數據化決策應用

信息來源:雁陣科技   瀏覽次數:47次   發布時間:2019-05-22 10:19:11

物流上到社會發展、下到企業經營、百姓生活,通過實現“資源”的空間轉移,發揮著極大的運作價值。其以極廣的涉及麵,成為社會經濟活動基礎且重要的行業之一。通過截止2018年底的數據統計表明,行業運作規模巨大,從業者眾多。



物流在運作過程中,根據實際需要對物品的運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等基本功能實施有機結合。在多方參與者中,以功能簡單分為三類:發單方,服務方和承運方。



發單方為了保障權益,較多情況下會在業務發生或結束後支付相關費用。這導致主體眾多且較為分散的承運方,需要先行墊付物流過程中的費用支出。因此,在物流行業大規模的市場下,產生了大量的資金需求待以解決。


雁陣科技借此契機,為物流行業量身打造數據化決策,緩解資金壓力,支持行業發展。


一、數據化決策的構建


1、行業平台類型


物流行業的信息化發展迅速,湧現較多服務平台,集聚的大量數據為數據化決策的開展打下堅實的基礎。這些平台大致可以分為兩類:交易類平台和專業信息服務類平台。交易類平台又根據是否承接運輸需求,可分為撮合交易平台和自營交易平台。



2、物流企業的數據化決策過程


(1)交易類物流平台


交易類平台作為發單方和承運方的中介,擁有詳細的物流訂單數據。根據訂單、合同、交易流水、貨物等豐富信息,可以決策出較高質量的風險判斷結果。而撮合與自營類相比,由於資金不經過平台,數據真實性會為決策判斷帶來一定風險。


根據《數據化決策的構建》文章中講述的決策模型,現金網帶入物流行業交易類平台,進行的決策過程如下:



(2)專業信息服務平台


專業信息服務平台種類較多,現金網以最常見的位置服務商為例。通過對車輛的識別碼、運輸時間、GPS、裏程等物流信息,把控信用風險。


在數據決策過程中,“數據準備”與“行為構建”需針對性處理,其他決策步驟與交易類平台一致。



二、數據化決策應用情況


雁陣科技運用上述決策模型技術,與物流行業近十家平台展開合作,其中大部分平台為行業頭部前十名的大型客戶。在較大規模金融產品需求與數據化決策高效評估的完美契合下,支持放款額5億元。整體資產質量較為穩定,不良率4%左右,實現了收益覆蓋風險的目標。

數據化決策支持下的物流行業,為參與者提供了更大的資金空間,提高物流業務的運作效率,促進行業的更快速發展。