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2018年,面對復雜的國際環境和艱巨繁重的改革發展穩定任務,物流產業作為國民經濟的基礎支撐,面臨著結構調整,產業優化,降本增效等挑戰,但隨著物流信息化建設深入推進,也迎來了信息技術、智慧物流、市場升級等發展機遇。大數據、云計算、物聯網、人工智能技術開始大規模應用于物流行業,物流產業作為生產性服務業的重要組成部分,逐漸升級為立體的、無邊界的、網絡化的物流供應鏈體系,除了提供物流貨運服務,還可以從信息流、資金流方面在提升產業鏈上下游企業核心競爭力方面發揮重要作用,而物流供應鏈體系的發展與產業建立良好的信用體系密不可分。

隨著我國物流業的發展,物流產業信用缺失現象愈發嚴重,市場主體“小、散、亂”現象較為突出,部分企業經營管理不規范,信用缺失導致運輸市場秩序混亂,造成壟斷貨源、欺行霸市、運輸過程中貨物丟失及不正當競爭等損害托運人權益的違法行為屢禁不止,從而引起交易成本增大,影響社會效益,制約物流業健康迅速發展。

國務院在印發《社會信用體系建設規劃綱要(2014年—2020年)》中要求“深入推進商務誠信建設”,其中在生產、流通、金融、稅務、交通等多個領域是信用體系建設重點。針對交通領域的信用建設要求“加強信用考核評價監督管理,積極引導第三方機構參與信用考核評價,逐步建立交通運輸管理機構與社會信用評價機構相結合,具有監督、申訴和復核機制的綜合考核評價體系。”

2018年12月,交通部發布了《交通運輸守信聯合激勵和失信聯合懲戒對象名單管理辦法(試行)的通知》,其中失信聯合懲戒對象除了貨運源頭企業,道路運輸企業及法人,還包括“貨運車輛和貨運車輛駕駛人”,其中關聯信用數據的來源除了參考交通部的行政決定、行政許可、行政處罰等,還會通過其他權威合法的數據來源來對交通信用體系進行補充。

權威車輛數據缺失制約了車輛信用體系建設

在我國龐大的物流貨運體系中,公路貨運在各種運輸方式中位居榜首,據交通運輸部數據顯示,我國公路貨運體量在綜合運輸體系中占比78%,市場規模超過5萬億人民幣,截止到2018年,載貨車輛保有量超過2500萬輛,從事公路貨運的司機群體超過3000萬,已成為世界第一大公路運輸市場,公路貨運領域的效率提升和我國整體物流產業效率提升息息相關。

傳統車輛數據獲取多依賴人工收集或車載硬件設備,獲取成本高,數據覆蓋范圍低,處理難度大,致使大多數車輛真實客觀的信用數據缺失或覆蓋不全,一方面導致大部分物流企業針對車輛的智能管理程度較低,覆蓋面有限,無法有效覆蓋外部車輛,限制了大型物流企業向輕資產管理模式轉變,另一方面也制約了物流企業發展物流金融等物流新業態,進而建立具有競爭力的供應鏈體系;同時還制約了貨車保險市場的發展,導致貨車投保難,保險貴,賠付體驗差。

權威交通大數據的開放,助力車輛信用體系建設及完善

根據2015年國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》要求:“大力推動政府部門數據共享”,“穩步推動公共數據資源開放”,“優先推動信用、交通、醫療、衛生等民生保障服務相關領域的政府數據向社會開放。”

數據寶作為中國領先的國有數據資產增值運營服務商,承擔國有大數據資產增值共享開放流通先行試點之重任,通過與國家權威機構合作,推動交通大數據的重要組成部分——高速大數據的開放共享,通過建立“安全堡壘機集群”,確保“底層數據不出庫”、“數據交互零緩存”,在保障國有數據安全的前提下,自主研發成熟的交通大數據產品,助推交通大數據的穩步開放、安全流通及合法合規應用。

國有交通大數據+AI“把脈”貨車信用,讓貨車信用“有跡可循”

數據寶依托于權威合法的海量交通大數據,基于國際領先的大數據技術和機器學習算法,實現“交通大數據+AI人工智能”的深度碰撞與融合,推出中國首個貨車信用智能查詢平臺——貨車寶,通過六大數據模塊,更權威、精準、動態、低成本對全國2000萬+貨車進行智能綜合信用分析,可廣泛應用于貨車保險、金融風控、車隊管理、物流平臺、運力優化等相關領域,通過推動車輛信用體系的建立,助力公路貨運產業鏈降本增效控風險。

其中的重要產品形態之一——“貨車信用報告”,是貨車寶中一款“交通大數據+人工智能“算法深度融合的產品,基于權威交通大數據,通過領先的大數據技術和機器學習算法,對貨車信用進行智能評估的創新數據產品。報告從違章記錄、行駛里程及區域、駕駛及運輸習慣、支付偏好四個模塊對貨車進行綜合評估,用報告及評分形式客觀呈現貨車信用狀況,覆蓋全國逾2000萬貨車,可靈活應用于保險核保、風險查勘、車輛管理、物流平臺及物流產業供應鏈金融等場景。

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