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物流企业的大数据有什么用

物流GS的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身

的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比

如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!

?第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。

?物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数

据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效

率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方

面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要

大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种

类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸

多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，

使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流

配送中的难点。

?车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路

径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载

率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应

速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预

测的基础上，使用基于集合划分的树型有哪些信誉好的足球投注网站算法进行车辆分配和路径优

化。该算法用于车辆路径计算，比业界通用的经典算法包括局部有哪些信誉好的足球投注网站、

遗传算法、蚁群算法等，运输成本至少降低了6%

?第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应

用。

?以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客

户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一

类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地

址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，

如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过

关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的消费能力;通过手

机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣

爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电

商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个

客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企

业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保

护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商

(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服

务。

?总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还

可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们

从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物

流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用

很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和

客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列

“物流+金融”服务。

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