快递旺季来临 大数据如何推动快递信息化
随着节日的到来，快递行业进入一年中最旺的季节。借助大数据分析，利用互联网工具优化快递流程、缩减物流成本、使得消费者获得更好的物流服务和体验，快递企业已经从低端劳动力密集型，向互联网高端管理转变。
电子面单
电子面单是一种高效率、环保的信息化面单。不同于以前快递包裹上的三联单或四联单。贴在包裹上的电子面单，全部是电脑打印，有的还有二维码标识，背面的不干胶使得消费者轻易可以撕下来。有了电子面单，一个包裹才能在上亿件包裹中被识别、处理、配送。
通过数据的流转，电子面单系统可以自动串联发货商家、送货快递公司、收货消费者以及干支线路的数据信息。基于电子面单串联的数据，可对快递链路进行一系列优化。
今年8月，国内排名前15的快递公司全部实现了电子面单的普及使用，这意味着占全国电商市场份额90%以上的主流快递企业全部完成了快递基础业务的信息化，大数据产品已经成为快递企业的标准配置。
据圆通、中通等快递企业的数据显示，使用电子面单，发货速度能提升30%以上。根据德邦快递的使用后的数据对比，录单效率提升了15倍。
大数据路由分单
根据目前快递企业收件路径，来自全国各地的大量包裹先集中到分拨中心，再按照收货地址将包裹归类后分拨往下一网点。
分拨中心流水线上会有大量的分拣员，他们需要看着包裹上的地址信息，凭记忆确定包裹下一站到达哪个网点，这个过程至少需要3－5秒。
“大数据路由分单”就好比人们出行时用到的高德地图，通过对海量的地址进行大数据分析，结合互联网地图的空间定位技术，可用数据实现包裹跟网点的精准匹配，准确率达98%以上，随着大数据沉淀，可向100%接近。
据中通和圆通等快递公司的数据显示，快递公司启用大数据路由分单后，分单的速度从3－5秒每单，下降到1－2秒每单，仓库分拣效率普遍提高50%以上。根据大数据路由的计算原理，订单一产生，就能够知道派送的网点，未来可帮助快递公司做网点派件量预报。
根据大数据处理产生的4级地址库，可以匹配消费者的配送地址到结构化的乡镇或是街道。有了这些架构化的地址讯息，就可以对揽件和派件地址进行精准定位，为快递员提供更精准的线路规划和配送分派。
“超时异常件”管理
快递公司的烦恼是什么？就是无法正常配送的“超时异常件”，即48小时尚未完成派送的包裹。通过大数据，将这些包裹订单数据筛选出来，可以帮助快递企业及时了解自己产生了多少“超时异常件”，哪个网点最严重，并通过订单及时了解原因，有针对性地着手改善。
目前，申通、中通、圆通、百世汇通等快递公司已经开始推广这个技术。据圆通快递介绍，运营了4个月之后，“超时异常件”的比例下降了30%。
物流预警雷达
物流预警雷达可以通过大数据对包裹量进行提前预测，来引导商家备仓发货，帮助快递公司调配运能能力资源，在“双11”这类旺季单量剧增的时候可以起到一个核心协调枢纽的作用。目前，国内已经有15家快递公司使用这一预警系统。在过去的两年“双11”，预警雷达成功地保障了海量包裹的有序顺利送达。
大数据反炒信系统
网购最难辨识的就是商家的信誉，虚假好评给消费者网购带来了很大困扰。如何杜绝商家刷单？大数据反炒信系统，控制好网购的最后流程、物流环节，对物流订单的流转数据进行全程监控，并且根据炒信订单特征，自动识别炒信运单号以及应对商家的商品订单。
未来，大数据越来越渗透到快递业务的每一个环节，成为快递的基础设施。
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物流企业的大数据有什么用
物流公司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搜索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搜索、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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