公路貨運行業發展至今，大數據資源可以說是行業創新發展的新能源，缺失這一部分資源在未來可能就會落后一大步。特別是貨運行業在向智能化、信息化的轉型階段，數據轉化的智能應用可以讓貨運的成本大大降低，而效率也會明顯提高，這就是數據對行業流程的優化效益。另一方面數據還有強大的融合性，可以與很多場景結合，跨界利用讓數據價值外延更大，從而挖掘出數據在預測能力之上的更重要的商業價值，及對行業的降本增效的價值。

貨運大數據是怎么與場景結合玩“出界”?

數據的跨界是去探索如何把我們的數據加工處理分析建模、分析能力賦能給一些行業，如金融、保險、油品等，然后幫助這些行業提高他們解決問題的能力。為什么大數據可以跨界進入這些行業成為不可或缺的業務提升手段呢?問題就在這些行業所積累的具有貨運針對性的數據維度和深度都比較薄弱，導致他們難以正常運作。

用保險行業舉例來說，車險業務特別是商用車車險業務，保險公司只能是通過過往的賠付情況、車輛類型等較少的指標作為定價、核保分析的依據，忽略了客戶的特征，如客戶的駕駛習慣、理賠成本等信息。其保險費率割裂了與實際駕駛行為的關系，并不能說明是誰在駕駛、什么時候駕駛、駕駛到哪里以及駕駛行為如何。總而言之，目前的核保政策不是基于客戶風險的全面評估，基本沒有綜合考慮風險因素，導致不少保險公司在承保貨車時虧損概率極大。但是從國際成熟的保險市場上來看，在很多發達國家的車聯網保險可以通過大數據技術讓保險公司能以低成本方式進行實時風險管控，事故預判和理賠管理，可以有效提高識別虛假賠案和騙賠行為，從而降低汽車保險的理賠成本。大量交通安全實證研究表明，實時監控駕駛員會產生“安慰劑效應”，可以讓營運車隊事故率降低50%-75%,很多學者認為車聯網保險能降低理賠成本。

在國內，車聯網技術在車險產品定價和創新應用方面，目前也有很多車聯網公司都在做車輛的大數據獲娶分析及應用，包括中交興路、百度、四維圖新等公司。利用車聯網技術，可以監測車輛、貨物在運輸途中的去向;借助車聯網的車輛運行大數據，可以管理司機的駕駛行為，達到節油、省時和安全的目的，從而提高經營效益。在“大數據”時代，保險與汽車將會以數據為媒介進一步實現產業融合與滲透。據估計，“大數據+保險”可降低駕駛員出險事故率20%，節省理賠成本30%，提高約承保利潤率15%。中國保信相關負責人曾評價中交興路基于貨運動態數據建設的保險風控云平臺“對整個保險行業具有重要的戰略性、創新性義!”。

除了大數據+保險，目前行業中還有很多結合模式，特別是金融和大數據的結合更是打通了很多公路貨運行業的交易鏈條，滿足了卡車在“加油、過路、購車、消費”等多個場景的剛需。

所以數據的跨界價值就在找于到合適的應用場景，通過對場景的深度理解，運用先進的算法和強大的服務能力去滿足場景的需求。在公路貨運領域，中交興路一直把數據作為核心基礎，數據應用作為發展的核心關鍵，為行業提供全場景的綜合服務。目前從數據、交易、金融的三大版塊實現對行業的多元化賦能。這些依托數據資源應用的定制化、個性化、多樣化的服務有著獨特的優勢為行業提升利益，去改變整個貨運行業的業態形成。

對于公路貨運行業，數據的應用外延還遠不止于此，變化和創新會像當年的互聯網浪潮一樣席卷而來。貨運大數據在未來還有無數的“變數”等著我們去探尋和研究