公路货运行业发展至今，大数据资源可以说是行业创新发展的新能源，缺失这一部分资源在未来可能就会落后一大步。特别是货运行业在向智能化、信息化的转型阶段，数据转化的智能应用可以让货运的成本大大降低，而效率也会明显提高，这就是数据对行业流程的优化效益。另一方面数据还有强大的融合性，可以与很多场景结合，跨界利用让数据价值外延更大，从而挖掘出数据在预测能力之上的更重要的商业价值，及对行业的降本增效的价值。

货运大数据是怎么与场景结合玩“出界”?

数据的跨界是去探索如何把我们的数据加工处理分析建模、分析能力赋能给一些行业，如金融、保险、油品等，然后帮助这些行业提高他们解决问题的能力。为什么大数据可以跨界进入这些行业成为不可或缺的业务提升手段呢?问题就在这些行业所积累的具有货运针对性的数据维度和深度都比较薄弱，导致他们难以正常运作。

用保险行业举例来说，车险业务特别是商用车车险业务，保险公司只能是通过过往的赔付情况、车辆类型等较少的指标作为定价、核保分析的依据，忽略了客户的特征，如客户的驾驶习惯、理赔成本等信息。其保险费率割裂了与实际驾驶行为的关系，并不能说明是谁在驾驶、什么时候驾驶、驾驶到哪里以及驾驶行为如何。总而言之，目前的核保政策不是基于客户风险的全面评估，基本没有综合考虑风险因素，导致不少保险公司在承保货车时亏损概率极大。但是从国际成熟的保险市场上来看，在很多发达国家的车联网保险可以通过大数据技术让保险公司能以低成本方式进行实时风险管控，事故预判和理赔管理，可以有效提高识别虚假赔案和骗赔行为，从而降低汽车保险的理赔成本。大量交通安全实证研究表明，实时监控驾驶员会产生“安慰剂效应”，可以让营运车队事故率降低50%-75%,很多学者认为车联网保险能降低理赔成本。

在国内，车联网技术在车险产品定价和创新应用方面，目前也有很多车联网公司都在做车辆的大数据获娶分析及应用，包括中交兴路、百度、四维图新等公司。利用车联网技术，可以监测车辆、货物在运输途中的去向;借助车联网的车辆运行大数据，可以管理司机的驾驶行为，达到节油、省时和安全的目的，从而提高经营效益。在“大数据”时代，保险与汽车将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透。据估计，“大数据+保险”可降低驾驶员出险事故率20%，节省理赔成本30%，提高约承保利润率15%。中国保信相关负责人曾评价中交兴路基于货运动态数据建设的保险风控云平台“对整个保险行业具有重要的战略性、创新性义!”。

除了大数据+保险，目前行业中还有很多结合模式，特别是金融和大数据的结合更是打通了很多公路货运行业的交易链条，满足了卡车在“加油、过路、购车、消费”等多个场景的刚需。

所以数据的跨界价值就在找于到合适的应用场景，通过对场景的深度理解，运用先进的算法和强大的服务能力去满足场景的需求。在公路货运领域，中交兴路一直把数据作为核心基础，数据应用作为发展的核心关键，为行业提供全场景的综合服务。目前从数据、交易、金融的三大版块实现对行业的多元化赋能。这些依托数据资源应用的定制化、个性化、多样化的服务有着独特的优势为行业提升利益，去改变整个货运行业的业态形成。

对于公路货运行业，数据的应用外延还远不止于此，变化和创新会像当年的互联网浪潮一样席卷而来。货运大数据在未来还有无数的“变数”等着我们去探寻和研究