以下是现场速记。

神州租车技术中心副总裁兼 CTO 张益军

张益军：大家下午好，我跟大家分享一下在神州租车数字化的经验和体验。整个数字化的课题确实非常大，之前我也在想这个PPT怎么写，前面写了一下，后面找到一个角度举例和大家分享。

我在神州租车已经工作十六年了，就是从神州租车一开始就一直在做技术，时间也比较久。今天下午和大家分享的主要是四个部分：公司介绍，做这件事情遇到的业务背景和挑战，整个数字化运营的解决方案，我们是怎样做的，就是从系统架构、应用架构、基础架构等等怎样落地，数字化实施以后在运营上体现出来的效果，

神州租车是目前中国最大的租赁公司，2010年超过竞争对手之后，目前我们一直都是最大的，到现在十二年了。我们是一个非常有名的品牌，在座的应该有些也是我们的客户。到目前为止，我们有一个庞大的客户基数，大概有1个亿的会员，1000万的客户。我们的客户满意度是非常高的，达到98%，所以后面整个服务的再造都是围绕客户的满意度去做的。目前全国有3000多个服务网点，300多个城市都有我们的网点，如果你们去一个城市的话，高铁站或者机场下来，基本上80%的城市都有我们的租车网点，除了一些城市进入机场不太容易，需要做很多的公关。

我们从一开始就是诞生在互联网基因的，所以从一开始就是做技术驱动的。现在客户订车、取车、还车，包括整个用车过程中完全可以做到没有人接触，客户可以自助完成。我们现在84%的订单都是自助服务订单，不需要人再去服务，可能我们也是全世界最为先进的租赁公司。

通过我们很多大数据和AI平台赋能整个精细化运营，前面殷总讲到把每一批快递费分摊到每个成本下，我们也是一样，每个订单都要分摊到门店租金成本是多少、洗车成本是多少、维修成本是多少、人工成本是多少，每一项都是分得非常细。

整个公司的业务都是在APP上运行的，无论是客户还是自己内部的管理，或者是平时的办公，我们都有自己的三大APP，所有的业务全部都是通过移动化完成，基本上可以脱离PC。

租车这个行业最重要的一点就是规模效应，规模做得越大，所有分摊的成本就会越低，利润就会越高。

其实我们公司的业务模式是买租卖，所以二手车的处置对我们也是非常关键的，包括对我们公司的盈利非常重要的一个考核项。

前面提到我们公司从取车到还车都是完全可以自助完成的，所以对客户体验就会非常好、非常便捷，尤其是当我们在疫情的时候都是害怕人和人接触，这种时候我们对车辆做好消杀消毒，整个客户用车的时候都是不需要人接触的，就是很方便。我们开门店的成本非常低，只需要找个地方把车停靠，客户就可以去取车还车，所以我们整个网点的复制也会是非常快，成本非常低。网点多了，客户满意度就高了，规模就做大了，盈利能力就会非常的好，利润率也会越来越高。

我们以客户为导向，基于移动互联网大数据的业务模式，所以把车辆的数据信息、用户信息、运营以及门店，包括通过大数据对未来需求的预测，把这些趋势信息统统汇总进去做成超大的数据库，然后我们对AI建模和数据分析，可以让我们整个的收益最大化，并且让客户体验做得最优，降低门店运营成本，让员工的生产力更高。

刚才说过，我们是一家技术驱动的公司，主要是从三个方面：

物联网设备就是汽车的自助取还如何实现，通过智能车载设备，客户可以实现远程的开锁关锁等等一系列的操作，整个业务模式完全是领先于行业的。

有了物联网设备以后，客户在用车的过程中就可以做到自助取还，整个自助取还订单量已经达到85%以上。这样的做法带来的是高效安全，不知道在座的有没有在我们公司租过车，以前没有自助取还的时候西宁、海南这些热门的旅游城市，客户为了取我们的车经常要排队两三个小时，为了抢一台车都能打架，那个时候客户已经完全顾不上车干不干净，有车就行，能开就行，但从长远的角度而言对我们客户的体验、客户的服务质量是会下降的，是会不好的。现在我们有了自助取还的设备，所有的客户现在去门店只要进停车场，通过APP就可以找到那台车，然后通过APP可以打开车门进去，车就可以开走了，所以会非常方便，所以客户整个体验就会变好，员工的体验也会变好。员工在客户最繁忙的时候，很多48小时都没有办法吃饭、没有办法回去。

无人门店，很多门店可以无人值守，所有门店理论上都可以做到24小时。我们在2010年喊出口号，任何人、任何时间、任何地点都可以用车。这样一来对客户而言，网点的布局就可以离客户取车地址更近，那么对客户来说也是更加方便。

神州租车业务模型就是买租卖，上午就有很多人问我，你们的车一般是租多少年?大家可以猜一猜，三年、五年、十年，我们三年都是很长的，一般其实都是做到一年到一年半，整个盈利的模式就是需要车的不断更新换代，所以我们是通过跟厂家谈的时候把车辆采购价格谈下来，运营的时候提升出租率，把运营效率提升，选择好的时机去卖出去，能够卖一个好的二手车价格。我们的车为了照顾到客户体验，一般都是一到一年半以内的车，到了一年半以后就会开始处置。大家可能会问你们的车最近好像不是特别新，都是三年以上的，因为瑞幸咖啡事件以后公司运营受到一些影响，加上以前进来很多车没有办法临时处置出去，但是公司去年年底就在逐步淘汰新车，我们的新车比例已经占到50%以上。

我们从提升客户体验要用新车，要有更多的网点，自助取还，取车体验更好，24小时门店，客户可以非常方便地取到车，那么就会对我们的运营难度非常大，因为我们的车辆还是在不停移动，也有很多异常的情况发生。刚才说过我们是规模效应，需要提升运营效率，这些东西应该怎么解决?其实就要通过整个智能运营的系统。

大家可能不太知道租车业务的挑战，我一直在说我们的业务跟其它很多行业不太一样，在座的很多大型企业可能是业务形态非常的多，但我们租车是单一的业务形态，这个业务形态本身的复杂度还是比较高的。整个订单的流程非常的长，买张机票就结束了，而从租车的角度而言，客户下了订单、取车、还车到结算，后面还有很多事情，比如违章的处理，如果车辆出险的话有车辆的理赔和车辆的年检，我们的流程环节非常多。可能我们的订单量不能像殷总那样非常之大、非常之多，但是整个订单平均从预定到处理结束的周期非常长，时间跨度非常大。我们经常跟业务部门说，这些数据是不是为了提升性能，是不是可以归档，业务部门说不行，我们是要三年以前，三年以后客户还会找我们麻烦，所以对我们的挑战会非常大。

场景也特别多，既然是车，碰了、刮了、坏了，各种各样的原因，遇到的异常情况特别多，有的客户取车的时候尾号带4不行，或者里面有点异味，我们觉得正常，客户就觉得不行。门店清洁的时候不一定完全清理得到，用户体验部在翻的时候有个客户把可乐洒到车上了，但我们没有看到，客户就认为你这个车上面有血迹，怎么可以租给我们呢?就来投诉，投诉的话就会遇到很多问题，包括开走以后运行的过程中出现故障，我们要换车送车等等，很多很多动作。围绕租车也会产生很多单子，验车单、加油单、洗车单、调度单、验收单，包括验车的时候出现异常异议单，这些都是一个一个小的场景分别处理。

其实对我们来说，整个业务的挑战还是非常大的，我们需要通过系统层面解决这些问题。我们门店以前一个很大的问题就是吃大锅饭，可能一个人干的多和少没有什么太大的区别，都是到了我们门店以后店长一分配，可能也会产生一些小的舞弊现象，跟某些人关系好就多分点，跟某些人关系不好就少分点。我们不知道每个店员的工作量是不是饱和，分配是不是合理，这些我们都不知道，不是特别透明，所以就是看整个作业标准。以前门店人员自己想怎么操作就怎么操作，没有一套统一标准，整个作业流程操作也是不太规范的。工单分配机制不透明，我们并不知道前面每个人干了什么，因为我们每年也会收到一线员工的投诉信，比如什么员工、什么店长、哪个分公司经理分配得不太均匀。

原来我们也做了洗车单、加油单，那个时候需要线下执行再去电脑里面输入，我们做到这套新的系统以后通过手机移动APP，什么时候做完现场就可以解决，客户就愿意去操作，以前我们做的客户就不愿意用，就像前面说的没有给我们门店的员工真正带来价值，而且给他们增加了麻烦。以前整个结果反馈不及时，就像殷总说的，有了这套系统以后，整个作业反馈就很及时，可以及时捕捉到前面的任何信息。

我们公司整体分为很多层：最下面的基础设施层，就是我们的网络设备、物理服务器、存储设备以及安全设备，我们公司整个在此基础上做了自己的私有云，也是用OpenStack做了虚拟化，然后有数据存储层，用的数据比较多，前面翟总分享的TiDB也已经用了，包括数据库的类型也非常多，传统的MySQL。上面是智能服务层，就是人工智能、云计算和大数据的训练机器平台。再上面是整个系统架构层，也是我们最基础的服务，包括服务的治理、权限的管理、配置中心、消息队列、分布式调度的系统，包括整个动态数据源。我们下面的数据源很多，前面的研发人员要透明，所以就要有一个动态数据源，找到我们所要的数据库，他们并不关心操作的是哪一台物理机。

虽然我们只做租车，但是业务类型比较重，租车系统只是我们很小的一部分，更大的是运营系统，就是资产管理这一块，车辆采购的合同发起谈判开始到最后整个车退出再卖给车贩子或者终端的二手车客户，整个链条的运作非常强，这一套系统更为庞大。我们自己也做二手车，优信都是C2C，我们就是自己的车直接B2C卖给他们。中后台系统和车身系统就是SAP、NCA、人事系统和财务系统。

整个前端是由四个APP组成，所有任务现在基本上都可以通过移动化完成，包括租车的几个APP：租车APP就是给客户服务的，运营APP也是我们内部用的，二手车APP用于处理二手车的，办公APP就是整个内部办公流程，报销之类的都可以通过APP完成。

我们通过整个系统服务前面的五大类客户：租车客户、买车客户、加盟商、供应商，这些都是可以通过系统完成的，前面还有我们的公司员工。我们也有做数据中台，包括持续集成部署，现在DevOps是讲得比较多，我们就是互联网公司的节奏，完全可以随时升级，每个月系统都要升级几百次，遵循的变革都是小步快跑、快速迭代的理念。运维还有一整套监控平台，系统无论是安全还是运营，出现任何问题我们都会第一时间告警，以前经常都是客户或者一系列运营人员发现问题就给我们打电话，有了这套系统以后都会优先发现问题，有的时候我们都解决完了，他们可能都没有发现。

图中是我们的整个技术架构，完全都是基于所有开源技术做的，目前已经完全去了IOE，没有任何商业化的产品在里面，所以说数据层用了MySQL，SQL Server、缓存云，这些都是我们自己在开源的基础上开发的，H-Base、ES、TiDB等等我们都有用到，整个数据中间件的Data Link是服务于我们系统和系统之间的数据交换。我们也有自己的基础框架，所有系统都是基于这个基础框架开发的，尽可能提升我们的开发能效，包括自己的分布式管理和调度系统。我们有服务治理、分布式任务调度、动态数据源、消息队列等等，就是神州的整个系统监控平台。我们的技术架构需要做到稳定性，可扩展性、可运维性，其实现在对我们而言是非常重要的。

分布式架构带来的最大问题就是定位问题会非常复杂，如果没有可以维护的整个监控平台，其实问题根本就查不清楚。

前面是技术架构，后面是为了做智能调度系统搭建的大数据体系的架构。数据采集层有很多都是开源的，包括卡夫卡和爬虫，为了预测需要很多外面的数据给我们自己做决策支持，包括整个买点的采集系统，APP每一个用户的操作日志，我们都会全部搜集起来，包括门店的。存储就是H-Base、ClickHouse，P2计算引擎，交互式的SQL引擎和流式计算引擎。前面是整个大数据的应用层，包括查询系统，这些是用于业务部门辅助，可以登录系统自己直接查询，要是业务部门有人会SQL语句的话就不需要我们帮助他们对接。数据的可视化，我们做了整个报表系统，交互式的分析，数字营销系统，我们对客户进行用户分群、画像，里面给客户发优惠券和短信，我们可以做很多效果分析的对比。数据API服务的部分将来是给应用前端做的，我们会根据不同的客户、不同的场景推荐不同的车型或者不同的优惠。

刚才说过，智能化的解决方案、智能的派单是从六个维度梳理：整个工单类型非常的多，我们的员工排班信息都会放进来，然后是LBS，我们要知道车在哪里、人在哪里、门店在哪里，我们要服务的加油点和洗车点在哪里，知道未来的出租率才好调配前面的资源，智能的算法等等，我们要告诉他们什么时间、什么地点让某个员工应该做什么事情，基于整个云计算的平台实现。

首先梳理清楚我们整个业务流程，每一步、每个细节、每个动作都会做到系统里面。比如我们的员工要去加油，那么从加油的点开始开车门，然后到达加油点，加油完成，然后返回我们门店，什么时候把车门关上，每一步动作都全部记录下来，我们就要知道哪些地方需要去做这些买点数据，采集这些信息，下一步根据这些信息训练派单模型。其实派单模型就是根据两个部分：运营的专家经验，在此基础上再做一些算法的分析，能够让这个东西做得更好。

整个做完以后运营流程就全面数字化，客户订单、抢单、派单、确认、执行、验收、完成，每一步都是引擎指导员工做完。这些就是做完以后运营流程的全面移动化，所有订单包括调度单、洗车单、加油单、验车单在APP全部实现。

说一说整个实施前后的效果对比，现在的模式就是门店运营系统化、标准化和线上化，原来都是线下进行，不是一个特别标准的动作，以前门店的工作量复杂，不可见、不可追溯，我们总部没法管，而对我们而言就是黑盒子，我们看不清楚，工单标准不统一，无法监控，效率比较低下，不知道是高了还是低了。

做完这一系列步骤之后，门店运营的标准化、系统化就做完了，就是让门店工作简单化，不需要考虑上班要干什么，只要打开APP我们就会告诉他们今天需要做什么，不用电脑排班，怎么排班最优，今天都有多少任务，不需要人工操作。这就让一线工作简单化了，整个过程从总部可视化，将来也都可以追溯。有的客户取车，发现车脏了，没有洗干净，那就可以知道这一单当时是谁洗的，哪个过程中发生的，因为没有洗干净还是因为什么，所以整个过程都是可以追溯的，都是透明的，整个工单的标准就统一了，实施监控、效率提升、门店员工就不会去偷懒了，原来有的人有的人就会偷懒，或者有的人愿意干多干一点，不愿意干少干一点。

我们的年出租率2019年到2021年提升17%，月出租率就从58%提升到78%，最难能可贵的是日出租率，以前是非常难以做上去的，无论如何突破不了100%，现在就从80%提升到96%，有些城市可以直接做到100%，能够做到这么高的出租率是非常不易的。

刚才提到我们是为了提高人效，整个工单人效就会持续提高，是从原来的180分钟降到108分钟，就是为了服务一个订单门店人员需要付出的时间，所以也是大幅度降低。

谢谢大家，今天我的分享就到这里。