【干货】大件物流领头羊：日日顺模式

▎四、大数据应用案例

1、企业的风险探针

大家都知道，

物流是个在刀尖上跳舞的行业，

如果没有精细化的管控，

其实利润是非常薄的。

大数据可以很好的辅助我们，

去决定给什么企业放账期，

放多久账期，

多少额度的账期。

打个比方，我们经常遇见一些潜在客户，对于他们的信息收集就很有限，也就难以判断风险级别。

那么一旦出现“应收账款”的问题，该怎么办？

因此，日日顺物流通过大数据做了企业风险探针的模型。主要流程：痛点分析→数据整理→数据建模与评估→事中风险控制→项目成效。

通过整合企业自身和第三方专业数据，比如说政府，或与百度云合作，去收集网络的数据，并通过一定的建模技术把指标过滤成预测因子。

通过预测因子建立一个模型，这个模型只要考虑这个企业自身的一些决定风险的因素，加上这个企业面对的上下游市场环境的变化，经过不断验证后可把企业分成不同的级别，根据这些级别再决定这些企业该给多少的账期，怎样建立后续的跟踪机制。

日日顺物流通过一个大数据驱动的风险预警系统，可以看到货运量的变化。

比如乐视，作为日日顺物流的客户，在他出现诉讼案的时候，提前半年左右就发现了有这样的问题，类似这样的案例可以及时的调整内部整个流程的启动，尽快地加强事中风险管理以弥补损失。

日日顺物流建立这个风险探针后，试用半年取得的收益主要来自于以下几个部分：

第一是通过这个风险探针能够把1000多家客户做一个风险级别的评级。

第二是节省了大量的人力时间，不用财务审批，可以自动判断。

第三是应收账款售謦额度在做相应的优化和调整。

2、大件物流智能无人化配送中心

日日顺物流作为国内甚至是全球最大的大件物流的服务商，在物联网时代也在尝试建立一个智能的无人仓，目前正处于建设阶段，预计在今年年底推出无人仓的配送中心。

这是一个高层仓，对比传统的大件物流的平面仓来讲，在使用面积上实现大幅度的提升，24小时不开灯，日均处理800个车次，2万多件的货物。

日日顺在这之前做了非常详细的业务需求和分析调研，把整个仓库入库全链条做了一个评估，我们希望做到全流程的实时监控，智能优化，希望把整个仓库里面所有用到的设备进行统一的管理和资源优化，这是目前的业务需求。

技术实现是基于人工智能的智能决策系统和各项最前沿技术应用的综合体。

首先用大数据挖掘分析，加上人工智能的算法进行一些决策，比如说在仓库内的路径，取货的优先各方面的考量，在设备化这块运用了非常多的前沿技术，视觉识别，龙门机，AGV，所以不是一个简单的设备，是一个系统工程。（文/图 潘吉 素材来源：日日顺物流有限公司副总经理吴维严演讲摘录、百度百科、日日顺官网）