□本报全媒体记者张旭
“不光能简单、提效，数字化还能够帮助更多企业去优化或者寻求更好的发展路径，进而为实现自身价值化、市场化、资产化提供更多可行性。”数据宝轮值CEO、副总裁肖斌在中国网络货运平台年会上接受现代物流报全媒体记者独家专访时表示，在数据要素已变成第五大生产要素的背景下，数字化已经改变了原来最基本的能力。
　　随着数字经济的快速发展，数据已被列为与土地、劳动力、资本、技术这些传统要素并列的第五大生产要素。数字资产的商业化挖掘，越来越受到各大行业关注。作为国民经济的基础性产业，数字为物流行业赋能，带来了物流市场的新生态变化。
快速增长的网络货运
　　国务院办公厅印发的《“十四五”现代物流发展规划》中提出，促进物流网络化升级。推动大型物流企业面向中小微企业提供多样化、数字化服务，稳步发展网络货运、共享物流、无人配送、智慧航运等新业态。
　　发展网络货运对于服务经济循环、提高运行效率具有重要引领和支撑作用。中国物流与采购联合会副会长兼秘书长崔忠付表示，网络货运是干线运输领域在平台经济下的主要发展业态。
　　据交通运输部统计，截止到2022年底，全国共有2537家网络货运企业（含分公司），整合社会零散运力594.3万辆、驾驶员522.4万人，全年共上传运单9401.2万单，同比增长36.0%。
　　可见，全国网络货运企业数量以及业务量的增长速度较快。另据中物联平台分会调查统计，79%的传统物流企业有意愿转型或拓展物流平台业务，特别是网络货运业务。未来，网络货运的业务规模会不断扩大。
　　增量的同时如何进一步发掘网络货运平台优势，充分发挥其引领物流行业高质量发展的潜力？国家发改委综合运输研究所所长汪鸣结合“十四五”的几项核心内容指出网络货运发展的意义和任务时谈到，运输服务是具有网络规模经济特征的行业，只有构建多种模式的运输网络才能实现提效降本、扩大规模的总体发展目标。谈及任务时，他表示，网络货运要深入嵌入供应链和产业链，促进全链条降本、推动结构性降本。
平台流量如何变现？
　　网络货运发展如荼的同时，也面临着一些问题和挑战。“网络货运企业数量增长放缓、进项获取难等历史遗留问题亟待解决；数据应用缺乏方向，数据孤岛依然存在；平台集中在公路运输领域，多式联运平台发展仍需探索。”崔忠付在回顾了过去一年的物流服务平台发展情况时谈到。
　　目前，物流行业整体集中度不足，“小、散、乱、弱、差”严重。缺货源、资金断流、同质化竞争严重是网络货运平台发展的痛点。“货源被头部企业拿走，中小型网络货运平台无货可拉，进而导致司机流失。”肖斌介绍，大部分网络货运平台业务仅靠开票，平台流量难以变现，需要开拓更多的盈利点。同时，同质化竞争严重，仅依靠开展结算业务获利，未建立企业核心竞争力，无法在已进入成熟期的行业竞争中生存。“不过，数字化创新应用可以解决网络货运平台所面临的问题。”肖斌谈到，在业内致力于“降本提质”的同时，我们一直在思考，作为为政企服务的中间平台，能不能给业内提供一份开源、节流方案，为“降本提质”丰满羽翼。
　　作为领先的数据要素市场化服务商，数据宝已经连接了50多个国家部委和国央企的数据，从产品方面来讲，覆盖了200多个应用场景，包括金融、保险以及电商等领域。尤其是在物流方向，他向记者介绍，在网络货运方面有巨大的合作空间，已与行业主要头部客户进行深度业务合作。
　　记者了解到，数据宝是国内少数同时具备“国资参股、政府监管扶持、市场化运作、大数据资产交易合法经营资质”属性的大数据企业，致力于为国有数据资源方提供数据治理智能化、建模加工产品化、场景应用商品化、流通交易合规化等数据要素市场化全生命周期管理服务。
　　聚焦在网络货运平台，数据宝对接了包括人、车、路、企、环的全方位国有数据资源。不仅包括车辆、司机、物流企业的静态数据，也包括资质认证、业务核验，以及车辆运输和营运动态数据。肖斌表示，与其他平台简单的数据融合不一样，我们具备完整的数据治理、加工、建模、产品化能力，更是具备完整的面向应用、面向价值化、面向市场化运作的数据要素全生命周期闭环服务能力。
　　除了实现物流平台本身的主营业务之外，数据宝一直努力探索拓展新的应用场景，助力物流平台实现新的盈利模式，打造“第二”营收引擎。肖斌谈道，物流金融、汽车金融、ETC发卡、供应链金融、车险（风险评估、反诈骗等）、创新险等都是数据宝利用数字化创新应用于具体的场景，并展开了一系列实践。
赋能货运行业
　　数字化如何赋能于具体的应用场景？
　　肖斌谈道：“在物流金融方面，数据宝依靠融合国有数据去识别融资贷款风险，并且为金融机构实现便捷、可靠的评分因子或模型，解决优质中小物流企业融资难问题，同时也为金融机构扩大资产方，促使资金和资产能够快速匹配起来。”“物流企业的贷款融资需求保守估计在3万亿元以上。传统金融机构满足的需求不足10%，仅物流运费垫资一项，约有6000亿元的融资需求；公路运输公司规模小、分散，传统金融机构为其贷款的比例不到5%等，这些因素影响着中小企业的信用评价。”肖斌介绍，中小企业信用评价是全球性难题，基于多源、海量、可靠性极高的，国有数据源，结合其强大的建模优化能力，形成赋能企业服务新生态建设的核心能力，也是真正的价值壁垒。
　　在传统的信贷业务模式下，银行只给优质部分提供融资，其他环节只要存在任何一点风险，都会被淘汰。肖斌告诉记者，“实际上有大量且真实可信的数据可以使用。”他解释，所谓传统金融机构以及银行认为劣质的部分里面有大量的优质或者是说能够差异化定价的可能性。而数据宝就是利用数字化创新挖掘劣质中的更大价值，为企业找到融资，也为银行及金融机构降低最大风险，促进资金安全流动。
　　此外，物流金融应用于企业方面，生成物流企业运力报告。基于国有交通大数据，通过线上对企业名下车辆的高速运力指数排名及整体经营情况进行评估，并对企业的运输经营情况实现线上的动态分析及监测，并可生成基于动态数据的企业/车队经营风险及价值评估报告，用于物流金融风险控制及物流承运商筛选。
　　总体而言，数据宝致力于构建网货物流行业“数字普惠铁三角”，一方面能够帮助银行实现从传统信贷业务模式到新金融形态下数字化信贷模式的全面创新与转型，另一方面能够帮助网络货运平台找到新的盈利增长点。该模式可实现1000万元以下的普惠金融产品从营销获客到贷后管理全流程的线上化、自动化、智能化。
　　在供应链金融方面，数据宝主要依靠核心的国有数据去快速查找并识别供应链条中的企业、订单真实性问题，进而解决企业的风险压力。“例如，平台司机及车辆注册身份及道路运输证件验真；供应链上下游企业经营能力评估；风险管控及筛查，物流验真。”肖斌在谈及供应链金融应用场景时说道。
　　汽车金融方面，在汽配欺诈领域，以低配高赔、无损理赔、重复理赔这三大模式最为常见。“保险公司及保险行业存在数据割裂情况，易形成信息孤岛而无法有效支撑风险管理的需要。”肖斌介绍，为解决上述痛点，数据宝基于权威国有大数据，联合生态伙伴推出商用车险理赔智能风控解决方案，基于“一码一车一件”融合大数据，对维修记录、零配件配置、BOM明细分析及市场价格，辅助保险公司进行车险理赔定损监管。
探索多种场景可能
　　数字化浪潮下，数字安全始终是金融机构以及企业不容挑战的底线。数据安全包括软件数据本身的存储安全以及信息交互流通安全等。那在助推物流数字化的同时，是否会造成数据隐私泄露的风险，影响数据安全？
　　肖斌表示，公司在大力去研究数据要素全生命周期安全交互解决方案，包括数据三级治理、隐私计算、数据库水印、区块链溯源存证，这是数据本身的安全。另外一方面，公司也制定了一套完整的数据交易分级安全控制策略。首创了一个审核“三真”，不仅要知道客户的真实，还要知道业务场景是否真实，同时也要知道数据真实的使用者。通过一系列的完整的运营策略来保证数据合规安全合法。“我们一直在探索新的场景”，肖斌谈道：“我们在跟银行做各种方面的探索。比如说，基于银行的行内数据和我们所拥有的国有数据，探索更多的场景以达到长尾客户的价值和资产的提升，包括关于银行内部人员的内控审计，我们也在做一些咨询服务，去解决银行这边的业务资产提升。”
　　此外，“银行的客户营销，包括风险识别，尤其是在贷中、贷后，个人的行为发生了异常和变化的时候，如何去及时止损，降低银行的坏账率，我们也在探索这方面的合作的可能性。”肖斌表示，公司在提供数据和数据产品的同时，也希望帮助客户把数据产品的价值实现最大化。