物流车辆数据在金融科技的应用

时间：2023-03-17 03:42:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-17 03:42:01 来源：电子商务

近些年，物流行业随着社会的发展发生了很大的变化，不断向网络化、智能化的创新模式变革，衍生出很多与金融、交通、政务等领域相结合的多元化业务场景，使得物流领域具备了很大的市场空间，尤其是物流行业在金融科技的服务场景，形成了一片商业蓝海，很多金融科技公司深耕物流场景，做物流平台、银行保险等机构的金融科技服务商，进行物流数据和风控模型等输出，实现物流场景的金融业务。

随着2020年起开始施行的《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》，揭开了网络货运平台的序幕，形成了整个公路运输行业在数据化、信息化、税务合规化、资金流透明化的新篇章。同时，近些年物流SaaS系统、油品贸易平台、政府物流平台也在快速发展，累积了大量物流行业数据。这些平台拥有金融科技所需的大量有效和核心数据，同时也有着极强的动力为客户提供金融服务。

1、车辆数据维度

物流数据主要包括车辆静态数据、车辆动态数据和车辆订单数据，其中车辆静态数据包括车辆的基本信息、行驶证、运输许可证、车主信息、企业信息等；车辆动态数据主要包括车辆的位置、方向、速度、运单信息等；订单数据包括订单类型、订单数量、发票数据等。每个分类维度的常用指标如下：

（1）静态数据：车牌号、车辆颜色、车辆类型、车辆品牌、车辆所属省市县、道路运输证有效起止日期、道路运输证签发机关、行驶证信息、车辆合格证信息、车辆长宽高、车辆自重、车辆额定载重、车辆牵引质量、车辆容积、车辆出厂时间、车主姓名、车主手机、企业名称、企业注册资本等；

（2）动态数据：位置经纬度、位置省市县、行驶里程数、定位方式（GPS/北斗）、行驶方向、车机速度、GPS速度、GPS时间、运单状态、发货品类、制动信号等。

（3）订单数据：订单类型、订单数量、货物偏好、订单发票数据、常客成交订单数、收款人类型、企业运单数、企业上游货主数等。

2、车辆数据应用

物流数据在金融科技业务场景中，具有很大的应用价值，通过对车辆数据和订单数据的授权收集，经货运平台数据（如货车帮、运满满等），或三方平台数据（如中交兴路）的调用，可以实现在金融科技业务场景多个维度的数据应用，主要包括以下几个方面：

（1）信息验证：车辆入网验证、车主真实性验证、套牌车验证、道路运输证验证、人员从业资格证验证等；

（2）信息查询：车辆确认、车辆行驶证查询、道路运输证查询、人员从业资格证查询、车辆违章查询、物流园信息查询、加油站信息查询；

（3）位置查询：车辆位置查询、车辆轨迹查询、车辆签到查询、车辆分布查询、车辆往返查询等；

（4）统计分析：车辆里程查询、车辆停车查询、车辆在途运抵预判、车辆运营数据查询、车辆业务数据查询等；

（5）风险评估：车辆运力评估、企业运力评估、车辆风险评估、企业风险评估、车主风险评估等；

（6）风险通知：车辆驶入范围、车辆驶出范围、线路异常预警、异常离线提醒、车辆轨迹回溯、区域停车提醒等。

3、数据应用举例

（1）信息验证：

a) 人员信息验证：身份证OCR解析、车主车龄真实性认证、人员从业资格证查询；

b) 车辆信息验证：行驶证OCR解析、车辆入网查询、车辆道路运输证查询、车辆行驶证信息查询、套牌车验证；

c) 企业信息验证：道路运输经营许OCR解析、企业道路运输经营许可证查询；

（2）运力评估：

a) 车辆运力评估：长跑线路、大本营（运营范围）、累计行驶里程、日均行驶里程、日均运营时长、长跑线路运营次数占比、运营轨迹完整率、平均运距、最后上线时间等；

b) 企业评估：总车辆数、上线总车辆数、疑似挂靠车辆数等；

（3）贷前模型：

a) 风险评分：根据企业基本信息、经营情况、资产评估、违约风险、信用历史、关联风险等维度评估企业风险程度；

b) 额度授信：根据企业资产证明、财务报告、银行流水、企业征信、个人征信等信息评估企业申请额度。

（4）贷中模型：

a) 有效订单：司机、车辆、轨迹一致性，启运时间与到货确认时间校验、订单接单与发单合理性配比、订单预警查验等；

b) 司机评估：身份信息、从业资质、外部风险、客户评价、接单数、完成运单数、常客成交订单数等；

c) 车辆验证：车辆类型、车辆所有人、使用性质、强制报废时间等；

（5）贷后模型：

a) 订单统计：总接单数、支干线类型、订单类型、货物偏好、企业上游货主数、常客成交订单数、收款人类型、订单预警书数等；

b) 司机监控：车辆驾驶行为习惯、外部失信/被执行情况、多头借贷、货物偏好、运费收入金额、行车路线、订单数量等；

c) 货车监控：行车轨迹、行车速度、断线提示、停车时间、维修保养、加油频率、加油地点、车联保险等；

d) 企业监控：企业分支机构、企业客户评价情况、工商信息、授信还款、支用明细、外部司法信息等；

4、商业场景模式

物流数据在金融商业领域具有很大的应用价值，因此物流金融科技场景也变得越来越丰富，物流数据在风控、运营、报告等方面的重要性得以体现，如信息验证、模型评分、统计查询、风险监控、离线找车等。现结合某物流金融商业模式简要说明下物流数据的核心价值，如下如所示：

以上举例的物流金融商业模式为多方平台形成的业务体系，物流货运平台是流量方，平台注册的中小微物流企业根据自身情况，选择相关金融产品（如企业贷、车主贷、车保等），同时发起融资申请（或保险申请），金融产品是由金融服务平台与银行等金融机构联合运营，并在物流货运平台进行推广。

当客户提交产品申请后，物流货运平台将客户申请信息，以及平台相关数据（车辆注册、订单交易等）推送至金融服务平台（数据获取客户已授权）。金融服务平台方接收客户申请信息后，从外部三方数据源引入其他数据，通过多个维度数据，综合对客户的风险进行评估，然后根据风控结果，将较优质客户推送至银行等金融机构（资金方），同时引入担保/保险公司对客户申请产品的担保模式。银行金融机构结合线下尽调等方式，对申请客户的资质进行审核，最后对于符合条件且评估较好的客户进行放款，客户后续根据合同约定模式按期还款。

同时，金融服务平台与银行金融机构联合进行贷中贷后风险监控。以此，多方平台机构形成了一个完整的物流金融场景的闭环商业模式。

本文所提到的车辆相关的数据，我们本次还准备一个外部数据与之相关的数据字典供大家了解，目前车辆数据维度主要有哪些相关内容，具体请看：

有需要了解的同学，可以上到星球了解学习，希望以上内容对大家有所帮助。

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