大數據在跨境物流管理中的應用與實踐研究

陳 果（成都外國語學院，四川 成都 611844）

0 引 言

隨著全球化的不斷推進和國際貿易的增長，跨境物流也在不斷發展。根據相關數據統計，2022年全球貨物貿易總額達25萬億美元，如圖1所示。2022年中國跨境電商市場規模達15.7萬億元，較2021年同比增長10.56%，如圖2所示。

圖1 2018—2022 年全球貨物貿易總額

圖2 2018—2022 年中國跨境電商行業交易規模及其增長率

為了滿足客戶的需求，跨境物流企業需要快速準確地處理海量的數據，并做出正確的決策。在此背景下，大數據技術的應用能夠使跨境物流企業更好地收集、存儲、分析和應用這些數據，從而優化運營流程、提高服務質量、增加競爭優勢。在跨境物流管理中，大數據的應用可以涵蓋各個環節，包括需求預測、運輸優化、供應鏈可視化、風險管理等。本文通過探討大數據在跨境物流管理中的應用與實踐，旨在為相關企業提供決策支持和指導。

目前，針對大數據在跨境物流管理中的研究相對較少，相關學者對數字經濟、數字貿易、數字化轉型的研究較多。張妍等（2023）基于RCEP背景，對數字貿易與跨境物流的協同發展展開了研究[1]；張小雪（2022）分析了企業數字化轉型協作機制的影響因子——協作初始狀態、凈收益、協作成本、國際組織和企業所在國政府的支持力度等對演化路徑的作用機理[2]；李益帆等（2022）指出跨境電商物流企業要把握數字化發展機遇，圍繞數字經濟去解決目前面臨的諸多問題[3]；李欣欣（2022）指出要合理地運用大數據、區塊鏈、人工智能等新興數字技術解決跨境物流中存在的痛點問題，創新物流運轉模式[4]；王能星（2017）指出跨境電商的高速發展離不開跨境物流體系的完善，要積極發展并推廣海外倉[5]。

1 相關概述

1.1 跨境物流管理的重要性

首先，跨境物流管理是全球貿易的基礎，通過有效的物流管理，可以促進國際貿易的發展；通過合理的物流規劃和管理，可以減少運輸時間和運輸成本，有效控制倉儲和運輸費用，并優化物流資源配置，實現成本的最小化。其次，跨境物流管理能夠提高物流的速度和效率，縮短供應鏈的周期，使產品迅速抵達市場。通過設計合理的物流路線和智能調度，可以降低貨物損耗，提高交付的準確性和及時性，從而提升整體的物流效率。最后，跨境物流管理可以提高客戶服務和滿意度。通過提供準確的物流信息、改進交付時間和質量，可以滿足客戶的需求，增強客戶的忠誠度和信任感。跨境物流管理還能提供靈活的物流解決方案，滿足不同客戶的個性化需求。企業和國家都應高度重視跨境物流管理的重要性，并加大對其的投入和研究，以促進跨境物流管理水平和能力的提升。

1.2 大數據技術的出現和應用價值

大數據技術以大規模、高速度和多樣化的數據為基礎，利用先進的分析工具和算法從龐大的數據集中提取出有意義的信息。大數據技術的出現得益于計算能力的提升、存儲成本的降低和云計算的普及。大數據技術具有開創性的應用價值，它可以幫助企業和機構了解消費者行為、產品趨勢、市場需求等，從而做出更明智的決策。通過大數據分析，可以發現隱藏在數據背后的模式、趨勢和關聯性，從而挖掘出潛在的商機和創新機會。通過對大數據進行深度分析，可以識別客戶群體的細分需求、優化產品設計和市場營銷策略、預測未來趨勢，幫助企業做出更精準的決策。大數據技術在物流管理中的應用如圖3所示。

圖3 大數據在物流管理中的應用

2 大數據在跨境物流管理中的應用

2.1 數據采集與整合

數據采集與整合是大數據應用的第一步，通過對各種數據進行采集、整合和處理，可以為跨境物流提供更精準、高效的管理方式。在跨境物流中，大量的數據需要被采集，如貨物的起始地和目的地、貨物規格、運輸時間、運輸費用等。這些數據可以來自各個環節和參與方，包括供應商、運輸公司、海關、倉庫等。此外，跨境物流涉及多個環節和參與者，每個參與者使用的系統和數據格式都有所不同，會導致數據分散、孤立，難以進行統一的分析和應用。因此，對采集到的數據進行整合是十分有必要的。數據整合的過程包括數據清洗、數據轉換、數據匹配等操作，以保證數據的一致性和準確性。通過數據整合，可以將分散的數據變成一張完整的信息網絡，從而為后續的分析和決策提供保障。通過采集和整合各個環節和參與者的數據，可以為跨境物流提供更精準高效的管理方式，實現預測規劃、風險管理、信息共享和協同管理等方面的優化。

2.2 數據分析與預測

通過對大數據進行分析和挖掘，可以為跨境物流提供更精準的決策支持和預測分析，從而優化運輸計劃、資源配置和服務質量。通過對跨境物流數據的分析，可以發現運輸過程中存在瓶頸環節、交通擁堵點和運輸效率低下等問題的原因。例如，可以分析運輸時間、運輸費用、運輸距離等關鍵指標，找出影響運輸效率的因素，并提出針對性的優化措施，以提高物流運作的效能。數據分析還可以幫助跨境物流管理者進行需求預測和規劃。通過對歷史數據和實時數據的分析，可以預測貨物需求量、運輸時間等關鍵指標。例如，通過對歷史運輸數據的分析，可以了解貨物的季節性需求變化、地域性需求差異等，從而根據預測結果合理配置運輸資源和進行合同談判，以提前做好準備。數據分析的應用將為跨境物流提供更精準高效的決策支持和預測分析，進一步優化物流運作，提升整體效能。

2.3 信息共享與協同

通過大數據技術，可以將各個環節和參與者的數據進行整合和共享，實現信息的流暢傳遞和協同管理，從而提高物流效率和服務質量。通過信息共享可以實現各參與方之間的信息交流和協作。跨境物流涉及供應商、運輸公司、海關、倉庫等多個參與方，每個參與方都有自己的數據和信息。通過大數據技術，可以實現不同系統之間的數據整合和共享，將各參與方的數據進行匯總和分析。例如，供應商可以根據實時訂單數據和貨物需求信息及時調整自身的生產計劃和供應鏈管理；運輸公司則可以根據接收到的運輸信息和貨物狀態，進行合理的調度和運輸規劃。通過信息共享，各參與方可以更好地開展協同合作，提高物流運作的效率和準確性。另外，信息共享還可以幫助跨境物流管理者進行全局決策和資源優化。通過對跨境物流數據的分析和整合，可以獲取更全面、準確的信息，從而做出更有效的決策。例如，可以根據運輸數據和貨物需求信息，優化運輸路線和合理配置資源，以減少運輸成本和時間。同時，通過信息共享和協同管理，各參與方還可以共同協作來解決問題。

2.4 風險管理與智能決策

通過對跨境物流中涉及的大量數據進行收集、整合、分析和挖掘，可以幫助決策者更好地應對各類風險，并進行智能決策。大數據應用有助于識別和管理跨境物流中的各類風險。跨境物流涉及多個環節和參與者，會面臨諸如貨物延誤、丟失、損壞、安全問題、供應鏈中斷等風險。通過大數據技術，可以對跨境物流中的數據進行實時監控和分析，提前發現異常情況和風險因素。例如，通過對歷史運輸數據的分析，可以發現運輸過程中的潛在問題和風險點，如運輸時間波動、丟失率高的地區等。根據這些數據分析結果，可以采取相應的風險管理措施，如加強對物流環節的監控、改進貨物包裝、選擇更加安全可靠的供應商等。通過風險管理的應用，可以降低風險損失，并提高整體物流運營的穩定性和安全性。同時，大數據應用也可以支持智能決策的實施。跨境物流管理涉及眾多的決策環節，如合同談判、運輸路徑選擇、資源配置、訂單處理等。通過對跨境物流中大量數據的收集和分析，可以幫助決策者制定更加明智、更有根據的決策方案。例如，基于歷史運輸數據和貨物需求信息，可以優化運輸路徑，選擇效益最佳、成本最小的運輸方案。大數據技術還可以設計智能算法和模型，對物流運營進行預測和優化，幫助決策者做出更加明智和精準的決策。

3 企業運營實踐案例分析——以YH 企業為例

3.1 企業概況

YH成立于2016年，是一家專注于跨境電商業務的國際物流公司，總部位于義烏，在上海、杭州等地設有20家分、子公司。目前，公司共擁有500多名員工和6萬余平方米的內倉儲面積。公司在美國、英國等國家設立了海外倉，并持續推動自身的全球戰略布局。作為一家專注于跨境電商業務的物流公司，YH企業憑借其豐富的經驗和優勢，為客戶提供全方位的物流解決方案。公司不僅提供頭程運輸，還能進行海外清關和尾程派送，確保客戶能夠暢通無阻地完成全球貿易。

3.2 模型分析與指標構建

為了幫助YH選擇合適的第三方海外倉，本文特選取了模糊綜合評價法，這是一種多指標決策的方法，用于處理不精確性和模糊性的評價問題。它將評價問題轉化為模糊集的運算，通過對模糊集進行加權、模糊關系運算和轉換，得出最終的綜合評價結果。其步驟如下。

第一步：確定評價對象，評價指標體系如表1所示。由各種不同決斷構成的集合成為評語集，記為：V={優秀，良好，一般，合格，不合格}={95，85，75，65，30}。

表1 指標體系

第二步：建立模糊相似關系矩陣，設第i個評價對象關于第j個評價因子的模糊評價為ri1，ri2，...，rin，則評價對象的模糊相似關系矩陣為：

第三步：確定權重向量，設權重向量為：

其中，wj是第j個評價因子的權重，且滿足

第四步：模糊綜合評價如下。

指標體系如表1所示。

3.3 YH 企業海外倉選擇

邀請物流行業專家與YH公司的高層管理人員對WY海外倉與GC海外倉進行評分，計算兩家海外倉的模糊綜合評價，并選取適合YH的第三方海外倉。

第一，WY海外倉評價。

根據專家及管理人員評分，進行歸一化處理，計算模糊綜合評價關系評價向量B。如表2所示。

表2 WY 海外倉模糊綜合評價向量

WY海外倉綜合模糊評價得分為（B'為歸一化處理）：

第二，GC海外倉評價。

根據專家及管理人員評分，進行歸一化處理，計算模糊綜合評價關系評價向量B。如表3所示。

表3 GC 海外倉模糊綜合評價向量

GC海外倉綜合模糊評價得分為：

結果顯示，認為GC海外倉優秀的占比為46.83%，良好的為28.61%；認為WY海外倉優秀的占比為45.19%，良好的為26.35%。通過對比所占比例，選擇GC海外倉更合適；從評價得分來看，GC海外倉的綜合模糊評價得分為85.327 9，WY海外倉的綜合模糊評價得分為84.543 8，前者高于后者，選擇GC海外倉更合適。

4 基于大數據的跨境物流管理策略分析

4.1 關鍵數據的安全性和隱私保護

隨著大數據技術的蓬勃發展，其涉及的數據量也越來越龐大，其中包括物流信息、交易記錄、客戶信息等敏感數據。保護這些關鍵數據的安全性和隱私性成為一個不可忽視的重要任務。一方面，要確保數據的安全性。通過使用傳輸層安全協議（TLS/SSL）等技術在數據傳輸過程中進行加密，可以防止中間人攻擊導致發生數據泄露。采用強密碼、多因素身份驗證等方式對用戶進行身份認證，嚴格限制敏感數據的訪問權限，確保只有授權人員才能訪問和處理數據。還要定期進行數據備份，并采用安全的數據存儲設施，如云存儲服務或離線存儲媒介，保證數據的完整性和可恢復性。另一方面，要保護關鍵數據的隱私，隱私保護主要涉及數據收集、使用和共享過程中的保護措施。在數據收集和處理過程中要嚴格遵守隱私保護相關的法律和法規，如個人信息保護法或相關國際隱私法規。還要對數據進行脫敏處理，最小化包含個人身份信息的數據，避免個人身份被直接識別。例如，使用數據加密或匿名技術將個人身份和敏感信息與其他數據分離。

4.2 大數據技術人才培養

大數據技術的發展帶來了對相關人才的需求。跨境物流管理中的大數據分析、數據挖掘和人工智能等技術需要熟練的專業人才來進行驅動和應用。為了滿足這一需求，需要進行大數據人才的培養和培訓。首先，可以建立與大數據相關的學科和專業，開設相關課程，包括數據分析、數據挖掘、數據處理和人工智能等方面的內容，以培養具備大數據技術知識和應用能力的專業人才。其次，可以開設相關實訓課程或項目，讓學生通過實際操作和解決實際問題來掌握大數據技術知識和應用。例如，可以與物流企業合作，讓學生參與實際的大數據分析項目。最后，大數據技術的應用需要多個領域的知識和技能的結合，因此需要開展跨學科合作，將計算機科學、數據科學、物流管理等多個學科進行有機整合，培養學生的跨學科綜合能力。

4.3 遵守跨境物流管理相關的法律法規和政策

數據的流動和處理涉及不同國家和地區，跨境物流管理相關的法律法規和政策也變得更加復雜和多樣化。因此，遵守相關法律法規和政策對于保障數據安全性和合法性、維護業務合規性和可持續發展至關重要。隨著大數據的流動和共享，大量數據會涉及個人隱私、商業機密等敏感信息。因此，需要遵守個人數據保護法和相關的隱私保護法規，確保數據在收集、使用和傳輸過程中的合法性和安全性。同時，還需要遵守數據轉移和跨境傳輸的相關法律，確保數據的合法轉移和處理。另外，跨境物流管理涉及多個國家和地區的業務，需要遵守相關國家和地區的進出口、海關、貿易和運輸等規定。例如，跨境物流企業需要遵守各國海關規章制度，如申報要求、貨物分類和稅費規定等。此外，還需要遵守相關的國際貿易協議和法規，確保貨物的合法流通和交付。

5 結 論

隨著全球化的不斷深入，跨境物流已成為國際貿易和經濟發展的重要支柱。然而，傳統的跨境物流管理面臨著許多挑戰，如信息不對稱、運輸效率低下、物流成本高昂等。大數據技術的快速發展為跨境物流管理帶來了新的機遇。通過大數據技術對物流過程中產生的海量數據進行實時監控和分析，可以提高物流效率、降低物流成本。因此，本文對大數據技術在跨境物流管理中的應用與實踐進行研究，以期能為相關跨境物流企業應用大數據技術提供一定的參考。