利用數據資源助力郵政快遞業發展

數據已經成為獲取市場洞見、優化決策過程、創新產品和服務的重要因素，從供應鏈優化管理到消費者行為分析等諸多領域，數據都扮演著重要角色。快遞物流業產生的數據量龐大，利用好行業數據資源，將無疑能夠提高郵政快遞業競爭力，助力行業更高質量發展。

數據是關鍵性生產要素

數據要素作為數字經濟時代的關鍵性生產要素，已經全面融入經濟價值創造，成為經濟增長的新動力、新引擎。近年來，我國數據戰略布局不斷演進，相關政策制度相繼出臺。

2022年12月，中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，指出數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。該政策文件提出建立保障權益、合規使用的數據產權制度，建立合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度等措施。

2023年8月，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，進一步推動和規范數據相關企業執行會計準則，準確反映數據相關業務和經濟實質。明確企業數據資源適用于現行企業會計準則。通過針對數據資源制定專門統一規定，解決實務中對數據資源能否作為會計上的資產確認、作為哪類資產“入表”的疑慮，并明確計量基礎。

2023年12月，財政部發布《關于加強數據資產管理的指導意見》，提出逐步建立完善數據資產管理制度，不斷拓展應用場景，不斷提升和豐富數據資產經濟價值和社會價值，推進數據資產全過程管理以及合規化、標準化、增值化。

截至2024年7月，上海數據交易所掛牌數據產品近3000個。2023年上海數據交易所場內交易規模達11億元以上。從數據產品掛牌交易，到用數據資產獲得銀行授信，再到監管認可數據資產入財務報表，數據的相關政策保障制度不斷完善，數據價值的潛力正不斷挖掘，各行各業的數據資源蘊藏著巨大價值。

郵政快遞行業數據資源潛能巨大

近年來，我國郵政快遞業呈現高速增長狀態，據中國國家郵政管理監測數據顯示，2016年至2021年，我國快遞業務量保持在20%以上的年增長速度。2022年全國快遞服務企業業務量累計達到1105.8億件。2024年上半年，郵政行業寄遞業務量累計894.2億件，同比增長20.5%。其中，快遞業務量累計801.6億件，同比增長23.1%。

眾所周知，快遞物流產業中的數據量龐大，在攬收、運輸、包裝、裝卸、存儲、配送、售后服務、營銷等各個環節，所涉及的個人信息、物理數據、經營數據等種類繁多、數量龐大。因此，對快遞行業各類數據的分析利用可能成為快遞行業提高生產力、加強競爭力的一個重要因素。

舉例來說，佛山眾陶聯供應鏈服務有限公司（以下簡稱眾陶聯）利用物流數據產品，為當地陶瓷企業解決了納稅難問題。多年來，為陶瓷生產供應沙泥、化工原料等的主體很多都是農民，較難提供收付款憑證。眾陶聯整合產業鏈合同流、貨物流、資金流，通過物流信息測算出沙石等貨物的體量和交易金額，并最終通過廣州數據交易所進行確權，形成了當地企業采購原材料的證據支持，為依法納稅提供了憑證。這就是一個通過給企業提供數據服務、利用數據產品來實現變現的成功案例。

2023年11月，新汽有限公司（以下簡稱新汽）獲頒北京國際大數據交易所國內郵政快遞業首張《數據資產登記憑證》。新汽是一家專注于快遞末端配送的公司，其依托社區網格化末端配送體系，通過車載感應系統采集位置、時間、運營載體量、數據字段量等數據，獲取對應的駕駛運營行為數據實時信息。目前多家物流和外賣平臺均已加入新汽的該套數據系統，新汽也希望未來可以按照基準路線鋪開更多地域的數據上傳，提高物流派送的效率和精準度。這是郵政快遞業數據資產價值利用和創新實踐的又一案例。

快遞數據價值實現的路徑

快遞行業應用大數據技術是必然趨勢，這無疑會提高快遞行業競爭力，而快遞數據紛繁復雜，涉及的物流環節眾多，如何收集并有效利用數據，科學合理地對數據進行分析和運用，成為亟待研究的課題。對于快遞數據價值的實現，建議考慮以下路徑。

路徑一，搭建數字化平臺，提高數據分析能力。由于快遞物流數據類型種類繁多且貫穿快遞全流程生命周期，因此可以就各類數據進行分類細化統計梳理，搭建細分數據模塊并提高數據分析能力。例如，可以利用攬收行為、發貨及包裝、運輸及倉儲要求等，進行客戶畫像描摹并提供個性化服務。可以以市場為導向，政府積極引導，促進快遞企業共同合作、數據共配、共同探索開發市域內“快遞進村”電子地圖，實現全方位寄遞量檢測和數據分析。因此，搭建一個有全面收集分析數據能力的平臺是數據利用的前提。數字化平臺的搭建將有利于快遞企業同上游商家到下游收件人之間建立高效的運營體系、便利的經營和操作流程。

路徑二，利用數據分析，提高經營策略的科學性。相對均衡的競爭格局、差異化較小的產品和服務，使得快遞業比其他行業更容易陷入價格戰。如何實現良性競爭、提高決策的科學性、有效性，數據分析或可為企業提供解決思路。目前已有調研團隊使用例如POI數據對快遞網點空間格局分布及可達性分析。根據快遞網點往往伴隨著居民的需求而出現，且不同職能的區域對快遞網點的需求也不同等客觀現實情況，分析并得出快遞網點的分布特點，提出網點選址應考慮的因素等。快遞數據所承載的信息是多維的，對其從不同角度的分析利用可以產生不同的經濟價值。再如，對成本數據的分析和把控可以優化財務結構，為企業節約成本，提高經營投入產出比；對攬收、派件數據的分析可以篩選出勞動效率更高的員工，以提高企業勞動力效能等。依托數據進行企業決策無疑更客觀、更科學。

路徑三，通過數據分析客戶反饋，提升服務質量。2024年5月，國家郵政局公布快遞服務質量指數為675.1，同比提升14%。行業服務質效提升已成為目前快遞企業的重要目標，如何提升客戶服務滿意度也成為快遞企業痛點，而基于消費者在線評價數據的研究就顯得頗有價值。對此，有基于情感詞典的文本情感分析方法、基于LDA主題分析服務質量評價的方法等。利用這些數據分析評價方法和模型，可以得出消費者對快遞服務的主觀感知、不滿意的服務內容和原因等，幫助企業更有針對性地改善服務方式，提升服務質量。

路徑四，利用數據分析實現企業管理，合法合規經營。隨著快遞行業的飛速發展，勞動力需求不斷增加，快遞員成為一個龐大的職業群體。但是快遞員職業門檻較低，而快遞行業是建立在大量個人信息、快件財產之上的，因此更好地對快遞員進行管理，有利于企業發展。為此，建立健全完善的員工信息體系、對員工操作行為進行數據記錄和分析評價、建立信用管理和黑名單系統等均成為了行業對員工進行管理的有效手段。有理論認為，利用大數據中的分類算法等，可以解決這個問題，應從年齡、性別、地域、生活喜好、操作時間、操作習慣等多方面，將快遞員的行為特征轉變為標簽；同時結合完善的監控系統和操作日志對工作場所的行為進行有效管控并預警、告警等。可以說，數字化從客觀上將員工行為的特征和行為背后的主觀意圖進行分析，能夠助力企業人資管理和安全生產。

物流數據有效利用對行業的深遠意義

其一，能夠提升快遞服務能力。推進智能收投終端、冷鏈快遞、倉配一體化、智能末端配送和末端公共服務平臺等項目研發，創新產品和服務，推動快遞服務分層，提供差異化精準化服務，提升快遞服務品質，提升綜合物流服務能力。

其二，能夠助力快遞綠色發展。優化運輸模式和路線結構，踐行綠色低碳理念，圍繞“雙碳”目標，推進綠色基礎設施運營。提升快件包裝綠色創新、循環化、減量化和無害化水平，助力環保事業。

其三，能夠創新快遞服務業態。順應數字經濟和消費升級發展趨勢，完善信息化運營平臺，實現手機客戶端、短信服務平臺、公眾平臺的無縫銜接，為客戶提供更為精細高效的寄遞服務和衍生服務，探索快遞經濟新形態。