摘要：进入21世纪以来，线下活动不断向线上迁移，实体世界不断被翻译成数字语言，人类社会正迈进大数据时代。快递业在物流、订单跟踪、设备、人员、车辆等方面都会产生大量的数据，是一座“数据金矿”。拥有较好的数据基础，再加上大数据分析技术的运用，使得快递行业日益表现出有别于传统劳动密集型产业的特征：富数据化、泛科技化、高智能化。快递企业已经把科技视为未来竞争的核心因素，在这些因素中，大数据因为其全面性和实时性，拥有更强的洞察力、决策力和过程优化能力，把每一个顾客都纳入到了分析的范围之中，为个性化服务提供了充足的数据储备，大幅提升了快递服务对社会需求的响应能力。

关键词：大数据；快递业；发展现状；趋势

1.快递行业发展现状

1.1 我国快递行业发展历程

纵观1993—2019年我国快递行业发展史，我国快递行业大致经历了三个阶段一：支持满足阶段、引领赋能阶段和协同变革阶段。其中，在第一个阶段，只能满足电商、商务和个人等不同主体的基本寄递需要，在这个阶段，电商成为了快递的第一驱动力；在第二个阶段中，快递公司的研究和技术更新的速度比其他产业要快得多，这就会形成技术溢出效应，不仅可以满足本产业的应用需要，而且可以在单一产品的研究方面，引导其他产业的发展；第三期，快递业内部整合，对外拓展，带动快递业协同转型。当前，我国的快递业正处于“二期”结束、“三期”开始的关键期，已成为我国物流业发展的一支新生力量。随着三个发展阶段的不断深入，大数据技术已逐步显现出强大的支持能力，应用于物流大数据是技术发展的必然要求。

1.2 我国快递行业格局

从产业的规模、发展速度来看，我国的快件产业继续保持着较高的发展速度。中国2018年的快递业务总量为507亿件，而且由于基数较高，还在以年均100亿件的速度快速增长；2019年1-9月份，快递业务量为496.6亿件，与上年同期相比，增加了26.4%。预计全年的快递业务量将超过600亿件，实现了营业收入5929亿元，与上年同期相比，增加了24.0l%，维持了一个比较高的速度。从行业发展的质量来看，快递业实现了降低成本，提高了效率，实现了高质量发展。快递员的服务品质越来越好，服务领域越来越广，技术含量越来越高，运营成本也越来越低。利用大数据来实现降本增效，这只是快递行业发展的第一步。在接下来的一段时间里，快递行业还会加强供应链的建设，实现产业上下游的协同，构建出一个良性循环的生态圈，从而让行业能够持续快速发展。从产业结构上来说，中国快递市场已经形成了一个“中高端”市场。

大数据分析结果显示，三通一达和邮政小包等电商件代表的是中低端市场，客户对价格十分敏感，低价是其核心需求，中低端市场业务占比约80％左右且保持高增长。中高端市场承接时效件、公务件和中高端电商件，其核心需求是时效和服务，以顺丰、EMS、京东物流为企业代表。

2.大数据技术在快递行业的应用

2.1 大数据技术影响快递行业的路径

大数据对快递业的影响主要体现在“数据准备→数据分析→技术创新→技术赋能”的发展路径上。大数据技术可以给快递行业带来实时、智能及具有收敛性的反馈，为快递行业提供一系列数据处理功能，具体包括了聚合数据仓库、离线处理、实时流计算、实时检索、交互式查询和关系分析等内容。图数据库能够在数秒之内对数十亿条数据进行关联分析，能够快速地对大量数据进行关联分析，能够快速地对大量节点进行关联查询，从而达到毫秒量级的实时风险控制，将事后风险控制变为实时风险控制。通过集成多种算法，实现统一算法管理平台，可提供收敛的解决方案，提高系统的资源利用率。如，大数据技术通过对快递行业在运输货物、车辆跟踪、客户下订单等过程中产生的大量数据进行量化分析，能对客户的消费行为和习惯形成直观的结论，就可避免由管理者的经验判断所产生的错误，进而提升服务水平。

2.2 大数据技术在快递行业的应用场景

快递业利用大数据技术，可提高智能化水平、降低物流成本、提高服务水平，具体可从以下方面体现。

2.2.1 绿色物流

将大数据分析技术和绿色物流相结合，可以为快递物流企业提供科技赋能，给快递物流产业带来新的活力。在环保意识日益增强的背景下，通过充分利用物流资源，采用大数据技术，合理规划和实施运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等物流活动，降低物流对环境影响的过程。例如，通过优化配送路线和减少空驶率，可以降低能源消耗和碳排放；通过对包装材料的回收利用，减少废弃物的产生；通过推广可再生能源和环保标准，实现快递行业的绿色物流，从而保护环境并提升企业社会责任感。绿色物流不仅降低了企业的运营成本，也符合当下的环保理念，是一种可持续的物流发展模式。

2.2.2 运输路线优化

大数据技术为快递物流提供了实时监控和预测的可能性。通过收集和分析全球定位系统（GPS）和传感器数据，可以对运输车辆、货物和人员等进行实时跟踪和监控，实现运输过程的透明化管理。同时，利用大数据技术和机器学习算法，可以对运输需求、路线和时间进行预测，以便提前做好计划和安排。大数据分析可以帮助快递物流企业优化路由和运输计划。通过对历史运输数据和实时数据的分析，可以找出运输效率和成本的最佳平衡点，制定出更为高效的运输策略。此外，利用大数据技术还可以实现货物在途可视化，客户可以随时了解货物的位置和预计到达时间，从而提高客户满意度。

2.2.3 网络组织调整

快递包裹的全过程是“接收和寄送”“出口分拣”“运输”“进口分拣”“发运”。其中，出口分类规则为网络组织方式提供了服务，这对快件的时效性有直接的影响。世界上最早的邮局都是在行政区划的基础上，结合各地的人口和经济状况，预先建立起来的，而且每一次的调整都需要很长的时间。有了大数据后，邮政快递行业可根据真实的业务数据快速调整网络架构，而不必过分依赖与自身业务关系并不精确的宏观数据。

以中国邮政为例，通过大数据分析发现，全国除了85个中心局业务量较大外还有多个非中心局的业务量也非常可观，这种情况下中心局分拨不但会提高峰值分拨压力、产生资源浪费，还会降低产品时效。为了解决该问题，中国邮政集团根据数据分析结果在全国推行“85+N”网络架构调整，其中Ⅳ个处理中心可根据出口情况灵活确定，加入了系统柔性，同时采用集包作业模式，“网络调整+集包”大大提高了资源利用效率和产品时效。

2.2.4 明确客户需求

在当前快递行业竞争十分激烈的情况下，为客户提供差异性的服务显得非常有必要。能通过对大数据的分析，明确客户需求，从而进行有针对性的服务。例如韵达的客户管家系统它是韵达专为客户研发的数字化管理工具包括多端口智能客服机器人、多平台打单发货、全链路跟踪、自助充单、业务分析等多项功能，真正意义上满足客户即时性、全链路、多场景需求。

3.结束语

综上所述，快递业是一个产生大量数据的行业，因此，大数据在快递企业中的广泛运用，对于企业能够动态地适应不断变化的市场环境，满足日趋个性化的顾客需求，应对激烈的市场竞争，都有着非常重要的作用。同时，还会对快递企业的战略决策、运营管理、市场营销、品牌管理、客户关系管理、服务创新等方面产生深刻的影响。从整体上讲，有利于快递资源的优化配置，促进快递业的升级和转型。

参考文献

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