大數據時代下的汽車消費與出行

【編者按】當今大數據技術大行其道，作為傳統產業的汽車行業也努力依靠大數據實行自身的轉型。汽車消費和售後服務，作為汽車行業重要的組成部分，目前正面臨著重重考驗。如何將人工智慧運用於汽車消費和售後服務，滿足人們更多地需求，是今後汽車行業發展的重中之重。

本文發於朱偉華後市場，作者朱偉華；億歐編輯，供行業人士參考。

最近，我一直在思考智能汽車時代的服務問題，和多位行業專家交流之後，我突然頓悟了孫家棟院士曾經提出的一個觀點：有了北斗提供的精準時間和空間信息，道路服務和交通管理問題都可以靠大數據技術「算」出來。無論是汽車銷售還是售後服務，目前遇到的各種問題，最終都能夠藉助大數據技術或者人工智慧技術得到解決。

對汽車消費和出行服務而言，絕大多數都是個性化消費，而大數據技術是個性化問題的專用工具。在汽車銷售階段，目前的互聯網仍然停留在銷售線索產生階段，每年幾個垂直門戶網站給汽車廠商提供數億條銷售線索，最終形成幾千萬的銷售，但這數億條線索和幾千萬銷售之間未必有因果關係。由於垂直和門戶網站普遍採用程序控制廣告位，搜索引擎相當於一個賣廣告位的機器人。對主機廠和經銷商而言，以往需要廣告公司做的事情，一是拿出廣告創意，二是給這些機器人做好人肉廣告投放服務——顯然，廣告主需要一個買廣告的機器人。

隨著近年來在線廣告程序化交易技術的普及，大量打著DSP名義的廣告技（Pian）術（Zi）公司出現。由於傳統廣告公司並不真正擁有程序化交易技術，它們只能採購這些買廣告機器人的專業服務，廣告公司的人工服務，再加上這些DSP與在線廣告交易市場（ADX）服務，基本上一半的廣告費都被浪費在這些環節，真正用在媒體上的廣告費用反而降低了。再加上國內盛行的各種流量作弊，嘗試DSP的廣告主基本沒有成功案例。

我認為，廣告的程序化交易是必然趨勢，整個汽車行業的廣告主自己控制採購廣告的機器人是必然趨勢，隨著廣告創意的個性化，廣告創意機器人也必然會出現。一旦這類機器人出現，廣告公司必然出局。未來汽車廠商將自己必將通過廣告服務機器人來完成廣告創意到投放的全流程服務。好消息是目前BAT只有賣廣告的機器人，但還沒訓練出買廣告的人工智慧，所謂的DSP服務容易被廣告主蓋上騙子的烙印。

除了營銷的大數據應用，汽車售後服務同樣會深度應用大數據技術。包括有壹手在內的諸多創業公司在完成了終端和平台的信息化之後，接下來的研發重點必然是基於演算法的各類專用工具，沒有這些專用工具，現有的行業效率提升很難實現。

舉個簡單的例子，目前主要的汽車金融公司對於貸款用戶風險的識別絕大多數都是完全基於評分卡的，但智能評分卡模型已經在很多國家廣泛應用，但國內銀行對於汽車消費信貸是挑用戶的，由於風險較低，它們的風險管理技術相對落後。做次貸的很多汽車金融公司又不具備研發智能評分卡的能力。但毫無疑問，最終要判斷用戶貸前、貸中、貸后風險的，必然是藉助機器學習甚至人工智慧來實現。畢竟，車貸是完全個性化的產品，如果千人一面，要麼因為懼怕風險丟掉客戶，要麼是忽視風險導致崩盤。最終要在業務和風險之間找到平衡，必然得靠人工智慧的協助。

除了這些顯而易見的應用，汽車經銷商的門店運營同樣需要人工智慧的輔助運營，比如庫存新車的管理，究竟應該庫存什麼車型？如何調整價格才能銷售利益最大化？再比如庫存配件的管理，究竟應該庫存什麼配件，應該如何調整配件價格才能銷售收益最大化。這些原本都是靠人工根據經驗甚至拍腦袋決定的事情，如果沒有基於數據的人工智慧來輔助決策，很難說有誰靠經驗就能做好這些工作。

從我的切身體會看，幾乎汽車售後市場的一切工作，最終的解決方案都指向人工智慧。這證明了大數據技術對於個性化問題的終極解決能力。目前，國內絕大多數搞大數據的公司本質上都是賣數據的公司，真正踏實鑽研機器學習、人工智慧的公司，都還沒有和合作夥伴找到特別好的商業模式，曙光在前方，但眼下得苟且的活下去。汽車售後是實體經濟的一部分，不可能不受當前經濟低迷的影響，但正因為大家日子都不好過，這才是技術革命最可能爆發的時候，歡迎更多致力於汽車大數據、人工智慧的朋友同行！

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