金小运功能升级,助力抢占万亿货车ETC市场

发布于:2019-09-27 作者:数据宝 来源:数据宝
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长期以来,货车的高速通行缴费问题,一直是困扰货车司机和物流企业的痛点问题。


国内货车司机过高速收费站、缴纳通行费经常需排队、使用现金进行支付。货车车身长,收费金额大、停车称重耗时长等原因导致难以实现不停车收费缴费,不仅严重影响了运输效率,还面临着现金压力与财产安全风险。

 

同时由于排队进行人工缴费效率较低的原因,高速公路收费站堵车的情况也时有发生,不断点刹容易导致油耗增高和刹车片磨损,造成货车司机运营可变成本增加,而且刹车也会增加污染排放。


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但随着相关政策的推行,货车ETC车道的规划建设也会随之完善。货车使用ETC支付通行成必然趋势,货车ETC发卡业务将成为下一个物流金融必抢的垂直场景流量入口。

 

现有的货车ETC卡无法满足货车司机的真正需求,现在各省推出的 ETC 储蓄卡只能去固定网点办理和圈存,而且要预先存入大量现金,记账卡不但办理繁琐,而且也要缴纳大量押金才能使用,大大增加了货车司机和物流公司的现金压力,让想走高速的货车司机被卡在了现金不足的门槛上。贡献了超过80%的高速通行费用的3000万货车司机迫切需要ETC记账卡来解决以上问题。



货车ETC每年万亿级市场规模,或成物流金融争抢流量入口

 


根据传化慈善基金会公益研究院、清华大学社会学系联合调查出版的《中国卡车司机调查报告》显示,2016 年卡车司机支出的过路过桥费年平均值为5.36 万元。按卡车类型划分来看,牵引车的过路过桥费最高,平均为9.13 万元;重卡的过路过桥费平均为 3.44 万元;中卡的过路过桥费平均为 2.13 万元;轻卡的过路过桥费最低,平均为 1.13 万元。


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资料来源:2017中国卡车司机调查


如果平均每辆货车按每年ETC过路费在5万元左右来算,国内2000万辆货车每年能达到万亿级的市场规模。除此之外,银行等金融机构还可以开拓更多ETC应用场景,比如ETC卡用于加油、车辆保养、停车费、车辆年检、二级维护费等,甚至可以用ETC卡去交保险费用……真正实现让货车司机一卡走天下。



目前国家虽然在大力推动ETC卡的普及,但是很多传统的金融机构在抢占ETC市场时通常会先聚焦在乘用车的ETC卡业务,而不愿主动去做货车ETC,一则是因为存量用户中乘用车用户居多,容易快速展开业务,完成ETC发卡指标,二则是因为缺失权威的货车数据及有效策略工具,很难快速有效的识别出关键目标车辆,同时对货车的归属中小微物流企业及小微个体货车司机进行合理的风险筛查及授信,所以明明知道市场潜力巨大,却不敢轻易触碰,导致货车ETC卡的办卡难度和普及程度远低于乘用车。


金小运重磅上线,开启货车ETC发卡新时代!


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聚焦货车ETC获客场景,金小运CLV模型解决银行等金融发卡机构获取高价值优质用户难题。


数据宝汇集海量权威合法的国有数据,融合行业领先的大数据及风控技术,为物流产业金融量身定制了物流大数据云SaaS平台——金小运,围绕物流产业特点,通过输出基于企、车、人三大维度的智能决策、信息核验、风控反欺诈、 信用评价等标准化数据模块,赋能物流产业,帮助物流企业建立与物流金融机构的业务联运模式,帮助金融机构深入践行普惠金融,拓展物流产业金融市场,助力物流企业提升数字化管理能力,降本增效控风险。


其中金小运包含货车ETC价值智能决策系统——CLV模型,它是基于海量的高速大数据及车辆大数据,数据宝结合领先的机器学习算法自主研发,针对全国货车车辆,从消费能力、消费频率、运输强度、营销空间和需求刚度五个角度对车辆的生命周期价值进行智能综合评估,帮助金融机构及货车ETC发卡企业管理者快速有效识别关键车辆,从而有效的利用有限资源开拓货车ETC金融市场。


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注:使用数据宝所有产品均须通过“三真”准入审核标准,特别是须得到用户真实授权。


CLV模型特色


CLV模型覆盖全国范围近两年有高速通行记录的货车,覆盖率超过90%,不限车型,全量化模型,各维度评分可量化, 便于使用者根据分数进行区域评估支持单车及批量查询,一键生成/导出可视化报告。


聚焦货车ETC授信场景,小运Hunter——专注于物流金融大数据智能风控平台

银行等发卡机构不愿意贷款给中小物流企业,除了不知道哪些货车司机是有高需求的,还因为有了用户之后在授信这块也难做,银行传统的授信逻辑是按照还款意愿、还款能力、担保抵押三大维度来对用户进行授信,但物流行业普遍存在车辆挂靠,证件不全的情况,小微企业有超过6成用户在银行机构为没有任何业务数据的“白户”,无法进行有效的授信。


尤其是对于自身没有厂房、设备、车辆等有价实物作抵押的中小微物流企业,很难衡量企业的偿还能力;以及缺失对物流行业的策略工具,银行难以做风险筛查。


小运Hunter是基于海量、多维的权威国有数据资源,从源头规避数据合规风险及污染风险;专注物流金融,是国内首个专注物流金融的大数据智能风控平台,全方位覆盖企业、货车、司机三大业务维度;一站式智能风控,已整合海量国有数据,配置近百种常用风控规则,快速对接落户,一键自动化审核,极大提高风控贷前效率。本地化部署及配置,全程无干扰无监控无缓存,保障客户信息安全;且可根据业务需求进行模块拆分及灵活扩容,可帮助客户降低90%数据整合成本,安全灵活低成本


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关于数据宝

贵州数据宝网络科技有限公司(简称:数据宝),中国国有数据资产增值运营服务商,2016 年成立于中国首个大数据综合试验区贵州省贵安新区,承担国有大数据资产增值共享开放流通先行试点之重任,同时也是华东江苏大数据交易中心的股东方与运营方;数据宝是国内少数同时具备了“国资参股、政府监管扶持、市场化运作、大数据资产交易合法经营资质”属性的大数据“国家队”。成立至今,数据宝一直以“激活国有数据价值,引领行业合法合规发展”为使命,为70 个国家部委局、31个省市自治区、96 家央企的大数据产品流通充当“审核员、服务员、监督员”的角色,不遗余力把好大数据安全关。


数据宝始终把合法合规作为一切业务开展的前提,严格遵守《中华人民共和国网络安全法》和《公安机关互联网安全监督检查规定》,不爬数据不存数据不做死库不留缓存不拥有一条数据,数据宝也不存在数据中心,数据都在部委国企的机房,数据宝帮助国有大数据资源方与需求方之间构建起一条安全、稳定、高效的数据交互“自来水管道”,数据宝拥有大数据资产交易资质,并运用“堡垒机”机制,确保国有数据资源安全和脱敏脱密;独创数据无痕安全交互引擎,四层数据安全防护体系确保数据交互安全;引入“三真”准入审核监控系统,验证真实的企业、真实的应用场景、真实的用户授权,确保国有数据产品的合法合规使用。

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        长期以来,货车的高速通行缴费问题,一直是困扰货车司机和物流企业的痛点问题。


        国内货车司机过高速收费站、缴纳通行费经常需排队、使用现金进行支付。货车车身长,收费金额大、停车称重耗时长等原因导致难以实现不停车收费缴费,不仅严重影响了运输效率,还面临着现金压力与财产安全风险。

         

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        但随着相关政策的推行,货车ETC车道的规划建设也会随之完善。货车使用ETC支付通行成必然趋势,货车ETC发卡业务将成为下一个物流金融必抢的垂直场景流量入口。

         

        现有的货车ETC卡无法满足货车司机的真正需求,现在各省推出的 ETC 储蓄卡只能去固定网点办理和圈存,而且要预先存入大量现金,记账卡不但办理繁琐,而且也要缴纳大量押金才能使用,大大增加了货车司机和物流公司的现金压力,让想走高速的货车司机被卡在了现金不足的门槛上。贡献了超过80%的高速通行费用的3000万货车司机迫切需要ETC记账卡来解决以上问题。



        货车ETC每年万亿级市场规模,或成物流金融争抢流量入口

         


        根据传化慈善基金会公益研究院、清华大学社会学系联合调查出版的《中国卡车司机调查报告》显示,2016 年卡车司机支出的过路过桥费年平均值为5.36 万元。按卡车类型划分来看,牵引车的过路过桥费最高,平均为9.13 万元;重卡的过路过桥费平均为 3.44 万元;中卡的过路过桥费平均为 2.13 万元;轻卡的过路过桥费最低,平均为 1.13 万元。


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        资料来源:2017中国卡车司机调查


        如果平均每辆货车按每年ETC过路费在5万元左右来算,国内2000万辆货车每年能达到万亿级的市场规模。除此之外,银行等金融机构还可以开拓更多ETC应用场景,比如ETC卡用于加油、车辆保养、停车费、车辆年检、二级维护费等,甚至可以用ETC卡去交保险费用……真正实现让货车司机一卡走天下。



        目前国家虽然在大力推动ETC卡的普及,但是很多传统的金融机构在抢占ETC市场时通常会先聚焦在乘用车的ETC卡业务,而不愿主动去做货车ETC,一则是因为存量用户中乘用车用户居多,容易快速展开业务,完成ETC发卡指标,二则是因为缺失权威的货车数据及有效策略工具,很难快速有效的识别出关键目标车辆,同时对货车的归属中小微物流企业及小微个体货车司机进行合理的风险筛查及授信,所以明明知道市场潜力巨大,却不敢轻易触碰,导致货车ETC卡的办卡难度和普及程度远低于乘用车。


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        CLV模型特色


        CLV模型覆盖全国范围近两年有高速通行记录的货车,覆盖率超过90%,不限车型,全量化模型,各维度评分可量化, 便于使用者根据分数进行区域评估支持单车及批量查询,一键生成/导出可视化报告。


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        尤其是对于自身没有厂房、设备、车辆等有价实物作抵押的中小微物流企业,很难衡量企业的偿还能力;以及缺失对物流行业的策略工具,银行难以做风险筛查。


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