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最为松散的协作形式是与金融科技企业建立联盟关系：例如，总部位于伦敦的大都会银行（Metro Bank）就与金融科技企业Zopa建立了互惠互利的协作关系。在低利率时代，大都会银行很难通过将客户存款进行投资从而获取利润。另一方面，作为点对点借贷平台，Zopa的私人投资者无法满足信贷申请的要求，因此大都会银行可提供现金，同时赚取更高的利息。这是一种双赢的局面。
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图3-10 未来的银行将成为客户日常生活的数字化枢纽和支柱
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比较紧密的协作形式是参股：例如，2015年，瑞士信贷（Credit Suisse）以1.65亿美元的代价购买点对点借贷平台Prosper的股权，持股比例为10%。经过本轮融资，Prosper的估值达到19亿美元。在实施数字化转型方面，西班牙对外银行（Banco Bilbao）采取的举措更为咄咄逼人。这家拥有150年悠久历史的西班牙银行收购了一系列金融科技企业：2016年，该行收购位于美国加州的金融科技企业Holvi，这家企业是专门针对中小企业的在线贷款平台。2015年，西班牙对外银行收购英国首家网上银行Atom 30%的股权，后者针对移动终端对客户联系策略进行了改进。在此之前，西班牙对外银行已经收购了美国网上银行Simple、西班牙大数据初创企业Madiva Soluciones以及加州的一家设计工作室Spring Studio。
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这就体现出传统银行的另一种优势：尽管总是苦于资金不足，传统银行对于获取感兴趣的理念创新和人才显然还是舍得花钱的。但是，尽管收购了不少金融科技企业，传统银行是否能够成功顺应未来的数字化趋势仍然存在不确定性。要确保成功，传统金融机构及其全体员工就务必要转变固有观念，转向顺应所有金融科技企业共同秉持的理念：从客户需求和客户体验的角度考虑每一笔交易。
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从1到N：企业数字化生存指南 [:1704244915]
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从1到N：企业数字化生存指南 3.5 数字化物流：效率驱动下的变革(9)
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随着2017年“双十一”的消费者狂欢告一段落，天猫、京东等电商的销售战也落下帷幕。在创纪录的2 500亿元人民币销售额和13.8亿个包裹的背后是，近年来中国电商市场的蓬勃发展和移动互联网在中国的持续渗透，这对物流行业的效率提出了更高的要求。
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中国物流行业整体在过去几年保持了较为稳定的6%的复合增长率，其中快递行业的年复合增长率更是高达23%。稳定增长的背后，却是物流行业各细分市场企业面临的日趋激烈的市场竞争以及趋薄的利润空间。在这样的市场环境下，阿里巴巴、京东等电商起家的物流参与者，以及一部分有前瞻性的传统物流企业，已经开始通过数字化的手段，提高企业内部的运营效率，从而抢占市场份额、提升利润空间。物流行业的数字化转型，更是在中国的国家“十三五规划”中列为主要任务之一。可见，物流行业的数字化转型已经刻不容缓。
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在近年来国内物流行业典型数字化趋势中，我们选取了三个来做进一步的讨论——数字化平台、大数据分析、自动化。其中，数字化平台降低了物流行业信息匹配的成本，提高了资源匹配的效率；大数据提升了分析的细度和时效性，大幅提升了资源利用率；自动化的物流设备则可能颠覆劳动密集型的运作模式。可见，这三个数字化趋势殊途同归——都着力于进一步提升物流行业的运营效率，节约企业的运营支出，并更好地服务终端消费者。
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数字化平台——物流企业的颠覆者还是助力者？
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互联网的普及和提速提升了信息传递效率，从而在多个行业产生了颠覆性的数字化平台商业模式。这样的例子屡见不鲜。例如，亚马逊和淘宝对传统零售业的颠覆，优步和滴滴对出租车行业的颠覆，爱彼迎（Airbnb）对传统酒店行业的颠覆等。这些颠覆者以更强的供需匹配能力，提高客户的选择自由度和价格透明度，扩大生产商、服务提供商的市场空间。
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回到物流行业，这样的趋势在陆运领域尤其明显。我们在跨城运输、同城运输及快递领域均观察到了新兴数字化平台的出现。这些平台提供了匹配、在线竞标、众包等服务。有的提高了传统物流资源匹配的效率，有的更是满足了一些市场上新兴的运输需求（见图3-11）。
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图3-11 国内物流行业的平台类公司十分活跃
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以跨城运输为例，由于中国整车运输市场相当分散，层层分包，以小散户运输为主，城际物流的回程空载率高达近40%，市场上涌现了一批“互联网＋物流”的线上货运平台。福佑卡车是线上无车承运平台的典型，其数字化平台整合了货源端需求，再以众包形式发布给运力端，从而提高资源利用效率，并通过佣金抽成变现；“货车帮”和“运满满”则是线上直接进行车货匹配，跨过中间商直接撮合货主和司机，减少交易中间环节，并通过车后市场变现。
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在“货车帮”和“运满满”于2017年11月27日合并前，“货车帮”司机端月活跃用户已达100万，“运满满”司机端月活跃用户已达150万，日撮合成单数保守估计均在5万条以上，以每单8 000元计算，年成交额可达1 200亿元。通过访谈货主和司机得知，这些平台的兴起已导致部分以转卖信息为主的中间商、信息部业务大幅减少。
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另一方面，同城物流需求的快速增长也催生了新的商业模式。在中国部分大型城市，同城需求已占快运业务总需求的约10%。同时对时效性的要求也越来越高，次晨达已无法满足所有消费者，即日达甚至实时达需求成为新的蓝海市场。2017年同城实时达需求已达百亿级别，并以每年翻番的增速快速增长。在这一背景下，涌现出了“货拉拉”“云鸟”“58速运”等同城、短途运输平台，“达达”“菜鸟裹裹”等快递众包平台，以及“闪送”“人人快递”等C2C专人直送平台。
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尽管同城平台公司当前面临同质化竞争严重、变现困难的难题，但其快速抢占新兴市场的能力，已对传统快递、快运公司产生了实质性威胁。例如，达达凭借40～50分钟的平均送达时间，成为市场占有率最高的同城实时达服务提供者。如何结合自身网络优势和新的数字化技术，满足日益增长的同城物流需求，将是传统快递、快运公司亟须解决的问题。
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大数据分析——从概念到真金白银
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在曾经的物流园区里，中间商们用粉笔、小黑板给司机进行配货。如今，每天上亿件快递，在每次收件、分拣、出仓、送达时，都会留下记录；安装了监控系统的物流车辆在行驶过程中，更是会实时留下位置、速度、预计抵达时间等海量数据。物流行业从手工记录到数字化的质变，也意味着产生的数据量随之爆炸式增长。在此前提下，物流行业开始尝试如何利用大数据方法，将海量的数据转化为实实在在的效率提升，并在部分领域初见成效（见图3-12）。
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爱尔兰车队管理优化公司（FleetMatics）是早期进行大数据尝试的典型。FleetMatics早在2004年便成立，针对物流、采矿等行业，提供车队管理的SaaS（软件即服务）解决方案。在物流行业，FleetMatics利用GPS技术，通过手机或电脑客户端提供车辆管理优化服务，如车辆的预防维护监测，实时路线优化，车辆利用率规划，找寻最近车辆，驾驶员驾驶行为监测等，从而有效地对卡车位置进行追踪，提升派送效率，选择最佳路径和最近车辆，从而降低派送过程的浪费（如在燃油费上平均可以节省约25%）。
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