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张韶峰：线上线下融合的大数据金融建模
　　本讲座摘选自百融金服CEO张韶峰先生于日在 RONG 系列论坛之四---与诚信社会的论坛《线上线下融合的大数据金融建模》的演讲。
　　讲座摘要：
　　张韶峰：百融金服CEO，清华大学电气工程自动化学士和硕士，是国内第一家专注于大数据与推荐引擎的互联网技术公司百分点集团的合伙人兼金融事业部负责人。2014年，张韶峰先生创建百融金服，作为的首批践行者，立志把百融金服打造成为国内金融领域最大的第三方风控及营销服务提供商。并以传播诚信文化理念，开拓诚信生态环境为己任，为国家全民信用体系的建设及普惠金融的实现贡献一己之力。张韶峰先生最初以管理培训生身份加入全球最大的企业软件公司甲骨文大中国区与商业智能软件部门。之后加入全球最大的IT解决方案提供商IBM，负责商业智能与数据挖掘以及智能分析方案。并创建了天才博通公司，在天才博通期间一手打造了国内第一个SaaS模式的数据挖掘软件系统（Geni-sage Data Mining），时间序列预测效果效果远超欧洲领先水平，获得业界认可。
　　张韶峰：非常荣幸能够回到母校来跟大家做融合了线上数据和线下数据的大数据金融建模的报告。
　　我是工程师出身，一直是做数据挖掘，十几年前开始做的时候还没有大数据这个词。清华电机系毕业，基本上互联网比较火的那几年我都赶上了，赶上了一些好的时代，我也非常感谢这个时代。
　　百融金服最早是百分点的金融行业事业部，专门为金融行业提供服务。百分点2009年成立，2014年我们把百分点的金融行业事业部分拆出来。
　　下面具体分享一下。
　　第一，传统的金融机构怎么做金融建模。
　　第二，线上线下融合的大数据建模具体的效果。
　　信用卡诞生的时候是零售商做的，不是银行做的。那个时候遇到一个问题---消费金融，什么人我可以借他钱，或者可以把东西给他，先买后付，什么人不可以。FICO两个创始人，一个是数学家，一个是独立工程师，他们自己发明一套方法：运用人过去的历史记录，什么时候借过钱，借了多少钱，借钱有没有还，借钱额度占整体消费额度百分比多少，就是所谓的杠杆率。里面最最重要的是过去借了多少钱，还没还，预测你下一次借钱还不还。前提就是你之前跟金融机构借过钱，如果不借钱，他这个系统不太好用。在数学上FICO流派的方法，过去的违约历史，大概十到二十个变量，风险模型十个和十五个变量基本上都是来自于金融领域。在美国信用体系已经发展数十年、上百年了，绝大多数人能够跟美国的金融机构打交道，征信机构的数据来自于金融机构，如果大部分人跟金融机构发生过借贷交易，信用数据就能够覆盖到大部分人。
　　在中国，80%的人没有发生过借贷交易，自己想跟银行借钱是非常困难的，算上车贷、房贷，在中国人民银行信用中心记录的有三亿人。人民银行号称的信用记录有八亿，但是有五亿人是没有信用记录的，有一些人只有身份证号，三亿人又有五千万人是刚刚办信用卡和刚刚办房贷、车贷的。今天我们国家总理要求金融机构服务于普罗大众，要求银行降价，服务小企业。站在银行的角度，他觉得自己是弱势群体，他觉得我不了解你，我借你钱你不还，亏的是我。今天互联网金融公司创业非常火爆，P2P公司三千多家，如果信用体系的事不解决，要么就是金融机构倒闭，人民群众还是借不了钱，他的钱借不出去，金融机构也赚不了钱。这个事情金融机构也挺难受，个人和小微企业主也挺难受。
　　这个怎么解决？除了传统的FICO体系方法，还有没有别的方法来解决。利用金融行业的十到十五个强变量，每一个变量都跟信用违约相关性比较强的。只有20%的人口，但是作为一个正常的人，你就需要衣食住行，可以有娱乐、阅读、社交，这种数据是足够充分的，他能覆盖到几乎每一个人。但是由于他不是直接金融数据，他的相关性会弱一些。每一个变量和违约度的相关性非常弱。但是我们叫打群架的思路，我们公司有50万个弱变量。五亿人有四亿人没有被人民银行覆盖到，但是正是这四亿人都是金融机构想发展的客户。这里有一个参考对象，美国有一个公司叫ZestFinance，其中一个人是谷歌的前CEO叫道格拉斯，另外一个人是美国第一资本的高级信贷经理，他们两个人刚开始各自创业成立公司，之后被他们的投资人撮合合并了，这家公司很有意思。2013年他拿到了一亿美元的投资，一亿美元里面有五千万是信贷。贷款的同学们觉得比较奇怪，我们这种小公司是不可能拿到银行的信贷，你要想让银行把钱借给你，那是比登天还难的事情，因为我们是轻资产公司，没有设备，没有房子，没有地皮，人和服务器是最贵的，银行不认这个，中国银行说到底就是典当行。这样一个创业公司，银行能给他体供五千万美元的授信，可见他对银行产生价值。他的目标是帮助美国20%的次贷的人一部分重建信用，从而获得信贷服务。我的一个朋友之前在这个公司做首席建模官，他们大概用了七万个变量来建体系，第一是性别年龄职业婚姻状况，后面三种比较有意思了：
　　第二，放贷公司网站上面的行为。第一种是这些借钱的人在他们网站上填写姓名的方法。第一种人是所有字母、姓名都是小写；第二种填法第一个字母都是大写；第三种填法是所有字母都是大写；第四种是姓所有字母大写，然后名是首字母大写，其他字母小写。谁的违约可能性更大？姓全部大写，名首字母大写的是风险最低的；姓名全部小写的是风险程度最高的。这既反映了你的受教育程度也反映了你的随意性。全部大写的也还是比较严谨的，这就叫弱变量。在他网站上提供了一个时长，停留三分钟贷款和停留三十分钟贷款，谁风险高、谁风险低？前面停留时间很短的是风险很高的，随着时间延长，风险是越低的，但是有一个波动。如果一个人草率的看了借款条款，他可能没有想清楚能不能还款，有些人是有欺诈的，他在琢磨怎么样能够骗过去那些人，前面是平滑下降，后面有波动。到了一定时候是不变的，停留五天和停留五十天的没有什么区别。这些都是弱变量，包括你填资料的时候拼写错误都是属于金融机构的弱变量，不属于直接的信用好不好，这种变量非常多、数据样本足够大，你总结的规律就可以采信了。如果做数据挖掘，样本太小，有随机偏差，但是如果他们在一百万的量级下做的统计，可能这个规律是可以采信的。
　　第三种类型，在互联网上的数据比较多，你粉谁，谁粉你，你混什么圈子，你平时讨论什么话题。
　　第四种类型，他不肯说的数据，有一些特殊的数据源，强相关的，但是覆盖的人群会比较少。特别强的变量很多时候都是有这个问题，它的覆盖率不够，相关性很强。原始变量说有七万多个，做衍生变量，在美国常见的方法是把邮编分拆了，邮编在美国是分立的，城市、街区有人群区隔作用，这一个片区和另外一个片区的人群就是不一样。在纽约也有穷人居住的地方，也有富人居住的地方。但是在中国邮政编码就没有用了，在同一个地方可能有一块有特别有钱的，也有特别穷的，但是手机号前三位可以区隔，139的你之前要花很多钱才能买到。在传统的金融机构覆盖比较好的人群效果能够提升30%。但是在次贷人群中提升效果是20%。
　　我们在国内的实践，80%的电商都是我们的客户，媒体网站、社区网站、线下商业机构、万达大悦城、运营商品牌上，我们积累了五类消费者的数据。
　　一个人可能有N个身份，多个QQ号、多个手机号码，能够把各个不同的ID串起来综合评分。某一家银行我们测试了130万客户，给我们的时候是不带好坏标志的，只有申请表。我们挑出了70%，这70%的违约率是剩下30%的万分之一左右。剩下的一家银行测试了50万，线上线下，线上发的卡比线下发的卡风险高了50%。
　　风控的核心思路：第一，欺诈风险防范，真实身份识别是核心，欺诈客户一开始就是恶意的，欺诈客户很多时候不会采用真实身份来申请。第二，信用风险防范，行为数据挖掘是核心，申请阶段不是恶意，到时候还不上，还款阶段还款意愿是恶意的。
　　他在金融机构那里申请的次数也很重要，他过去有没有换身份证号，我们只要发现他是一个人，或者一伙人，或者一个金融机构90天贷款五次，坏账概率是别人的3.2倍左右。
　　地址跟我们金融机构地址隔5公里以上的，信用会差三倍多。
　　在三四线城市工作的人，如果他花不少钱打游戏、看动漫，你把钱借给他了，他是违约概率是很高的。一个三四线城市，月工资两三千块钱，花五百块钱打游戏，你借给他的钱包他们也没有拿过来提高自己的生产力，纯粹就是消耗，事实证明违约率很高。第二种，还款意愿，经常上财经管理、科技类的网站或者是看书的人，违约率是比较低的，这部分人受教育程度比较高，经济能力比较强。坐过商务舱的用户，或者一年乘坐飞机不少于四次的用户，不良率较低。
　　模型效果图，这个图很像保险公司的保险金算表，横轴是分值，纵轴两个，一个是人群占比，一个是坏客户比例。这张表如果算的不准，做风险定价都是扯淡，每个人来借你的钱，你就要算清楚他是哪个类型的，算不清楚就一视同仁，银行就一视同仁，风险高可以借钱，利率要覆盖你的风险，但是最左侧的人无论如何都不要给他借钱，因为他铁定不还。利率市场化的前提就是要风险定价，要先算清楚哪个细分客群的风险是多少。今天还没有多少金融机构算得清楚：身份的匹配防欺诈的，是不是稳定、老换手机号、老搬家，消费、阅读、资产、学历的核查等非金融信息都被纳入我们的风险评估中，我们用真实的金融机构的例子，今天已经给两三亿的中国人做了评分。
　　差旅比较多的人，还款能力、还款意愿都比较强。但是餐饮花费比较多的人的信用也很高，这些人收入比较稳定，农民工比较少买这些东西，他今天在这个餐馆打工，下个月就不在了，他就不稳定。定期在一号店买油、买米的人，比较稳定。科技、教育、财经、管理、艺术类的网站比较多的人，他的风险是比较好的。各种ID的匹配，身份证号、电子邮件地址、手机号都匹配上，风险指数最低，意味着你心里比较坦荡，为什么在申请信用卡、申请贷款的时候，你要先申请一个电话号码？因为你担心如果你还不上钱，金融机构就应该把你拒之门外。
　　五十万个变量加总后的模型比传统的模型稳定性更强，十个变量，如果两个变量缺失了，效果大大折扣。如果五十万个变量，少十几个，没有一点关系。
　　谢谢大家！
　　整理人：蔡荣成 校对人：王斐
　　注：本稿件摘自数据观自媒体—数据派，转载请注明来源中国大数据产业观察网，微信搜索“数据观”获取更多大数据资讯。
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最新播报：
线上线下 商业乱象
　　商业圈变幻莫测，催生出各种抓抢，2014年，依旧是各种抢，抢消费者、抢时间、抢“双11”、抢机会、抢科技、……不能示弱、不能手软，下得了狠心，做得了决定，还要愿意为消费者买单！别再质疑商业怎么了，因为在这个时代，消费者已经获得了完全的主动权！
　　阿里上市员工获益过百万
　　新闻线索：9月8日，阿里巴巴在纽约正式启动路演，其阵势震惊了华尔街的资深投行人，阿里巴巴组建了两个由银行家和高管组成的团队，分头与美国、欧洲和亚洲的投资者会面。9月19日，阿里巴巴集团在纽交所挂牌上市，创下了史上最大规模IPO，一跃成为世界第二大互联网公司。
　　编辑点评：阿里巴巴的上市不仅给互联网创业者莫大的鼓励，也让马云成为中国首富，在胡润财富排行榜上当专员也算没有遗憾了，马云无疑成为“逆袭”这两个字的最好代言人。从最初在西湖的湖畔花园创建阿里巴巴的“十八罗汉”发展到30人的“阿里合伙人”， 从最初的码农到持股员工……7年之后，阿里巴巴集团员工爆增超过2万人，根据招股说明书的确切数字显示，截至日，阿里共有全职员工20884名，包括经理级别的员工、软件工程师、营销业务方面的员工以及支付宝员工也都成为这场IPO盛宴之后的获益者。将众多“码农”变成了百万富翁，这是最现实、最贴心的补贴。
　　“腾百万”资源共享
　　新闻线索：“腾百万”是万达与百度、腾讯共同召开发布会，就电商层面达成合作。万达、百度、腾讯宣布共同出资在香港注册成立万达电子商务公司，全力发展O2O电商商务模式。3家公司对万达电商的首期投资额高达50亿元人民币，其中万达持股70%，腾讯和百度各持股15%。万达、百度、腾讯将打通账号与会员体系，打造支付与互联网金融产品，建立通用积分联盟，在大数据融合、Wi-Fi共享、产品整合、流量引入等方面展开深度合作。
　　编辑点评：因为“酒后相谈甚欢”而造就的阿里巴巴和恒大联合已经备受瞩目了，而“腾百万”的联合更是掀起了“跨界大融合”。大鳄吃小鱼已经成为过去式，在国家经济进入“新常态”后，土豪开始跟土豪成为朋友，“腾百万”就是抱团O2O的最好例子。
　　实体零售试水电商似乎成为今年最热的话题，实体零售对于电商爱恨交织，既羡慕它的高增长，又痛恨它的蚕食、冲击，但也梦想着插上电商的翅膀，飞越当前的困境，飞向美好的未来。每家实体零售企业都有着自己的“电商梦”，只有保持在领先阵营的企业，才能赢得长跑！
　　新光天地不打折有好处
　　新闻线索：在走“与国际零时差”的“超高端”路线的新光天地，消费者经常“偶遇”豪车展览、腕表品鉴、新店发布、时尚秀场等高端品牌活动，获得了很好的知名度和美誉度。虽然很少推出打折促销活动，但也已然形成自己的风格，吸引了不少“不差钱”重环境的大咖们前来消费。
　　编辑点评：多样化的商业中心要想避免恶性竞争和价格战，要想在有限的面积满足消费群体越来越多样化的要求，就需要拥有独特的运营模式和别样的入驻品牌。如今经济发展速度放缓，商业地产的盲目开发导致购物中心过于集中，形式趋同，竞争激烈，很多新的购物中心并未按预期赢利。中国以北京、上海、广州、深圳为代表的一线城市中购物中心的豪华程度和舒适度，几乎与巴黎、纽约、伦敦的购物中心趋于同步,但可惜的是，中国各大城市的购物中心的店铺设置和品牌入驻情况也基本相同，豪车展、快时尚品牌、奢侈品牌、影院、快餐、综合功能性强，大多毫无特色可言。
　　资本只是奥特莱斯的起步
　　新闻线索：奥特莱斯目前虽然在中国发展尚未成熟，但是作为舶来品，部分开发商和运营方利用丰富的国际经验和零售背景，个别奥特莱斯不仅很快适应了中国市场，而且形成了较强的赢利能力。奥特莱斯作为一种专业化市场，非常注重文化氛围的打造和奢侈品品牌厂商授权资格，拥有资本的投资商，从某种意义上讲，仅仅拿到了“入场券”。
　　编辑点评：奥特莱斯不同于折扣店，是厂商直销中心，因为货源来自于厂商而形成了折扣，而不是纯粹的正品价上‘打折’，而且有的奥特莱斯通过与厂商合作，定制符合该消费群体偏爱的特殊产品，这样的产品本身可能不存在折扣，由此可见，折扣并非奥特莱斯真正的要义。国际奥特莱斯有绑定国际一线、二线品牌的传统，而奢侈品的经营与高档品、日常用品经营策略有很大区别。这也是为什么奥特莱斯的开发和经营不能纯靠资金的原因。奢侈品以梦想、稀有、品位、艺术、时间、完美为关键词，浓缩了爱、美、品质、永恒、人性、尊重、权利等象征，是客户本身的层次成就了奢侈品，是购买行为而非社会身份定义了奢侈品客户。
　　京东红包打造“6·18购物大趴”
　　新闻线索：微信朋友圈，京东小狗顶着金子派发“零门槛使用”红包，这一波全民抢红包活动迅速清扫了前段时间火热的嘀嘀打车抢红包的碎屑。本次京东庆生活动包括家电、图书、服饰品等全品类“购省”，除了用品牌促销阵势来降服消费者，“大嘴巴京东狗”还请来了陆毅、柳岩等明星助阵。点开京东商城的微博，巴宝缇、南极人、上海故事等3家服装品牌推出“老虎机”地图游戏， 让玩家可以参与“6·18”派对的虚拟店铺抽奖。
　　编辑点评：此次庆生京东发出10亿元红包，暂不说抢到京东红包的金额多少、怎么用，这次红包营销是比较成功的，连平时不网购的人也跟着转发并“抢劫”京东。因为微信红包背后通常连接着潜在客户的微支付银行卡，京东通过发红包，直接打通移动客户端，绑定手机端潜在客户。其实，电商大战一直是你方唱罢我登场，京东搞了一次“庆生”，电商们都跟着抢市场，“6.18”究竟是谁的节日不重要，只是没有一家电商愿意错过这场“狂欢”，特别是今年还迎来了世界杯的热潮。与世界杯大战一起热闹起来的电商们纷纷出击，无论是踢出乌龙球，还是实质性进球，所有电商用各种手段“出线”。
　　“双11”移动客户端挑大梁
　　新闻线索：天猫“双11”购物节24小时内销售额达到571亿元， 移动端成交占比增速迅猛，最终的占比达到了42.6%。各个类目都显示出了线下传统品牌和互联网品牌销售不分上下的特征。
　　编辑点评：网购和移动端的消费已经成为一种消费习惯，而“双11”的火拼也不再局限于女性，过去“防火、防盗、防败家娘们”的段子如今是不是应该也加上“老爷们儿”了，从10号晚上8点开始刷网页也是蛮拼的。
　　高频闪烁的电脑屏幕已经无法满足人们躺在床上消费的愿望，平板、手机才在秒杀时足够给力，所以天猫商家们别再抱怨自己在天猫网页投放的广告效果一般了，消费者都在手机后面，你还在电脑前等着，自然就会错过了。不过，很多商家在获得好看的销售业绩的同时，也在承受着短时间接下并处理大量订单的压力，所以不论卖家还是店小二哪怕是快递小哥都在“双11”后很长一段时间无法恢复元气。
　　服装企业自省加提防
　　新闻线索：针对部分企业反映的频繁出现“特殊消费者”借助打假之名对企业进行恶意高价索赔的事件，个别机构也借助抽查之机纷纷效仿，给众多服装品牌的生产经营造成了严重困扰。8月8日，深圳市服装行业协会联合深圳市计量质量检测研究院举办了服装行业应对恶意打假座谈会。就服装方面，职业打假人王海打击过的中国名牌就超过20个，主要问题是虚标面料成分。比如针对山东银座振兴街购物中心的梵思诺毛皮服装以次充好欺诈消费者的案例，法院判决退还了王海货款108900元，并赔偿108900元。
　　编辑点评：“苍蝇不叮无缝的蛋”，首先企业的产品质量的确有问题，所以才会有多个品牌的“打假人”可以抓到“把柄”，此外，服装企业面对质量问题时一味地“捂着、按着”，这也给不法的职业打假人以可乘之机。
　　所以有一些以利益为导向的“打假”个人和机构想到了这样的“馊主意”，抓住行业标准不完善的漏洞，游离在违法和护法的边缘，抱着不纯的目的，以获得敲诈勒索和获得赔偿为终结故意纠缠。
　　移动销售挑衅电商和店商
　　新闻线索：中国零售业表现出四大“新常态”：宏观经济平稳、低速增长；电商与店商不断角力市场格局与份额；零售市场集中度不断提高；零售业态不断调整与创新。“新常态”下的零售业，对店商和电商而言都是“危机”！“唯一不变的是变”，不断调整、不断提高的动态过程将是零售商的常态，在动态调整中探索出更为清晰、健康的未来发展之路。
　　编辑点评：移动互联网包括移动设备，其实真正改变的是行为，从人性的角度来讲是改变了我们去探索远方、未知以及更广阔世界的方法和心情，心境变化了，方法变化了，人更愿意用这样一个方式去探索属于他的内容，包括在购物中心的消费者，他们更愿意看到在整个购物中心里边有更多的信息和方式引导他去参与更多的活动，这是消费者产生的巨大变化。只有一个东西能接待，就是人。商业地产之所以现在还能活着，因为它有人，所以人是最宝贵的资产，为了获得追求多元化、个性化的“消费主权”的消费者，要不断完善体验类的系统。看来，在这个“寒冬”想要安静地做个美男子似乎也不是一件那么容易的事情，倘若你不动就会被经常来的冷风“冻死”。（李晓丹）
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随着机动车保有量增加和人们生活半径扩大，用信息技术再造交通运输流程，才能让出行更便捷、物流更高效――
智慧交通 线上互联线下畅通
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　　李克强总理在今年的政府工作报告中明确提出“在全国基本实现高速公路电子不停车收费联网”。 2014年底，我省已经与全国13个省市的ETC实现联网，这是迈向全国联网的重要一步。
　　“政府工作报告提出，使交通真正成为发展的先行官。 ”省交通运输厅负责人告诉记者，国家高度重视推进ETC全国联网，就是要以信息技术为先导，打破区域壁垒，发展智慧交通，加快建设互联互通、高效畅通的交通运输体系。
　　依托信息联网平台，实时快速调度，引导公众出行，疏堵保畅
　　清明节小长假即将到来。 &由于小客车免费通行，再加上人们越来越重视回乡祭祖，这些年清明节全省高速公路车流量都非常大。 &省交通运输联网管理中心负责人告诉记者，小长假期间，该中心将及时发布路网监控信息，引导出行者合理选择出行路线。
　　交通体系&堵点&正在成为全社会的&痛点&。在今年春节黄金周的返程最高峰，共有200多万辆车涌入全省高速公路网，造成较大面积、较长时间的拥堵现象。在实时掌握各条高速公路通行状况的基础上，我省分别于当天夜里和第二天早晨两次延长免费通行时间，对缓解拥堵状况起到积极作用。
　　每逢重大节假日或者复杂天气，省交通运输联网管理中心就成为交通应急保畅通的&主战场&，这里是全省交通信息化网络的重要&中枢&。目前我省已经初步建成覆盖全省、互联互通的高速公路通信网络，并且与部分邻省相连。因此，我省可以对高速公路通行状况进行在线监控，实时调度，应急保畅能力得到显著提升。
　　&大数据是实现智慧交通的重要基石，统一的数据存储共享交换平台是实现大数据应用的先决条件。 &省交通运输联网中心负责人说，目前我省已经相继建设了交通运输行业的云计算平台和交通联网数据中心。依托这样的信息技术平台，今年我省将加快推进智慧交通建设，对外参与长三角地区交通运输行业信息资源共享合作，对内完善路网运行监测功能，逐步实现对高速公路、普通干线公路、港口航道、民航机场等运行状况的全面监测和实时调度。
　　在城市公共领域，智慧交通施展的空间更大。作为全国&智慧城市&建设试点，合肥将智慧交通作为打造智慧城市的重点，在全国率先将交通信息和交警资源整合，建设道路资源的信息共享平台，并计划将服务触角覆盖至市民的手机等智能终端，引导居民智慧出行，缓解城市拥堵。
　　在省交通运输联网中心负责人看来，目前建设智慧交通体系的最突出任务，就是打破各地区、各部门的信息孤岛，建立信息交互共享的大数据平台。目前，城际智慧交通与城市智慧交通体系仍然是独立运转的两套系统，两者的对接将成为智慧交通建设的大方向。
　　通过信息技术促进物流供需有效衔接，建设营运车辆动态监控系统，促进货畅其流
　　今年初，宿州市徘陆ǔ傻奈锪餍畔⒐卜衿教ㄍ度胧褂谩Ｔ谡庖黄教ㄉ希踔骺梢约笆狈⒉夹枨笮畔锪髌笠狄材芗笆狈⒉荚肆π畔 &我们建设这个平台的目的就是要使物流双方能更快地进行对接，提高物流的运转效率，降低企业成本。 &徘煌ㄔ耸渚志殖ず睾愫樗担壳巴ü飧銎教刻齑锍傻慕灰资空诓欢显黾樱苁芷笠档幕队
　　中国物流与采购联合会发布的《中国采购发展报告(2014)》显示，2013年我国社会物流总费用占GDP比重达18%，远高于发达国家，甚至比部分金砖国家还高。这与我国物流行业的作业效率低、运输车辆空驶率高、信息化建设水平低等因素密切相关。
　　信息的交换共享对提升物流效率，降低成本至关重要。近年来，交通运输部一直大力推动公路物流的甩挂运输，通过降低车辆空驶率来降低物流成本，但这种运输方式的发展必须建立在及时、精准地掌握物流供需信息的基础上。而随着&一带一路&和长江经济带战略的推进，公路、铁路、水运等多式联运将越来越活跃，而只有建立跨不同领域的信息互联和以货物为中心的全程跟踪调度体系，才能将货物的中转成本降至最低。
　　对物流车辆的及时跟踪和动态监测也是物流信息化建设的重要内容。省交通运输联网管理中心负责人介绍，目前我省建立的对营运车辆的卫星定位监管平台，已经与全国货运车辆系统、全国重点营运车辆联网联控系统和55家企业监控系统实现对接，全省约14万辆各类道路运输车辆的动态运行数据均已接入这一平台，并且已经能够进行跨区域的数据交换。目前这套数据系统更强调安全运营监管，今后，将进一步完善面向物流市场的服务功能，促进物流供需双方更加有效的对接。
　　装上&千里眼&，遏制&潜规则&，为客货运市场主体营造温暖出行环境
　　在专家看来，当前物流成本较高，在一定程度上也与公路&三乱&现象导致的通行环境欠佳有关。
　　近年来，我省也在着力探索充分运用信息技术来实现远程监管，规范路政管理和执法行为。仍以宿州市徘们牡缆方煌ㄖ富又行目梢远愿们鞴坊檎竞椭纬镜闹捶ㄈ嗽惫ぷ髑榭鼋惺凳奔嗫兀捶ㄈ嗽倍杂谖シㄈ嗽钡牟榇Ρ匦朐谥付ㄇ蚪校庖磺蚴敌腥轿辉谙呒嗫亍&信息化建设，对加强执法队伍管理，推进阳光执法，减少&三乱&发挥着重要作用。 &贺恒洪说。
　　近年来，我省大力借助信息化来推进交通运输领域的阳光执法。2012年，省交通运输厅正式启动&省交通运输行政执法公开运行系统&建设。如今，这套系统已经涵盖省一级的公路、道路运输、海事、水路、港口等各执法门类，并且实现对执法的主体、依据、程序、结果和监督的全面公开。今后的突破口在于实现省、市、县联动，实现监督&千里眼&的全覆盖，治理权力寻租、利益输送等&潜规则&，规范行政行为，推进阳光执法，为客货运市场主体营造更加温暖的发展环境。
　　&近年来，我省的全社会客货运量每年都保持10%以上的增长。&省交通运输厅负责人表示，只有充分激发市场主体的活力，才能更好地满足人们在交通运输方面不断扩大的刚性需求。
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