关键词：大数据；电子商务；快递行业；顺丰引言
随着互联网、物联网、云计算等技术的持续发展，我们已经开始进入“大数据时代”，大数据及相关技术获得了越来越高的关注度。大数据是一种信息资产，用一种新的模式对数据进行加工处理，通过“加工”使信息增值，实现企业盈利的同时保证企业后期得到更好的发展。大数据已经成为一种互联网的经济形态，将其与同样火热的快递行业结合，便顺势推动了大数据背景下快递行业的转型升级，并掀起了一股新的研究热潮。我国现代快递行业中，很多应用受到了若干技术瓶颈的制约，其中一个主要问题就是对数据信息存在认知上的不足。而从未来发展趋势看，无论是电子商务、物流行业、移动互联或人工智能技术的发展，都将是得数据者得天下。因此，本文顺应时代潮流，探究基于大数据背景下快递行业运作模式的存在问题和发展要素。
1、大数据背景下快递行业分析
1.1现状分析
在“互联网+”和大数据时代，快递业与电子商务这两者是相辅相成，二者互为促进。电子商务的崛起带动了快递乃至物流整个行业的不断壮大，相关数据表明，快递业50%以上的营业收入来自于电子商务。另一方面，电子商务的飞快发展同样需要有成熟且高效的快递服务的支持。
如今，网购已经成为人们日常生活不可或缺的一部分，随之产生的电子商务交易量日益庞大，快递业在某段特殊时期不能够保证快递件的派送质量和速度，因此，快递业反过来也会限制电子商务的运营和发展。例如，在每年的“双十一”和“双十二”天猫购物节期间，电子商务交易量突然猛增，快递业就可能会出现爆仓情况，导致不能及时地将快递包裹运送到客户手中，甚至有些包裹在途中出现破损或丢失。2016年“双十一”当天，主要的电商企业共产生快递订单3.5亿件，全天快递企业一共处理订单2.51亿件，与上一年双十一相比增长52%，再创我国快递日处理量记录新高。从11月11号至16号的6天时间里，派件最高峰在14日一天就达到了1.6亿件。在这么大业务量的情况下，要保证全网运行平稳顺畅也是有一定难度的。
由上可见，电子商务和物流的发展速度并不一致，物流甚至成为了电子商务发展的瓶颈问题，而解决问题的关键之一就在于客户数据的获取和分析。移动互联技术使客户可以随时随地在电脑或者手机上进行购物，在进行网页浏览、添加货品进购物车、下订单等一系列过程中，海量信息数据已经产生，通过对这些数据运用相关数学模型和统计方法等技术进行收集、整理、分析，不但可以获知不同客户群的偏好、商品的需求度等重要信息，还可以帮助商家进行商品销量的预测、库存量的设定等，从而为电子商务企业管理者提供决策支持。因此，通过使用大数据分析技术，商家可以在客户下单前就已经把商品提前预存到距离客户最近的物流中心，大大缓解快递高峰期的派送压力，提高了快递效率和客户满意度。
1.2大数据背景下的快递业模式特点分析
大数据背景下快递业的经营模式更加多元化，大数据分析对物流配送环节产生了巨大的影响。首先，大数据背景下快递业客户服务模式将更加人性化，大数据的分析可以识别不同类型的顾客需求，分辨出高水平客户服务对哪些客户是更为必需的，从而为这类客户进行更合理的资金配置和服务模式的定制，改变原来对资源的平均分配方式。
大数据改变了快递行业交通运输的模式。运输在物流环节中成本最高，大数据应用能对其进行运输组合优化，满足多种不同的标准，实现更加高效的管理。大数据分析可以在特定条件下挑选出最佳的运输路线，这些都基于实时的交通信息数据、数码地图等技术，加载远程的信息处理系统、全球定位系统，可以灵活地不断生成实时最佳运输路线。
基于大数据应用的智能路线优化可以提高效率，大大节约运输的成本，还可以提供更加准确的行车建议以及导航类服务，加强了资源的分配管理。此外，以UPS公司为例，该公司就在物流环节中应用到了地点定位等数据，然后通过算法预测引擎故障或者其他问题，进行日常维护，提供交通状况等，从而加强安全，提高效率。
大数据背景下快递行业在仓储和库存管理等领域也有了新的模式和特点。在传统模式上，仓库的作用是可以用来储存商品，顾客订单下达以后进行提取，选用某一种或者某几种合适的运输方式运送给顾客。而长期地储存商品并不利于企业运营，并且会带来很多管理上的问题，诸如造成损耗、占用资金、增加库存成本等。而利用传感器、射频识别等大数据技术设计取货模型、区域划分等可以优化运输路线，改善库存管理方式，提高效率，预测突发状况，仓库管理系统也越发精细化。仓库管理系统程序既可以独立地进行管理仓库情况，又可作为企业资源管理系统的一部分。
2、大数据背景下电子商务与快递业联动发展
未来的快递业将进入工业4.0时代智能快递新模式。“大数据+高科技”的双轮驱动将同步管理整个快递行业。同时，快递业还会与电子商务实现联动协调共同发展。它们之间联动发展的策略和途径主要体现在以下三个方面：
1）实现信息共享。快递公司作为电子商务的下游企业，它对于信息的接收速度在很多时候并不能跟上电子商务，两者间无法进行有效深度的沟通就会在一定程度上影响二者的协调发展。所以需要引进先进的信息技术满足不同客户的个性化需求，在电子商务客户订单退订和快递业中货物运输等方面给客户提供更好的服务。
2）快递业发展策略中很重要的一部分是均衡电子商务与快递企业的利润分配，使得两者最终希望实现利益共赢。实现共赢的方法可列举以下几个方面：在电子商务企业的聚集地周围可以更多地建立仓库，政府也同样可以适当地给予企业税收等政策上的帮助与支持，如果快递业中货物的运输成本能够相应降低，经济效益自然会有所提升。所以有实力的电商企业在和快递企业合作的过程中，应该利用好物联网、云计算等技术，在信息技术方面给予快递企业更多的支持，这样才能实现联合发展，最终达到双赢。
3）从宏观上看，快递业物件繁多，快递分类不当，某些快递从业人员素质低以及服务水平不够等问题都损害了消费者权益，政府也应该加大管理力度，使得快递企业遵守业内准则，提高服务质量。
3、大数据背景下顺丰快递运作模式分析
顺丰快递已经成立有二十多年，具备有7800多个自建的营业网点，企业服务的范围也早已覆盖了20多个省、直辖市以及香港台湾等地区。顺丰自身也是一家大数据公司，它每天要处理成百上千万的快递包裹，这些信息都在顺丰自己的大数据信息系统中运转。顺丰自主研发相关的数据中心系统，它将大数据的分析技术很好地运用在了顺丰速运的运输、储存、装卸搬运、仓储等很多物流环节，提升了顺丰的整体实力。顺丰的智慧云仓就是在大数据技术的影响和驱动下创建的，现今已经发展成为了业内标杆。
顺丰在物流环节加入大数据分析技术已走在了快递行业的前列。顺丰将大数据分析广泛地用于库存的优化、货物量的决策、运输费用最小化、确定最优配货中心的地点以及分析货车载重量和单次运输的成本等方面，在它的业务中使用分析模型进行配送的路径优化、维修日程设定、路线分析等。
大数据技术为顺丰公司提供物品件量预测、分仓模拟、仓储配送一体化、节约成本、有效库存、高效服务等新时代云存储服务体验。云仓平台的巨大价值就是就近给商家提供入仓机会，布局全网库存，整合了全国资源，提升了运营效率和成本。大数据背景下，顺丰创新式开展智慧云仓和快递协同运作模式，无论是派件新货还是检验旧货进行退换货，整个仓网布局、信息系统以及配送能力都因大数据的支撑和发展而不断地更新与进步。此外，顺丰还提出了“云仓即日”的概念，当天上午十一点前下的有效订单基本可以保证客户当天晚上八点收到物品。
此外，顺丰对外推出了一项名为“数据灯塔”的大数据产品，它面向一般的物流企业，提供个性化、定制化的物流问题解决方案，来达到满足客户需求、提高运输配送效率、降低物流成本的目的。对顺丰而言，大数据对它的配送服务同样起到了很好的驱动作用。在顺丰为用户递送快递包裹的整个过程中，顺丰大数据系统会去分析订单数据，计算使得在准确的时间，将准确的货物送达至准确的地点，保证商品准确的质量和准确的成本——这就是完美订单的“五准确原则”。完美订单的实现依赖物流，而大数据技术给物流提供了有力支撑。
4、结论
快递行业的运作模式与电子商务、大数据技术紧密相关，探究大数据背景下的快递运作模式已经成为一种必然趋势。大数据对订单管理、仓储、配送等各环节产生积极影响，有助于快递行业提高效率、降低运营成本。同时，快递业与电子商务实现联动发展，再加上大数据、云计算等技术的支撑，快递行业整体都会向着更加智能化、人性化、高质量、高水平的方向发展。在此基础上，更加注重生态环保，实现绿色物流，达到可持续发展的目的。
参考文献：
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[4]章文燕.供应链管理中的RFID技术应用研究[J].金融与经济,2011(05):40-43.
作者简介：
郑琰，博士，讲师，现就职于南京林业大学汽车与交通工程学院，研究方向：物流工程、物流系统优化。
马胜男，研究生，就读于南京林业大学，研究方向：绿色物流，社会生态学；
姜晓红，博士，系副主任，讲师，现就职于南京林业大学汽车与交通工程学院，研究方向：物流系统规划，交通系统规划；
余伟,博士，系主任，讲师，现就职于南京林业大学汽车与交通工程学院，研究方向：物流系统优化，最优化理论；
薛亮，博士，讲师，现就职于南京林业大学汽车与交通工程学院，研究方向：交通运输系统，物流工程。