物流公司的大數據有兩大價值。壹方面優化了物流公司自身的運營和決策；另壹方面，物流大數據可以用在非物流應用上，比如征信、金融應用等。下面就來詳細了解壹下吧！
壹方面，優化物流企業自身的運營和決策。
物流企業的數據包括運輸、倉儲、配送、包裝、配送加工等數據。對於物流企業來說，通過大數據分析，可以幫助提高企業運營管理效率，降低物流庫存率，提高商品裝卸效率、運輸效率和配送準確率。以物流的路徑優化為例，路徑優化是節約物流企業成本的重要大數據分析應用。在物流配送運輸中，由於貨運點多、客戶多、貨物種類多、城市交通路線復雜、運輸服務區運輸網點分布不均等諸多因素的影響，同時還需要滿足客戶的時間窗等約束條件的要求，使得如何安排最佳路線、如何有效匹配集配路線成為物流配送中的難點。
車輛路徑問題是壹個約束組合優化問題。合理解決車輛路徑問題不僅可以簡化配送程序，減少配送次數，降低配送車輛的空駛率，從而降低物流成本，提高經濟效益，還可以加快對客戶需求的響應，提高服務質量，增強客戶對物流環節的滿意度。在路況預測的基礎上，阿裏使用基於集合劃分的樹搜索算法進行車輛分配和路徑優化。該算法用於車輛路徑計算。與業界常用的局部搜索、遺傳算法、蟻群算法等經典算法相比，運輸成本至少降低6%。
第二個方面，物流大數據可以用在非物流領域，尤其是征信和金融應用。
以物流配送單為例，可以進行簡單的數據分析，實現客戶畫像作為信用模型的基礎數據。物流配送單中至少有兩種信息。壹個是寄件人姓名、手機號碼、地址；另壹個是收件人的姓名、手機號碼和地址。通過這些信息，我們可以分析:寄件人或收件人的常住地或辦公地點，如果是常住地，我們還可以通過小區的地址(通過相關房產網站的價格數據)分析這個小區的房價，進而反過來推斷客戶的消費能力；通過手機號可以分析出這個客戶的人口統計特征，比如年齡、性別，還有愛好(與客戶人口統計特征的企業的數據相關)。如果妳在某電商購物，有些物流配送單也會註明是哪個商家發貨的，這樣妳就可以分析出這個客戶喜歡的產品類別。這些數據可以作為信用模型的基礎數據。企業在使用數據時，壹定要尊重用戶的隱私，對隱私信息進行脫敏保護。當然，這只是針對個人客戶的信貸申請。物流企業還可以對供應商(如發貨單位)進行信用評估(基於發貨量等大數據)，從而提供金融服務。
總之，物流企業的數據不僅可以優化內部運營效率，還可以做更多的增值分析，比如上面提到的信用數據和金融應用。我們從順豐官網可以看到，順豐有三大業務，壹是知名物流，二是金融，三是電子商務(順豐優選)。金融是物流企業大數據應用的好方向。順豐在其官網提到:我們致力於為順豐的供應商和客戶提供存貨質押、保理、訂單融資、小額貸款、融資租賃等壹系列“物流+金融”服務。
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