十三届全国人大二次会议期间

全国人大代表

贵州省工商联副主席、满帮集团联席总裁

贵阳货车帮科技有限公司首席执行官罗鹏

走上“代表通道”回答媒体提问

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讲述大数据如何

与货车司机这个群体

结合在一起的故事

新闻记者提问

大数据如何与货车司机结合

大数据是当下的热词，这个问题是提给罗鹏代表的。我很好奇，大数据是怎么和货车司机这个群体结合在一起的？这中间有什么故事能请您跟我们分享一下吗？

罗鹏代表首先

分享了一个真实的故事

这个事发生在唐古拉山口，一辆货车、两个司机，因为大雪封山，在山里面困了差不多两天，后来路通了，电瓶消耗完了，高原反应非常明显，旁边又没有车，他们也没有找到救援的点，他们只有通过平常用的货运APP把救援信息数据发了出来，通过他们的位置数据和周围货车的行使轨迹数据，我们迅速地覆盖呼叫了周围160公里的272台货车。

由于要做电瓶的匹配，我们又把车的型号、品牌和年限的数据做了精准的推送，最终选了一台从那曲开到格尔木的货车。

两个小时之后，被困的货车司机被救了。如果没有大数据，后果不堪设想，这就是大数据在物流这个传统行业的一个典型的应用。

然后，还给大家算了一笔帐

中国有3千万的货车司机，群体非常庞大，他们承担着中国差不多70%以上的货运总量。以前一个货车司机从北方运苹果到贵州遵义，运来之后一定要从遵义开着空车到贵阳，一二百公里，去贵阳物流园的小黑板里面找货，那两三天的时间就过去了。

现在他打开APP，所有的实时货源数据一目了然，半天时间就可以搞定，他一年至少可以省一万公里以上的空驶带来的柴油消耗，至于这过程当中的路费、油费、保险费、住宿费等等也都节省了。

【大咖观点】

大数据赋能传统产业

首先要为基层劳动者服务

今天，大数据在点点滴滴的改变着货车司机的生活，他们可以通过精准的长跑路线的匹配，办一张ETC卡，享受ETC折扣，一年可以至少节省1万块钱的路费。他们也可以通过价格数据跟位置数据的精准匹配，使得自己找到附近最近的、价格最优惠的，同时质量又有保证的油站，他们通过这样的方式一年可以省将近1万块钱的油费。

过去，货车司机在金融机构是完全办不到信用贷款的，甚至连信用卡都很难。

但是今天通过交易数据、行使数据、行为数据的匹配，建立了风控模型，金融机构可以把相对成本低的信用贷款给到货车司机。本质上是小微企业的货车司机这个群体，通过大数据真正的解决了融资难、融资贵的问题。

不仅如此，今天互联网+政务可以让货车司机通过APP办理异地车辆年审。甚至在贵州，他们可以通过APP去查询违章、代交罚款，还有在我们的互联网上也已经有了人民调解委员会，帮助货车司机解决他们交易当中的纠纷。

所以如果大数据要为传统产业推动赋能的话，首先是为传统产业当中的基层劳动者服务，让他们获益。通过把他们由大数据的旁观者变成使用者、获益者，他们有了实惠，每个环节的生产效率得到了提高，自然整个传统产业的升级也就指日可待。