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大數據分析
我們將通過Best Cloud的數百萬個終端收集的數據視為我們最有價值的資產之一。通過我們的大數據分析引擎、優化引擎和機器學習工具，我們分析這些數據以識別相關性並得出見解。這些數據洞察使我們能夠為我們和我們的生態系統參與者開發和改進我們的服務和解決方案，提高運營效率並降低運營成本。
我們通過我們的大數據分析幫助商家管理庫存、優化採購和選擇商品。我們還應用大數據分析來優化我們的快遞和貨運服務網絡的運營，包括分析延遲交付和有針對性的服務改進、負載率和分揀操作。我們的大數據分析系統還有助於根據處理量計算我們樞紐和分揀中心的勞動力成本，這在控制我們的成本方面一直很重要。我們的樞紐和分揀中心使用這些信息來計劃他們的日常運營。我們希望利用大數據分析來開發新的增值服務，並管理我們的財務和運營風險。我們還在內部開發了XingNG，這是一種數據總線，每天可以支持系統組件之間數十億次的數據交換。
這些技術使我們能夠更快地處理數據，以實時支持我們的運營，並促進我們的技術基礎設施的增長，使其與我們的服務線的增長保持一致。
機器學習與人工智能
我們已經部署了人工智能和機器學習技術，利用Best Cloud收集的海量數據產生有價值的見解。以下示例説明瞭人工智能和機器學習在我們的業務中扮演的角色：
● 排序操作。我們內部開發的專利智能分揀技術能夠學習識別非標準地址，並將快遞包裹映射到適當的服務站，準確率超過99.9%，每個地址的準確率為2毫秒。傳統上，這些非標準地址的映射需要手動處理和廣泛的本地知識。
● 站點監控。通過使用機器學習技術，我們能夠使用我們系統中的運營數據為Best Express和Best Freight特許經營商合作伙伴生成車站性能指數。有了這個指數，我們能夠識別處於風險中的服務站，解決相關問題，並保持我們網絡的穩定性和服務質量。
● 庫存計劃。*基於預測的訂單量和庫存運營成本，我們的人工智能技術計算我們的雲離岸中心所需的估計商品替換量，以提高運營效率。
● 發貨計劃。*基於輸入我們系統的尺寸、重量、目的地和運輸時間，人工智能支持的規劃技術可以自動分配車輛和路線，以降低配送成本。
● 性能跟蹤。通過將機器學習技術應用於我們網絡中數千條路線的數據，我們能夠評估司機的表現和估計車輛到達時間，以優化交通資源配置。
數據和服務集成
百世雲將通過數百萬個終端以及從我們的應用程序和技術層收集的信息與我們整個生態系統中可用的功能結合在一起，以創建智能解決方案。例如，從我們的雷霆(
)路由引擎用於優化最佳快遞和最佳貨運的路線規劃，從而在降低成本的同時提供準時交貨。當在我們最好的快遞網絡上運營的運輸服務提供商完成送貨後，他們可以使用最好的UCargo移動應用程序來競標卡車作業，這些作業可能來自我們最好的貨運特許經營商合作伙伴，以獲得返程路線。
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)、北斗七星(
)和雷鳴(
)是我們專有的大數據分析應用程序，分別支持我們的自動分揀、提供服務站地圖和優化我們服務網絡上的路線。我們還開發了一些移動應用程序，供各種生態系統參與者使用。例如，蔚來深章(Rulai深圳)(
)是最佳快遞工作人員用於路線導航、包裹跟蹤和支付管理的應用程序。張貴(
)應用程序由BEST貨運服務站管理部門使用，以提供即時調度監控、結算、報告和客户關係管理。
“意味着數百代人。我們的經營理念是建設和投資長遠。自成立以來，我們一直專注於構建一個平臺，以智能供應鏈解決方案滿足不斷變化的市場需求。我們致力於繼續投資和加強我們的平臺，我們相信這將產生長期利益。