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重新定义AI定损工具
调研 | 张扬唐靖茹撰写 |唐靖茹
在产业互联网的发展进程中,将配套服务做重是提升对交易的掌控力以及平台附加值的核心手段,但具体到各个行业中,这样的模式却并非通用,汽车配件行业中的全车件就是一个例子。
汽配行业在众多供应链交易细分领域中极为特殊,类别多且差异非常大。
首先可以分为易损件和全车件两类。前者周转快,SKU通用性强,更适用贸易模式,而后者周转慢,SKU繁多,对SKU数据库标准化能力考验更重。再者,汽配又可分为原厂件和品牌件,前者主要供应4S店体系,后者则更多流向维修厂。最后,商用车和乘用车的汽配体系也有较大区别,客户需求和采购方式差别较大,维修体系也不通用。
车通云进入全车件市场已有五年,其创始人郝鼎文表示,全车件市场有几个特点:第一是客户的需求偶发,第二是客户非常分散且复杂,第三是特别碎片化。
不稳定的需求很难支撑稳定的供应链服务,如果大量建设仓配,势必面临高成本考验,但如果采用纯轻资产模式,如何把控交易又是一大难题。
车通云选择从技术能力和商业模式两方面入手。
首先,技术层面针对车型件SKU复杂的特点,着力打造出原厂件编码到品牌件编码的转换,以及VIN码到车型的转换两个数据库,维修厂客户接到需求后可以通过车辆VIN码匹配车型和对应的零部件,方便自主选购下单。
平台上游接入配件贸易商和厂商电脑上的进销存软件,自动掌握SKU和库存,形成“云仓”,系统将根据算法匹配最优价格和位置。
除了原有交易平台升级,车通云还深入场景,研发出AI定损工具,C端或保险查勘员用手机端拍照,可以根据图像判断外观损伤,2秒给出修理方案和大致的费用,包括配件和工时费,从而连接场景,实现从查勘到交易完整的闭环。
目前AI定损工具向保险公司收费,能实现降赔3%-5%。而车通云在商业模式上,最大的特点即是与保险公司深度合作。
目前车通云有三类获客渠道。一是与保险公司达成合作,通过保险公司触达合作汽修厂,保险公司通过车通云掌握配件价格,对汽修厂进行控费管理;二是合作4S店集团;三是合作维修厂ERP软件。
其中保险公司渠道最为重要,大量全车件实际付费方是保险公司,通过其搭建的S2B2C体系,很好地通过掌握B,也就是保险公司,提升S端和C端两方的活跃度。
供应链金融方面,车通云以助贷模式给上下游提供产品,授权向金融机构提供交易数据,目前仍需线下申请。而未来,通过云仓模式升级,可以精准掌握供应商动态库存数据,相当于以控仓的形式进行授信,供应商粘性和金融业务效率还将大大提升。
优秀的核心团队最为车通云CEO郝鼎文引以为豪。郝鼎文拥有20余年汽车行业从业经验,曾担任多家汽车经销集团公司管理职务。合伙人张作元来自保险行业,掌握丰富保险行业资源,充分理解保险需求。CTO石兵兵来自互联网行业,聚焦技术攻坚。另一位合伙人李启湛拥有深厚维修连锁行业经验。
郝鼎文表示,“车通云核心团队成员背景多元化,能力互补、各有专长、分工明确。公司在成长过程中通过优胜劣汰逐渐完善对人才梯队的塑造。”
近期,爱分析专访车通云创始人兼CEO郝鼎文,就汽配供应链行业动态及车通云业务发展进行了交流,精彩内容与读者分享。
01
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深挖细分行业
聚焦碰撞件市场
爱分析:2018年至今主要有哪些进展?
郝鼎文:主要做三个方面,第一是新技术的研发,第二是渠道的扩充,第三是聚焦品类。
爱分析:聚焦品类如何选择?
郝鼎文:中国的保险事故车其实90%都小。报案量分两个数据,一个是在交通部门报案量,一个是保险公司的报案量。保险公司报案量占2/3,其他的占1/3。
在总量当中,如果是外观的很多都快速处理,比如碰了下不想走保险,就自费维修了。外观损伤现在是呈一个非常明显的一个自费维修的趋势。
我们聚焦在碰撞件这个领域,因为我认为碰撞件至少有3000亿的市场。比如保险公司一年赔个4500亿到5000亿,我们通过数据分析,其中碰撞件3000个亿,一直聚焦在碰撞件市场。
第二是碰撞件市场里面,SKU相对聚焦,包括我们国家的生产工艺,比较聚焦。但是碰撞件也比较复杂,比如15万款车型的碰撞件都不一样,所以一般常存在的SKU得有300万。因为我们用的是大数据的形式,而不是贸易形式,我们有全车件的数据,并且能够实时地和供应商数据打通,更适合碰撞件市场。
02
系统联通上下游
数据与算法驱动增长
爱分析:供应商系统要接他自己的进销存吗?
郝鼎文:我们现在一定要接上。
其实接上它的意义非常重要。我们要判断一个事情,就是我们首先不会用一个大仓面对所有的需求,我们会通过系统的对接来把所有的小仓变成统一的仓,类似于大云仓。
这样的话客户在找一个零件的时候,系统可以用算法对就近的仓来进行条件匹配。它会有一个顺序,比如一个是位置,一个是价格。这样的话可能离你最近的,或者在你附近最优的一个算法方案就能帮你找到这个货。
爱分析:供应商的进销存系统用什么软件?
郝鼎文:基本是单机软件为主,销售价就是他自己填的销售价,上下架都会标注清楚。有20多家公司在做,我们对接接口单方就可以了,不需要他们配合。如果双方是协议,就会给直接穿接口,直接相当于进到电脑里面去,然后就会和电脑的数据进行同步。同步之后,系统会把供应商的数据翻译成我们正常的数据。
爱分析:数据核心有哪些需要处理?
郝鼎文:我们要做两个转换,一个是原厂到品牌的转换,因为大家找配件的时候都是以原厂的OE为准的,所以我们要匹配供应商的品牌件,提取供应商的名称,编码,适用车型,销售价格等,显示有货就可以上架,还有车型的转换,比如要把它的代号翻译成大家能看懂的,行驶本上的车型。
所以供应商的数据一定要跟我们的系统打通。打通要解决两个问题,一个是生产端跟原厂匹配,还有一个是生产所对应的车型代号和车匹配。这样维修厂就能通过行驶本找到车型对应的配件了。我们是数据和算法驱动的。
爱分析:价格是供应商自己设定吗?
郝鼎文:对,配件的定价是自己去定,我们不会管你,但是我们的系统里面自动加价。
03
AI工具打造流量入口
构筑S2B2C闭环
爱分析:开发AI工具的目的是什么?
郝鼎文:我们未来要占场景,所以我们研发AI工具来做对车辆的损伤判断。我们可以用AI技术来判断损伤的位置。判断位置很不容易,这个车拍照片就知道哪个位置,机器就识别了,定位很重要。
那么第二个就是判断损伤的类型,比如像窗口,它损伤面积是多少,我们会给出非常精准的尺寸,会给一个维修的标准,机器会自动告诉你要不要维修,可能有的是让你修,有的时候建议要更换,会把更换跟修给一个明确的定义。同时会给出你价格,通过损伤判断,综合修理厂的价格,包含工时费和配件费,直接给出建议的维修方案。
现在技术对于我们来说比较成熟,C端和保险公司都可以用,适用于2C快速理赔。保险公司或者修理厂和4S店过去是人判断的,人的标准不一样,现在机器代替了人的判断标准。
爱分析:定损工具与交易如何协同?
郝鼎文:我们还是S2B2C的逻辑,先把B端服务好,然后运用的S端的C端的流量场景。保险公司要客户用这个工具,C端进来之后,就会形成一个大量的客流,供货商就有很多机会能够卖出。AI是一个汇聚流量的入口,这个入口就通过远程的解决方案查勘、定损,带动报价、配货形成一体的闭环。
我们打造的这个闭环,必须要有数据库,有供应链,然后再把AI技术带进去,形成整体的闭环的专业模型。
未来在我们规划当中,定损环节之后,车主可以在上面选附近的修理厂,然后约时间之后,后台就知道名单。我们就会把车主的零部件送到修理厂,那修理厂其实赚的也是工时费,我们送过去之后,会把修理厂原有的毛利给它保留下来。
爱分析:这为保险公司创造哪些价值?
郝鼎文:首先是降低赔付成本,在标准基础下给出配件价格,减少中间环节,初步测算能降低3%-5%。第二是反欺诈,赔付当中欺诈比例占10%是存在的,我们会有一些反欺诈的作用。再有我们能降低一些人力成本,过去接到保安,再去查勘,拍照照片处理,后台审核时间也非常长。
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