二手车电商大战中，为何车置宝打起了AI牌？

刚刚过去的 2017年，对于中国二手车行业来说，无疑是取得爆发式增长的一年。根据中国汽车流通协会最新的统计数据显示， 2017年1-11月，全国二手车累计交易1117万辆，累计同比增长19.97%，预计全年交易量将突破1200万辆。

　　   和增长的数据相比，二手车这一传统行业的诸多痛点也依然存在，虽然电商的快速发展很大程度上推动了整个行业的爆发，但在新零售、新商业模式的冲击下，如何利用新技术持续盈利并保持高速增长，已经成为所有二手车从业者需要共同面对的挑战。而以技术特别是大数据+人工智能相结合，对二手车电商平台进行赋能，用以提升效率和转化率，正成为大势所趋。

　　   近期，全国最大的二手车拍卖平台——车置宝二手车拍卖网，就和在AI技术研究领域具有全球影响力的南京理工大学计算机学院正式签约，成立人工智能联合实验室。官方消息称，该人工智能联合实验室由双方顶尖科研及技术人才组成，开展长期项目合作，将利用南京理工大学在AI技术研究上的成果，结合车置宝的企业需求，联合开发大数据＋AI技术的应用，助力高校科研成果转化，打造企业数字化平台，从而提升服务水平，实现校企双赢。

　　   二手车电商平台厮杀正酣 车置宝却打起了AI牌

　　   回顾整个2017年，二手车电商的混战仍在持续，广告战、口水战此起彼伏，“红海”之中，一片惊涛骇浪。不过，作为二手车电商中C2B领域的领跑者，车置宝二手车拍卖网选择了摈弃野蛮生长、依托技术壁垒带来高效盈利的可持续发展之路。

　　   在与南京理工大学联合成立人工智能实验室的签约仪式上，车置宝联合创始人兼CTO张炜就表示，传统的线下汽车交易效率低，没有形成标准化流程，最大的原因在于数字化程度低，缺少专业性人才。此外，传统的人才成长模型难以大规模复制，人才成长缺少线下服务场景经验，缺少技术赋能。因此，车置宝一直希望运用大数据+AI技术，实现基础设施和经验模型的数字化，提升人才的专业性和服务水平，进一步降低成本并提高整体效率。

　　   实际上，车置宝早在成立之初就开始布局大数据+AI的技术积累，一直在对大数据模型进行迭代和升级。比如通过检测人员对车辆信息的上报，由平台检测模型进行标准化评级和评分。“依据数字化定价的算法模型，车价评估精准度超过了95%，而且平台积累的交易大数据越多，评估越精准。” 车置宝创始人兼CEO黄乐日前接受媒体专访时也表示，正是基于5年大数据+AI技术相结合带来的高效、高转化，使车置宝实现了盈利，并把整体效率提升了10倍，平台的投资回报率也明显高于行业。

　　   建立“天眼系统“，专注以技术壁垒提升交易效率和转化

　　   据车置宝CTO张炜介绍，车置宝在发展历程中，始终是以服务质量为核心，专注聚焦于C2B交易模式，通过跨区域交易为行业解决二手车行业供给侧和需求侧不平衡的问题。而在面对行业居高不下的流量成本和日趋激烈的市场竞争环境下，车置宝则一直是在通过数字化运营经验的沉淀，以及技术研发优势的保持，来降低实现规模化后的边际成本，并致力于给用户带来极致的交易服务体验。

　　   据了解，在技术壁垒构建上，车置宝已经研发了以伏羲、鲁班等工程为基础的“天眼”系统。该系统是基于长期在二手车行业深耕所获得的运营经验，与大数据、人工智能技术结合而成。以深度数字化信息化驱动的“天眼”，目前已成为车置宝控制二手车交易服务的大脑和眼睛，可以通过成千上万数据指标，贯穿线上、线下每个服务场景及每名服务人员的效率和成本，再通过大数据分析、数据挖掘和深度学习进行反馈和控制，持续优化运营节点流程效能，通过自动化和人工智能大幅度增强人效，以人机交互协作大力提升服务水平和质量。

　　   在这一系统中，最具有代表性的是伏羲工程和鲁班工程。伏羲工程是一个集成了多个子系统的人工智能专家系统，它结合了自然语言处理、语音识别、人工神经网络和深度学习模型，能够做到通过系统自动挖掘卖车顾问与客户交互的数据，为不同的车主智能化分配最合适的服务人员。另外，鲁班工程是在积累了大量车况数据的基础上，通过深度学习算法，实现更精准、更智能化、更接近于全自动化的二手车检测和评分评级，彻底解决了传统靠人为检测带来的评分标准有差异、无法达到交易要求的痛点。

　   　张炜介绍，“天眼”系统能够做到深度数据运营、精准获取客户、降低服务成本并提升运营效率，从而使其领先行业的盈利能力成为企业的核心竞争力。正是通过极细颗粒度的数字化服务流和大数据驱动，让车置宝有比行业更强大的成本控制能力和利润获取能力，从而实现规模效应下的健康可持续经营。

　　   而此次与南京理工大学共建人工智能联合实验室，车置宝高层寄予厚望。一方面，是南京理工大学计算机学院的科研实力雄厚，科研成果在全球领先，另一方面，也是希望能够借助于南京理工大学领先的科研成果，与平台的大数据和技术应用相结合，进一步优化技术、服务场景，为车主提供极致的汽车交易服务体验。

　　   研发金融风控模型，增值业务技术驱动

　　   目前，车置宝自主研发AI+大数据系统除了能对车源进行精准估价，还可以向第三方融资租赁公司提供“云检测“服务，帮助这些企业提供精准评估后的无风险金融服务。

　   　实质上，“云检测”服务也是基于大数据+AI的远程的数字化定价指导，目前达到了10万单/月。目前，以鲁班工程和北极星工程（估价系统）为核心的“云检测”技术已实现业务盈利，并与国内主流金融公司和主机厂完成了战略合作。

　   　除了“云检测”，“置车贷”也是凭借车置宝大数据+AI发力的核心产品。“我们给车商提供金融服务，相当于信用贷款，”黄乐说。征信基于车商在我们平台有历史交易的大数据，包括他的交易行为、他的违约次数等，这些数据将形成判断标准模型，平台会为车商确定授信额度，给予金融支持。

　　   黄乐介绍，“置车贷”是通过纯线上授信，切实解决车商收车资金问题，同时也最高效利用了平台的车辆处置能力。置车贷以3万多经销商的交易行为大数据为基础，通过人工智能风控模型给商户金融赋能。目前累计已给经销商发放超过10亿元，近乎“0坏账、0逾期”，每个月的渗透率为50%左右，复用率90%，远高于行业平均水平。

　　   谈到未来，黄乐坦言，车置宝坚持以数据驱动的二手车交易服务商，未来也会进一步开放大数据+AI技术应用，助力经销商提升流通效率和转化率，帮助经销商更好的进行经营并做大自己的品牌，真正向现代规模化企业实现转型，真正赋能二手车行业。