技術將是二手車電商制勝關鍵

原標題：技術將是二手車電商制勝關鍵

本報記者 李曉紅

「過去的二手車行業規模大於一切，但隨著二手車行業線下佈局越來越重，企業的技術能力一定會替代廣告營銷成為二手車電商2.0時代的核心競爭力。」人人車技術VP張紹文在接受中國經濟時報記者採訪時表示。

資料顯示，2017年中國二手車交易量達到1240.9萬輛，二手車電商平臺總交易量為218.4萬輛，電商滲透率達17.61%。業界預測，未來二手車電商滲透率會持續提升，預計2018年二手車電商平臺交易量達324.3萬輛，電商滲透率達到22%，中國二手車電商的發展前景廣闊。

智慧定價凸顯優勢

「現在二手車行業有兩大痛點：一是資訊不對稱，交易雙方的信任問題，二是交易成本比較高的問題。如果能把這兩個問題解決掉的話，我相信整個二手車的交易一定會迅速地爆發，這將是一個數量級的規模。」張紹文表示。

在張紹文看來，模式和技術雙流驅動能解決這種信任和成本問題。從模式來看，比如C2C模式是不賺差價，只收服務費，這種模式本身就是為讓彼此雙方產生信任的一個模式。「標準化服務、演算法和技術一方面能起到彼此之間的信任，並給出公允的出價。另一方面能縮短整個流程，使得交易的效率提升，成本下降，對買賣雙方是有利的，其實就是技術本身要減少中間環節，提高整個交易效率。」

值得注意的是，在政策支撐和市場培育下，二手車市場不斷擴容，技術創新正成為二手車行業發展的驅動力。以人人車為例，其自主研發推出的智慧定價系統，旨在通過AI及大資料技術的應用，對車輛年限、維保記錄、品牌、新車價格等行業因素進行多重分析處理，對車價進行精準預估，給出合理價格。目前，該定價系統的出價準確率高達99.5%。

張紹文告訴記者，對於二手車定價，定價老師傅在無數次的交易中積累的經驗讓他能夠總結出各種規律，包括車況和價格的關係、對市場供求關係的預判等，這些都會影響出價。對於機器學習來講，其實就是在模擬這個過程，首先它模擬人類經驗去經歷很多次交易，再通過行業裡一些直接或間接的交易資料，去訓練、比對、學習，最終給出一個價格。相對人而言，有著不可替代的優勢，比如，機器經手的資料遠超過人能記得的資料，龐大的計算量也能讓機器給出的價格比人更精準。

不過，張紹文強調，由於影響二手車價格的緯度實在太多了，包括市場行情、過往交易記錄、汽車保值率等，這不僅考驗平臺對資料的收集能力，更考驗平臺對資料的處理能力。

「人人車有三項非常有價值的資料，幫助訓練‘人人車大腦’的計算能力，實現高效工作，目前，資料量分為三部分，一是平臺的真實交易資料，4年下來大概是數百萬的資料量；二是抓取的一些第三方的交易資料，大概是千萬級別的資料量；三是整個網際網路的車源資料，包括掛牌價等。」張紹文認為，二手車市場需要電商作出規模化、通過AI來做精細化，技術力量在二手車領域發揮著很大的作用，人人車正是非常注重技術力量的平臺，所以才能在競爭激烈的二手車電商市場突飛猛進。

保賣模式：C2C的2.0版本

「通過C2C的帶看撮合模式，解決信任的問題，彼此資訊不對稱信任的問題。但有部分使用者希望能減少中間環節，真正達到賣家多賣錢，買家少花錢的狀態。因此，人人車提出了保賣模式，即C2C模式的2.0版本。」張紹文表示。

據張紹文介紹，保賣模式通過保賣場地和保賣價格，使得買賣雙方在時間和空間上的不匹配得到解決，是效率提升的一個模式，其實質上依舊是C2C模式。

張紹文告訴記者，人人車希望構建一個集市市場，讓買賣雙方足夠多，賣家有更多的車在平臺上賣，有更多買家來看，這個市場的網路規模越大，交易效率就越高。接下來要擴充套件到異地購車，整個網路規模將進一步擴大。隨著網路擴大、技術水平越來越高，庫存週期一定是越來越縮短的，這個交易過程中會進一步降低成本，這是符合整個市場規律的。

「未來，當老客戶越來越多的時候，可以給使用者做各種無縫置換。比如，客戶在人人車購買的一輛車，如果要換車的話，就可以快速置換成另一輛車，週轉效率提高，成本就進一步下降。這個過程中是有個漸進式的過程，需要一步步努力。」張紹文表示。返回搜狐，檢視更多

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