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航运业运用大数据规避风险大有可为(Z.2017.7)

新闻来源:中国船检    浏览量:1234 胥苗苗 2017-08-15
        随着大数据时代的来临,大数据技术在各行各业正得到越来越多的运用。作为最古老的行业之一,航运业与大数据的结合会碰撞出怎样的火花?当前航运业大数据走到了哪一步?在航运新生态下,大数据将如何降低企业风险?带着这些问题,我们采访了业内专家、亿海蓝航运大数据首席分析师林书来。
—— 访亿海蓝航运大数据首席分析师林书来
        航运大数据应用逐步深化
        记者:目前,大数据的应用已经深入到了各个行业,可谓发展迅猛。我们看到,很多国家都推出了大数据的发展规划,应用于医药、农业、地理等各个领域。像微软、雅虎、谷歌、Tesco等大型企业也早早应用大数据且“尝到了大数据带来的甜头。”当前,大数据在航运业的应用走到了哪个阶段?
        林书来:的确如你所言,目前大数据已经不仅仅是一个火热的概念,其所形成的行业本身和在不同行业中的实际应用已经取得了比较大的发展。大数据是技术进步的产物。随着数据采集方式的变革,更多有价值的数据信息能被记录和存储,再加上云计算、机器学习等技术的发展,使得数据处理能力更强,数据中隐含的信息能被更进一步解读出来,同时,人们对数据使用领域的认识和拓展,使得大数据的使用范围也越来越广。从数据采集、处理到最终应用,这些方面的协同发展,才有了我们目前看到的大数据的景象。但无论在哪些领域的应用,其最终落脚点,一是帮助使用者具备更全面和深远的洞察能力,从而更好地决策;二是在此基础上最终实现人工智能。
        就航运业而言,大数据的应用也正“走在路上”,从实际应用的领域来看,比如航运产业链上的物流协同管理、船型的选择与船舶设计、港口和船公司经营优化等都有一些比较成熟的案例。总体上来看,航运业中促使大数据应用逐步深化的因素已经产生,无论是相关物联网技术的深入应用,还是企业或行业层面的信息化和平台化的发展,都将为大数据在这个领域有一番作为提供支撑。
        记者:尽管如此,但业内也有观点认为,作为传统行业的航运业有其自身的运营特点,大数据对于航运业的影响不会太大。您怎样看待这个问题?
        林书来:这是新生事物发展过程中必须要面对的问题,确实在大数据实际应用中,我们也总会遇到各种问题,有的是数据源方面的,有的是产品方面的,有的是客户习惯和接受方面的,这些都可以理解。从另一个角度来看,其实这个还是受思维惯性影响而导致的。我看到的是,面对行业调整,大数据应用是一个能很好解决行业中一些问题,特别是有效管理风险的工具。据我们了解,有公司就专门运用大数据的方法去预测短中期航线运力分布及一段时间内运价的变化,这可以有效地帮助企业更好地调整运力在航线上的投放及租期的长短等,从而改善经营业绩。所以,我想说的是,大数据应用包含大数据产品以及服务创造和开发,这些是技术问题,会随着时间的推移而改善,更重要的问题还是要改变传统思维习惯和格局的问题。
        记者:那么,您预计,随着互联网大数据的深入发展,以及与航运业的结合日益紧密,以后会给航运业带来哪些改变?例如催生出新的市场、新的贸易形式、新的指数、新的投资机会等。
        林书来:你上面所提到的这几个方面的改变都已经在发生了,有的在当前可能还处在摸索商业模式的过程中,有的已经发展相对成熟。比如,最直接的大数据产业,这个大家可能已经不陌生了,数据现在能作为一项资产在交易所挂牌买卖,我们所熟悉的船位数据,这个航运业基础的数据资产,早在十多年前就像商品一样交易了。再如,航运服务平台的业态,现在已经有不少企业和政府背景的交易所都在这个方面进行试水,有的已经取得比较好的成绩,它们将订舱放到平台上进行交易,这样能累积大量的业务数据,又用这些数据作为金融授信的输入,给中小货代公司和船公司做金融服务;有的还利用大数据的方法做线上船舶价值公估服务平台,不但引入了船舶基本数据的变量,还考虑船舶动态运营对船舶价值的影响。新的指数方面,这个属于数据挖掘价值方面的,我们自己的产品中应用比较多,比如衡量航运市场景气程度的,衡量某一航线运价变动方面的,这些都还是相对容易实现的。新的投资机会方面,除了大数据产业本身以外,它可能更多的是带来利用这个工具所能洞察到的投资机会,比如预测航运市场中期价格走势方面,比传统的分析方法高出不止一个档次。
        探索实践初见成效
        记者:我们看到大数据已经进入航运领域,但航运领域中哪些环节更容易与大数据“牵手”?
        林书来:我认为物流产业链上的协同这个领域越来越倚重大数据,也有鲜活的成功案例。它们主要是通过对货主、代理、车队、港口、船公司等各环节所产生数据信息的整合和处理,最终形成能供整个产业链用户使用的可视化平台产品和服务,一方面确实提升了整个物流供应链环节的效率,节约了成本;另一方面在这个基础服务平台上,由于物流环节的这些用户都在上面留下了实际业务的“痕迹”,又使得金融等服务能介入进来,解决许多中小服务型企业因资信问题融资难的困境。这可以说是大数据应用,反过来又产生数据资源的例子,是一个良性循环的体系。
        记者:目前,大数据与航运结合主要可以从哪些方面发挥作用?能否分别介绍一下。
        林书来:从操作层面来看,大数据应用于航运业主要包含以下三个方面:航运操作即精细化运营、金融风控即征信管理,以及行业研究市场深度信息。下面我分别具体阐释一下。
        精细化运营是基于航运业务操作提出来的。以往主要因为物流环节数据的孤岛效应,使得信息传递不畅,会使运营中的效率大大降低,精细化运营服务主要是针对航运业务相关的企业日常操作运营而提供的一种服务,我们所提供的这项服务是一个数据化和可视化的平台,当然这个也可以根据客户的具体要求,比如提供专门的数据接口对接客户的信息管理平台,这样客户可以方便地实时掌握其船舶或货物的位置、工厂的生产状况、产品的价格、不同地点存在的套利机会等等。举一个干散货运输的例子,国内一家大型的压榨企业,每月要进口大量的大豆,在进口过程中,需要实时地根据港口装卸情况、压榨厂的生产进度、消费地区的价格情况来分配大豆的到港时间和到港量,我们能将这整个环节中的各种信息给展现出来,并集成在一起,这样能方便这家企业的调度和安排。
        评估和征信主要涉及到的是船舶或船公司,我们提供数据来支撑评估和征信业务,这个可以由亿海蓝这样的公司来做,也可以由第三方机构或银行、金融租赁公司利用我们的数据信息来做。现在比较热门的利用船舶经营数据给船舶估值,这就是个比较好的例子,通过大数据的方法能比较好地客观描述船舶经营情况,用这些数据对船舶资产进行估值,可以和传统的估值方法进行交叉验证,从而能更客观地反映船舶价值。
        关于市场深度信息是指在某个特定市场中,基于我们所获取的数据分析和解读出来的信息,通常数据难以对他们进行具体描述,我们现在推出了这一服务,主要针对大宗商品市场、航运市场和某些行业的信息服务。举个例子,我们有一项服务是针对全球海运原油市场的,这个服务能系统描述实时的海运原油的贸易流量情况,通过对这些贸易流量数据的提取来分析原油市场供需变化、价格走势、油轮运费等,这个方法比传统的统计数据更真实、全面和实时。
        记者:那么,您如何看待金融+大数据+航运业这样的结合,这样的结合又会产生怎样的化学反应?
        林书来:金融业务开展的核心之一就是依托于信息,所以大数据和金融结合越来越紧密也是理所当然,航运业本来就是重资产型的行业,它背后都是金融的支撑,所以他们三者之间有着天然需要相互倚重和结合的必然,在这中间大数据的应用更像是一个桥梁,能将金融和航运业联系起来。比如,在船舶融资风险审核方面,大数据应用中有个很强大的功能就是“画像”,我们说一家企业、一艘船舶或航运市场状态是什么样的,大数据来描述这些可谓轻车熟路,能突破传统分析方式的局限性和滞后性,我们将一艘船或一家企业的所有经营活动都进行客观的数据化描述,同时又能和整个行业情况进行比对,那么是不是能更客观地展现出其在经营中的风险呢?有了这些信息来进行决策,比拍脑门要靠谱得多。
        大数据如何作用于航运风险管理
        记者:我们知道,航运业当前面临前所未有的挑战,运力、BDI指数、油价、融资等都面临着诸多问题,风险无处不在,您是怎样看待当前的航运市场风险的?
        林书来:当前航运市场所面临的整体风险是产业发展和经济周期共同作用的结果,有其存在的客观性。这几年我们看到在船东结构、运力投放与淘汰、公司的资产与负债状况等都发生了一些变化,业内排名靠前的企业重组、破产的声音也经常见诸报端,说明行业内的调整已经在进行,当然,这个过程我们预计还会持续相当长一段时间。从长期来看,航运业的景气与全球经济状况密切相关,另外就是未来是否还能有一个类似前一轮的中国这种对大宗商品有强烈需求经济体的崛起也至关重要。当前,中国需求的因素已经转变成一个存量因素,不再是一个增量了,这一点在大家看这个市场时要特别注意。因此,总体来看,未来一段时间,我觉得对航运业而言,还会有一个风险逐步释放和出清的过程,现在乐观还为时尚早。
        记者:那么,面对这样的风险,如何将大数据转化成能化解或者降低航运业风险的产品呢?
        林书来:这个问题要分两个方面来说,一方面是要获取足够数据和信息的问题,另一方面才是将这些数据信息进行处理,转化成大数据产品的问题。我先回答后一个问题,将数据转变为解决航运业中具体问题的产品或服务,这个其实不是最难的,因为只要认准了需求,有支持的数据和解决方案,这就是个技术问题,产品开发到设计这些流程都非常确定,如果是不需要作为一个定型的产品,我们还可以根据个性化需求定制服务。我说过对于解决问题,大数据本身只是提供了一种新的解决方案,也许能替代原方案,也许只是互补。再说第一个问题,数据获取方面难度相对更大一些。我们知道航运产业链涉及的环节是非常多的,航运业是一个服务性的行业,本质上要求高效、准确,所以各环节中的数据和信息传递也更加需要高效和准确了,但传统上,每个环节只会在与自身业务有关的相邻环节交换数据信息,那么在整个产业链上总体效率提高肯定是要大打折扣了,因此要打破这些信息孤岛,获取相关有用的数据信息就显得至关重要。举个例子来说,以前货主只知道运自己货的船位信息,但现在如果他可以知道他想知道的所有有关船的船位信息,那么,试想一下,对这个货主而言,是不是能优化和提高他的决策效率。总之,对于像亿海蓝这类数据公司来说,我们希望能创造出更多的服务行业的产品。
        记者: 目前,大数据主要对航运业哪些风险领域能够发挥作用?如何发挥作用?
        林书来:对航运业而言,主要还是需要在经营中进行风险规避,一个是判断整体市场大势、行业发展状况,从而制定经营战略;另一个是针对日常经营,分析和把握市场机会、优化操作,在运营船舶过程中充分发挥竞争优势。
        大数据的应用目前来说主要是支持决策,因为能有更多维度、对事物描述更清晰的数据和信息,那么我们对事物的把握能力就能有所提高,就能提高我们决策的效率或决策的科学性和准确性。所以,凡是涉及到决策的地方,大数据的应用都比较好渗入。我前面也提到,人工智能的基础之一就是海量数据,也就是说大数据是人决策或人工智能的“粮食”。
        我们具体来说一下大数据在航运业规避风险方面的应用,因为航运业涉及的风险这个概念太广泛了,我只能具体举些目前应用的比较成功的例子。比如说,简单一点的例子,船东投资新造船,根据其准备运营的航线,那如何选择船型、船舶的动力装置如主机、辅机如何匹配,以往只能是靠专家意见、经验和有限的调研数据来决策,但现在就可以通过大数据的方法,因为目前系统地收集、记录和分析大量船舶运行中的数据已经成为现实,可以就这个船东的基本要求,选择最优的方案,同时也可以通过机器学习,模拟出实际没有的船型的运行情况数据,给出一个新的方案。
        再比如,船东在船舶运营时,对选择航线和在航线上投入的运力数量进行决策时,这个以往只能根据合同和过往经验来做计划,但人能掌握和分析处理的信息毕竟是有限的。而现在通过全球运力分布的数据,运用大数据的方法,可以提前预测不同航线上的运力分布以及可能出现的运费变动和差异,这样的信息提供给船东,他们就可以在市场中产生竞争优势,更容易把握市场行情,特别是目前普遍低迷的市场状况下,有时早一天和晚一天订船,价格差异非常之大。
        现在航运电商平台也是个比较好的运用大数据,同时也产生、积累数据应用的例子。现在国内也出现了几家集装箱订舱交易平台,这个领域主要是以中小规模货代企业为主,订舱平台在这中间不但起到了舱位撮合的作用,由于沉淀了大量的交易数据,就能对这些货代企业进行征信评估,以往银行由于缺乏货代企业的这些数据,难以评估经营风险,所以不太愿意做资金支持,现在有了这些数据,这些小的货代公司通过平台就比较容易获得金融支持。这是一个业务中产生数据,同时又使用这些数据改变行业的一个例子。
        无人驾驶船舶是最近一个比较热门的话题,同样也是一个运用大数据的好案例。船舶的航线,会遇时的避碰动作,这些通过机器学习的方法,都能比较好地自动实现,目前这些已经有人通过大数据技术专门做收集、处理和分析了,这一领域未来的应用前景也比较广阔。
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