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大数据分析
我们将通过Best Cloud的数百万个终端收集的数据视为我们最有价值的资产之一。通过我们的大数据分析引擎、优化引擎和机器学习工具，我们分析这些数据以识别相关性并得出见解。这些数据洞察使我们能够为我们和我们的生态系统参与者开发和改进我们的服务和解决方案，提高运营效率并降低运营成本。
我们通过我们的大数据分析帮助商家管理库存、优化采购和选择商品。我们还应用大数据分析来优化我们的快递和货运服务网络的运营，包括分析延迟交付和有针对性的服务改进、负载率和分拣操作。我们的大数据分析系统还有助于根据处理量计算我们枢纽和分拣中心的劳动力成本，这在控制我们的成本方面一直很重要。我们的枢纽和分拣中心使用这些信息来计划他们的日常运营。我们希望利用大数据分析来开发新的增值服务，并管理我们的财务和运营风险。我们还在内部开发了XingNG，这是一种数据总线，每天可以支持系统组件之间数十亿次的数据交换。
这些技术使我们能够更快地处理数据，以实时支持我们的运营，并促进我们的技术基础设施的增长，使其与我们的服务线的增长保持一致。
机器学习与人工智能
我们已经部署了人工智能和机器学习技术，利用Best Cloud收集的海量数据产生有价值的见解。以下示例说明了人工智能和机器学习在我们的业务中扮演的角色：
● 排序操作。我们内部开发的专利智能分拣技术能够学习识别非标准地址，并将快递包裹映射到适当的服务站，准确率超过99.9%，每个地址的准确率为2毫秒。传统上，这些非标准地址的映射需要手动处理和广泛的本地知识。
● 站点监控。通过使用机器学习技术，我们能够使用我们系统中的运营数据为Best Express和Best Freight特许经营商合作伙伴生成车站性能指数。有了这个指数，我们能够识别处于风险中的服务站，解决相关问题，并保持我们网络的稳定性和服务质量。
● 库存计划。*基于预测的订单量和库存运营成本，我们的人工智能技术计算我们的云离岸中心所需的估计商品替换量，以提高运营效率。
● 发货计划。*基于输入我们系统的尺寸、重量、目的地和运输时间，人工智能支持的规划技术可以自动分配车辆和路线，以降低配送成本。
● 性能跟踪。通过将机器学习技术应用于我们网络中数千条路线的数据，我们能够评估司机的表现和估计车辆到达时间，以优化交通资源配置。
数据和服务集成
百世云将通过数百万个终端以及从我们的应用程序和技术层收集的信息与我们整个生态系统中可用的功能结合在一起，以创建智能解决方案。例如，从我们的雷霆(
)路由引擎用于优化最佳快递和最佳货运的路线规划，从而在降低成本的同时提供准时交货。当在我们最好的快递网络上运营的运输服务提供商完成送货后，他们可以使用最好的UCargo移动应用程序来竞标卡车作业，这些作业可能来自我们最好的货运特许经营商合作伙伴，以获得返程路线。
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)、北斗七星(
)和雷鸣(
)是我们专有的大数据分析应用程序，分别支持我们的自动分拣、提供服务站地图和优化我们服务网络上的路线。我们还开发了一些移动应用程序，供各种生态系统参与者使用。例如，蔚来深章(Rulai深圳)(
)是最佳快递工作人员用于路线导航、包裹跟踪和支付管理的应用程序。张贵(
)应用程序由BEST货运服务站管理部门使用，以提供即时调度监控、结算、报告和客户关系管理。
“意味着数百代人。我们的经营理念是建设和投资长远。自成立以来，我们一直专注于构建一个平台，以智能供应链解决方案满足不断变化的市场需求。我们致力于继续投资和加强我们的平台，我们相信这将产生长期利益。