驿通科技:静态交通数据要素“乘”风启航

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为响应国家《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》构建以数据为关键要素的数字 经济 ,各地政府积极推进。

6月下旬,驿通 科技 作为静态交通专项受邀企业,参加深圳市政府多级单位共同指导,由深圳数据交易所主办的“第二届粤港澳大湾区国际数据交易周”系列活动,活动吸引了全国各地政府代表、研究员、国央企集团及行业领袖,针对公共数据、科技、 金融 、交通、现代农业等12个专项领域探讨并分享数据推动社会进步,开启数据驱动的新时代。

驿通科技:静态交通数据要素“乘”风启航

会议期间,各级政府与企业紧密协作,国家在数据要素研究层面,发表了深度的研究和指导意见,政策与实践的紧密结合,让在座企业深刻体会到“中国速度”,也看到不同行业在数据要素交易流通产业中的创新实践。国家信息中心大数据部数据管理与开放处刘枝处长在《全国公共数据运营年度发展报告(2023)》中提出公共数据运营产业图谱;广东数字政府研究院院长余坦指出产业发展痛点和推动市场繁荣的关键因素;福田区政务服务和数据管理局副局长高增分享了通过政府、授权运营方和数商合作伙伴紧密协作的试点实践,并为产业发展提出具有市场实践意义的协作模式,让行业中握有数据的企业,找到自己在产业中的潜在定位和发展机会。

整场会议,我们深刻体会到“数据产业”风口逐步逼近。我们从没见过研究院这么紧迫的为支持市场发展,深度且迅速的发现产业发展卡点,马不停蹄的研究、起草相关政策,政府部门快速响应,搭建如此完备的管理机制和运营平台,通盘协作。正如余坦院长所说,数据市场体系建设已进入攻坚战期。冲在一线的深智城集团更是直指数据市场 商业 化方向:数据市场需要“资源化、资产化、资本化”,并明指核心指标:数据快速流动,提出用技术构建可信的数据共享的基础设施。微众银行分享突破“数据隐私、数据脱敏,数据可用不可见、数据溯源”等卡脖子问题的技术实践,隐私计算、联邦学习等技术的应用,加速数据交易流通。

数据来源于布局

驿通科技:静态交通数据要素“乘”风启航

风口在即,机会总是留给有准备的人。驿通科技凭借敏锐的判断力,从接手停车业务开始,便判定这么大量、真实、高净值人群的行为数据将蕴藏着巨大的商业价值,并坚定场景占领策略的正确性。因此,驿通一方面放手布局更多元的静态交通场景;一方面开发更多以占领场景为核心的多元化业务,目前,服务场景横跨市内静态交通场景,“机场停车”等创新业务的出现,更是补齐了跨城市静态交通的数据短板。

在会上,驿通科技代表静态交通数据源企业,分享《静态交通数据的解构与商业化进程》主题演讲,副总裁袁莹表示:这次会议最受震撼的是刘枝处长在《全国公共数据运营年度发展报告(2023)》中提出的,数据要素要“供得出,流得动,用得好”。几乎击中了驿通做数据业务一直以来遵循的原则:数据源“供得出”、一级市场“流得动”、二级市场“用得好”,数据产品发展的不同阶段,都有其特定的商业价值,三级联动,释放数据要素乘数效应。

第一阶段: 数据资源的流通

驿通科技:静态交通数据要素“乘”风启航

作为车生活场景服务公司,要做到数据源“供得出”,一是保证数据源规模,二是保证供给质量。通过数据资源普查、多元异构数据的统一汇聚、数据的清洗、补全、修正、切割、治理,打造出驿通高质量、可追溯、高增长的“数据资源体系”。截止24年6月,驿通数据规模已接近40亿,通过支付行为建立人-车-场关系,拥有近3400个用户行为标签。

“驿通数据资源体系”已对外开放,结合驿通部分服务能力,分别向图商和主机厂赋能智慧停车能力。在图商的合作中,一方面输出停车场景数据,一方面提供预约、缴费等服务,向图商赋能停车能力。在主机厂的合作中,驿通输出停车动静态数据和车支付能力,纳入整车结算体系,实现不借助 手机 ,完成车内支付。

第二阶段: 数据 资源的运营

数据切片“用户画像全息图”得到了在座企业的热烈关注,展示的是一组车主行为标签,经过数据反向推导,几乎可以“看到”这位车主,以及他这一周内完整的行为轨迹图谱。多场景多维度的行为标签,在广告投放领域,大大的提升了精准度和投放效率。驿通科技表示,经过市场检验,精准的数据抓取能力,搭配深度的运营能力,才是商业化的关键。在与一个定价过高的充电桩企合作中,通过抓取充电桩周围3公里新能源用户,并对其个性化分析,推送定制 营销 方案,在10个站点的测试中,充电量提升15%以上。

第三阶段: 数据产品 X场景开发

目前,驿通科技已经发展到第三个阶段,并开始对模型产品进行探索与实践。充电桩选址模型,通过新能源车热力图等关键信息,提供建站场地的评分。大模型的出现,在商业化方面增加了产品的复用能力,同时,对数据加密、数据脱敏、隐性数据应用等方面提出了更高的要求。目前选址模型,在桩企和车企梯次电池利用项目中均得以应用。

未来,驿通科技将尝试与模型公司深度合作,探索金融行业授信等更多场景下的大模型领域的开发。

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