博拉网络闪电车情3.0版本公测 多项技术应用实现业界零突破

前言： 汽车 行业是典型的 科技 密集型产业，技术含量高，面临与日俱增的挑战压力和技术迭代风险。近年来，汽车行业正主动从“传统行业”突围，积极拥抱大数据，从产品研发、规划、数字 营销 体系构建等环节构建数字资产，逐步实现人为决策向数据分析的转变。

深耕汽车行业十余载的博拉网络，是国内最早一批上线信息监测系统的公司。目前，公司正在升级闪电车情系统(Automotive Big Data)，3.0版本已经开放公测，并向多家车企提供试用。作为全新一代智能车情竞争分析系统，它由全新一代大数据生态技术+AI技术驱动数据，让海量数据聚合，产生价值裂变，让车企可以实时地从多渠道、海量信息中清晰了解消费者心声，从而为新车规划、用户运营、精准营销创造价值。

业界少有的纯行业类监测体系

目前，市场中舆情监测系统并不少见，但大部分为通用版本，即并不区分行业，只需设定莫一企业就可以监测信息;相反，针对某一细分行业的特定分析系统则凤毛麟角。而闪电车情系统最大的特点就是它之专注汽车行业的大数据分析与展示。

博拉十余年在搜索引擎、数据采集，信息挖掘技术方面积累的优势，以及服务众多一线车企的经验，可以帮助企业从海量数据中挖掘关键信息，实现竞争格局分析，因此更贴合他们对大数据的实际需求。

引入AI情感识别  洞察用户心声

近年来，大数据与实体企业融合的力度愈发强烈，在汽车尤其如此。车企积极拥抱大数据、数字化与行业结构性调整密不可分。《2018-2019中国汽车行业大数据报告》显示，中国新车销量经过几十年的高速增长后出现了20年来首次下滑，增速由正转负，我国汽车行业进入到结构调整的新常态阶段。

以往靠“价格战”、粗放型投放的销售模式行不通了，如何将“以产品为中心”调整为“以客户为中心”被汽车行业视为共识，这在舆情监测领域表现得更为突出，即“客户在哪里”、“客户到底需要什么”?目前市场上已有的监测系统分析的大部分是文章、评论，通过设定关键词分析那些是正面声音，哪些是负面评论，这样的信息挖掘还相对粗放。

消费者对某车型、品牌真正的好恶可能隐藏在内容的某一个或多个词汇中，如何精准地提取这些信息，“闪电车情”的AI情感识别功能就能实现。该功能基于深度机器算法，通过不间断的数据训练，反复优化模型，持续地修正机器对网民讨论内容情感的判断准确度。博拉介绍，AI情感识别功能可以抓取、分析讨论内容中的情感词汇，如“好”、“喜欢”，并关联到特定车型，从而更准确了解客户对车型、品牌的真实想法。

智能挖掘竞品更能知己知彼

俗话说“知己知彼，百战不殆”，在汽车行业的竞争中尤其如此。一般而言，一款汽车在价格、外观、性能、颜色等维度都有多个“竞争对手”，以往这样的竞品通常是车企自己设定的，带有一定的主观性。但闪电车情基于独有的竞品挖掘算法系统，推出了“智能挖掘”功能，从用户发表的意见、评论、讨论中发现新的对手与产品。博拉表示，较之主观设定，智能分析的来源是网络数据，可以为车企提供客观的、不同角度的声音，从而完善竞品分析。

未来：闪电车情的 商业 智能化之路

对博拉而言，闪电车情3.0版本还具备可视化大屏展示、语音交互等业界稀缺的功能，但这断然不是这款汽车大数据产品的终点。公司相关负责人介绍，他们正在进行用户图谱的研发，可以追踪用户的行为、关系，也就是说可以将汽车监测数据提升多个能量级，累积的数据可以对用户的行为进行路径分析与趋势预测，这些数据还能成为商业智能(BI)的底层数据池，最终实现真正理解用户“说什么”、“做什么”、“要什么”，才能更好地赋能行业，帮助企业构建起以数据支撑运营、决策，行动的新运营模式。