近幾年,大數據、AI技術幾乎成了所有行業的熱詞,各式各樣“數據產品”以“大數據”的名目不斷涌現。在商業領域,圍繞數據展開的競爭正掀起一場商業的“數據革命”。但是,在航運領域“數據革命”更多還只是一種姿態和口號。
從大數據、AI技術首先在房地產、消費等領域落地的現實分析,這幾個行業的升級迭代一直較快,競爭也非常激烈,因此對于大數據、AI等前沿科技相對更加敏感,而且在應用先進技術時,可以在某些相對封閉的局部(地域或板塊)先行先試,試錯的成本相對于傳統制造業來說要低一些。而航運業,從地域上看聯接全球;從產業上看,聯接基礎產業、制造業、商業等,其復雜程度和難度更上一個臺階。但是,仍然有走在前面的航運企業在此領域做了探索,比如近來熱火的區塊鏈技術在航運業的運用,正是這種沖動的代表。相關企業在相對封閉的業務領域和相對單一的貨種、航線上不斷嘗試通過數據的整合提升傳統航運服務鏈的效率。
但是,從整體看,特別是從中國航運業看,會發現絕大多數航運企業自身業務的數字化過程還沒有完成,有的甚至出現停頓;行業內相對集中平臺機構并未出現,還處在小企業、邊緣企業推動公共平臺建設的產業早期階段。航運業的“數據革命”還沒有到來,是在“革命的前夜”吧。
有人認為互聯網企業天生擁有流量,獲得數據更容易,而且它們更容易掌握數據處理技術,所以,它們可能是大數據、AI技術策源地和歸屬。但是,一切數據和技術都是最終為人服務的,從這個意義上講,各類企業及其業務才是大數據、AI技術的策源地和歸屬。那么,怎么才能實現這一點呢?
以地產、零售業為例,這些行業多年沉淀了非常豐富的數據,這些企業基礎業務數字化做得較好,為這些行業更多應用大數據技術提供了良好的基礎,大數據、AI技術運用就相對走在前面。
航運業從本質和整體上來說,還停留在“前大數據時代”,甚至可以說還停留在“前平臺時代”,航運產業鏈上的大多數企業自身的“數字化”過程還沒有完成,內部流程的數據鏈還沒有完整整合,遑論對外業務。