作為鋼蜂科技《蜂巢計(jì)劃》的一名“蜂巢經(jīng)紀(jì)人”，小蘇與鋼蜂的合作的契機(jī)，比其他經(jīng)紀(jì)人更具偶然性。
小蘇就職于某三方物流公司，2021年末，得知某位老客戶轉(zhuǎn)做冷凍食品業(yè)務(wù)，運(yùn)輸項(xiàng)目規(guī)模也比較可觀。小蘇想拿下這單，但發(fā)貨和收貨地均不在公司運(yùn)力覆蓋的優(yōu)勢區(qū)域，掛在平臺上找車，一天下來效果也不理想。小蘇心有不甘，到手的客戶難道就這么飛走了嗎？
小蘇翻遍了微信好友列表，突然想起不久前曾在朋友圈看到蜂巢工作人員發(fā)布的《蜂巢計(jì)劃》相關(guān)內(nèi)容，抱著試試看的心態(tài)，小蘇主動聯(lián)系了蜂巢的工作人員。
“當(dāng)時(shí)心里有兩個疑問，一個是：靠共享貨源真能拿到分利嗎？更重要的，共享過去的畢竟是老客戶的貨源，鋼蜂的服務(wù)能有保障嗎？”小蘇坦誠， ”但從項(xiàng)目提報(bào)過去開始，我就逐漸打消了這個疑慮。過程中，最直觀的感受就是找車快、貨損低而且賬期合理，這在極大程度上保障了我和鋼蜂合作后，能順利服務(wù)好項(xiàng)目，同時(shí)能拿到挺可觀的分利。”
那么，鋼蜂科技究竟是如何實(shí)現(xiàn)小蘇嘴里“找車快、貨損低、風(fēng)控強(qiáng)”的呢？
01
運(yùn)力尋源算法上線
鋼蜂科技作為服務(wù)于物流行業(yè)的科技公司，定位AI算法和數(shù)字化物流技術(shù)驅(qū)動的效率型物流平臺，擁有完全區(qū)別于傳統(tǒng)物流公司的研發(fā)力量。
2021年度，鋼蜂科技上線了運(yùn)力尋源算法，用AI代替人工完成推薦運(yùn)力的快速觸達(dá)。將行業(yè)內(nèi)平均耗時(shí)一天以上的單次運(yùn)力尋源時(shí)間拉升到小時(shí)級別，達(dá)到交易效率質(zhì)的飛躍。經(jīng)紀(jì)人小蘇所感受到的“找車快”，根本原因便來自于此。
02
運(yùn)輸異常提前干預(yù)
隨著公眾對食品安全的重視度不斷攀升，對農(nóng)產(chǎn)品、乳制品、面點(diǎn)類、凍肉類、海鮮類、醫(yī)藥類等冷鏈貨物的溫控要求及精準(zhǔn)度也逐級增加，但冷鏈運(yùn)輸溫控問題卻遲遲未能得到根本解決。貨物買賠、甲方罰款對于普通物流公司而言時(shí)有發(fā)生。
鋼蜂充分發(fā)揮科技優(yōu)勢，通過AI機(jī)器人進(jìn)行異常的即時(shí)干預(yù)和預(yù)警，以高度智能的技術(shù)手段，將行業(yè)內(nèi)平均15%以上的冷鏈貨損率降低到4%左右。以高品質(zhì)的冷鏈運(yùn)輸服務(wù)能力守護(hù)公眾“舌尖上的安全”。
03
風(fēng)控評估模型建立
鋼蜂科技構(gòu)建的扎根業(yè)務(wù)場景的深度算法模型還體現(xiàn)在：利用大數(shù)據(jù)抓取能力及風(fēng)險(xiǎn)評估模型，精準(zhǔn)評估客戶風(fēng)險(xiǎn)情況。自風(fēng)控評估模型建立以來，新客戶逾期率已從過去15%左右的行業(yè)水平被控制到4%左右。
對于物流公司而言，逾期率的有效遏制帶來了交易效率的改變和利潤率的上升；而對于和鋼蜂合作的蜂巢經(jīng)紀(jì)人們而言，逾期率改善了，賬期就變短了，項(xiàng)目分利到手的時(shí)間也更快了。
基于小蘇對鋼蜂的信任和對貨源的把控，同時(shí)依靠鋼蜂在科技與冷鏈運(yùn)輸服務(wù)經(jīng)驗(yàn)上的優(yōu)勢，該冷凍食品運(yùn)輸項(xiàng)目的交付結(jié)果也獲得了老客戶的認(rèn)可。小蘇順利拿到了預(yù)估毛利的50%以上，無論是分利的金額和時(shí)效都超過了小蘇最開始的預(yù)期。
在談及后續(xù)是否愿意繼續(xù)將手頭無法變現(xiàn)的優(yōu)質(zhì)資源共享給鋼蜂運(yùn)營時(shí)，小蘇表示：“當(dāng)然。鋼蜂的科技和服務(wù)都有保障，能夠幫我更好地承接下感興趣的項(xiàng)目，用更省心的方式將手頭的優(yōu)質(zhì)資源變現(xiàn)。年后才剛復(fù)工，但我已經(jīng)開始期待和鋼蜂、和蜂巢新的合作了。”
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