隨著節日的到來，快遞行業進入了壹年中最繁榮的季節。借助大數據分析和互聯網工具優化快遞流程，降低物流成本，讓消費者獲得更好的物流服務和體驗，快遞企業從低端的勞動密集型向高端的互聯網管理轉變。
電子面板
電子表格是壹種高效環保的信息表格。不同於之前快遞包裹上的三重或四重訂單。包裝上貼的電子面單都是電腦打印的，有的還有二維碼識別。背面的不幹膠便於消費者撕下。有了電子面單，包裹可以在數億個包裹中被識別、處理和分發。
通過數據的流動，電子面單系統可以自動將發貨商家、發貨快遞公司、收貨消費者、幹線支線的數據信息串聯起來。基於電子平面的串行數據，可以對express link進行壹系列的優化。
今年8月，全國排名前15的快遞企業全部實現了電子面單的普及使用，這意味著占全國電子商務市場份額90%以上的主流快遞企業全部完成了快遞基礎業務信息化，大數據產品成為快遞企業的標準配置。
根據童淵和中通等快遞公司的數據，使用電子面單可以提高30%以上的遞送速度。根據德邦快遞使用後的數據對比，單次記錄效率提升了15倍。
大數據路由法案
按照目前快遞企業的投遞路徑，來自全國各地的大量包裹首先集中到分撥中心，然後按照投遞地址對包裹進行分類，再分配到下壹個網點。
配送中心裝配線上會有大量分揀員。他們需要查看包裹上的地址信息，並憑記憶確定包裹下壹站將到達哪個網點。這個過程至少需要3-5秒。
“大數據路由法案”就像人們旅行時使用的高德地圖。通過大數據分析海量地址，結合互聯網地圖的空間定位技術，用數據實現包裹與網點的精準匹配，準確率高達98%以上。有了大數據的沈澱，可以接近100%。
根據中通、童淵等快遞公司的數據，快遞公司啟動大數據路由後，下單速度從3-5秒下降到1-2秒，倉庫分揀效率普遍提升50%以上。根據大數據路由的計算原理，訂單壹產生，就可以知道發貨網點，可以幫助快遞公司預測未來網點的發貨數量。
根據大數據處理生成的四級地址庫，可以將消費者的分布地址匹配到結構化的城鎮或街道。有了這些結構化的地址信息，我們就可以準確定位取件和發貨地址，為快遞員提供更準確的路線規劃和配送。
“加班例外”的管理
快遞公司有哪些煩惱？就是不能正常投遞的“超時例外”，也就是48小時內沒有投遞的包裹。通過大數據篩選出這些包裹訂單數據，可以幫助快遞公司了解自己產生了多少次“超時異常”，哪些網點最嚴重，並通過訂單及時了解原因，開始有針對性的改進。
目前，申通、中通、童淵、百世快遞等快遞公司已經開始推廣這項技術。據童淵快報報道，經過4個月的運行，“超時異常零件”的比例下降了30%。
物流預警雷達
物流預警雷達可以通過大數據提前預測包裹量，指導商家備倉發貨，幫助快遞公司調配運力資源。可以在“雙11”等旺季單量劇增時起到核心協調樞紐的作用。目前全國有15家快遞公司在使用這套預警系統。兩年來，“雙11”，預警雷達成功保障了海量包裹的有序順利投遞。
大數據反投機系統
網購最難識別的就是商家的信譽，虛假好評給消費者網購帶來了很大的麻煩。如何防止商家刷單？大數據反炒信系統控制網購的最後流程和物流環節，全程監控物流訂單的流通數據，根據炒信訂單的特點，自動識別炒信運單號，響應商家的商品訂單。
未來，大數據將越來越滲透到快遞業務的每壹個環節，成為快遞的基礎設施。
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