据交通运输部统计，截止到2022年底，全国共有2537家网络货运企业（含分公司），整合社会零散运力594.3万辆、驾驶员522.4万人，全年共上传运单9401.2万单，同比增长36.0%。

网络货运发展如荼的同时，也面临着一些问题和挑战，目前，物流行业整体集中度不足，“小、散、乱、弱、差”严重。缺货源、资金断流、同质化竞争严重是网络货运平台发展的痛点。

“货源被头部企业拿走，中小型网络货运平台无货可拉，进而导致司机流失。”肖斌介绍，大部分网络货运平台业务仅靠开票，平台流量难以变现，需要开拓更多的盈利点。同时，同质化竞争严重，仅依靠开展结算业务获利，未建立企业核心竞争力，无法在已进入成熟期的行业竞争中生存。

“不过，数字化创新应用可以解决网络货运平台所面临的问题。”肖斌谈到，在业内致力于“降本提质”的同时，我们一直在思考，作为为政企服务的中间平台，能不能给业内提供一份节流方案，为“降本提质”丰满羽翼。

当前，物流企业的贷款融资需求保守估计在3万亿元以上。传统金融机构满足的需求不足10%，仅物流运费垫资一项，约有6000亿元的融资需求；公路运输公司规模小、分散，传统金融机构为其贷款的比例不到5%等，这些因素影响着中小企业的信用评价。

肖斌介绍，中小企业信用评价是全球性难题，基于国有数据源的企业信用评估通解技术，是企业服务新生态建设的核心难点，也是真正的技术壁垒。

现场，肖斌分享了数据宝数字普惠铁三角方案，一方面能够帮助银行实现从传统信贷业务模式到新金融形态下数字化信贷模式的全面创新与转型，另一方面能够帮助网络货运平台找到新的盈利增长点。该模式可实现1000万元以下的普惠金融产品从营销获客到贷后管理全流程的线上化、自动化、智能化。

在供应链金融方面，数据宝主要依靠核心的国有数据去快速查找并识别供应链条中的缺单问题，进而解决企业的风险压力。“例如，平台司机及车辆注册身份验真；供应链上下游企业经营能力评估；风险管控及筛查，物流验真。”肖斌在谈及供应链金融应用场景时说道。

汽车金融方面，在汽配欺诈领域，以低配高赔、无损理赔、重复理赔这三大模式最为常见。“保险公司及保险行业存在数据割裂情况，易形成信息孤岛而无法有效支撑风险管理的需要。”肖斌介绍，为解决上述痛点，数据宝基于权威国有大数据，联合生态伙伴推出商用车险理赔智能风控系统，基于“一码一车一件 “的数据库开发规则、零配件定位、BOM明细分析及市场价格，辅助保险公司进行车险理赔定损。

“我们一直在探索新的场景”，肖斌谈到，我们在跟银行做各种方面的探索。比如说，我们基于银行的行内数据和我们所拥有的国有数据，探索更多的场景以达到长尾客户的价值和资产的提升，包括关于银行内部人员的内控审计，我们也在做一些咨询服务，去解决银行这边的业务资产提升。

此外，“银行的客户营销，包括风险识别，尤其是在贷中、贷后，个人的行为发生了异常和变化的时候，如何去及时止损，降低银行的坏账率，我们也在探索这方面的合作的可能性。”肖斌表示，我们在提供数据和数据产品的同时，也希望帮助客户把数据产品的价值实现最大化。

作为领先的数据要素市场化服务商，数据宝的产品覆盖了200多个应用场景，包括银行、保险以及电商等。尤其是在物流方向，除了实现物流平台本身的主营业务之外，数据宝努力探索拓展新的应用场景，助力物流平台实现新的盈利增长点。肖斌谈到，物流金融、ETC发卡、智慧物流园区的汽车金融，供应链金融、车险（风险评估、反诈骗等）、地图功能优化等都是数据宝利用数字化创新应用于具体的场景，并展开了一系列实践。