大数据在跨境物流管理中的应用与实践研究

随着全球化的不断推进和国际贸易的增长，跨境物流也在不断的发展。根据相关数据统计，2022年全国货物贸易额达到25万亿美元，如图1所示。2022年中国跨境电商市场规模达15.7万亿元，较2021年的14.2万亿元同比增长10.56%，如图2所示。

为了满足客户的需求，跨境物流企业需要快速准确地处理海量的数据，并做出正确的决策。在此背景下，大数据技术的应用使得跨境物流企业能够更好地收集、存储、分析和应用这些海量数据，从而优化运营流程、提高服务质量和增加竞争优势。在跨境物流管理中，大数据的应用可以涵盖各个环节，包括需求预测、运输优化、供应链可视化、风险管理等。本文旨在探讨大数据在跨境物流管理中的应用与实践，以期为相关企业提供决策支持和指导。

目前对大数据在跨境物流管理中的研究相对较少，相关学者对数字经济、数字贸易、数字化转型的研究较多。张妍（2023）等基于RCEP背景对数字贸易与跨境物流协同发展展开了研究[1]；张小雪（2022）分析了企业数字化转型协作机制的影响因子——协作初始状 态、净收益、协作成本、国际组织和企业所在国政府的支持力度等对演化路径的作用机理[2]；李益帆（2022）等指出跨境电商物流企业要把握数字化发展的机遇，围绕数字经济去解决目前面临的诸多问题[3]；李欣欣（2022）指出要合理地运用如大数据、区块链、人工智能等新兴数字技术 解决跨境物流中存在的痛点问题，创新物流运转模式[4]；王能星（2017）指出跨境电商的高速发展离不开跨境物流体系的完善，要积极发展并推广海外仓[5]。

1  相关概述

1.1  跨境物流管理的重要性

首先，跨境物流管理是全球贸易的基础，通过有效的物流管理，可以促进国际贸易的发展。通过合理的物流规划和管理，可以减少运输时间和运输成本，有效控制仓储和运输费用，并优化物流资源配置，实现成本的最小化。其次，跨境物流管理能够提高物流的速度和效率，缩短供应链的周期，使产品迅速抵达市场。通过合理的物流路线设计和智能调度，可以降低货物损耗、提高交付准确性和及时性，从而提升整体物流效率。最后，跨境物流管理可以提供更好的客户服务和满意度。通过提供准确的物流信息、改进交付时间和质量，满足客户的需求，增强客户忠诚度和信任感。跨境物流管理还能提供灵活的物流解决方案，满足客户不同的个性化需求。企业和国家都应高度重视跨境物流管理的重要性，并加大投入和研究，提升跨境物流管理的水平和能力。

1.2  大数据技术的出现和应用价值

大数据技术以大规模、高速度和多样化的数据为基础，利用先进的分析工具和算法，从庞大的数据集中提取有意义的信息。大数据技术的出现得益于计算能力的提升、存储成本的降低和云计算的普及。大数据具有开创性的应用价值，它可以帮助企业和机构了解消费者行为、产品趋势、市场需求等，从而做出更明智的决策。通过大数据分析，可以发现隐藏在数据背后的模式、趋势和关联性，挖掘潜在的商机和创新机会。通过对大数据进行深度分析，可以识别客户群体的细分需求、优化产品设计和市场营销策略，以及预测未来趋势，帮助企业做出更精准的决策。大数据在物流管理中的应用如图3所示。

2  大数据在跨境物流管理中的应用

2.1  数据采集与整合

数据采集与整合是大数据应用的第一步，通过对各种数据进行采集、整合和处理，可以为跨境物流提供更精准、高效的管理方式。在跨境物流中，大量的数据需要被采集，例如货物的起始地和目的地、货物规格、运输时间、运输费用等等。这些数据可以来自各个环节和参与方，包括供应商、运输公司、海关、仓库等等。此外，由于跨境物流涉及多个环节和参与者，每个参与者使用的系统和数据格式会有所不同，导致数据分散、孤立，难以进行统一的分析和应用。因此，对采集到的数据进行整合是十分必要的。数据整合的过程包括数据清洗、数据转换、数据匹配等操作，以保证数据的一致性和准确性。通过数据整合，可以将分散的数据变成一张完整的信息网络，为后续的分析和决策提供保障。通过采集和整合各个环节和参与者的数据，可以为跨境物流提供更精准、高效的管理方式，实现预测规划、风险管理、信息共享和协同管理等优化。

2.2  数据分析与预测

通过对大数据的分析和挖掘，可以为跨境物流提供更精准的决策支持和预测能力，从而优化运输计划、资源配置和服务质量。通过对跨境物流数据的分析，可以发现运输过程中的瓶颈环节、交通拥堵点和运输效率低下的原因。例如，可以分析运输时间、运输费用、运输距离等关键指标，找出影响运输效率的因素，并进行针对性的优化措施，提高物流运作的效能。数据分析还可以帮助跨境物流管理者进行需求预测和规划。通过对历史数据和实时数据的分析，可以预测货物的需求量、运输时间等关键指标。例如，通过运输历史数据的分析，可以了解货物的季节性需求变化、地域性需求差异等，从而根据预测结果进行运输资源的合理配置和合同谈判，提前做好准备。数据分析的应用将为跨境物流提供更精准、高效的决策支持和预测能力，进一步优化物流运作，提升整体效能。

2.3  信息共享与协同

通过大数据技术，可以将各个环节和参与者的数据进行整合和共享，实现信息的流畅传递和协同管理，从而提高物流效率和服务质量。信息共享可以实现各参与方之间的信息交流和协作。跨境物流涉及供应商、运输公司、海关、仓库等多个参与方，每个参与方都有自己的数据和信息。通过大数据技术，可以实现不同系统之间的数据整合和共享，将各参与方的数据进行汇总和分析。例如，供应商可以根据实时订单数据和货物需求信息，及时调整生产计划和供应链管理，运输公司可以根据接收到的运输信息和货物状态，进行合理调度和运输规划。通过信息共享，各个参与方可以更好地协同合作，提高物流运作的效率和准确性。另外，信息共享还可以帮助跨境物流管理者进行全局的决策和资源优化。通过对跨境物流数据的分析和整合，可以获取更全面、准确的信息，从而做出更有效的决策。例如，可以根据运输数据和货物需求信息，进行运输路线的优化和资源的合理配置，减少运输成本和时间。同时，通过信息的共享和协同管理，各参与方可以共同协作解决问题。

2.4  风险管理与智能决策

通过对跨境物流中涉及的大量数据进行收集、整合、分析和挖掘，可以帮助决策者更好地应对各类风险，并做出智能决策。大数据应用可以帮助识别和管理跨境物流中的各类风险。跨境物流涉及多个环节和参与者，会面临诸如货物延误、丢失、损坏、安全问题、供应链中断等风险。通过大数据技术，可以对跨境物流中的数据进行实时监控和分析，提前发现异常情况和风险因素。例如，通过对历史运输数据的分析，可以发现运输过程中的潜在问题和风险点，如运输时间波动、丢失率高的地区等。根据这些数据分析结果，可以采取相应的风险管理措施，如加强物流环节的监控、改进货物包装、选择更安全可靠的供应商等。通过风险管理的应用，可以降低风险损失，并提高整体物流运营的稳定性和安全性。同时，大数据应用可以支持智能决策的实施。跨境物流管理涉及众多的决策环节，如合同谈判、运输路径选择、资源配置、订单处理等。通过对跨境物流中大量数据的收集和分析，可以帮助决策者制定更明智、更有根据的决策方案。例如，基于历史运输数据和货物需求信息，可以进行运输路径的优化，选择效益最佳、成本最小的运输方案。大数据技术还可以实施智能算法和模型，对物流运营进行预测和优化，帮助决策者做出更加明智和精准的决策。

3  企业运营实践案例分析——以YH企业为例

3.1  企业概况

YH成立于2016年，是一家专注于跨境电商的国际物流公司，总部位于义乌，并在上海、杭州等地设有20家分子公司。目前，公司拥有500多名员工和6万余平方米的全国仓储面积。公司在美国洛杉矶、英国等地设立了海外仓，并持续推动全球战略布局。作为一家专注于跨境电商的物流公司，YH企业凭借其丰富的经验和优势，为客户提供全方位的物流解决方案。公司不仅提供头程运输，还能进行海外清关和尾程派送，确保客户畅通无阻地完成全球贸易。

3.2  模型分析与指标构建

为了帮助YH选择合适的第三方海外仓，特选取了模糊综合评价法，模糊综合评价法是一种多指标决策的方法，用于处理不精确性和模糊性的评价问题。它将评价问题转化为模糊集的运算，通过对模糊集进行加权、模糊关系运算和转换，得出最终的综合评价结果。其步骤如下：

第一步：确定评价对象，评价指标体系如表1所示。由各种不同决断构成的集合成为评语集，记为：V = {优秀，良好，一般，合格，不合格}={95,85,75,65,30}

第二步：建立模糊相似关系矩阵，设第i个评价对象关于第j个评价因子的模糊评价为ri1,ri2,...,rin，则评价对象的模糊相似关系矩阵为：

第三步：确定权重向量；设权重向量为：

其中，wj是第j个评价因子的权重，且满足，

第四步：模糊综合评价；

指标体系如表1所示：

表1 指标体系

一级指标 二级指标

服务水平 服务水平

服务的功能和种类

服务商品品类

基础设施 仓储设施

仓库面积

信息管理系统建设

物流成本 仓储成本

运输成本

管理成本

附加费用

物流管理水平 订单处理速度

物流信息追踪

管理部门管理能力

3.3  YH企业海外仓选择

邀请物流行业专家与YH公司高层管理人员对WY海外仓与GC海外仓进行评分，计算两家海外仓模糊综合评价，选取合适YH的第三方海外仓。

第一，WY海外仓评价。

根据专家级管理人员评分，进行归一化处理，计算模糊综合评价关系评价向量 B。如表2所示。

表2 WY海外仓模糊综合评价评价向量 B

一级指标 二级指标 W 优秀 良好 一般 合格 不合格

服务水平 服务水平 0.155 0.5303 0.202 0.203 0.0637 0

服务的功能和种类 0.099 0.5303 0.2687 0.1363 0.0637 0

服务商品品类 0.180 0.397 0.2687 0.203 0.1303 0

基础设施 仓储设施 0.094 0.397 0.3353 0.1363 0.1303 0.0667

仓库面积 0.024 0.4637 0.3353 0.0697 0.0637 0.0667

信息管理系统建设 0.048 0.597 0.202 0.1363 0.0637 0.0667

物流成本 仓储成本 0.087 0.397 0.2687 0.203 0.0637 0.0667

运输成本 0.049 0.5303 0.2687 0.1363 0.0637 0

管理成本 0.038 0.3303 0.2687 0.203 0.0637 0.1333

附加费用 0.026 0.397 0.202 0.3363 0.0637 0

物流管理水平 订单处理速度 0.038 0.4637 0.2687 0.203 0.0637 0

物流信息追踪 0.018 0.3303 0.202 0.3363 0.0637 0.0667

管理部门管理能力 0.143 0.2637 0.2687 0.3361 0 0.1333

B 0.4519 0.2635 0.1815 0.0794 0.0237

WY海外仓综合模糊评价得分为，（B’为归一化处理）：

G=B×V=B’×V=84.5438

第二，GC海外仓评价。

根据专家级管理人员评分，进行归一化处理，计算模糊综合评价关系评价向量 B。如表2所示。

表2 GC海外仓模糊综合评价评价向量 B

一级指标 二级指标 W 优秀 良好 一般 合格 不合格

服务水平 服务水平 0.0548 0.5303 0.2030 0.2030 0.0637 0.0000

服务的功能和种类 0.1194 0.5303 0.2697 0.1363 0.0637 0.0000

服务商品品类 0.1902 0.3970 0.2697 0.2030 0.1303 0.0000

基础设施 仓储设施 0.0737 0.3970 0.4030 0.0696 0.0637 0.0667

仓库面积 0.0143 0.4567 0.3067 0.1163 0.1203 0.0000

信息管理系统建设 0.0751 0.3303 0.2030 0.2031 0.1303 0.1333

物流成本 仓储成本 0.0871 0.3970 0.2697 0.2029 0.0637 0.0667

运输成本 0.0411 0.5970 0.3363 0.0667 0.0000 0.0000

管理成本 0.0284 0.3303 0.2697 0.2030 0.0637 0.1333

附加费用 0.0813 0.5303 0.2667 0.2030 0.0000 0.0000

物流管理水平 订单处理速度 0.0702 0.3970 0.3363 0.0697 0.1303 0.0667

物流信息追踪 0.1423 0.4637 0.4030 0.0696 0.0637 0.0000

管理部门管理能力 0.0221 0.5303 0.2697 0.1363 0.0637 0.0000

B 0.4683 0.2861 0.1419 0.0783 0.0254

GC海外仓综合模糊评价得分为：

G=B×V=B’×V=85.3279

认为GC海外仓优秀的占比46.83%，良好的为28.61%；认为WY海外仓优秀的占比45.19%，良好的为26.35%。相对比占比而言，GC海外仓更适合被选择，从评价得分来看，GC海外仓综合模糊评价得分为85.3279，高于WY海外仓综合模糊评价得分84.5438，GC海外仓更适合被选择。

4  基于大数据的跨境物流管理策略分析

4.1  关键数据的安全性和隐私保护

随着大数据应用的蓬勃发展，涉及到的数据量也越来越庞大，其中包括物流信息、交易记录、客户信息等敏感数据。因此，保护这些关键数据的安全性和隐私成为一个不可忽视的重要任务。一方面是要确保数据的安全性。通过使用传输层安全协议（TLS/SSL）等技术，在数据在传输过程中进行加密，可以防止中间人攻击和数据泄露。采用强密码、多因素身份验证等方式对用户进行身份认证，严格限制敏感数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问和处理数据。进行定期的数据备份，并采用安全的存储设施，如云存储服务或离线存储媒介，保证数据的完整性和可恢复性。另一方面要保护关键数据的隐私，隐私保护主要涉及数据的收集、使用和共享过程中的保护措施。确保在数据收集和处理过程中遵守隐私保护相关的法律和法规，如个人信息保护法或相关国际隐私法规。对数据进行脱敏处理，最小化包含个人身份信息的数据，避免个人身份可以直接被识别。例如，使用数据加密或匿名技术，将个人身份和敏感信息与其他数据分离。

4.2  大数据技术人才培养

大数据技术的发展带来了对相关人才的需求。跨境物流管理中的大数据分析、数据挖掘和人工智能等技术需要熟练的专业人才来驱动和应用。为了满足这一需求，需要进行大数据人才的培养和培训。首先，可以建立与大数据相关的学科专业，开设相关课程，包括数据分析、数据挖掘、数据处理和人工智能等方面的内容。这样可以培养具备大数据技术和应用能力的专业人才。其次，可以开设相关实训课程或项目，让学生通过实际操作和解决实际问题来掌握大数据技术和应用。例如，可以与物流企业合作，让学生参与实际的大数据分析项目。最后，大数据技术的应用需要多个领域的知识和技能的结合，因此需要跨学科合作，将计算机科学、数据科学、物流管理等多个学科进行有机整合，培养学生跨学科的综合能力。

4.3  遵守跨境物流管理相关的法律法规和政策

数据的流动和处理涉及到不同国家和地区，跨境物流管理涉及到的法律法规和政策也变得更加复杂和多样化。因此，遵守相关的法律法规和政策对于保障数据安全和合法性、维护业务合规性和可持续发展至关重要。随着大数据的流动和共享，涉及的数据会涉及个人隐私、商业机密等敏感信息。因此，需要遵守个人数据保护法和相关隐私保护法规，确保数据在收集、使用和传输过程中的合法性和安全性。同时，还需要遵守数据转移和跨境传输的相关法律，确保数据的合法转移和处理。另外，跨境物流管理涉及到多个国家和地区的业务，需要遵守相关国家和地区的进出口、海关、贸易和运输等规定。例如，跨境物流企业需要遵守各国的海关法规，如申报要求、货物分类和税费规定等。此外，还需要遵守相关国际贸易协议和法规，确保货物的合法流通和交付。

5  结  论

随着全球化的不断深入，跨境物流已成为国际贸易和经济发展的重要支柱。然而，传统的跨境物流管理面临着许多挑战，如信息不对称、运输效率低下、物流成本高昂等。大数据技术的快速发展为跨境物流管理带来了新的机遇。通过对物流过程中产生的海量数据进行实时监控和分析，可以提高物流效率、降低物流成本。因此，本文对大数据在跨境物流管理中的应用与实践进行研究，以期为相关跨境物流企业应用大数据提供一定的参考。

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