數據防流：移動出行與充份利用數據

Mazars集團合夥人Abhijit Pal表示，移動出行行業正在收集比以往更多的訊息。「近年來，收集數據的潛力已大為增強。網絡和移動渠道在收集訊息的同時進行處理的工序，而汽車和飛機上的硬件也在做同樣的事情。結果，是數據泛濫。」

因此，確保公司有效地收集、分析這些數據並採取行動，使他們不至於淹沒在數據的洪流中，成為行業成功的關鍵因素。

來自航空業的數據教訓

其中一個以轉化數據為自身優勢而聞名的移動出行行業，就是航空業，利用數據來改善維護技術。二十世紀上半葉，工程師通過在不同的時間間隔檢查零件來維護飛機。然而，在20世紀40年代，工程師發現飛機在定期維護檢查後更容易發生故障。仔細調查後發現，這是因為維修程序涉及到拆卸和重新組裝設備，於是潛藏了更多故障的可能性。

這引致「視情維修」的出現—在必要時維修部件，而非定期進行維修—並獲得認可。下一項創新就是在部件上安裝傳感器，收集數據，在需要注意時提醒工程師，這又被稱為「預測性維護」。

Mazars集團高級經理Olivier Guilbert解釋：「自90年代初起，預測性維修不斷提高航空公司的安全性。近年來，通過收集飛機更多部件的數據，業內的主要參與者旨在將這種方法帶進一個新時代。」

智能供應鏈管理

使用數據來改善維護工作，並非其他移動出行業者可以從航空業所能學到的唯一經驗。通過有效利用數據來驅動的預測性維護，也能建立更智能的供應鏈。

Guilbert解釋：「當你知道甚麽東西可能需要更換以及何時需要更換時，優化後備零件和維修人員的流動就變得更加容易。通過使用傳感器收集單個零件最新又準確的數據，移動出行企業可以結合實地經驗，作為一個團隊更好的進行預測。」 這意味着在正確的時間將正確的零件送到正確的地方，因此，企業能夠在零件發生故障之前進行更換。

改善客戶體驗

除了改善硬件，數據還可以滿足客戶的新期望，改善他們的體驗。以保險為例，「新的移動出行形式—特別是那些在城市環境中使用的移動出行形式，正創造出新的需求。反過來而言，保險公司正在使用數據來開發針對電動滑板車、賽格威和城市自行車手的產品。他們也介入了共享經濟，包括共享汽車和每日甚至每小時的汽車租賃。」Mazars集團合夥人Jean-Claude Pauly說。

航空業在利用數據提高客戶滿意度的方面提供了進一步的最佳實踐，Guilbert說：「數據幫助航空公司避免在餐飲上出錯，並讓乘客通過雲端獲得更多的電影和音樂。由數據支持的生物識別護照也能減少安檢站的等候時間，大大提升客戶的滿意度。」

數據不僅改變了可以覆蓋的內容，而且改變了覆蓋的方式—這會為個性化帶來正面的結果。Pauly指：「與其他行業一樣，保險公司日漸將其流程自動化：使用演算法的同時，還透過人為干預以覆蓋眾多小風險。正確使用人工智能使保險公司能夠以數量取勝，為客戶提供量身定做的解決方案。個性化的另一個例子為「按駕駛方式收費」，安裝於車輛上的盒子會計算在特定時間內你駕駛了多少公里，又是如何駕駛的，然後按照數據，根據你所承擔的風險，定訂一個專屬價格。」

認識新的數據風險

然而，這些發展產生了自身風險，因其損害了保險的一個基本原則：投保人之間的風險相互化。「這可能會導致部分司機的保費非常高，而其他人或難以找到一個保險供應商。」Pauly警告：「這意味着處理數據的方式必須能夠創造個性化的保險報價，同時保證行業特有的相互化原則。」

為客戶提供新的移動出行解決方案可能會引發保險市場內的其他變化，自動駕駛汽車的發展就說明了這一點。

「隨著自動駕駛把責任從司機的身上轉移至軟件，保險公司將不得不澄清責任的法律範圍，以作應對，同時確保他們能夠獲取新的數據來源，採取相應行動。」Pauly警告：「若自動駕駛起飛，應會導致索賠減少，這或會引發更廣的保險市場進一步變化。"

迎接可持續發展的新挑戰

隨着整個移動出行生態系統在尋找方法以變得更加可持續，數據輔助的解決方案地位日漸提升。不論是幫助乘客選擇最環保城市交通方式的「交通行動服務」應用程式，如共乘汽車和共享汽車，還是航空公司透過輔助起飛來減少飛機的碳足印，市場上的解決方案越來越多。

這與監管機構冀望看到排放量下降的願望相互匹配：歐盟已經為其成員設定了目標，而其他國家也在效仿。2020年11月，英國宣佈打算在2025年前，強制要求所有大型公司（包括移動出行業務的公司）進行氣候披露。

我們近日的文章中，Mazars集團合夥人Michael Rofman建議移動出行製造商去探索可能存在的機會，使自家的智能建築和汽車車隊低碳化。

數據引流

隨着移動出行數據創建，團隊應考慮以更智能的方式存儲和使用創新數據集，以免出現數據泛濫。

1. 存儲和管理。「數據庫和企業資源規劃系統的主要用途在於此。」Pal建議：「雖然目的尚未確定，但對大數據和數據湖(龐大的原始數據池)的需求卻在不斷上升。(「數據湖」與 「數據倉庫」相互對比—後者是一個經過濾、結構化和處理好的數據儲存庫，有特定的目的。) 移動出行企業可以尋求以最大限度發揮數據湖的優勢，這可以為尋求新鮮創新靈感的數據科學家提供豐富的資源。

2. 創建和使用創新的數據集。隨着城市朝整合城市交通網絡的方向發展（見「城市中的交通組合：整合城市交通服務」），這或會創建出關於乘客全部行程的數據。在城市範圍，這些數據便能用於建立更多更好的綜合交通選擇。

毫無疑問，有效地收集和處理數據意味著能為企業和乘客提供更智能、更安全的移動出行選擇。為避免毫無益處的數據泛濫出現，移動出行公司須以可管理方式在預測性維護和供應鏈管理業務上（導入或導出）這些訊息。同時，他們必須關注客戶的體驗，這與可持續發展問題和更廣泛市場創新的後果日益緊密地聯繫在一起。能做到這一點的企業，將為自己於2021年和以後的發展奠定良好的基礎。