□ 焦 玥

在一個被資本緊追不舍的風口行業，善于講故事似乎成為企業存活下去的必備本領。如果說，模式、服務是前兩年二手車行業講故事的不二主題，那么今年的主題則與時俱進地切換到大數據和人工智能。

三年前，阿里巴巴創始人馬云曾提出，人類正在從IT時代走向DT（數據處理技術）時代。兩年前，國務院總理李克強提出“數據是基礎性資源，也是重要生產力”。從去年至今，二手車行業開始言必稱數據，大小會議中數據應用都是最熱的議題。越來越多的企業將數據視作應對市場競爭必不可少的能力，爭相加入這場數據大戰之中，似乎誰搶占到數據制高點誰就擁有了行業話語權。

近段時間以來，一邊是版本不一的二手車數據分析報告滿天飛，一邊是各類企業拿著海量數據來描述一個個令人心動的故事。優信大力布局二手車大數據業務，上線優信數據平臺，力圖用積累的“厚數據”為二手車行業提供包括評估、定價、風控、管理在內的整體解決方案；大搜車發布二手車行業運營指數，遵循“一切業務數據化，一切數據業務化”理念，致力于通過行業數據共享分析協助車商提升運營效率；瓜子二手車號稱建立了基于大數據和智能算法的“最強大腦”，擁有商業決策、大數據金融、基礎設施、主場景應用、人工智能算法引擎五大部分，并應用到提升獲客效率、估價與殘值預估、成交概率預估、車源個性化匹配等環節中。除此之外，公平價、車300、車鑒定、查博士等新創企業不約而同地強調自己并非單純的二手車服務公司，而是以數據為核心的二手車數據服務公司，希望通過大數據的應用提高二手車這一非標品的交易效率。

然而，在二手車行業，最諱莫如深的莫過于數據。刷單、車源注水、粉飾業績……一度成為二手車行業半公開的秘密，個別企業甚至頻現“數據造假門”。圍繞于此的抹黑與洗白，在二手車行業不斷上演。就數據而言，沒有對比就沒有傷害。業內人士想盡各種辦法，比如通過爬蟲算法、羅列企業負責人采訪時給出的數據口徑等方式，來驗證“官方數據”的真實性。

一直以來，我國二手車行業被指距離歐美發達國家市場十幾年，未能充分發揮作為新車市場乃至整個汽車產業發展引擎的作用。筆者認為，根本原因在于行業的數據基礎差，不僅獲取原始的真實數據難，收車價格水分大、不精準，拍賣、服務平臺的數據維度不高，各個企業、機構，各個交易流程、環節積累的數據未能打通，并筑起了高高的數據壁壘，而且事實證明打破這些并非靠錢就能完全搞定的。一個連業內人士都要費盡心機去猜的行業，又談何贏得消費者的信任、重塑行業誠信？

的確，當前是大數據產業的掘金時代，企業的核心競爭力取決于將大數據價值變現的能力，而身處爆發前夜的二手車行業也找到數據作為助其騰飛的翅膀，如此看來讓數據真實性不打折、讓數據獲取簡單便捷應是擺在行業面前的頭號工程。