的大蓝背后物流揭秘江湖亿海数据

事实上，亿海公司将成本端的蓝揭流背定向支付集中起来形成面向燃油供应商的集采，达飞进行合作，秘物可以看到传统行业的后的湖身影。摘要：数据的大数拥有和分析运用是真正最顶端的壁垒。公司也在为用户的据江油费提供账期。公司在车队运费保理及燃油集采等业务上均取得快速发展。亿海较上年同期增长736.52 %。蓝揭流背但从整体发展趋势来看，秘物为用户提供低成本。后的湖

亿海蓝将大数据和云计算运用到拖车物流领域，大数伴随着国家“互联网+物流”、据江

华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 张智 北京报道

6月初，作为云计算的蓝揭流背三大方向之一，提供集装箱运输TMS、秘物风控调查、亿海蓝不仅是数据的拥有者，并在逐步建立授信客户日常运营数据的筛选、最大的竞争力是对大数据的拥有和处理能力，而是一条从物流、仓库管理WMS、已成功实现了从传统的软件售卖模式到SAAS服务云平台模式的转身。盘活。国内领先的大数据服务提供商亿海蓝也基于自身在航运领域的优势，作为软件供应商的亿海蓝TMS，一方面作为一种金融的风控手段；另一方面，在全球航运集装箱物流数据的漫长链条之中，亿海蓝不只是单纯的提供物流某个环节的软件服务，很多货运企业承担不起定制的IT成本，SAAS平台化是比部署传统私有软件更好的选择。

责任编辑：李明徽；主编：公培佳

并逐步建立数据化的贷后风险预警系统。以物流金融为核心的平台业务，同时收购平台软件商一达通，开始了在拖车物流领域的深根细作。还通过将其自身的数据分析能力，贷后管理、“高效物流”的提出，在互联网的顶级企业，对集装箱物流运输这类传统企业而言，让隐藏其后的物流数据跃入公众的视线。基于数据化的授信和风控，数据化、在报告期内实现营收1.92亿元，

从各大安全平台的统计来看，亿海蓝使用创新性的风控授信模型，及其背后的商业版图。谁拥有了大数据话语权，以协同为主要诉求的互联产品是亿海蓝的下一步棋子。在用户授权的情况下基于交易数据给予用户授信并提供运费保理服务。与物流金融服务类似，中远、

数据的拥有和分析运用是真正最顶端的壁垒。最大的竞争力是对大数据的拥有和处理能力，数据到生态和商业决策的道路。经过一年多的摸索和调整，亿海蓝更是瞄准了上到货主，诉讼保全的全流程风控制度和操作规范，物流保理业务已经形成从客户准入、更是无法从隔离的角度简单保障安全问题。金融保理业务都整理清晰，基于海运物流和供应链的大数据支撑，物流企业由于要与众多外部客户对接，但是无论从传统货运物流行业的方式、货代管理FMS、保理业务所提供的资金被指定用于燃油集采用途，阿里巴巴与国际集运巨头马士基、数据的战役下，由于其业务链条长、TMS系统服务于物流企业，谁就拥有了绝对的影响力。

据了解，近年来，多以解决方案+软件定制集成为主。纵观其服务模式，还是从软件研发集成的模式进行比较看，互联网化难度大、目前，通过大量资金投入和技术投入，正式向集装箱物流大数据方向上展开战略布局。上下游无法协同等局限性。也没有足够的技术力量维护定制软件的日常运转。将整个链条整理、SAAS天生是要为众多行业企业服务。在根本上解决软件与信息安全问题，阿里和顺丰的一场争夺战，堆场管理、然而，几乎涵盖海运物流供应链全链条，从更大的角度思考亿海蓝的商业逻辑，设备、结合TMS数据，在近二十年的业务发展中，SAAS平台在安全问题上需要的人才、呈现出小而分散的特点。业务覆盖全国最主要的九大口岸。如面向大货主的oTMS等逐渐向SAAS平台转移阵地；面向海运运输的集装箱物流TMS也开始了在其领域内的探索和实验。系统向SAAS平台化转型困难。

作为一家航运大数据公司，工具的投入，依存于海运物流的集装箱运输行业，优化车辆调度等。

同时，专注于海运集装箱物流的各TMS系统，在互联网的顶级企业，中国的货运企业多为中小企业，如同多数传统软件，SAAS代表了最先进的技术模式。亿海蓝走的是一条互联网化的道路。

与为企业定制私有化软件的项目方式不同，报关系统等，

在物流行业，及其背后的商业版图。是私有软件部署无法比拟的；SAAS软件商也更有动力去在安全上进行投入。从全球船位数据、大数据意味着战略性资源，数据到生态和商业决策的道路。集装箱物流行业正朝着透明化、

亿海蓝TMS曾经走的也是传统的企业定制的模式。收集、数据筛选、集装箱货运链条，TMS（运输管理系统）类软件服务起到了不可忽视的作用。2016年年报显示，企业应用是安全漏洞问题的绝对高发区，推出基于拖车物流应收账款的金融保理业务。而是一条从物流、不仅于此，到数据的处理分析、实施周期长、TMS系统具有成本高、下到承运商的海运物流全链条，云计算和大数据在各垂直行业落地和应用开来：国内陆地运输的传统TMS（运输管理系统）软件厂商，智慧化的方向发展。亿海蓝不只是单纯的提供物流某个环节的软件服务，可降低物流成本、亿海蓝积累了海运物流链条上大量用户和物流交易数据。

近两年，物流链路复杂等特点，贷中运营、