王兵是菜鳥網(wǎng)絡(luò)的一名算法專家，他的工作是通過大量的數(shù)據(jù)模擬配送行為，他每天需要根據(jù)數(shù)百億的歷史地址庫，做最優(yōu)路線預(yù)測。由于每次預(yù)測都是根據(jù)數(shù)百億歷史地址去做預(yù)測的，因此判斷出來的精確度非常高。他認(rèn)為，菜鳥網(wǎng)絡(luò)的核心優(yōu)勢在于巨大的地址庫，以及超大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)算法能力。大數(shù)據(jù)智能分單是王兵參與的一個算法項目之一?！敖?jīng)過綜合測算，按照現(xiàn)在每天包裹量，大數(shù)據(jù)智能分單服務(wù)一年可為快遞公司節(jié)省6.1億元。”王兵表示。2015年，菜鳥網(wǎng)絡(luò)推出了大數(shù)據(jù)智能分單項目，通過大數(shù)據(jù)分單來替代人工分單，不但路線可以達(dá)到最優(yōu)化，還大大減少了錯誤操作。中通、圓通、申通、韻達(dá)等國內(nèi)主流企業(yè)陸續(xù)使用，使得包裹在分撥中心流轉(zhuǎn)的效率大大提升。該事件也標(biāo)志著，中國快遞公司開始使用機器算法和人工智能來為消費者提供服務(wù)。根據(jù)目前快遞企業(yè)收件路徑，來自全國各地的大量包裹先集中到分撥中心，再按照收貨地址將包裹歸類后分撥往下一網(wǎng)點。分撥中心流水線上會有大量的分揀員，他們需要看著包裹上的地址信息，憑記憶確定包裹下一站到達(dá)哪個網(wǎng)點。靠人工記憶分揀，分撥中心分揀員變得非常核心，他們通常需要培訓(xùn)半年才能上崗，一個大型分撥中心網(wǎng)點，會有200名以上專門處理分單信息分揀員。這類人才在雙11這類大促的時候很難大量招聘，所以每逢大促，快遞企業(yè)時常因人手不足導(dǎo)致快件積壓?！爸悄芊謫谓o快遞公司帶來的最直接好處可以用‘減資、增效’四個字來概括?！蓖醣?jīng)常去快遞公司網(wǎng)點，他反復(fù)觀察分揀員的動作，發(fā)現(xiàn)人工分揀包裹流程可分解成“讀地址（2秒）、人腦計算（1秒）、書寫大筆（1.5秒）、包裹分大區(qū)（1秒）、包裹分小區(qū)（1.5秒）”等步驟。即使是非常熟練的分揀員，完成一個包裹的分揀也需要6-7秒?！笆褂弥悄芊謫魏螅x地址、人腦計算、書寫大筆等環(huán)節(jié)都不需要了，因為算法會自動生成，并且通過電子面單直接打印出來，整個分單效率提升了50%—60%以上?！蓖醣榻B，如果是一家日均包裹量1000萬的快遞公司，僅這一項，節(jié)省的成本每年可達(dá)8000萬?！皽p資”則提現(xiàn)在錯誤率的降低和人工成本減少方面。數(shù)據(jù)顯示，使用智能分單后，快遞公司的分單準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%，而過去靠人工分單，即使是做得最好的企業(yè)，也會有5%的分單錯誤率。分單錯誤帶來的直接損失是每單快遞2元以上，以一個日均1000萬包裹量的快遞公司為例，每天為錯誤分單支付的成本超過100萬元。效率提升和工作簡化帶來了人力節(jié)省。不久前，王兵去到上海的一個快遞公司網(wǎng)點回訪，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)點過去需要120人左右完成的工作量，現(xiàn)在50幾人就可以完成了。同樣以日均千萬的快遞公司為例，一年人力工資節(jié)省在8000萬左右。”王兵表示，未來隨著自動化分揀設(shè)備的投入，大數(shù)據(jù)路由分單可以完全將人力從這部分工作中解脫出來，這意味著快遞公司分撥中心的人力成本大大降低。在菜鳥網(wǎng)絡(luò)，還有200多名和他一樣的算法工程師，他們負(fù)責(zé)利用各種大數(shù)據(jù)，計算出最優(yōu)化的配送方式，幫助物流領(lǐng)域的各個環(huán)節(jié)提效節(jié)能，包括末端配送、倉內(nèi)智能、農(nóng)村物流、跨境物流等等。這或許是中國乃至全球最強的物流算法團(tuán)隊。通過一系列算法優(yōu)化，菜鳥已經(jīng)幫助2015年國內(nèi)快遞平均時效縮短了半個工作日，相當(dāng)于每天為中國人民節(jié)省減少1.6億小時，通過菜鳥網(wǎng)絡(luò)電子面單平臺，為整個行業(yè)一年節(jié)省12億元，而智能分單產(chǎn)品則為倉庫快遞員每天分揀時間減少了30分鐘以上。