物流产业作为国民经济的基础支撑，面临着结构调整，产业优化，降本增效等挑战，但随着物流信息化建设深入推进，也迎来了信息技术、智慧物流、市场升级等发展机遇。
大数据、云计算、物联网、人工智能技术开始大规模应用于物流行业，物流产业作为生产性服务业的重要组成部分，逐渐升级为立体的、无边界的、网络化的物流供应链体系，除了提供物流货运服务，还可以从信息流、资金流方面在提升产业链上下游企业核心竞争力方面发挥重要作用，而物流供应链体系的发展与产业建立良好的信用体系密不可分。
随着我国物流业的发展，物流产业信用缺失现象愈发严重，市场主体“小、散、乱”现象较为突出，部分企业经营管理不规范，信用缺失导致运输市场秩序混乱，造成垄断货源、欺行霸市、运输过程中货物丢失及不正当竞争等损害托运人权益的违法行为屡禁不止，从而引起交易成本增大，影响社会效益，制约物流业健康迅速发展。
2018年12月，交通部发布了《交通运输守信联合激励和失信联合惩戒对象名单管理办法(试行)的通知》，其中失信联合惩戒对象除了货运源头企业，道路运输企业及法人，还包括“货运车辆和货运车辆驾驶人”，其中关联信用数据的来源除了参考交通部的行政决定、行政许可、行政处罚等，还会通过其他权威合法的数据来源来对交通信用体系进行补充。
权威车辆数据缺失制约了车辆信用体系建设
在我国庞大的物流货运体系中，公路货运在各种运输方式中位居榜首，据交通运输部数据显示，我国公路货运体量在综合运输体系中占比78%，市场规模超过5万亿人民币，截止到2018年，载货车辆保有量超过2500万辆，从事公路货运的司机群体超过3000万，已成为世界第一大公路运输市场，公路货运领域的效率提升和我国整体物流产业效率提升息息相关。
传统车辆数据获取多依赖人工收集或车载硬件设备，获取成本高，数据覆盖范围低，处理难度大，致使大多数车辆真实客观的信用数据缺失或覆盖不全，一方面导致大部分物流企业针对车辆的智能管理程度较低，覆盖面有限，无法有效覆盖外部车辆，限制了大型物流企业向轻资产管理模式转变，另一方面也制约了物流企业发展物流金融等物流新业态，进而建立具有竞争力的供应链体系；同时还制约了货车保险市场的发展，导致货车投保难，保险贵，赔付体验差。
权威交通大数据的开放助力车辆信用体系建设及完善
数据宝作为中国领先的国有数据资产增值运营服务商，承担国有大数据资产增值共享开放流通先行试点之重任，通过与国家权威机构合作，推动交通大数据的重要组成部分——高速大数据的开放共享，通过建立“安全堡垒机集群”，确保“底层数据不出库”、“数据交互零缓存”，在保障国有数据安全的前提下，自主研发成熟的交通大数据产品，助推交通大数据的稳步开放、安全流通及合法合规应用。
国有交通大数据+AI“把脉”货车信用让货车信用“有迹可循”
数据宝依托于权威合法的海量交通大数据，基于国际领先的大数据技术和机器学习算法，实现“交通大数据+AI人工智能”的深度碰撞与融合，推出中国首个货车信用智能查询平台——货车宝，通过六大数据模块，更权威、精准、动态、低成本对全国2000万+货车进行智能综合信用分析，可广泛应用于货车保险、金融风控、车队管理、物流平台、运力优化等相关领域，通过推动车辆信用体系的建立，助力公路货运产业链降本增效控风险。
其中的重要产品形态之一——“货车信用报告”，是货车宝中一款“交通大数据+人工智能“算法深度融合的产品，基于权威交通大数据，通过领先的大数据技术和机器学习算法，对货车信用进行智能评估的创新数据产品。报告从违章记录、行驶里程及区域、驾驶及运输习惯、支付偏好四个模块对货车进行综合评估，用报告及评分形式客观呈现货车信用状况，覆盖全国逾2000万货车，可灵活应用于保险核保、风险查勘、车辆管理、物流平台及物流产业供应链金融等场景。
