背景
近日，数鼎科技成功拿下奔驰汽车残值管理项目，这是继2016年数鼎科技成立以来，双方第5年合作。借此契机，我们采访了数鼎科技团队，看这家创业公司为何能屡获百年标杆车企的青睐，又为汽车行业带来了什么创新。
“残值管理”的价值远大于当前想象
Q：为什么数鼎科技能连续拿下奔驰的残值管理项目？
蓬蕾（Rose Peng）：回答这个问题之前，不妨先想想，为什么奔驰连续这么多年一直在做残值管理。实际上，残值管理是提升品牌及产品竞争力的关键所在，也是开展租赁、出行、订阅、二手车再售业务不可缺少的一环。面对中国汽车市场产能过剩、电动车市场占比提升、置换车辆需求增加的局面，加速车辆更换速度已迫在眉睫。越来越多的车企开始意识到残值管理的重要性，与成熟市场逐渐接轨。
很多人把残值直接和二手车挂钩，实际上远非如此。简单来说，汽车全生命周期每一个关键决策都会影响其残值。车辆的残值表现与新车的产品配置、上市定价和销售运营等环节都紧密相关，更能直接左右车企在出行、租赁等多元业态发展的布局。总而言之，残值作为品牌价值的最终衡量标准，其重要性不言而喻。奔驰作为汽车产业的领导者之一，我想自然会理解良好的残值管理能带动保值率提升，也更能参透到个中奥秘。我们在服务奔驰的这些年，见证了其保值率的大幅提升，从落后到反超竞品7个百分点。影响的资产价值，根据估算有千亿元以上。
提供残值管理服务首先要对残值管理的知识和经验有深刻的理解和足够的沉淀，同时，还需要具备可靠的有效数据和优秀的算法。尽管数鼎科技成立只有5年半，但我们的团队成员不仅有突出的数据治理及模型技术能力，而且核心成员具有丰富的商业应用经验。可以很有信心地说，我们能提供优质的残值管理服务。我想这是我们能与奔驰携手多年的重要原因吧。
数据是基本功，影响着决策的成色
Q：数据治理作为残值管理的重要环节，数据扮演着什么角色？
陈延伟：数字化时代下，数据已经跟土地、人力、电力一样，成为新的生产要素。残值管理作为一项复杂的系统工程，做决策不能仅凭经验和直觉，更需要数据和算法的支持。可以说优质的数据奠定了残值管理的底色。
汽车产业数据体量庞大、分散复杂、标准不统一、处理效率低，被公认为数据治理领域的一大硬骨头。我们利用数鼎自主研发的治理工具，高效地打通数据间的壁垒，提高了数据的一致性和准确性，使其完全满足模型算法和市场分析的需要。
举例来说，数鼎科技至今垂直整合了超过500亿有效、高质量、互连互通的汽车大数据，由此构成的汽车产业“数字世界”，为我们客户带来极大的便利，比如智能化的型号ID匹配，以往人工要130天才能完成匹配工作，用我们的IDATA系统，仅5分钟即可完成，且准确度高达99%，极大提升了工作效率。所以，人们说数鼎在行业里是标杆，并不为过。
残值管理，用模型算法制胜市场
Q：听说算法模型是数鼎做残值管理的秘密武器？能否请您展开说一说
程博：“残值”的估算绝对不是用样本计算均值这么简单，因为样本量相对于估值维度非常稀疏，不少数据的缺失非常依赖算法来补充实现。
影响残值的维度有几十种，而且不仅要参透“现在”，还要预测“未来”。如此高维的输入，光靠经验肯定不行，还得融合数据和算法。数鼎作为决策智能公司，算法自然是我们的秘密武器。
比如说，同一辆车的残值，哪怕在只有150公里之隔的广州和深圳，价格也不尽相同。在我们的Piston Cognition™数智决策体系中，仅估值模型就有300多个模型变体，很好地解决了中国地域差异和复杂性问题，从而可提供更为精准的估值结果。为什么要精准？前面蓬总也提到残值对资产的带动能力。不要小看1个百分点的残值差异，那可能就是几百亿资产价值的起伏。
总而言之，通过数鼎的数据治理能力和独有算法相结合，能助力奔驰把握市场动向，赋能残值管理的战略制定和战术执行。
数鼎率先突破了电动车估值难题
Q：电动车的残值管理有哪些新的挑战？
周策：近几年电动车市场发展十分迅速，这也给电动车的估值带来不少新的难题。首先，电动车更注重智能化体验和电池技术，包括自动驾驶、智能座舱、续航充电等，需要厘清其中哪些因素影响电动车残值；二来，由于电动车市场发展的时间较短，其二手车源数据量非常少。 对此，数鼎率先研发了电动车残值预测体系，解决了许多行业难题。比如我们利用人工智能技术，对大量消费者口碑、评论、文章等非结构化数据进行处理，从中识别出当下的消费者对电动车的关注点。
对于数据量缺少的情况，数鼎采用迁移学习方法，以燃油车历史数据学习出电动车与燃油车的共性因素影响，然后将这部分影响迁移至电动车估值模型，最后以少量的电动车交易数据训练其特有因素，从而将数据中的信息最大化地萃取至我们的模型上，建立了基于预训练的电动智能汽车估值模型。
突破了这一系列行业难题，使得我们的模型体系更适应电动化时代的汽车市场，我想因此数鼎才更受客户青睐吧。
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