跨产业生态链：科技促进物流与上下游产业协同发展

      纸品物流企业通过向产业链上下游延伸，布局零售和金融等领域，可以实现跨产业融合发展。这样的跨界与融合，不仅能建立跨产业的盈利模式，还将构建基于产业链生态场景的“智慧算法能力”。新物流、新零售和新金融都将建立在智慧算法模型之上。

1、科技促进物流与商流的融合

      我们先看电商。通过大数据模型，物流企业与电商平台协同拉通上下游产业数据，达成双赢效应。 物流企业要在电商业务的销售订单预测、货物智能分仓、配送路线优化等增值业务有所作为，必然要穿透产业链业务场景和数据信息。电商平台的订单分布、热销品 动态、消费者特性，电商仓库的出入库信息动态、配送流向等，能给物流企业在业务预测、客户画像、产品设计和资源布局等方面提供更科学的定量支持。而电商平 台的每一单成功交易都离不开对每一个相应的电商包裹物流的全程预测、跟踪和管理。阿里通过与物流企业的战略合作，京东通过自营物流，促成物流与商流的成功 融合。

     再看实体零售。主要由购物中心、日用品超市和便利店等组成的实体零售仍占约80%的市场。这些实体网点分散，商业信息不集中。未来以数据驱动为核心，将场景与数据策略有效整合，物流企业在新零售物流方面有巨大空间。

2、科技促进物流与金融的结合

     供应链金融是物流企业重要的金融业务。物流企业拥有大量的交易和物流数据，并在运输与存储 的整个链条中控制着货物，具有开展供应链金融的先天优势。然而当前中国物流企业的供应链金融业务仍处于低阶状态。主要问题在于：（1）、供应链管理能力和综合 解决方案能力薄弱，在整个交易链条中的关键控制力没有建立起来;（2）、跨产业生态体系没有建立，生态场景构建不足导致金融授信数据和风控数据薄弱;（3）、整体 交易和物流链条中的部分数据面临分散性和失真性问题。

      为拓展供应链金融业务，物流企业可考虑以下思路。通过科技应用建立智能供应链管理体系 和构建复合型解决方案能力，从而提升物流企业在供应链环节中的关键控制力;再次，通过大物流生态体系的建立，打通生态场景内的金融属性信息，更有效地构建 金融授信与风控模型;然后，通过应用区块链技术和大数据算法，更精准、便捷地采集和监控附着于产业链上下游的客户市场动态、订单需求、生产计划、交易记录 和物流状态等核心数据。