度過草莽時代的二手車電商，下一輪競爭關鍵詞是“數據”和“算法”。
技術已經成為二手車電商的“標配”競爭意識。
二手車電商行業(yè)從幾年前的圈地擴張看似平靜下來，但其下仍然暗流涌動。論競爭規(guī)模，這個領域還不足以和當年的千團大戰(zhàn)相比較，但其中，也經歷了無數平臺的先后崛起與爭奪。C端的用戶們也從最初的懵懂，到被無數廣告轟炸過后的習以為常。
但二手車電商們并不會滿足于廣告這種方式對用戶心智的占領。當規(guī)模擴張到一定程度后，漸趨平靜的C2C二手車電商們開始思考更進一步的問題：如何將聚攏的線上流量，轉化為更規(guī)�；慕灰�。
這不是O2O粗放式的攻城略地能夠解決的問題。效率、精細化和數據化運營，是用戶體驗的提升，也是下一步讓用戶、市場和資本都能夠接受的故事。
從一開始就打出“沒有中間商賺差價”的口號，瓜子二手車應該是很早就開始思考這一問題的。碼農出身的楊浩涌瞄準的是技術。2016年，原宜信CTO張小沛加入瓜子，開始了對這家二手車電商的AI和大數據改造。
2017年，瓜子技術團隊發(fā)布“CARS Brain車好多大腦”，在銷售交易、圖片審核、客服、管理等環(huán)節(jié)，AI和大數據都開始發(fā)揮作用。通過AI算法的迭代，瓜子推出了針對二手車定價“一口價”形式的二手車交易“瓜子價”。并且在瓜子價基礎上，瓜子二手車在2017年推出了線下新零售業(yè)務瓜子二手車嚴選直賣店：開設超大型二手車嚴選直賣店托管寄售，實施一口價交易，可以向車主墊付大額車款。
基于這一AI和大數據系統(tǒng)的基礎，整個車好多集團的生態(tài)鏈，交易、金融、維保、新車等都被納入其中。
但AI和大數據在二手車領域要做的，不僅是把2C的交易做好這么簡單。
國內二手車市被大大小小的車商切分成零散的生意，傳統(tǒng)的碎片式的線下交易，還沒有被互聯(lián)網徹底滲透。而當線下的數據信息，也能夠被大數據體系所納入，被AI算法所解構，如果這件事真正做成，那么整個二手車行業(yè)的“人、貨、場”就將重構，從而一個行業(yè)即將發(fā)生改變。
雖然未來還有待市場和時間的檢驗。但技術改變世界，“是每一個技術人的憧憬”。張小沛說。
技術重新定義行業(yè)
加入瓜子之前，張小沛和楊浩涌就已經是結識多年的朋友。2015年，楊浩涌找到張小沛，每次談話的內容，差不多都是關于楊浩涌的理想：二手車市場在交易環(huán)節(jié)上的痛點，以及邀請張小沛加入，用技術的力量去解決它們。
此前，如果你想淘車，那么當你來到北京的花鄉(xiāng)，你會發(fā)現(xiàn)，這其實是個大費心力的事情。市場里的區(qū)域，被大大小小的車商分得零零散散。有較大的展廳，有小車商的門店，也有更小的散戶的夫妻店。它們經營的車型各不相同，報價相同的車輛，車況卻差距不一；而如果你想查車輛保險和記錄，卻很難從商戶的手中拿到。
車商、賣家和買家，在這個信任度缺失的市場上，互相博弈。賣家擔心價格；買方擔心車輛信息的真實性和價格虛報；而對車商而言要收到好車，也是一件需要花費心力的工作。在車市上，甚至也不乏冒充買方來收車的車商。多元化的結構，讓二手車交易的鏈條極其復雜。
這里的盤子看起來也不大。對于中小車商而言，每年幾十上百臺，或許才是常態(tài)。
要把它們統(tǒng)合起來，費心費力。而對于國內幾年前崛起的二手車電商們而言，這里富含著可挖掘的價值。
在美國這樣的汽車王國，二手車交易的活躍度已經遠遠超過新車。在中國，汽車市場的增長雖有所放緩卻依然不斷遞增。根據統(tǒng)計，截至2017年，國內私人汽車的保有量已經突破1.87億輛。整體汽車市場的提升，也為存量市場的活躍帶來了推動力。
中國的互聯(lián)網公司，在O2O、新零售和移動支付方面的發(fā)展程度，已經走在了世界的前列。理順復雜的供應鏈，把零碎的交易整合成一站式的交易平臺，從理論上而言，并不是不可行。
移動互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)崛起的時代，流量為王，規(guī)模至上。C2C二手車電商經歷了拓寬車源、擴大線下覆蓋城市的規(guī)模化競爭時期，而當這些告一段落之后，擺在它們面前的一個更突顯的問題是：流量如何效率最大化，轉化成更多的交易，用戶體驗如何做的更好。
工程師出身的楊浩涌心里早就在盤算這回事。要打掉中間商，關鍵就是定價；就要破除信息的不對稱，把二手車這一非標品的差價模式變得標準化；線上的流量、線下收集的信息歸根結底都是數據，當數據足夠大，通過算法模型和機器學習，就有了建立一個二手車定價模型的可能。
這還需要實踐來檢驗。至于操盤手，他選中了張小沛。
他和張小沛之間的談話，差不多持續(xù)了小半年時間。而在那時，張小沛本來正計劃去開始她自己的大數據金融創(chuàng)業(yè)之旅，這之前她也從沒有接觸二手車行業(yè)的經歷。畢竟，她的上一份工作是宜信CTO兼宜信大數據創(chuàng)新中心總經理，再往前，她曾擔任過微軟在線廣告團隊首席研發(fā)總監(jiān)和美國在線視頻公司Hulu全球副總裁。互聯(lián)網營銷、搜索引擎技術、大數據和互聯(lián)網金融，才是她熟悉的領域。
而幾個月后，張小沛還是被楊浩涌打動了。不僅僅是他對以數據為核心這一理念的堅持，還在于，在楊浩涌陳述了二手車行業(yè)的痛點之后，她發(fā)現(xiàn)，對于大數據和AI而言，這里有迫切需要改變的“場景”。
二手車市場的痛點多，需求是實實在在的。更重要的是，這里也有技術發(fā)展的土壤。
即使是在汽車業(yè)發(fā)達，二手車交易量大的美國，二手車市場也經歷過碎片化的階段。車輛交易，掌握在大大小小的經銷商手中。
Carmax是美國也是全球最大的二手車交易平臺。成立于1993年的Carmax用2年時間收集整理數據，1995年才正式營業(yè)，建立了自己的定價體系。在Carmax線下的上百家門店里買車，都基本已經做到了“一口價”。2017年，在Carmax上交易的車輛已經超過110萬臺。
Carmax的定價體系也是張小沛學習的對象。“尤其是Carmax在復雜交易鏈條上的思考，每個環(huán)節(jié)間的合理銜接，以及服務的標準化程度。”但是，在她看來，瓜子二手車所處的時代，比Carmax至今經過20年數據積累的年代，更加幸運。無論是數據量，還是數據的維度、豐富度以及時效性上，瓜子都遠比Carmax要大得多。瓜子現(xiàn)在深度學習和機器學習的模型，也比當初Carmax做數據的統(tǒng)計模型要具有優(yōu)勢。
國內汽車市場的龐大存量為二手車交易提供了巨大的市場機會，而行業(yè)本身的信息化程度十分落后。在這樣的條件下，如果能夠成功實現(xiàn)對非標品二手車的標準化定價，從而構建起AI和大數據生態(tài)，一個行業(yè)，或許就將重新定義。
用技術改變世界，本就是每個技術人心目中的憧憬。
數據挑戰(zhàn)，和價值三千萬的“學費”
張小沛加入瓜子后的第一項工作，就是花了10天時間，跑了12個城市，體驗這個行業(yè)一線員工的工作情況，以及客戶的狀態(tài)。
對任何一家大數據和人工智能公司來說，只要有合適的“人”在，算法并不是最大的挑戰(zhàn)，真正的挑戰(zhàn)，實際上來自于數據。
對于二手車電商而言，雖然匯聚了巨額流量，但整個行業(yè)中，交易分散、碎片化，在當時，幾乎沒有一家二手車電商，是擁有大量“數據”的。
張小沛剛剛加入時，瓜子內部的數字化程度，可以說還處于從零開始的“原始狀態(tài)”。前線的評估師，在評估車輛和上架時，連可用的移動工具都沒有，是靠人工記錄在紙上，回家后再上傳到系統(tǒng)里。內部系統(tǒng)也比較老舊，在搭建時完全沒有任何數據化的概念，以至于之前的很多數據，也并沒有很好地保存下來。
而即使是系統(tǒng)內已有的數據，過程變量和結果變量，也基本沒有準確地整理記錄下來。那時的瓜子，哪怕是一天做多少臺這樣的基礎數據，都難以獲取準確的信息。“那時我們有4個系統(tǒng)，但它們給出的數字都是不一樣的；前線的城市經理報上來的數字，和系統(tǒng)給出的數字也不一樣。”張小沛回憶。
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