法治视角下基于大数据技术的铁路货运思考

2017-07-21董鹏月

中国高新技术企业 2017年12期

关键词：货运铁路

董鹏月

（神华铁路货车运输有限责任公司，北京 100011）

法治视角下基于大数据技术的铁路货运思考

董鹏月

（神华铁路货车运输有限责任公司，北京 100011）

在经济高速发展的中国当下，在“一带一路”的建设浪潮中，铁路货运发挥着巨大的推动作用。大数据技术的应用能够全方位提升铁路货运效率与安全，文章从国家行政立法、行业协会成立与标准制定、企业内部培训教育三个层次探讨了法治视角下利用大数据技术开展铁路货运的几点建议和思考。

法治；大数据技术；铁路货运；运输效率；交通运输

随着移动互联网的澎湃发展，大数据技术的产生、发展与应用，正在引领人类历史上新的“大航海”时代。维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中首次提出大数据（BigData）的概念，它主要指大数据不需要抽样检查这样的随机分析方法，而是将所有的数据进行分析处理，得到更确切的信息。2015年4月14日，我国乃至全球首个大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营，作为“互联网+煤炭”产品的“中国煤炭大数据”平台也于2015年6月12日在太原上线。2015年9月5日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》，这一行动纲要的出台，意味着大数据发展正式成为国家战略。目前，很多高校都开设了大数据相关的专业和课程，教育部新增“数据科学与大数据技术”专业，已有35所高校相继获批。从国家战略层面，人才培养与储备以及行业发展等多层次可以看出，大数据已然成为未来产业变革与升级的强大推动力。在国家经济结构调整与产业转型升级的影响下，作为“克强指数”三大指标之一的铁路货运量在经历2015年底到2016年初的低迷期后，从2016年下半年开始逐步进入持续上升期，如图1所示：

图1 2015～2016年当月铁路货运量

在中国经济发展质量不断提高的可预见期内以及国家大力提倡的“一带一路”建设的利好下，铁路货运必将在推动社会经济持续增长中扮演更为重要的作用。由于国家经济结构调整、供给侧改革等政策的实施，铁路货运量经历了萎缩和震荡，伴随着当前铁路货运量不断向好，正是借助技术创新驱动产业升级提质的大好时机。因此，近年来不断发展的大数据技术在推动铁路创新发展，尤其是铁路货运信息系统应用方面的重要性不断凸显。但是，如何在法律视阈下应用大数据技术助推铁路货运创新，开展这一方面的前瞻性研究具有十分重要意义。

1 大数据技术对铁路货运的关键应用

当前对大数据技术并无统一的定义，其主要内容是对海量数据的采集、计算和加工处理，核心是模型预测。大数据技术在大量数据的基础上进行数据挖掘，根据不同需要构建合适的模型，再通过新数据的校验和模型比对产生更精确的模型，从而指导生产实践。国民经济的快速发展对铁路工作提出了新要求，铁路货运部门必须适应铁路的快速发展，将铁路货运营销工作提升到新的发展高度。现代铁路货运管理所面临的一个主要问题是如何对大量货运数据进行管理和合理利用，充分发挥信息潜力及价值，提高铁路运输的管理水平，从而达到适应信息社会对铁路管理所提出的要求。结合铁路货运优势和相对其他运输方式的不足，大数据技术能够在铁路货运服务的以下四个方面发挥关键的作用，对推动铁路货运发展具有重要意义。

1.1 生产需求分析与运作

主要划分为两个阶段的工作，事前与事中。事前，即在货物运输之前根据各运输线、港口车站等当前承运量进行整体统筹计算，从而对运输线路进行周密安排与优化、车辆和货物的调拨；事中，即指货运过程中经停站点与行驶线路上的监控等，实时监控全路范围内车流的变化趋势，动态测算分析各区段通过能力，这对业务流程优化提高和问题提前查找与自纠具有重要影响，进一步提高业务运作效率。基于此，在基础数据收集、信息综合统计分析与数据模型构建后，最后实现运力智能计算分配、运输方案自动优化等生产经营管理的智能化。

1.2 大幅度提高安全监控能力

根据监控需要，通过在货运载体（车辆）和荷载承载体（轨道）不同位置安装大量的各种传感器、视频监测设备等，将传感器及相关设备所采集到的数据信息整合、处理，基于专业知识分析，若有异常数据，安全监控人员就能够实时发现轨道或车辆存在的潜在安全隐患从而采取解决措施。建立危险货物运输安全监控系统，实现危险货物运输计划审批、车站承运、在途追踪和卸车交付的全程管理；建立全路超限超重货物运输管理信息，实现网络化规章管理、承运人资质管理、运输辅助决策、超限超重电报请示和批转、货物追踪、统计分析等功能；加强货车装载视频监视系统与装卸站安全监控系统建设；加强货检安全集中监控系统建设，完善实时监测报警、到达列车语音自动提示、数据综合处理等功能，实现从列车进站预检到列车出发的全程视频监控管理。

1.3 精准的营销决策

“互联网+”时代下的商业营销表现出四种明显的特征：用户体验主导化、经营手段多元化、业务数据增值化、竞争主体生态圈化，但是当前铁路货运营销存在的主要问题主要集中在服务意识单薄、营销内容单一、营销机制不完善、业务数据分析不深刻等方面。通过大数据掌握客户特点的基础上可以更为全面准确把握客户具体需求，制定个性化的营销方案；在根据客户对产品服务进行反馈的同时，不断对产品服务内容进行迭代升级，从而推动铁路货运向细分市场、物流新产品与精准营销发展。不仅如此，在掌握大量有效数据构建预测模型的基础上进行客户挖掘，同时建立专业化的营销团队，开发市场，设计满足市场需求的运输产品。

1.4 建立适应市场规律的灵活运价体系

在成熟且竞争充分的市场上，市场是决定运价的关键性因素，运输企业只能围绕市场价格来提升服务水平、压缩生产成本争取市场份额。我国铁路运价调查机制还有待完善，市场调查和客户走访深度欠缺，无法给价格的确定提供科学的参考。但是，2014年4月1日，国家发改委宣布，正在建设的神华准池铁路开通运营后，货物运价将实行市场调节，由铁路运输企业与用户、投资方协商确定具体运价水平，这使得神华准池铁路成为中国首条放开铁路运输价格、实行市场化定价机制的货运铁路。神华准池铁路的铺通标志着中国铁路货运价格市场化改革的开启。大数据时代下，通过对路网进行实时车流与运输量监控，基于数据模型可推算预测出未来一段时间内线路与列车使用量，对不同的线路按照货运量进行分类，繁忙、一般、较小等，在不同时间节点或时间段实现差异化的定价方案，从而合理引导铁路货物运输，充分发挥市场在资源配置中的调节作用，巩固并提升铁路在我国现代物流市场中的重要地位。

2 法治视角下大数据技术监管与应用

大数据作为一种技术的同时也是商品，具备商品的交易属性，只要存在可观的利润空间，就会产生泄密、转卖，对铁路货运企业以及货物的发送方造成潜在的商业危险，因此不能任由大数据技术及其商业在法律之外任性地“裸奔”，很有必要从法治角度对大数据技术在铁路货运中的监管和应用进行思考，为将来大数据技术在铁路货运行业中的大规模深度应用提供前期制度保障。

2.1 建立健全法律体系行政法规

关于大数据技术的首部地方性法规《贵州省大数据发展应用促进条例》于2016年3月1日起施行，进而相关区域省份、交易平台也陆续出台了大数据交易的行业规范。但是，从整体来看，我国大数据技术在交易、应用层面还处于初级阶段，与之对应的规范体系多是零散、局部的。考虑到市场变化的复杂性和法律的稳健性，在国家层面，从顶层制度设计的维度，以行政法规的形式，及时建立大数据技术应用、交易的法律监管制度，明确监管模式，对交易全过程的核心内容进行监管。

2.2 制定铁路货运行业大数据技术应用标准

尽快注册并成立铁路货运行业大数据技术应用协会，依托协会力量，根据铁路货运自身特点，从大数据应用技术架构、应用主体、应用范围、应用质量评估等方面制定符合铁路货运行业的大数据技术应用行业标准，以此规范和推动大数据技术在铁路货运中的健康发展。同时，协会应大力开展标准的推广应用活动，使之真正落到实处，发挥切实有效的作用。

2.3 加强铁路货运企业内部监管和人员教育自律

铁路货运企业应在法律和行业规范许可的范围内开展大数据技术应用，制定企业内部规章制度，增强内部监管，加强大数据技术应用相关人员的培训教育，切实维护企业自身形象和客户利益。企业还需加大宣传力度，开展相应的多形式的普及教育活动，让法律意识深入每个员工心中，在源头上保证数据的安全。