“过去的二手车行业规模大于一切，但随着二手车行业线下布局越来越重，企业的技术能力一定会替代广告营销成为二手车电商2.0时代的核心竞争力。”人人车技术VP张绍文在接受中国经济时报记者采访时表示。

    数据显示，2017年中国二手车交易量达到1240.9万辆，二手车电商平台总交易量为218.4万辆，电商渗透率达17.61%。业界预测，未来二手车电商渗透率会持续提升，预计2018年二手车电商平台交易量达324.3万辆，电商渗透率达到22%，中国二手车电商的发展前景广阔。

    智能定价凸显优势

    “现在二手车行业有两大痛点：一是信息不对称，交易双方的信任问题，二是交易成本比较高的问题。如果能把这两个问题解决掉的话，我相信整个二手车的交易一定会迅速地爆发，这将是一个数量级的规模。”张绍文表示。

    在张绍文看来，模式和技术双流驱动能解决这种信任和成本问题。从模式来看，比如C2C模式是不赚差价，只收服务费，这种模式本身就是为让彼此双方产生信任的一个模式。“标准化服务、算法和技术一方面能起到彼此之间的信任，并给出公允的出价。另一方面能缩短整个流程，使得交易的效率提升，成本下降，对买卖双方是有利的，其实就是技术本身要减少中间环节，提高整个交易效率。”

    值得注意的是，在政策支撑和市场培育下，二手车市场不断扩容，技术创新正成为二手车行业发展的驱动力。以人人车为例，其自主研发推出的智能定价系统，旨在通过AI及大数据技术的应用，对车辆年限、维保记录、品牌、新车价格等行业因素进行多重分析处理，对车价进行精准预估，给出合理价格。目前，该定价系统的出价准确率高达99.5%。

    张绍文告诉记者，对于二手车定价，定价老师傅在无数次的交易中积累的经验让他能够总结出各种规律，包括车况和价格的关系、对市场供求关系的预判等，这些都会影响出价。对于机器学习来讲，其实就是在模拟这个过程，首先它模拟人类经验去经历很多次交易，再通过行业里一些直接或间接的交易数据，去训练、比对、学习，最终给出一个价格。相对人而言，有着不可替代的优势，比如，机器经手的数据远超过人能记得的数据，庞大的计算量也能让机器给出的价格比人更精准。

    不过，张绍文强调，由于影响二手车价格的纬度实在太多了，包括市场行情、过往交易记录、汽车保值率等，这不仅考验平台对数据的收集能力，更考验平台对数据的处理能力。

    “人人车有三项非常有价值的数据，帮助训练‘人人车大脑’的计算能力，实现高效工作，目前，数据量分为三部分，一是平台的真实交易数据，4年下来大概是数百万的数据量；二是抓取的一些第三方的交易数据，大概是千万级别的数据量；三是整个互联网的车源数据，包括挂牌价等。”张绍文认为，二手车市场需要电商作出规模化、通过AI来做精细化，技术力量在二手车领域发挥着很大的作用，人人车正是非常注重技术力量的平台，所以才能在竞争激烈的二手车电商市场突飞猛进。

    保卖模式：C2C的2.0版本

    “通过C2C的带看撮合模式，解决信任的问题，彼此信息不对称信任的问题。但有部分用户希望能减少中间环节，真正达到卖家多卖钱，买家少花钱的状态。因此，人人车提出了保卖模式，即C2C模式的2.0版本。”张绍文表示。

    据张绍文介绍，保卖模式通过保卖场地和保卖价格，使得买卖双方在时间和空间上的不匹配得到解决，是效率提升的一个模式，其实质上依旧是C2C模式。

    张绍文告诉记者，人人车希望构建一个集市市场，让买卖双方足够多，卖家有更多的车在平台上卖，有更多买家来看，这个市场的网络规模越大，交易效率就越高。接下来要扩展到异地购车，整个网络规模将进一步扩大。随着网络扩大、技术水平越来越高，库存周期一定是越来越缩短的，这个交易过程中会进一步降低成本，这是符合整个市场规律的。

    “未来，当老客户越来越多的时候，可以给用户做各种无缝置换。比如，客户在人人车购买的一辆车，如果要换车的话，就可以快速置换成另一辆车，周转效率提高，成本就进一步下降。这个过程中是有个渐进式的过程，需要一步步努力。”张绍文表示。