3 年前面对大环境的剧变，G7 易流的选择是求变求生。
过去 3 年，日子不好过
最近参加了一场活动，给我挺大的触动。
这几年疫情叠加经济增长放缓，国内不再像前几年那样遍地是机会、做什么都能挣钱，周围不少朋友都在抱怨环境，乃至整个社会都有「躺平」的趋势。
物流行业算是这个趋势下比较典型的「受害者」。作为国民经济的大动脉，物流行业的繁荣与否与经济发展息息相关，最近三年经济形势不乐观，日子也就不太好过。尤其 2023 年随着新冠疫情结束，不少从业者期待物流会和经济一起反弹，结果也没有到来。
2021 - 2023 年全国公路货运指数对比
近日 G7 易流举办的一场活动上，CEO 翟学魂公布了一组物流指数数据。一句话总结就是：2021 年已经不算太好，2022 年更差；本来以为 2023 年能好点，结果远不如 2021，比 2022 也强不了多少。
2018 年以前经济增长较快，G7 易流的业务也快速增长，履约都忙不过来，可以说躺着就能把钱赚了。那时 G7 易流主要做的是管车工具，给卡车加上各种智能传感器，监控卡车和货物的状态，并提供软件服务帮助车队管理卡车，算是比较典型的物联网公司。
这里需要多提一下，2022 年之前，G7 和易流是两家公司，不过两家公司的业务差不多，合并前基本上算是这个细分赛道的老大和老二。
随着 2019 年经济增速开始放缓，物流行业的增长也在放慢，G7 跟着行业「躺」着增长的时代也就一去不复返。
不躺平，还能做点什么
遇到大环境这样的不可抗力，普通人大多抱怨然后躺平；创业者没有躺平的资格，不少人选择节衣缩食「渡冬」，等待行业反弹。
但也有一些优秀的创业团队，选择在变化中寻找机遇，G7 易流算是其中的代表。
在高速增长时期，车队最主要的诉求是扩张规模，但车多了就很难靠传统的人治管理，G7 易流早年提供的 IoT 管车工具可以帮助解决车队规模扩大后的管理问题，所以颇受中小规模的车队青睐。
而当车队增长放缓，管车需求增长自然也会放缓。但 G7 易流团队很快发现，运营提效的需求却开始增加。所以在过去三年里，G7 易流改变了核心的经营策略：从支持客户扩大资源，变成支持客户做更有效率的经营。
翟学魂认为这种变化对一家 SaaS 公司来说其实是个好消息，「因为当客户需求有升级的时候，你的软件和数据才有了用武之地。用户永远只有基本需求，没有升级需求，你搞那么多技术干吗呢？」
G7 易流的团队具体分析了过去几年做的好的车队，主要有三个变化：
- 第一是货源结构。高速增长时期，单一货主就能给车队足够多的货挣钱，按一个车队老板的话讲，不傻就能挣到很多钱。但随着大环境变冷，单一货主不足以养活车队，这时候，活的好的车队需要有处理更复杂的货源结构的能力。
- 第二是供应端。过去车队只需要考虑自有运力的满足货主需求就行，不景气的环境下，车队需要更好的控制运力成本，并能控制更多更灵活的外部运力。
- 第三是中间环节的精细化管理，提高管理效率、降低中间环节的损耗。
翟学魂认为，车队至少要做好上面三点中的两个以上，才能在过去几年里活得很好。
从「管车工具」，到「连接型运输系统」
针对这些新需求，G7 易流用三年的时间，打造了一款被他们称为「连接型运输系统」的货运 SaaS 服务软件——财运通。
财运通的不少核心功能，抓的就是车队运营管理升级时，管货、管车和管理中间成本环节的各个痛点。
G7 易流副总裁黄丛介绍财运通
比如货主从单一货主升级到多货源，车队遇到的一个痛点就是需求统计复杂。有的货主用微信群，有的用 Excel，有的用自己的 OA，格式和字段也不尽相同，不仅录入需求麻烦，还很容易出错。
为此，G7 易流在财运通的订单管理中加入了智能录入的功能，可以直接将各类 Excel、微信群订单导入到系统里。
而在运力上，不少车队的需求是加强外部运力的管理——当有订单需要协调外部运力时，车队需要第一时间找到最适合的司机，并能够快速了解后者的工作习惯、优缺点、合作次数等注意事项。
为此，G7 易流的团队打造了一套智能标签系统，类似飞书人才库的 AI 智能标签。这套系统可以根据过去的数据，给司机打上各类管理标签，比如开车习惯、合作次数、是否接受加油卡结算等等。帮助管理人员加快决策判断，以及方便筛选司机。
像这样管理上的细节还有很多。G7 易流总结，财运通把物流企业内部各个流程、各个环节协同打通，全面连接更加顺滑，能让企业「在一个相对短的时间，用一个确定性的方式，让这三项基本功都达到市场的领先水平，实现收入、利润双增长」。
未来：引入生成式 AI
发布了新的产品，拿到新的融资，解决了眼前的问题。但 G7 易流并不打算止步于此，他们已经开始瞄向未来：AI 智能化。
大模型与 SaaS 的结合已经不算是新鲜的话题，尤其在限制较少的产业侧有望率先落地。G7 易流也有了相应的计划。翟学魂在会上展示了一个概念产品——基于大模型的财运通 AI 智能助理。
过去也有一些 AI 助理，可以基于信息检索、整理，回答类似本月利润情况这样的简单的问题。而在大模型带来的推理能力的加持下，AI 智能助理能做到更多，比如分析本季度利润下降的原因，经过训练的 AI 可以像一名有着丰富经验的管理者一样，给出有条理的回答。
翟学魂透露，G7 易流最终使用的大模型方案还在和多家讨论，本质上不会只依赖一家。G7 易流的两名股东——菜鸟和腾讯，也都在支持他们做这件事情。从他的角度来看，目前大模型已经越来越容易获得，成本对 G7 易流来说也不是太大问题。
「最主要的是，我们选择的几个应用能不能在短时间内给客户创造显著的价值。」翟学魂表示，明年上半年，G7 易流有信心给市场提供非常有震撼力的产品。「这个行业需要 Know-How 的地方太多了，而这些 Know-How 大部分都是在一个范围内的推理和一定程度上的数据收集，所以非常适合大模型技术的应用。」
在翟学魂眼里，大模型将是对行业影响最大的变量，甚至会远远超过移动互联网的影响。「大模型技术对于人的结构、流程结构，公司生态结构都会发生重大的影响，所以我们在这会有很重要的投入。」
「这些价值有了之后其实收费不是问题，我从来不觉得盈利模式是个问题，主要是价值的问题。」他总结道。
