大数据如何解决二手车车价难题

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二手车市场作为一个特殊的市场，在我国面临着评价体系不一致、历史车辆数据不健全、标准不一致等诸多问题，制约了二手车市场的发展。然而，随着大数据时代的到来，这一现象正在逐步得到解决。在2015年广交会上，广交会创始人兼首席执行官万向作了说明。他们如何使用大数据模型来解决二手车市场的问题。

大数据有助于统一评估系统

统一的评价体系是二手车首先要解决的主要问题。许多车主都知道新车出厂时有一个msrp价格，这通常被称为制造商的指导价格。然而，二手车市场长期存在一车一价的问题。主要原因是每一辆二手车都没有客观的评价标准，往往停留在汽车收藏者的主观判断上，销售价格也是由卖家和二手车经销商之间的讨价还价决定的，这使得消费者对二手车市场没有好感。于是，评价体系的标准化成为二手车市场首先要解决的问题。

通过对新车价格、历史交易价格和区域市场价格数据的存档和分析，公平价格找到了解决二手车市场指导价问题的模型。总的来说，我们不是二手车的在线交易平台，而是一个大数据服务提供商，为二手车经销商和消费者提供相对准确的二手车价格参考，并提供准确的计算模型。然后，随着这种模式的诞生，二手车的指导价格就解决了。

大数据服务提供商如何赚钱？

大数据服务提供商的诞生确实解决了二手车市场的定价问题，但是如何为大数据服务提供商赚钱已经成为这些服务提供商未来生存的难题。根据万总的设想，在平台建立的初期，用户和二手车服务商将通过免费使用进行聚集，平台将通过融资等方式生存。在后期，一方面，平台将向二手车服务提供商收取服务费，另一方面，许多使用api接口的用户不再免费。例如，该平台将为二手车抵押公司提供查询车辆价格的服务，并帮助他们准确定位抵押车辆的市场价值，因此此类服务在未来将被视为增值服务。但是对于普通消费者来说，公平的价格将提供一个免费的使用平台。

二手车的历史数据仍然是一个行业问题

万先生在谈到目前中国二手车的历史数据不健全时表示，自行车的数据是所有二手车公司都在努力的方向，但现在由于一些法律法规的限制，每个平台仍然无法获得该车发生了多少起事故。除了维护记录，这还涉及法律和隐私等问题。汽车需要了解4s店的所有维护记录。在国外，将会有一个完善的跟踪系统来帮助二手车经销商和消费者跟踪车辆。