中国铁路成都局集团公司客运部 四川成都 610000
摘要：随着我国经济社会高质量发展的深入推进，人民群众对铁路旅客运输工作的要求也逐渐提高。大数据技术被各行各业广泛成功运用，为破解铁路客运工作传统发展模式的瓶颈提供了新的路径。本文基于对大数据与铁路客运工作发展现状的分析，就运用大数据有效整合客运工作各方面信息、优化供给侧结构布局、提升旅客运输服务质量、提高客运内部管理水平进行相关思考，并提出铁路客运大数据建设的思路。
关键词：大数据；铁路客运；运用策略
在数字经济时代，数据已经成为关键生产要素。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，数据呈现出爆发增长、海量集聚的特点，对国家治理、经济发展、社会秩序、人民生活都产生了重大影响。在此过程中，铁路客运相关数据的数量以及复杂程度也随之增大，数据掌控与运用能力日益成为衡量铁路客运竞争力、实现铁路客运治理体系和治理能力现代化目标的关键因素。因此，合理、有效利用大数据技术，加强对铁路客运工作的数据进行融合、分析、运用，对于持续深化客运供给侧结构性改革，推动客运实现高质量发展具有重要意义和作用。
一、大数据与铁路客运大数据
探索运用大数据助推铁路客运工作创新发展的新方向，离不开对大数据的深入理解和对铁路客运工作的自我审视，离不开对大数据发展现状与发展趋势的全面了解以及大数据对铁路客运工作发展产生的作用与影响的深刻分析。
1.1大数据的概念
大数据，作为IT行业术语，通常是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据在日常生活中的应用，主要是采集信息数据进行处理，将海量复杂的信息通过大数据技术清晰、科学、准确的呈现出来，通过专业大数据技术人员和团队的分析形成系统报告，进而形成战略发展计划，为支持企业未来创新发展提供数据支撑。因此，大数据不仅仅指数据“容量大”，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”“大科技”“大利润”和“大发展”，从而将企业所掌握的信息转换成竞争优势，不断提高企业决策能力和决策效率。
1.2铁路客运大数据
铁路客运大数据是铁路大数据的一个子集，其主要是通过对客票、旅服及客户服务中心等系统积累的大量、多个维度的铁路客运数据进行梳理、整合、共享，并运用客户营销和客户关系管理等相关理论进行分析，促进铁路客运部门根据具体情况和需求实际，合理安排运能，调整优化服务渠道，不断提升客运工作质量和客运服务水平。在此过程中，需要特别注重相关数据的准确性和时效性，并以此为基础对数据进行详细的分析，进而实现对市场需求的精准判断，推动旅客运输的稳定发展。只有这样才能在提升旅客运输服务质量与效率的同时，还能够进一步提高铁路交通部门的社会效益和经济效益。
1.3我国铁路客运大数据发展现状
随着高速铁路的快速发展及铁路信息化建设的逐步深入，我国铁路行业已积累海量的结构化、半结构化、非结构化数据。据初步统计，中国国家铁路集团有限公司及各铁路局集团公司存储的数据总量已达10PB，且各类数据增量极快。特别是近年来，随着全面推广实施了高铁电子客票、试行列车电子票夹、推进客运站段综合指挥中心建设、研发旅客服务与生产管控平台等一系列举措的大力推行，我国铁路客运大数据建设实现了长足进步。但是，旅服专用网、客票网、互联网和铁路局集团公司办公网没有实现完全对接，也未真正实现所有客运设备和系统相互联通，客运信息数据仍分散在众多系统中，且大数据相关人才不足，数据整合、分析、研判能力还不够强，不能有效促进数据资源共享、精准对接市场需求、调整营销策略、探索新的利益增长点。因此，我国铁路客运部门在利用大数据保障铁路行车安全、提升铁路服务水平、增加铁路企业经济效益方面仍有较大的提升空间。
二、我国铁路客运工作现状
近年来，我国铁路客运系统聚焦交通强国、铁路先行，坚持强基达标、提质增效，深入推进客运提质计划和复兴号品牌战略，在提升旅客出行体验、节约运营成本、提高客运组织效率等多个方面取得明显成效。截止2019年底，全国铁路营业总里程达13.9万公里以上，高铁通车里程达3.5万公里，居世界第一。与之配套的铁路客运技术装备与信息技术，如自助售票机、自助实名制核验设备、互联网售票系统、高铁电子票等日益现代化，有效地提升了客运管理效率和运营效益。但是，面对广大人民群众日益增长的服务质量需求和激烈的市场竞争，铁路客运仍有不少地方有待改善和提高。
2.1客运运能
为有效提升高峰运力投入，降低运营成本，全路高铁全面实施了“一日一图”，基本实现了高铁运力投放与客流需求精准匹配。同时，随着12306官网实名制购票和电子客票的全面推广，如成都局集团公司2019年旅客互联网购票比例约81%，意味着大部分旅客的出行信息已记录在客票服务器内，铁路客运部门可利用大数据和云计算对旅客信息等数据进行整合，从而实现对其出行进行多方了解、精确细分，针对不同群体的旅客设计适应其出行需要的方案，从而优化并提升了客运运能。但是，在现有条件下，营销分析方式落后且手段单一，铁路客运部门无法从宏观上把握实际铁路运输情况，客运运能调整相对滞后，难以满足人民群众的出行需求，导致“票少人多”“区间运能虚弥”等状况仍然存在。因此，铁路客运部门的数据采集、整合、分析及市场预测能力及手段还有待进一步提高，客运运能还有较大挖掘潜力。
2.2管理效率
为配合高铁运营以及新装备、新技术的运用，铁路客运系统围绕提升管理水平和管理效能，着力加强人才队伍建设，大力推进科技创新成果应用，加快推进客运站段综合指挥中心建设，全面推广实施高铁电子客票，退改签线上办理更加方便，将候补购票服务范围扩大至所有旅客列车，这一系列举措不仅提升了旅客出行体验，而且有效节约管理成本、提升管理效率。同时，铁路部门还研发了集网络融合、数据共享、应用集成于一体的旅客服务与生产管控平台，为客运站段管理效能提升提供了有力支撑，有效推进了客运站段生产组织和管理现代化。但是，铁路客运一些基本运营管理方式、方法并没有根本改变，客运运营中仍然存在客票资源运用不够精细、路网性客运产品开发缺乏支撑、12306运营主体作用发挥不充分等问题，铁路客运的内部管理效率还有进一步提高的空间。
2.3营销手段
2019年，铁路企业积极推进动车组“一车一价”“一日一价”，先后选取了43条管内城际线、东南沿海等8条高铁线等线路作为试点，由列车担当企业在规定范围内进行市场化灵活票价调整，进一步适应旅客对时间和价格的不同敏感度，价格杠杆调节均衡客流的作用初步显现，有效促进了增运增收。但是，铁路客运收入以运输收入为主、多元经营为辅，客运及其延伸服务是铁路企业收入的重要来源之一，对客运产品的经营意识还需进一步增强。在既有运能情况下，铁路客运收益遇到瓶颈限制，原有的营销手段较为单一，已经不能满足日益激烈的市场竞争。因此，铁路企业必须勇于创新，研发和利用新营销手段，深挖铁路经营潜力，才能产生更多的收益。
2.4服务质量
近年来，铁路企业围绕提升旅客全流程出行体验，紧紧贴近旅客需求，服务内容方式不断创新完善，推出了一系列便民利民举措，如持续深化复兴号服务品牌创建活动，对网上订餐、车站智能导航、移动支付、刷脸核验、在线选座、扫码支付等措施进一步深化完善，旅客有了更好的体验和感受；扎实推进普速站车达标提质，规范各种标识设置，加强设备设施维修整治，试行列车电子票夹，实现了免换卧铺牌和到达前提醒等功能；优化老年人和儿童购票配比策略，对重点群体服务更加人性化；深入推进客站畅通工程，自助实名制核验设备基本覆盖地市级及以上车站，地铁、铁路安检互认，旅客出行更加便捷；大力推进客服语音平台互联互通，大幅提高电话接通率，旅客投诉响应和处理更加及时。虽然凭借新装备、新技术的运用显著提高了铁路客运服务质量，但是仍难以精准对接市场需求，离满足客运市场日益个性化、多样化的服务需求还有很大的差距，不论旅客购票、候车、乘车等客运基本服务，还是餐饮、购物、住宿、接送站等外延服务，都还有很大的提升空间。
三、大数据在铁路客运工作中的应用
大数据技术已经在商业营销、运营决策、旅游服务、安全管理等领域广泛应用，并取得显著成效，这给铁路客运营销、运营、管理等方面的创新提供了思路和方法。大数据技术在铁路客运工作中的应用，不仅有利于促进数据资源共享，盘活铁路数据资产，探索新的利益增长点，有助于推动铁路客运工作创新发展。
3.1优化客运运能
客票数据主要包括客票历史销售数据、铁路线网信息、列车运行信息等。铁路客运部门基于客票数据，从客流时间分布特性、空间分布特性、旅客购票选择特性展开客流分析，促进客运经营更加精细化。例如，通过实时提取售票历史数据（同比及环比数据等）与预售数据、历史客车客座率，并对12306官网旅客候补需求数据分析，能够快速有效的了解某一时段内或某一区域内旅客出行线路、时间等需求的变化，从而及时投放运能，以实行市场票价等方式来增强客座率，还可开行相应直达专列来强化运能。由于我国铁路不同时段旅客发送量存在较大差异，且客流空间上具有不均衡性，所以按照时间分布类型可以分为年/月/周客流、节假日客流以及日客流，将空间分布划分为主要节点客流分布、区段客流分布、上下行方向客流分布以及运距客流分布等。通过对旅客选择席位、发车时间以及列车种类数据的挖掘，对旅客购票选择特性进行综合把握，掌握和预测不同时段、不同地域的客流信息，有针对性地调整优化运营方案，从而推进高铁和普速线路全面实施“一日一图”，最大限度精准满足运输市场需求，从而有效促进增运增收。
3.2提升管理效能
在铁路客运运营管理中每天产生大量的工作信息，如人员、岗位作业内容、作业时间、作业地点、工作结果以及客流等信息，这些数据日积月累，隐含着大量有价值的规律和知识。铁路客运部门可以利用大数据技术对其进行挖掘和分析，找出日常客运作业管理中疏忽、错误、多余等缺点或不足，并以此进行管理流程优化和再造，提高客运作业工作效率。例如，对各种售票数据进行分析，以此对售票窗口、售票设备、售票人员的设置、配备进行优化和调整；对客运乘降作业数据和客流情况及需求进行分析，以此对车站客运服务流程进行梳理和优化。再如，在郑州东站、郑州客运段和北京西站依托旅客服务与生产管控平台建设了客运站段综合指挥中心，在京张、京雄高铁已开通的各站部署应用了旅客服务与生产管控平台，探索建立了“集中化指挥、一体化管理、集约化运营、智能化作业”的客运站段生产指挥模式，通过共享客票、车辆、调度命令、列车运行、设备监控、综合视频、12306客服等业务数据，有效整合了旅客服务、客运管理、设备管理、应急指挥等业务功能，在客运生产流程管控、旅客智能服务、动态作业监控分析、设备精细化管理和应急快速响应等方面得到有效提升，站段劳动生产率也得到进一步提高，实现了运营管理更加集约高效。
3.3管理旅客关系
对照客户关系管理的概念，我国铁路部门目前对旅客的管理并没有形成真正意义上的客户关系管理。铁路客运的市场部分还处在“价格战——价格优惠就能吸引顾客”这样的初级竞争阶段，忽略了企业供应链的终端——客户资源，各列车经营内容趋同，产品缺乏特色，没有体现市场机制。利用大数据对旅客关系管理主要包括对旅客个体分析管理、对所有旅客按照某个特点分类从而对旅客群体分析管理这两个方面。旅客个体分析管理，主要是通过大数据对旅客画像（基本信息、爱好、习惯、前景、等级等维度）进行拆分，基于几个基本维度细分，运用客户营销和客户关系管理相关理论，对细分维度在客户营销及客户关系管理的作用具体分析，从而对旅客个体有效管理。旅客群体分析管理，主要是通过旅客访问轨迹、交易轨迹、运输轨迹和已形成的铁路用户画像数据，实现旅客群体分析，为运能调整、客运管理以及开拓外延服务提供决策参考。目前，中国铁路客户服务中心和积分制度/会员制为铁路客运部门进行旅客关系管理积累了大量基础数据。基于旅客关系管理相关数据，铁路企业可加快推进铁路大客户销售服务，按照“一户一策”的思路，优化差旅办理手续，细化定期结算机制，为政府部门和大中型企事业单位提供方便快捷的差旅服务。同时，还可进一步优化积分制度/会员制，为广大旅客提供个性化服务和优惠促销方案。
3.4完善服务方式
在优化内部数据信息采集渠道和方式，增强整合、分析数据能力的同时，注重采集铁路客运相关地的基础数据（包括人口、经济、地理环境、气候条件、社会活动等各方面），以及公路客运、民航客运以及自驾等多种运输方面的信息数据等市场外部信息，通过对这些数据的详细分析，实现对乘客的个性化需求的了解和归纳。在此基础上，根据乘客的具体需求和铁路客运的实际情况，对乘客的车次、席位、席别以及用餐等方面的个性化需求进行完善，拓展铁路客运的服务范围，增强铁路客运的服务能力，提高铁路客运的服务质量。比如，通过对旅游市场相关数据的分析，便可得到相应热点地区及其大致人数以及交通占比等，铁路客运部门便能够据此开展针对性的客运营销。同时，利用大数据丰富和完善旅客乘车前后的服务功能，大力发展“互联网+”和“铁路客票+”，拓展民航、公路、水运售票以及与铁路联程售票，构建与旅客出行相关的旅游、酒店、餐饮等业态服务体系，促使铁路客运服务更具人性、更加全面。
四、铁路客运大数据建设思路
铁路客运营销水平、客运生产管理效率、客运服务质量等方面的提高都离不开大数据技术的支持，如何规划、建设铁路客运大数据系统，提高利用大数据服务铁路客运工作创新发展成为当务之急。
4.1加快铁路客运信息化建设
目前，铁路客运信息系统主要有客票发售和预订、旅客服务、客运服务等，而客运站务作业、乘务管理、设备管理、整备作业、餐饮保洁等方面还没有完善的信息化系统，既有的信息系统也存在独立运行、信息数据分散、过程数据缺失等问题。因此，建议大力推进客运站段综合指挥中心建设，部署应用旅客服务与生产管控平台，加快客运站务作业、乘务管理、设备管理等方面的信息化建设，在填补基本客运生产作业、管理、营销等方面空白的同时，注重打通信息壁垒，持续推进各系统横向互联互通，将作业过程数据纳入数据存储和分析，例如旅客购票过程中的信息查询、客运人员作业过程等，实现信息数据共享。
4.2加强大数据人才培养和大数据团队建设
运用大数据助推铁路创新发展离不开高素质、专业化的人才和团队，对铁路客运部门的生产、运输、维护、管理等各方各面的数据进行数据采集、整合、分析和研究，进而形成系统报告或战略计划。因此要加快大数据人才的培养和大数据团队的建设工作，创新人才培养方式，创新团队培养方式，培养出适合铁路创新发展的大数据人才和团队。同时，引进的人才和团队不应仅仅对大数据“了如指掌”，还应当具备一定程度的铁路运输、生产、管理等方面的专业知识，能够通过大数据分析出更加适合铁路创新发展的方案。建议各铁路局集团公司组建专门的铁路客运大数据中心，运用集约化、低成本的大数据技术，构建铁路客运大数据集约化整合平台，集中优势力量整合、分析铁路客运数据，创新大数据分析工具，为铁路客运工作创新发展提供决策参考。
4.3 加强与其他行业的交流合作
大数据技术不仅仅能够提高本行业各部门的创新发展，还能够联结其他行业，实现共同发展。在全社会大数据网络中，铁路只是人们衣、食、住、行中的一方面，如果将铁路的大数据分析研究成果与人们生活必需的其他行业相联系，就能将受众的单一信息的数据分析串联成全方面的数据分析，使人们可以享受到一键式的服务，无需将自身数据重复多次传递至不同行业部门。比如，铁路部门通过大数据分析平台可以了解到在黄金周期间旅客趋于集中在哪些区域，然后将这些有价值的信息通过与酒店的大数据平台的联结进行共享，使得区域内的酒店能够提前做好接待游客的准备，尽可能满足市场的需求。铁路部门可以与其他行业部门进行合作，共建大数据分析平台，共商大数据人才团队培养，共享大数据分析信息成果，实现铁路和其他行业的双赢甚至多赢。
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