随着工业自动化和智能化水平的不断提高，许多新技术正在逐步普及，许多新的商业模式也在不断涌现。这些应用和创新对行业数字化发展提出了更高的要求。
从《邮政法》对快递的定义可以看出，快递主要包括揽收、分拣、运输和投递四个环节。在这四个环节中，新技术的应用程度各不相同。例如，在分拣环节，自动分拣越来越普及，并开始渗透到小型配送中心和大型配送中心。在揽收和投递环节，智能快件箱等辅助设备开始试用，但规模仍然较小。在投递环节，智能快件箱和各种邮局的投递率超过了 30%，而且还在不断增长。此外，无人驾驶车辆和无人机也在快递和运输环节积极进行测试。这些智能设备的大规模应用正在推动整个行业的数字化转型。经过一段时间的探索和摸索，这些数字化成果需要重新审视，以便更好地推动行业数字化进程。
让我们以数字化程度最高的分拣环节为例，分析行业数字化的成果和问题。
自动分拣设备的应用实现了自动分拣的基础。其直接依据就是企业普遍采用的三类或四类编码。这种分拣方式是科学的，因为它符合企业的运营结构，能够快速将包裹分拣到离收件人最近的服务机构或快递员手中。以邮政企业的四类编码为例，第一类是收件地的地方分类中心，第二类是收件地的区县，第三类是该地区的投递局，即离收件人最近的邮政服务机构，第四类是公路类，通常由一家或几家快递公司负责。经过两到三轮自动分拣后，包裹准确到达快递公司，并交付给客户。
四段代码是自动分拣的基础，但其生成直接取决于地址信息。将系统中的文本地址转换成四段码主要有两种方法。一种是利用大数据学习机制，借助人工智能进行深度学习，通过适当的历史投递数据进行学习。这种方法准确率高，不需要地址与道路分类保持一定程度的对应关系，计算结果与实际生产情况相符。但学习需要一个过程，如果路段划分发生变化，机器需要一周左右的时间才能实现准确匹配。这种方法主要由菜鸟和磅礴平台提供。另一种方法是利用电子围栏机制，首先将收件人的地址信息转化为经纬度信息，然后与路段的电子围栏进行匹配。菜鸟、拼多多和腾讯电子地图都提供这种服务。两种方法各有优劣，根据邮政企业的实践，大数据学习机制的匹配准确率在95% 以上，而电子围栏机制的匹配准确率不到50%。大数据学习机制匹配精度高，但维护成本也高；电子围栏机制匹配精度较容易，但匹配精度不够。目前行业面临的困境主要是底层数据尚未实现数字化，文字信息在转化为四段码的过程中存在错漏信息。为解决这一问题，国家邮政局制定了《邮政地址编码规则》国家标准。预计统一标准的数字地址将在行业内得到广泛应用。
除了数字地址之外，还有其他一些基本信息也应引起重视。笔者认为，全面数字化需要需求分析和顶层设计。可以从服务生产、数据开放共享和行业数字化监管三个层面，全面梳理行业发展所需的数字化信息。
首先，数字地址信息包括发送地址和接收地址。通过数字地址，可以进行路线规划、自动分拣和流量分析，满足签收、退单等业务需求，方便逆向操作。
其次，传输时间信息有助于管理时效性。对于扫描和其他后续环节，可根据收件时间计算到达时限，对于时间敏感的货物可安排优先处理。
发件人和收件人之间的通信信息也是促进递送所必需的。例如，通过智能快件柜和各种邮局投递的快件数量超过了所有快件的35%，而且还在继续增长。这些快递需要向收件人的手机发送一个收件码。收件人的通信信息是快递的基本信息之一。考虑到反向业务，发件人的通信信息也必不可少。
此外，还需要考虑发件人的身份信息。由于实行实名制，发件人的身份信息是必要的。
最后，为了便于使用，类别信息也是必要的。简单的分类，如文件类别或项目类别，有利于后续的分类工作和管理。
除上述基本信息外，还有业务类别信息和权重信息等相关信息。但考虑到各公司的业务类别不同，内容复杂，在收发阶段可能无法及时获得权重信息。因此，从操作角度来看，可以暂时不考虑这些信息。上述五类信息为基本信息，其他信息可作为附加信息添加。这些信息可以通过快递员的操作或寄件人的在线订单轻松获取，以满足可操作性要求。例如，数字地址可以由快递员的条形枪、寄件人的地图指向或预设取件码的实时定位生成，传送时间由系统在下单时自动生成，寄件人和收件人的通信信息在下单时登记 或预留手机号码；寄件人身份信息是快递员核实的身份证号码或实名验证信息；品类信息是快递员或用户下单时核对的信息。类别信息是快递员或用户在下单时核对的信息。
这五类基础信息可以在服务生产、数据开放共享和行业数字化监管三个方面得到有效应用。
首先，这五类基础信息可以满足自动分拣、智能投递、流量分析、时间控制等基础智能操作的需求，也可以为多种新的操作模式提供创新基础。
其次，这五类信息可以数字化、加密化，打印在表面上，智能设施设备可以直接读取数据，而不是通过复杂的系统对接获取。这有利于行业数据的开放共享，避免数据垄断。以末端投递为例，目前快递员在投递到智能快件柜或邮局前，需要与各快递公司的信息系统或相关数据服务商对接。扫描后的快递单号只是一个毫无意义的号码，仅用于信息检索。通过采集快递单号，相关快递公司或数据服务提供商的后台会检索到有用的信息，并将其推送给智能设备，从而高效地完成投递。但是，如果设备与网络断开连接，或者公司之间对数据来源存在争议（如2019年奉节和赛节的数据争议），快递员就不得不依靠人工输入，这大大降低了效率。这时，可以将这些信息直接打印在面单上，让智能设备直接读取，无需依靠后台系统对接和数据交换，效率丝毫不减。这不仅防止了数据垄断，还促进了行业数据的开放共享，为共享生产运营奠定了数字化基础。特别是在农村地区，联合配送可以省去系统对接操作，更加便捷高效。
最后，从数字监管的角度来看，这五类信息可以满足监管的基本需求，使监管部门能够实时监控流量，分析服务质量，检查实名采集和邮寄质量，防止虚假实名。建立涉密信息数据库，可以加强对敏感快件的安全检查，有效防控毒品、枪支弹药等违禁物品流入寄递渠道。通过改变信息获取方式，可以有效提高数字化监管效能。首先，通过统一五类基本信息的编码规则，监督管理部门可以以统一的格式和内容获取监管信息，避免信息格式杂乱、内容不统一的问题。目前，管理部门通过与快递企业的系统对接获取相关信息，这种复杂的系统对接增加了信息监管的难度。其次，统一的数字化信息为数字化监管提供了可能，大大提高了监管的准确性和效率。以末端申报为例，目前的申报主要依靠企业应用，导致很多末端店铺没有申报，不适合行业监管。基于统一的数字信息标准，终端设施更容易实现电子发证。
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