度过草莽时代的二手车电商，下一轮竞争关键词是“数据”和“算法”。
技术已经成为二手车电商的“标配”竞争意识。
二手车电商行业从几年前的圈地扩张看似平静下来，但其下仍然暗流涌动。论竞争规模，这个领域还不足以和当年的千团大战相比较，但其中，也经历了无数平台的先后崛起与争夺。C端的用户们也从最初的懵懂，到被无数广告轰炸过后的习以为常。
但二手车电商们并不会满足于广告这种方式对用户心智的占领。当规模扩张到一定程度后，渐趋平静的C2C二手车电商们开始思考更进一步的问题：如何将聚拢的线上流量，转化为更规模化的交易。
这不是O2O粗放式的攻城略地能够解决的问题。效率、精细化和数据化运营，是用户体验的提升，也是下一步让用户、市场和资本都能够接受的故事。
从一开始就打出“没有中间商赚差价”的口号，瓜子二手车应该是很早就开始思考这一问题的。码农出身的杨浩涌瞄准的是技术。2016年，原宜信CTO张小沛加入瓜子，开始了对这家二手车电商的AI和大数据改造。
2017年，瓜子技术团队发布“CARS Brain车好多大脑”，在销售交易、图片审核、客服、管理等环节，AI和大数据都开始发挥作用。通过AI算法的迭代，瓜子推出了针对二手车定价“一口价”形式的二手车交易“瓜子价”。并且在瓜子价基础上，瓜子二手车在2017年推出了线下新零售业务瓜子二手车严选直卖店：开设超大型二手车严选直卖店托管寄售，实施一口价交易，可以向车主垫付大额车款。
基于这一AI和大数据系统的基础，整个车好多集团的生态链，交易、金融、维保、新车等都被纳入其中。
但AI和大数据在二手车领域要做的，不仅是把2C的交易做好这么简单。
国内二手车市被大大小小的车商切分成零散的生意，传统的碎片式的线下交易，还没有被互联网彻底渗透。而当线下的数据信息，也能够被大数据体系所纳入，被AI算法所解构，如果这件事真正做成，那么整个二手车行业的“人、货、场”就将重构，从而一个行业即将发生改变。
虽然未来还有待市场和时间的检验。但技术改变世界，“是每一个技术人的憧憬”。张小沛说。
技术重新定义行业
加入瓜子之前，张小沛和杨浩涌就已经是结识多年的朋友。2015年，杨浩涌找到张小沛，每次谈话的内容，差不多都是关于杨浩涌的理想：二手车市场在交易环节上的痛点，以及邀请张小沛加入，用技术的力量去解决它们。
此前，如果你想淘车，那么当你来到北京的花乡，你会发现，这其实是个大费心力的事情。市场里的区域，被大大小小的车商分得零零散散。有较大的展厅，有小车商的门店，也有更小的散户的夫妻店。它们经营的车型各不相同，报价相同的车辆，车况却差距不一；而如果你想查车辆保险和记录，却很难从商户的手中拿到。
车商、卖家和买家，在这个信任度缺失的市场上，互相博弈。卖家担心价格；买方担心车辆信息的真实性和价格虚报；而对车商而言要收到好车，也是一件需要花费心力的工作。在车市上，甚至也不乏冒充买方来收车的车商。多元化的结构，让二手车交易的链条极其复杂。
这里的盘子看起来也不大。对于中小车商而言，每年几十上百台，或许才是常态。
要把它们统合起来，费心费力。而对于国内几年前崛起的二手车电商们而言，这里富含着可挖掘的价值。
在美国这样的汽车王国，二手车交易的活跃度已经远远超过新车。在中国，汽车市场的增长虽有所放缓却依然不断递增。根据统计，截至2017年，国内私人汽车的保有量已经突破1.87亿辆。整体汽车市场的提升，也为存量市场的活跃带来了推动力。
中国的互联网公司，在O2O、新零售和移动支付方面的发展程度，已经走在了世界的前列。理顺复杂的供应链，把零碎的交易整合成一站式的交易平台，从理论上而言，并不是不可行。
移动互联网创业崛起的时代，流量为王，规模至上。C2C二手车电商经历了拓宽车源、扩大线下覆盖城市的规模化竞争时期，而当这些告一段落之后，摆在它们面前的一个更突显的问题是：流量如何效率最大化，转化成更多的交易，用户体验如何做的更好。
工程师出身的杨浩涌心里早就在盘算这回事。要打掉中间商，关键就是定价；就要破除信息的不对称，把二手车这一非标品的差价模式变得标准化；线上的流量、线下收集的信息归根结底都是数据，当数据足够大，通过算法模型和机器学习，就有了建立一个二手车定价模型的可能。
这还需要实践来检验。至于操盘手，他选中了张小沛。
他和张小沛之间的谈话，差不多持续了小半年时间。而在那时，张小沛本来正计划去开始她自己的大数据金融创业之旅，这之前她也从没有接触二手车行业的经历。毕竟，她的上一份工作是宜信CTO兼宜信大数据创新中心总经理，再往前，她曾担任过微软在线广告团队首席研发总监和美国在线视频公司Hulu全球副总裁。互联网营销、搜索引擎技术、大数据和互联网金融，才是她熟悉的领域。
而几个月后，张小沛还是被杨浩涌打动了。不仅仅是他对以数据为核心这一理念的坚持，还在于，在杨浩涌陈述了二手车行业的痛点之后，她发现，对于大数据和AI而言，这里有迫切需要改变的“场景”。
二手车市场的痛点多，需求是实实在在的。更重要的是，这里也有技术发展的土壤。
即使是在汽车业发达，二手车交易量大的美国，二手车市场也经历过碎片化的阶段。车辆交易，掌握在大大小小的经销商手中。
Carmax是美国也是全球最大的二手车交易平台。成立于1993年的Carmax用2年时间收集整理数据，1995年才正式营业，建立了自己的定价体系。在Carmax线下的上百家门店里买车，都基本已经做到了“一口价”。2017年，在Carmax上交易的车辆已经超过110万台。
Carmax的定价体系也是张小沛学习的对象。“尤其是Carmax在复杂交易链条上的思考，每个环节间的合理衔接，以及服务的标准化程度。”但是，在她看来，瓜子二手车所处的时代，比Carmax至今经过20年数据积累的年代，更加幸运。无论是数据量，还是数据的维度、丰富度以及时效性上，瓜子都远比Carmax要大得多。瓜子现在深度学习和机器学习的模型，也比当初Carmax做数据的统计模型要具有优势。
国内汽车市场的庞大存量为二手车交易提供了巨大的市场机会，而行业本身的信息化程度十分落后。在这样的条件下，如果能够成功实现对非标品二手车的标准化定价，从而构建起AI和大数据生态，一个行业，或许就将重新定义。
用技术改变世界，本就是每个技术人心目中的憧憬。
数据挑战，和价值三千万的“学费”
张小沛加入瓜子后的第一项工作，就是花了10天时间，跑了12个城市，体验这个行业一线员工的工作情况，以及客户的状态。
对任何一家大数据和人工智能公司来说，只要有合适的“人”在，算法并不是最大的挑战，真正的挑战，实际上来自于数据。
对于二手车电商而言，虽然汇聚了巨额流量，但整个行业中，交易分散、碎片化，在当时，几乎没有一家二手车电商，是拥有大量“数据”的。
张小沛刚刚加入时，瓜子内部的数字化程度，可以说还处于从零开始的“原始状态”。前线的评估师，在评估车辆和上架时，连可用的移动工具都没有，是靠人工记录在纸上，回家后再上传到系统里。内部系统也比较老旧，在搭建时完全没有任何数据化的概念，以至于之前的很多数据，也并没有很好地保存下来。
而即使是系统内已有的数据，过程变量和结果变量，也基本没有准确地整理记录下来。那时的瓜子，哪怕是一天做多少台这样的基础数据，都难以获取准确的信息。“那时我们有4个系统，但它们给出的数字都是不一样的；前线的城市经理报上来的数字，和系统给出的数字也不一样。”张小沛回忆。
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