像C.H. Robinson和ITS Logistics这样的货运代理公司正在转向技术，以改善货运匹配、拖车管理等多个方面。

AI在物流领域已不再是流行词。各利益相关方正在其运营的各个环节应用AI，挖掘大量数据以自动化流程、提高效率。

波士顿咨询集团的制造业和供应链业务全球联合负责人、公司供应链AI团队全球负责人达斯汀·伯克表示，尤其对于大型货运代理公司而言，特别适合采用AI，因为它们已经有大量可用数据。

在供应链中，伯克称货运代理“正在做一些与AI相关的最有趣的工作”。“这日益成为他们的核心。”

ITS Logistics的CIO兼供应链服务高级副总裁彼得·韦斯表示，在代理公司开始部署AI之前，它们必须确保数据的准确性。韦斯说，数据清洗虽然不是“引人瞩目的工作”，但至关重要。没有这个基础，数据可能会被存储在各自不同的系统中，从而导致AI模型的结果可能不准确。

一旦数据基础建立，货运代理便可以在运输流程的多个环节应用AI。

例如，C.H. Robinson于10月宣布，公司已部署AI技术，以在整个货运生命周期(从定价到运输途中的货物追踪)中引入自动化。最初，这家代理公司将重点放在了需要大量利用非结构化数据进行来回处理的任务上，C.H. Robinson商业连接高级总监梅根·奥思表示。

GenAI“能够处理的数据量远远超过任何人类所能处理的”，奥思说。

以下是货运代理在其运营中使用AI的五个例子。

1. 货运和装载匹配

伯克表示，货运匹配是货运代理中AI投资的“核心应用”，因为它可以提高生产率。在过去，货运代理会查看需求和可用能力并进行匹配，但“这个过程中几乎没有技术”，伯克说。

通过引入算法增加一种更侧重技术的方法，AI通过将预测纳入考量，进一步改进了装载匹配。货运代理不仅可以基于历史数据和当前数据匹配货运，还可以通过预测某一特定路线上的装载量和容量未来可能会如何变化来进行匹配。

2. 报价

在10月宣布消息之前，C.H. Robinson已开始使用AI来自动化报价流程——物流行业在这一领域已落后，奥思说。在大多数其他行业，客户可以查看价格或在线获取即时报价。

“客户现在正将这些期望带到我们的行业中来”，奥思说。

C.H. Robinson使用大型语言模型对电子邮件进行分类，以识别报价请求。然后，该公司使用GenAI阅读电子邮件，并迅速回复客户，每天回复2000封电子邮件报价请求。回复中包含一条注释，表明报价是AI生成的。

3. 承运商推荐

当C.H. Robinson从托运人那里收到订单时，它使用GenAI向承运商推荐货运。

“承运商非常喜欢这样”，奥思说，因为承运商不用搜索货运，就能通过短信或电子邮件收到基于AI的货运推荐。

4. 聊天机器人

GenAI和高级聊天机器人使托运人和承运商能够实时提问并获得答案。例如，如果托运人想询问从达拉斯到芝加哥发货是周三发更便宜还是周四发更便宜?

“仍然可以让客户向中介公司的员工咨询，但或许客户无须如此”，伯克说。

货运代理也可以在内部使用与聊天相关的功能，这是ITS正在采用的一种策略。韦斯说，员工无需手动开发报告，只需提出有关重要客户或最盈利路线的问题，AI平台就会生成答案。

莱德也有类似功能。员工可以问AI平台规划最佳路线或识别成本最高的客户，而呼叫中心的AI代理可以总结通话日志，以改善客户服务。

5. 拖车管理

ITS的拖车网络已从一年前的几百辆车发展到如今的约3000辆车，AI帮助该公司管理日益增长的车队。更具体地说，该公司使用AI模型从托运人订单中提取数据，以确定拖车应放置的位置。

“我们不能花费太多资金用于那些错误停放在各地的空拖车”，韦斯说，“AI绝对至关重要。”

把AI纳入议程

随着职场中的代际更替，伯克预计托运人和承运商将把更多沟通从电话转移到线上，从而为AI的应用开拓更多案例。

C.H. Robinson计划继续着眼于运输生命周期的高接触环节，探索在这些环节如何利用AI加速响应。奥思说，这家代理公司还打算使用AI来解析PDF文件、文档甚至是手写笔记。

韦斯说，客户定价是ITS下一步要解决的问题。其AI平台已经能就承运商成本提供建议，但还没有就托运人定价给出建议。将AI与对询价请求书的回应相结合也可能是未来的一个应用场景。

归根结底，这些解决方案必须达到为代理公司的客户提供最佳服务的目标。

“我们希望成为客户和承运商的首选代理，因为在这个行业中，你不知道谁有优势”，韦斯说，“你得对所有人都客客气气。”

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