AI 在物流中的真实价值与噪音：Portcast 介绍三类智能体

关于物流领域 AI，最常见的误解是把它当成一个魔法按钮。如果真是这样，那么在 AI 浪潮席卷两年后，普通运营人员的一天应该会大不相同。但事实并非如此，频繁切换门户、不断追踪以及手动对账大多依然存在。AI 的喧嚣与运营一线的现实之间存在差距，坦诚面对这一点很有必要，因为它说明了 AI 真正创造价值的地方，以及它仍然只是噪声的地方。

首先，AI 在枯燥的工作中确实发挥作用。它在把重复性的日常工作从运营人员手中接过来时最有帮助。货运依赖大量杂乱的文件，而这些文件并不是为机器读取而设计的：PDF、费率表和承运商合同以各种格式发来，每种格式都有自己的规则。AI 非常擅长读取这些杂乱信息，并将其转化为技术系统可以处理的内容。我们合作的一家托运人收到来自 9 家不同承运商、超过 100 种格式的货运发票。即使是同一家承运商的办公室，也会以不同格式发送发票。我们开始自动读取这些发票后，发现其中 55% 与货运协议及实际集装箱流转情况存在差异。利用 AI 发现这些差异，才是真正的影响所在。人员是货运代理业务中最大的成本之一，因此，每节省一小时的手动对账时间，以及每笔在支付前发现的多收费用，都会直接反映在损益表上。

如果没有干净的数据，任何 AI 用例都无法发挥作用。我接触的每一家货运代理商都已经知道这一点，但大多数仍然低估了它的重要性。单票货物会在运营、财务和商务文件中携带数千个数据点。如果这些数据有误，AI 仍会自信地给出答案，只是答案是错的，而你会在客户发现问题时才意识到这一点。当我谈到数据时，我指的是将外部数据（如货运可视性、航行计划、服务可靠性和贸易航线风险）与内部数据（如订单级信息、合同条款和客户 SLA）结合起来。一旦数据基础建立并清理完毕，AI 就可以生成洞察和建议。

另一个区分有价值的 AI 与上线几周后便销声匿迹的 AI 的关键因素，是用户采用率。模型可能很好，但如果预期使用它的人不理解或不信任它，他们就会绕开它，回到自己的电子表格和直觉判断。能够证明自身价值的 AI，是运营人员会主动使用的 AI，因为它符合他们原有的工作方式。

最后，当我们谈论 AI 时，它是有人参与的闭环，而不是完全自动化。货运业务很复杂，一旦出错，可能带来实际的法律和财务后果。凡是涉及客户或损益表的事项，都会由人员参与其中，审核 AI 的建议并作出最终决定。有效的模型是混合型的：AI 负责扫描和起草，运营人员保留判断权。在如此复杂的业务中，至少在近期，这才是值得持续发展的模式。

这正是我们在 Portcast 推出的三个 AI agents 背后的检验标准：每个代理都必须真正节省时间或降低成本，这也是为什么我们有三个具体的代理，而不是一百个代理。

The Daily Agent 每晚审查每批货物，并为每位操作员提供一份按优先级排序的简报，说明发生了哪些变化、哪些事项需要决策，以及滞期费正在何处累积。它将早间分流时间从约 45 分钟缩短至 10 分钟，相当于每位操作员每年大约节省 152 小时；而且由于它能在免费用箱期尚未结束时发现滞期费问题，因此可以在成本发生前降低成本。

以订舱决策为例。每次订舱时，操作员都必须同时权衡许多相互冲突的数据点，以选择对客户和企业都合适的方案；在大规模运营中，要做好这件事几乎不可能。因此，操作员往往退回到凭经验行事，最终依据猜测而不是数据做出决定。我们的 Route Planning Agent 会围绕真正重要的因素处理这一决策：时刻表可靠性、价格、配额协议以及实时中断情况，而操作员可以决定哪些因素的权重最高。这样，你就能获得可规模化的流程，让客户订舱到符合其优先事项的服务上，同时也因此获得更稳定的服务。

The Market Reliability Agent 将数月的承运商表现转化为以航线字符串为粒度的证据，其中包括转运服务，而不仅仅是港口对。同一港口对上的两项服务，表现可能完全不同。团队利用它来协商招标，并将货量转移给真正能够交付的承运商；同时依据实际表现，而不是承运商的说法，为高级服务定价。这就是采购端被削减的成本，也是销售端得到保护的利润。三个代理都会展示其工作依据，并且在没有人员签字确认的情况下，任何一个都不会采取行动。

我也认为，并非所有事情都需要 AI。如果一个问题可以通过一套明确的规则和输入来解决，那么保持其确定性就有价值，而不是仅仅因为可以加入 AI 就加入 AI。

那么，AI 是一个万能按钮吗？不是。它是一种工具；当它能真正减少桌面上的工作量、为你争取时间或削减成本，同时仍由人员做出重要决策时，它才有价值。如果你目前正在运行 AI 试点，请问自己一个问题：由于这项技术，我的操作员周一开始将不再做什么？

本文由 Portcast 赞助。