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우주에서 우주선이 운행하는 것과 마찬가지로 운송, 배송, 물류 프로세스는 내재된 복잡성을 가지고 있습니다. 국경 간 전자상거래가 2028년까지 107% 증가하여 하이퍼스페이스로 치솟을 것으로 예상됨에 따라 이러한 확장된 배송과 관련된 문서의 양은 천문학적입니다. 국제상거래의 33%가 2028년까지 국경 간 거래가 될 것으로 예상됩니다.
배송 프로세스의 어느 단계에서든 이러한 문서를 잘못 처리하면 추가적인 보관 비용, 제품 파기, 배송 기한을 놓치거나 주문 취소와 같은 다양한 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 실수는 수익 주기를 심각하게影响하며 고객 경험과 브랜드 평판에도 손상을 입힙니다.
국제상공회의소와 세계무역기구에 따르면, 국제 배송마다 평균 36개의 문서와 240개의 사본이 교환되며, 이 중 1%만이 전자화되어 있으므로 많은 물류 조직이 이러한 프로세스의 압력을 겪고 있습니다.
이러한 지연의 근본적인 가장 일반적인 문제는 양이 많지만 성격은 간단하여, 공급망의 의사 결정자가 예방 조치를 취할 수 있습니다. 그들은 적극적이고 전략적이며 인공지능과 혁신의 곡선 위에 있습니다.
전문적인 인공지능 솔루션을 활용하여 공급망 리더는 운송 및 물류 프로세스에서 발생하는 세 가지 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다.
과도한 수동 데이터 입력 감소
국제 배송과 관련된 운송장, 청구서, 관세 청구서 및 기타 문서의 양은 수동으로 처리하기에는 너무 극단적입니다. 매년 4,500만 건의 운송장이 발급됩니다. 만약 귀하의 워크플ロー에 빈번하고 반복적인 수동 데이터 입력을 위해 직원을 할당하는 경우, 이미 곡선 뒤에 떨어져 있으며 긴 시간을 시장에 내놓을 가능성이 있습니다.
인공지능 혁신에 대해 잘 알고 있는 비즈니스 리더들은 이미 기초 모델만 배포하는 것은 비즈니스 요구를 충족하기에 충분하지 않으며, 심지어 비용이 많이 들고, 비효율적이며, 효과가 없는 연습을 증명할 수 있습니다.
대신, 비즈니스 컨텍스트와 특정 작업에优秀한 인공지능을 활용하는 것이 좋습니다. 이러한 “목적 지향” 인공지능 솔루션은 비용과 부정확성의 위험을 줄이며, 더 높은 비즈니스 가치를 제공하고 실제 문제를 해결합니다.
이 전략은 글로벌 양조그룹 카스버그가 지능형 문서 처리(IDP)를 사용하여 매월 140시간의 작업을 절약한 경우에 채택되었습니다. 목적 지향 인공지능을 활용하여 카스버그는 무접촉 주문 처리율 92%를 달성하여 배송을 가속화하고 고객 만족도를 높였습니다.
이전에 카스버그의 주문 입력 및 배송 등록 프로세스는 매우 수동적이었습니다. 배달 노트 스캔 프로세스를 자동화함으로써 양조 대기업은 극적인 효율성을 얻었고, 전문적인 인공지능 전략을 통해 이 물류 과제를 극복했습니다.
서류의 정확성 및 규정 준수 보장
부정확하거나 규정에 부합하지 않는 서류는 주요 병목 현상을 초래하고 금전적 페널티를 초래할 수 있으며, 오류의 여지는 거의 없습니다.
인공지능 없이 관세 서류를 처리하는 것은 포탈 건을 없이 ‘릭 앤 모티’ 모험을 하는 것과 같습니다. 혼란스럽고 지연으로 가득 차 있습니다. 지능형 문서 처리(IDP)는 문서 다중 우주를 제어하는 도구입니다. 문서의 모든 단계가 완벽하게 규정 준수를 보장합니다.
브렉시트 이후 영국/유럽 연합 국경을 넘나드는 상품의 행정 부담이 크게 증가했음에도 불구하고, 아일랜드 기반의 파이 공급업체인 포르투나 파이는 AI를 사용하여 복잡한 운송 및 물류 문서에서 데이터를 100% 정확도로 추출하여 규정 준수를 유지할 수 있었습니다. 인공지능을 사용하여 포르투나 파이는 EU/영국 국경에서 관세 청구 프로세스를 가속화하여 관세 청구 시간을 1시간에서 5분으로 단축했습니다. 이는 수동 입력의 필요성을 제거하고, 비용이 많이 드는 지연을 줄이고, 제품을 시간에 맞춰 상점 선반에 도달하도록 보장했습니다.
다음 세대 IDP 플랫폼에는 특정 문서에 대한 사전 훈련된 인공지능 기술이 포함되어 있어 키 데이터를 식별하고 추출할 뿐만 아니라 문서의 컨텍스트 내에서 이를 이해할 수 있습니다. 문서에서 데이터를 읽고, 이해하고, 다음에 무엇을 할지 결정하는 것과 마찬가지로 인간처럼 행동합니다. 이러한 기술은 기업이 문서의 언어, 내용, 형식 또는 복잡성에 관계없이 모든 문서를 정확하게 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 인공지능 기반 자연어 처리, 기계 학습 및 광학 문자 인식을 갖춘 IDP는 규정 요구 사항을 준수하여 비용이 많이 드는 지연을 피하는 데 도움이 됩니다.
세금 및 수수료의 정확한 지불 가속
국제 배송의 주요 규제 요소 중 하나는 관세 코드입니다. 이는 바레 에처럼 정밀하고 조정을 요구하며, 비용이 많이 드는 오류를 피하기 위해 이러한 코드에 따라 제품을 정확하게 분류하는 것이 중요합니다. 인공지능은 관세 코드에 대한 정확성을 제공하여 물류 발레가 실수를 범하지 않고 진행될 수 있도록 합니다.
Deutsche Post DHL 그룹은 220개 이상의 국가에서 국경을 넘나드는 배송을 위해 57만 명의 직원을 고용하여 세계 최고의 물류 회사입니다. 이러한 거대한 규모는 규정 준수를 유지하기 위해 효율성과 세부 사항에 대한 주의가 필요합니다.
DHL은 청구서 및 관세 양식에서 데이터를 캡처, 분류 및 추출하는 인공지능을 활용하여 70%의 효율성을 개선하고 124개의 다른 공급업체로부터 수천 건의 청구서를 자동화했습니다.
마찬가지로 중동의 선도적인 해양 및 물류 회사인 Milaha는 하루에 수신되는 수백 건의 청구서를 자동화하여 비교할 수 있는 성공을 달성했습니다. Milaha는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 플랫폼과 IDP를 통합하여 청구서 처리 시간을 64% 줄이고 오류를 줄이며 직원 생산성을 높였습니다.
인공지능에 대한 목적 지향적인 접근 유지
국제적으로 배송하는 과정에는 피할 수 없는 복잡성이 있으며, 이러한 복잡성을 해결하는万能의 해결책은 없습니다.
비즈니스에 직면하는 변수와 상황에 대한 적절한주의 없이 인공지능을 구현하려고 시도하는 것은 실제 가치를 생성할 가능성이 낮습니다. 목표 지향적인 전략과 데이터 기반의 의사 결정은 성공을 위한 길입니다. 공급망 리더는 자동화 노력을 안내하고 운영 우수성을 달성하기 위해 이미 사용 가능한 도구를 사용해야 합니다.
비즈니스 프로세스의 모든 것을 최대한 활용하기 위해 의사 결정자는 인공지능 기반 작업 및 프로세스 마이닝을 활용하여 핵심 프로세스를 조사하고 개선할 수 있는 기회를 찾을 수 있습니다. 이는 모든 혁신 및 지능형 자동화 시도가 효율성의 이익을 위한 목적 지향적인 경로에 있음을 보장합니다.
고급 프로세스 지능 플랫폼은 워크플로우에 대한 제안된 개선의 결과를 예측하기 위해 인공지능을 활용할 수 있습니다. 이는 의사 결정자가 이러한 투자의 영향을 이해할 수 있도록 해주며, 지능형 자동화를 위한 장벽을 줄이고, 실패한 시도의 위험, 기술 부채 및 낭비된 자원을 줄입니다.
물류의 복잡한 환경에서, जह서 정밀성이 프로 랠리의 속도와 만나는 곳에, 전략에 인공지능을 통합하는 것은 전문적인 조종사를 찾는 것과 같습니다. 그것은 여행의 모든 부분이 전문가가 운전하는 곡선과 같이 매끄럽고 효율적이라는 것을 보장하는 것입니다. 이는 속도뿐만 아니라 모든 결정에서 정밀성을 보장합니다. 시간과 오류에 대한 경주에서, 목적 지향적인 인공지능 전략은 앞서 나게 하며, 잠재적인 지연을 후미경계의 일시적인 그림자로 만듭니다.
