Trzy sposoby, w jakie sztuczna inteligencja pokonuje opóźnienia celne

Podobnie jak nawigacja po polu asteroid w bezmiarze przestrzeni kosmicznej, procesy transportu, wysyłki i logistyki rozwijają się z nieodłączną złożonością. Transgraniczne transakcje e-commerce wzniosą się w nadprzestrzeń ze wzrostem o 107% do 2028 r, ilość dokumentów związanych z obsługą tej ekspansji przesyłek jest astronomiczna.

Niewłaściwe obchodzenie się z tymi dokumentami na dowolnym etapie procesu wysyłki może prowadzić do różnych negatywnych konsekwencji, takich jak dodatkowe opłaty za przechowywanie, zepsucie się produktu, przekroczenie terminów dostaw, a nawet anulowanie zamówienia. Błędy te nie tylko poważnie wpływają na cykle przychodów, ale także szkodzą doświadczeniom klientów i reputacji marki.

Według Międzynarodowej Izby Handlowej i Światowej Organizacji Handlu: w ramach jednej przesyłki międzynarodowej wymienianych jest średnio 36 różnych dokumentów po 240 kopii – a tylko jeden procent jest w pełni zdigitalizowany, co oznacza, że ​​wiele organizacji logistycznych liczy się z presją tych procesów.

Najczęstsze problemy leżące u podstaw tych opóźnień są duże, ale mają prosty charakter, co oznacza, że ​​decydenci w łańcuchu dostaw mogą podjąć skuteczne kroki, aby im zapobiec, jeśli będą działać proaktywnie, strategicznie i będą na szczycie krzywej sztucznej inteligencji i innowacja.

Wykorzystując wyspecjalizowane rozwiązania AI, liderzy łańcucha dostaw mogą rozwiązać trzy typowe wyzwania stojące przed procesami transportowymi i logistycznymi.

Ogranicz nadmierne ręczne wprowadzanie danych

Liczba listów przewozowych, faktur, formularzy odprawy celnej i innych dokumentów związanych z żeglugą międzynarodową jest zbyt duża, aby można ją było przetwarzać ręcznie w sposób zrównoważony – rocznie wystawia się ponad 45 milionów konosamentów. Jeśli Twoje przepływy pracy obejmują przydzielanie pracowników do częstego i powtarzalnego ręcznego wprowadzania danych, już pozostajesz w tyle i prawdopodobnie będziesz potrzebować długiego czasu na wprowadzenie produktu na rynek.

Liderzy biznesu, którzy są dobrze poinformowani o rewolucjach w sztucznej inteligencji, zdali sobie już sprawę, że wdrożenie jedynie podstawowego modelu nie jest wystarczająco wszechstronne, aby zaspokoić potrzeby biznesowe i może nawet okazać się kosztownym, nieefektywnym i nieskutecznym ćwiczeniem.

Zamiast tego zaleca się wykorzystanie sztucznej inteligencji, która jest zbudowana tak, aby wyróżniać się w konkretnych zadaniach i kontekstach biznesowych. Te „specjalnie zaprojektowane” rozwiązania AI redukują koszty i ryzyko niedokładności, zapewniając wyższą wartość biznesową i rozwiązując rzeczywiste wyzwania.

Taką strategię przyjął m.in globalna grupa browarnicza Carlsberg, która zaoszczędziła ponad 140 godzin pracy miesięcznie dzięki inteligentnemu przetwarzaniu dokumentów (IDP). Dzięki specjalnie zaprojektowanej sztucznej inteligencji firma Carlsberg osiągnęła wskaźnik bezdotykowej realizacji zamówień na poziomie 92%, przyspieszając dostawy i zwiększając zadowolenie klientów.

Wcześniej procesy wprowadzania zamówień i rejestracji dostaw w firmie Carlsberg były w dużym stopniu wykonywane ręcznie. Automatyzując proces skanowania dowodów dostawy, browarniczy gigant odnotował drastyczny wzrost wydajności i przezwyciężył to wyzwanie logistyczne dzięki wyspecjalizowanej i skoncentrowanej strategii sztucznej inteligencji.

Zapewnij dokładność dokumentacji i zgodność z przepisami

Niedokładne lub niezgodne dokumenty mogą prowadzić do poważnych wąskich gardeł i skutkować karami finansowymi, pozostawiając niewielki margines błędu.

Obsługa dokumentacji celnej bez sztucznej inteligencji przypomina wyruszanie w przygodę „Rick & Morty” bez pistoletu portalowego: chaotyczna i pełna opóźnień. Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) to narzędzie pozwalające zachować kontrolę nad wieloma dokumentami, zapewniając doskonałą zgodność na każdym etapie tworzenia dokumentacji.

Po BREXIT obciążenie administracyjne związane z transportem towarów przez granicę Wielkiej Brytanii/UE znacznie wzrosło – mimo to irlandzki dostawca ciastek, Portumna Pastry, był w stanie przyspieszyć proces odprawy celnej, wykorzystując sztuczną inteligencję do wydobywania danych ze złożonych dokumentów transportowych i logistycznych ze 100% dokładność, zachowując zgodność bez konieczności ciągłego nadzoru człowieka.

Wykorzystując  inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) zasilane przez wyspecjalizowaną sztuczną inteligencję, Portumna skróciła czas odprawy celnej na granicy UE/Wielka Brytania z jednej godziny do zaledwie pięciu minut, skutecznie eliminując potrzebę ręcznego wprowadzania danych, redukując kosztowne opóźnienia i zapewniając, że ich produkty trafią na półki sklepowe w odpowiednim czasie.

Platformy IDP nowej generacji wykorzystują wstępnie przeszkolone umiejętności sztucznej inteligencji, które są dostosowane do konkretnych dokumentów, umożliwiając im nie tylko identyfikację i wyodrębnienie kluczowych danych, ale także zrozumienie ich w kontekście dokumentu. Zasadniczo czytają, rozumieją i rozważają, co dalej zrobić z danymi z dokumentów, zupełnie jak człowiek. Umiejętności te pomagają przedsiębiorstwom dokładnie i efektywnie przetwarzać dowolny dokument niezależnie od jego języka, treści, formatu i złożoności. Wyposażony w przetwarzanie języka naturalnego oparte na sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe i optyczne rozpoznawanie znaków, IDP zapewnia spedytorom dokładność i zgodność z wymogami regulacyjnymi, aby uniknąć kosztownych opóźnień.

Przyspiesz dokładną płatność podatków i opłat

Jednym z głównych aspektów regulacyjnych żeglugi międzynarodowej są kody taryfowe, które mogą wymagać takiej samej precyzji i koordynacji, jak tancerka baletowa, aby nawigować bez kosztownych błędów. Zapewnienie dokładnej klasyfikacji towarów zgodnie z tymi kodami jest koniecznością – jak można się domyślić, błędna klasyfikacja może oznaczać kary i opóźnienia w dostawie wysłanego produktu. Sztuczna inteligencja zapewnia ten poziom dokładności kodom taryfowym, zapewniając, że balet logistyczny przebiega bezbłędnie.

Grupa Deutsche Post DHL to wiodąca na świecie firma logistyczna, zatrudniająca 570,000 220 pracowników w ponad XNUMX krajach w transporcie transgranicznym. Ta ogromna skala wymaga wydajności i skrupulatnej dbałości o szczegóły, aby zachować odpowiednią zgodność z różnymi kodeksami na całym świecie.

Wykorzystując przechwytywanie, klasyfikację i ekstrakcję danych z faktur i formularzy celnych za pomocą sztucznej inteligencji, DHL osiągnął 70% wzrost wydajności i zautomatyzował przetwarzanie tysięcy faktur od 124 różnych dostawców.

Podobnie Milaha, wiodąca firma z branży morskiej i logistycznej na Bliskim Wschodzie, odniosła porównywalny sukces, automatyzując setki faktur, które otrzymuje każdego dnia, zarówno w formacie papierowym, jak i cyfrowym. Integrując IDP z platformą zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA), Milaha skróciła czas przetwarzania faktur o 64% aby ograniczyć błędy i zwiększyć produktywność pracowników.

Zachowaj celowe podejście do sztucznej inteligencji

Nie da się uniknąć złożoności procesów transportowych i logistycznych, nie ma też jednego uniwersalnego rozwiązania dla skomplikowanych i różnorodnych wyzwań nieodłącznie związanych z międzynarodową wysyłką.

Próba wdrożenia sztucznej inteligencji bez należytego uwzględnienia zmiennych i okoliczności, przed którymi stoi Twoja firma, raczej nie wygeneruje prawdziwej wartości, wbrew fałszywym twierdzeniom wielu start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją, które pojawiły się w zeszłym roku. Strategia zorientowana na cele i decyzje oparte na danych to droga do sukcesu, a liderzy łańcucha dostaw powinni korzystać z narzędzi, którymi już dysponują, aby kierować wysiłkami w zakresie automatyzacji i osiągać doskonałość operacyjną.

Aby w pełni wykorzystać swoje procesy biznesowe, decydenci mogą wykorzystać eksplorację zadań i procesów opartą na sztucznej inteligencji, aby analizować swoje podstawowe procesy i znajdować odpowiednie możliwości ulepszeń, zapewniając, że każda próba innowacji i inteligentnej automatyzacji będzie na celowej ścieżce do korzyści efektywność.

Zaawansowane platformy analizy procesów mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do przewidywania wyników proponowanych ulepszeń przepływów pracy, umożliwiając decydentom zrozumienie konsekwencji takich inwestycji przed przystąpieniem do wdrażania. Ta funkcja, znana jako „symulacja procesu”, usuwa barierę stojącą na drodze inteligentnej automatyzacji, zmniejszając ryzyko nieudanych prób, długu technicznego i marnowania zasobów.

W złożonym krajobrazie logistyki, gdzie precyzja spotyka się z tempem rajdu Pro, wbudowanie sztucznej inteligencji w swoją strategię jest jak znalezienie idealnego drugiego pilota. Chodzi o to, aby każdy etap Twojej podróży przebiegał równie płynnie i wydajnie, jak fachowo pokonywany zakręt na torze, zapewniając nie tylko prędkość, ale i precyzję każdej decyzji. W tym wyścigu z czasem i błędami celowe taktyki oparte na sztucznej inteligencji zapewniają Ci przewagę, zamieniając potencjalne opóźnienia w nic innego jak ulotny cień w lusterku wstecznym.