Trzy sposoby, w jakie sztuczna inteligencja pokonuje opóźnienia w odprawie celnej

Jak nawigowanie przez pole asteroid w ogromnej przestrzeni kosmicznej, procesy transportu, spedycji i logistyki rozwijają się z wrodzoną złożonością. Z transakcjami handlu elektronicznego ponad granicami, które mają wzrosnąć o 107% do 2028 roku, objętość dokumentów związanych z nawigowaniem tego wzrostu wysyłek jest astronomiczna.

Niewłaściwe obsługiwanie tych dokumentów na każdym etapie procesu wysyłki może prowadzić do różnych negatywnych konsekwencji, takich jak dodatkowe opłaty za przechowywanie, psucie się produktów, przekroczenie terminów dostawy i nawet anulowanie zamówień. Nie tylko te błędy poważnie wpływają na cykle przychodów, ale także szkodzą doświadczeniom klientów i reputacji marki.

Według Międzynarodowej Izby Handlowej i Światowej Organizacji Handlu, średnio 36 różnych dokumentów z 240 kopiami jest wymienianych na każdą międzynarodową wysyłkę – i tylko jeden procent jest w pełni zdigitalizowany, co oznacza, że wiele organizacji logistycznych boryka się z presją tych procesów.

Najczęstsze problemy leżące u podstaw tych opóźnień są liczne, ale proste natury, co oznacza, że decydenci w łańcuchu dostaw mogą podjąć skuteczne kroki, aby ich uniknąć, jeśli są proaktywni, strategiczni i na bieżąco z innowacjami sztucznej inteligencji.

Dzięki wykorzystaniu specjalistycznych rozwiązań sztucznej inteligencji, liderzy łańcucha dostaw mogą rozwiązać trzy powszechne wyzwania występujące w procesach transportu i logistyki.

Redukowanie nadmiernej ręcznej obsługi danych

Objętość listów przewozowych, faktur, formularzy odprawy celnej i innych dokumentów związanych z międzynarodową wysyłką jest zbyt ekstremalna, aby mogła być zrównoważona ręcznie – ponad 45 milionów listów przewozowych jest wydawanych rocznie. Jeśli Twoje procesy pracy obejmują przydzielanie pracowników do częstych i powtarzających się zadań ręcznej obsługi danych, już teraz znajdujesz się za krzywą i prawdopodobnie będziesz cierpiał z powodu długiego czasu dostępu do rynku.

Liderzy biznesu, którzy są dobrze poinformowani o rewolucjach w sztucznej inteligencji, już zrozumieli, że wdrożenie tylko podstawowego modelu nie jest wystarczająco wszechstronne, aby spełnić potrzeby biznesu, i może nawet okazać się drogim, niewydajnym i nieskutecznym ćwiczeniem.

Zamiast tego zalecane jest wykorzystanie sztucznej inteligencji, która jest zaprojektowana do doskonałości w określonych zadaniach i kontekstach biznesowych. Te “opracowane na zamówienie” rozwiązania sztucznej inteligencji redukują koszty i ryzyko nieścisłości, dając wyższą wartość biznesową i rozwiązując rzeczywiste wyzwania.

Ta strategia została przyjęta przez globalną grupę piwowarską Carlsberg, która zaoszczędziła ponad 140 godzin pracy miesięcznie dzięki inteligentnej obróbce dokumentów (IDP). Dzięki zasilaniu przez sztuczną inteligencję opracowaną na zamówienie, Carlsberg osiągnął wskaźnik obsługi zamówień bez dotyku na poziomie 92%, przyspieszając dostawy i zwiększając satysfakcję klientów.

Poprzednio procesy wprowadzania zamówień i rejestracji dostaw w Carlsberg były bardzo ręczne. Dzięki zautomatyzowaniu procesu skanowania dokumentów dostaw, gigant piwowarski doświadczył drastycznych zysków wydajności i pokonał to wyzwanie logistyczne dzięki specjalistycznej i ukierunkowanej strategii sztucznej inteligencji.

Utrzymanie dokładności dokumentacji i zgodności z regulacjami

Niedokładna lub niezgodna dokumentacja może prowadzić do dużych korków i narażać na kary finansowe, pozostawiając niewielką marżę błędu.

Obsługiwanie dokumentacji celnej bez sztucznej inteligencji jest jak wyprawa na przygodę “Rick & Morty” bez broni portali: chaotyczna i pełna opóźnień. Inteligentna Obróbka Dokumentów (IDP) to Twój narzędzie do utrzymania kontroli nad Twoim wszechświatem dokumentów, zapewniając, że każdy krok dokumentacji jest w pełnej zgodzie.

Po BREXICIE, administracyjne obciążenie przemieszczania towarów przez granicę Wielkiej Brytanii i Unii Europejskiej znacznie wzrosło – jednak firma Portumna Pastry z Irlandii, dostawca ciast, była w stanie przyspieszyć proces odprawy celnej, wykorzystując sztuczną inteligencję do wyodrębnienia danych z złożonych dokumentów transportowych i logistycznych z dokładnością 100%, zachowując zgodność bez potrzeby stałego nadzoru ludzkiego.

Dzięki wykorzystaniu inteligentnej obróbki dokumentów (IDP) zasilanej przez specjalistyczną sztuczną inteligencję, Portumna Pastry zmniejszyła czas odprawy celnej na granicy Unii Europejskiej i Wielkiej Brytanii z jednej godziny do zaledwie pięciu minut, skutecznie usuwając potrzebę ręcznego wprowadzania danych, redukując kosztowne opóźnienia i zapewniając, że ich produkty trafiają na półki sklepowe w terminie.

Następne pokolenie platform IDP zawiera wstępnie wytrenowane umiejętności sztucznej inteligencji, które są dostosowane do określonych dokumentów, umożliwiając im nie tylko identyfikację i wyodrębnienie kluczowych danych, ale także zrozumienie ich w kontekście dokumentu. Są one podstawowo czytane, zrozumiane i rozumiane, co należy zrobić dalej z danymi z dokumentów, podobnie jak człowiek. Te umiejętności pomagają przedsiębiorstwom dokładnie i wydajnie przetwarzać każdy dokument, niezależnie od języka, zawartości, formatu czy złożoności. Wyposażone w sztuczną inteligencję z obszaru przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i rozpoznawania znaków optycznych, IDP utrzymuje wysyłających dokładnych i zgodnych z wymogami regulacyjnymi, aby uniknąć kosztownych opóźnień.

Przyspieszanie dokładnej zapłaty podatków i opłat

Jednym z głównych aspektów regulacyjnych międzynarodowego transportu są kody taryfowe, które mogą wymagać takiej samej precyzji i koordynacji, jak taniec baletowy, aby uniknąć kosztownych błędów. Zapewnienie, że towary są dokładnie sklasyfikowane zgodnie z tymi kodami, jest niezbędne – jak mogłeś się domyślić, błędna klasyfikacja może oznaczać kary i opóźnienia dla Twoich wysyłanych produktów. Sztuczna inteligencja zapewnia ten poziom dokładności kodów taryfowych, zapewniając, że logistyczny balet przebiega bez zakłóceń.

Deutsche Post DHL Group jest światowym liderem w dziedzinie logistyki, zatrudniającym 570 000 osób w ponad 220 krajach, aby transportować towary przez granice. Ta ogromna skala wymaga wydajności i starannej uwagi do szczegółów, aby utrzymać właściwą zgodność z różnymi kodami na świecie.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do przechwytywania, klasyfikacji i wyodrębniania danych z faktur i formularzy celnych, DHL osiągnął 70% wzrost wydajności i zautomatyzował przetwarzanie tysięcy faktur od 124 różnych dostawców.

Podobnie, Milaha, wiodąca firma morska i logistyczna na Bliskim Wschodzie, odniosła porównywalny sukces, automatyzując setki faktur, które otrzymuje każdego dnia w postaci papierowej i cyfrowej. Dzięki zintegrowaniu IDP z platformą automatyzacji procesów roboczych (RPA), Milaha zmniejszyła czas przetwarzania faktur o 64%, aby zmniejszyć błędy i zwiększyć produktywność pracowników.

Utrzymanie celowego podejścia do sztucznej inteligencji

Nie da się uniknąć złożoności w procesach transportu i logistyki, ani nie ma jednego, uniwersalnego rozwiązania dla złożonych i różnorodnych wyzwań wewnętrznie związanych z międzynarodowym transportem.

Próba wdrożenia sztucznej inteligencji bez właściwej uwagi do zmiennych i okoliczności, z którymi boryka się Twoja firma, nie jest prawdopodobna, aby wygenerować prawdziwą wartość, w przeciwieństwie do fałszywych twierdzeń wielu startupów sztucznej inteligencji, które pojawiły się w ciągu ostatniego roku. Celowa strategia i decyzje oparte na danych są ścieżką do sukcesu, a liderzy łańcucha dostaw powinni wykorzystywać narzędzia, które już dysponują, aby kierować wysiłkami automatyzacji i osiągać doskonałość operacyjną.

Aby w pełni wykorzystać swoje procesy biznesowe, decydenci mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do zadań i procesów górniczych, aby przeanalizować swoje podstawowe procesy i znaleźć odpowiednie możliwości poprawy, zapewniając, że każda próba innowacji i inteligentnej automatyzacji jest na celowej ścieżce do zysków wydajności.

Zaawansowane platformy inteligencji procesowej mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do przewidywania wyników proponowanych usprawnień przepływów pracy, umożliwiając decydentom zrozumienie implikacji takich inwestycji, zanim zanurzą się w implementacji. Znane jako “symulacja procesu”, ta funkcjonalność ułatwia barierę inteligentnej automatyzacji, redukując ryzyko nieudanych prób, długu technicznego i marnowanych zasobów.

W złożonym krajobrazie logistyki, gdzie precyzja spotyka się z tempem rajdu, wdrożenie sztucznej inteligencji do strategii jest jak znalezienie idealnego współpilota. Chodzi o to, aby upewnić się, że każda część Twojej podróży jest tak gładka i wydajna, jak ekspertowo nawigowany zakręt na torze, zapewniając nie tylko prędkość, ale także precyzję w każdej decyzji. W tym wyścigu z czasem i błędem, celowe taktyki sztucznej inteligencji pozostają na czele, zmieniając potencjalne opóźnienia w zaledwie ulotny cień w lusterku wstecznym.