Три способа, с помощью которых ИИ преодолевает задержки на таможне

Как и при навигации по астероидному полю в бескрайнем космосе, процессы транспортировки, доставки и логистики разворачиваются с присущей им сложностью. Поскольку трансграничные транзакции электронной коммерции могут взлететь в гиперпространство с ростом на 107% к 2028 году, объем документов, связанных с этим расширением поставок, является астрономическим.

Неправильное обращение с этими документами на любом этапе процесса доставки может привести к множеству негативных последствий, таких как дополнительные сборы за хранение, порча продукции, нарушение сроков доставки и даже отмена заказа. Эти ошибки не только серьезно влияют на циклы доходов, но также наносят ущерб качеству обслуживания клиентов и репутации бренда.

По данным Международной торговой палаты и Всемирной торговой организации, в среднем за одну международную отправку обменивается 36 различных документов общим тиражом 240 экземпляров. – и только один процент полностью оцифрован, а это означает, что многие логистические организации считаются с давлением этих процессов.

Наиболее распространенные проблемы, лежащие в основе этих задержек, велики по объему, но просты по своей природе. Это означает, что лица, принимающие решения в цепочке поставок, могут предпринять эффективные шаги для их предотвращения, если они являются упреждающими, стратегическими и находятся на вершине кривой ИИ и инновации.

Используя специализированные решения искусственного интеллекта, руководители цепочек поставок могут решить три общие проблемы, с которыми сталкиваются транспортные и логистические процессы.

Уменьшите чрезмерный ввод данных вручную

Объем накладных, счетов-фактур, форм таможенного оформления и других документов, связанных с международными перевозками, слишком велик, чтобы их можно было устойчиво обрабатывать вручную: в год выдается более 45 миллионов коносаментов. Если ваши рабочие процессы предусматривают распределение сотрудников на частый и повторяющийся ввод данных вручную, вы уже отстаете от графика и, вероятно, вам придется долго ждать выхода на рынок.

Бизнес-лидеры, хорошо осведомленные о революциях в области искусственного интеллекта, уже осознали, что внедрение только базовой модели недостаточно универсально для удовлетворения потребностей бизнеса и может даже оказаться дорогостоящим, неэффективным и неэффективным мероприятием.

Вместо этого рекомендуется использовать искусственный интеллект, созданный для достижения успеха в конкретных задачах и бизнес-контекстах. Эти «специально созданные» решения искусственного интеллекта сокращают затраты и риски неточностей, повышая ценность бизнеса и решая реальные проблемы.

Эта стратегия была принята глобальная пивоваренная группа Carlsberg, сэкономившая более 140 часов работы в месяц благодаря интеллектуальной обработке документов (IDP). Благодаря специально созданному искусственному интеллекту компания Carlsberg достигла скорости бесконтактной обработки заказов на уровне 92 %, ускорив поставки и повысив удовлетворенность клиентов.

Раньше процессы ввода заказов и регистрации поставок в Carlsberg выполнялись вручную. Автоматизировав процесс сканирования накладных, пивоваренный гигант добился значительного повышения эффективности и преодолел эту логистическую проблему с помощью специализированной и целенаправленной стратегии искусственного интеллекта.

Обеспечивать точность документации и соответствие нормативным требованиям.

Неточные или несоответствующие требованиям документы могут привести к серьезным проблемам и финансовым штрафам, оставляя мало права на ошибку.

Обработка таможенной документации без ИИ — всё равно что отправиться в приключение «Рик и Морти» без портальной пушки: хаотично и с задержками. Интеллектуальная обработка документов (IDP) — ваш инструмент для контроля над вашей документной вселенной, гарантирующий безупречное соответствие каждого этапа документооборота.

После Брексита административная нагрузка по перемещению товаров через границу Великобритании и ЕС значительно возросла – тем не менее, ирландский поставщик кондитерских изделий Portumna Pastry смог ускорить процесс таможенного оформления, используя ИИ для извлечения данных из сложных транспортных и логистических документов со 100% точностью. точность, сохраняя соответствие без необходимости постоянного человеческого контроля.

Используя интеллектуальную обработку документов (IDP) на базе специализированного искусственного интеллекта, Portumna сократила время таможенного оформления на границе ЕС и Великобритании с одного часа до пяти минут., эффективно устраняя необходимость ручного ввода, сокращая дорогостоящие задержки и обеспечивая своевременную доставку своей продукции на полки магазинов.

Платформы IDP следующего поколения включают предварительно обученные навыки ИИ, адаптированные к конкретным документам, что позволяет им не только идентифицировать и извлекать ключевые данные, но и понимать их в контексте документа. По сути, они читают, понимают и рассуждают, что делать дальше с данными из документов, как человек. Эти навыки помогают предприятиям точно и эффективно обрабатывать любой документ независимо от его языка, содержания, формата или сложности. IDP, оснащенный обработкой естественного языка с поддержкой искусственного интеллекта, машинным обучением и оптическим распознаванием символов, обеспечивает отправителям точность и соответствие нормативным требованиям, чтобы избежать дорогостоящих задержек.

Ускорить точную уплату налогов и сборов

Одним из важных аспектов регулирования международных перевозок являются тарифные коды, которые могут требовать такой же точности и координации, как от танцора балета, чтобы ориентироваться без дорогостоящих ошибок. Обеспечение точной классификации товаров в соответствии с этими кодами крайне важно – как вы уже могли догадаться, неправильная классификация может означать штрафы и задержки отгруженной продукции. ИИ обеспечивает такой уровень точности в тарифных кодах, гарантируя, что логистический процесс пройдет без ошибок.

Deutsche Post DHL Group — ведущая в мире логистическая компания, в которой работают 570,000 220 человек в более чем XNUMX странах, осуществляющих перевозки через границы. Такой огромный масштаб требует эффективности и пристального внимания к деталям для обеспечения надлежащего соблюдения различных кодексов по всему миру.

Используя методы сбора, классификации и извлечения данных из счетов и таможенных форм с помощью искусственного интеллекта, DHL добилась повышения эффективности на 70 % и автоматизировала обработку тысяч счетов от 124 различных поставщиков.

Аналогичным образом, Milaha, ведущая морская и логистическая компания на Ближнем Востоке, добилась сопоставимого успеха, автоматизировав сотни счетов, которые она получает каждый день как в бумажном, так и в цифровом форматах. Интегрировав IDP со своей платформой роботизированной автоматизации процессов (RPA), Milaha сократила время обработки счетов на 64 % сократить количество ошибок и повысить производительность сотрудников.

Поддерживайте целенаправленный подход к ИИ

Невозможно избежать сложности транспортных и логистических процессов, а также не существует универсального решения для сложных и разнообразных проблем, присущих международным морским перевозкам.

Попытка внедрить ИИ без должного внимания к переменным и обстоятельствам, с которыми сталкивается ваш бизнес, вряд ли принесет реальную пользу, в отличие от ложных заявлений, сделанных многими стартапами в области ИИ, появившимися в прошлом году. Стратегия, основанная на целях, и решения, основанные на данных, — это путь к успеху, и лидеры цепочек поставок должны использовать уже имеющиеся в их распоряжении инструменты для управления усилиями по автоматизации и достижения операционного совершенства.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами своих бизнес-процессов, лица, принимающие решения, могут использовать интеллектуальный анализ задач и процессов на основе искусственного интеллекта, чтобы тщательно изучить свои основные процессы и найти подходящие возможности для улучшения, гарантируя, что каждая попытка внедрения инноваций и интеллектуальной автоматизации находится на целенаправленном пути к достижениям в эффективность.

Платформы расширенного анализа процессов могут использовать ИИ для прогнозирования результатов предлагаемых улучшений рабочих процессов, что позволяет лицам, принимающим решения, понять последствия таких инвестиций, прежде чем с головой погрузиться в реализацию. Эта возможность, известная как «симуляция процесса», облегчает барьер на пути к интеллектуальной автоматизации, снижая риск неудачных попыток, технического долга и напрасной траты ресурсов.

В сложной логистике, где точность соответствует темпу профессионального ралли, внедрение ИИ в вашу стратегию подобно поиску идеального второго пилота. Речь идёт о том, чтобы каждый этап вашего путешествия был таким же плавным и эффективным, как мастерски пройденный поворот на трассе, обеспечивая не только скорость, но и точность каждого решения. В этой гонке со временем и ошибками целенаправленная тактика на основе ИИ позволяет вам оставаться впереди, превращая потенциальные задержки в мимолетную тень в зеркале заднего вида.