Три способа, которыми ИИ преодолевает таможние задержки

Как навигация через поле астероидов в огромности космоса, процессы транспортировки, доставки и логистики разворачиваются с врожденной сложностью. С учетом того, что транзакции электронной коммерции через границы будут расти с увеличением на 107% к 2028 году с увеличением на 107% к 2028 году, объем документов, участвующих в навигации этого расширения отправок, астрономичен.

Неправильное обращение с этими документами на любом этапе процесса доставки может привести к различным негативным последствиям, таким как дополнительные складские сборы, порча продукции, пропущенные сроки доставки и даже отмены заказов. Эти ошибки не только серьезно влияют на циклы доходов, но и наносят ущерб опыту клиентов и репутации бренда.

Согласно Международной торговой палате и Всемирной торговой организации, в среднем 36 различных документов с 240 копиями обмениваются за одну международную отправку – и только один процент полностью оцифрован, что означает, что многие логистические организации сталкиваются с давлением этих процессов.

Наиболее распространенные проблемы, лежащие в основе этих задержек, имеют большой объем, но просты по своей природе, что означает, что лица, принимающие решения в цепочке поставок, могут предпринять эффективные шаги для предотвращения их, если они проактивны, стратегичны и на вершине кривой ИИ и инноваций.

Используя специализированные решения ИИ, лидеры цепочки поставок могут решить три общие проблемы, с которыми сталкиваются процессы транспортировки и логистики.

Сокращение избыточного ручного ввода данных

Объем накладных, счетов, таможенных деклараций и других документов, связанных с международной доставкой, слишком велик, чтобы его можно было устойчиво обрабатывать вручную – более 45 миллионов коносаментов выдаются каждый год. Если ваши рабочие процессы включают выделение сотрудников для частого и повторяющегося ручного ввода данных, вы уже отстаете от кривой и, вероятно, столкнетесь с длительным временем выхода на рынок.

Бизнес-лидеры, хорошо осведомленные о революциях в искусственном интеллекте, уже поняли, что развертывание только базовой модели не достаточно универсально, чтобы удовлетворить бизнес-потребности, и может даже оказаться дорогостоящим, неэффективным и неэффективным упражнением.

Вместо этого рекомендуется использовать ИИ, построенный для того, чтобы преуспеть в конкретных задачах и бизнес-контекстах. Эти «целевые» решения ИИ сокращают затраты и риски неточности, обеспечивая более высокую бизнес-ценность и решая реальные проблемы.

Эта стратегия была принята глобальной пивоваренной группой Carlsberg, которая сэкономила более 140 часов работы в месяц, используя интеллектуальную обработку документов (IDP). Благодаря целевому ИИ Carlsberg достигла бесконтактной скорости обработки заказов в 92%, ускорив доставки и увеличив удовлетворенность клиентов.

Ранее процессы ввода заказов и регистрации доставки для Carlsberg были высоко ручными. Автоматизируя процесс сканирования доставочных заметок, пивоваренная компания получила значительные выгоды от повышения эффективности и преодолела эту логистическую проблему с помощью специализированной и сосредоточенной стратегии ИИ.

Обеспечение точности документации и соблюдения нормативных требований

Неточные или не соответствующие требованиям документы могут привести к серьезным задержкам и финансовым штрафам, оставляя мало места для ошибок.

Обращение с таможенной документацией без ИИ подобно отправлению в приключение «Рика и Морти» без портального пистолета: хаотичное и полное задержек. Интеллектуальная обработка документов (IDP) – это ваш инструмент для поддержания контроля над вашим документальным мультивселенной, обеспечивая, чтобы каждый шаг документации был идеально соответствующим.

После Brexit административное бремя перемещения товаров через границу Великобритании и ЕС значительно увеличилось – тем не менее, ирландский поставщик пирожных Portumna Pastry смог ускорить процесс таможенной очистки, используя ИИ для извлечения данных из сложных документов транспортировки и логистики с точностью 100%, сохраняя соответствие без необходимости постоянного человеческого надзора.

Используя интеллектуальную обработку документов (IDP), работающую на основе специализированного ИИ, Portumna сократила время таможенной очистки на границе ЕС/Великобритании с одного часа до пяти минут, эффективно исключив необходимость ручного ввода, сократив дорогостоящие задержки и обеспечив своевременную доставку продукции на полки магазинов.

Платформы следующего поколения IDP включают предварительно обученные навыки ИИ, адаптированные для конкретных документов, что позволяет им не только определять 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 и человек. Эти навыки помогают предприятиям точно и эффективно обрабатывать любой документ, независимо от его языка, содержания, формата или сложности. Оснащенные ИИ-обучением естественному языку, машинному обучению и распознаванию оптических символов, IDP поддерживает отправителей точными и соответствующими нормативным требованиям, чтобы избежать дорогостоящих задержек.

Ускорение точной оплаты налогов и сборов

Одним из ключевых аспектов международной доставки являются тарифные коды, которые могут требовать такой же точности и координации, как и балетный танцор, чтобы пройти без дорогостоящих ошибок. Обеспечение того, чтобы товары были точно классифицированы в соответствии с этими кодами, имеет решающее значение – как вы, возможно, уже догадались, неправильная классификация может означать штрафы и задержки для вашего отправленного продукта. ИИ обеспечивает этот уровень точности для тарифных кодов, гарантируя, что логистический балет проходит без ошибок.

Deutsche Post DHL Group – ведущая логистическая компания мира, которая нанимает 570 000 человек в более чем 220 странах для доставки через границы. Этот огромный масштаб требует эффективности и тщательного внимания к деталям, чтобы поддерживать надлежащее соблюдение кодов по всему миру.

Используя ИИ-обучение, классификацию и извлечение данных из счетов и таможенных форм, DHL достигла увеличения эффективности на 70% и автоматизировала обработку тысяч счетов от 124 различных поставщиков.

Аналогичный успех был достигнут компанией Milaha, ведущей морской и логистической компанией на Ближнем Востоке, которая автоматизировала обработку сотен счетов, которые она получает каждый день в бумажном и цифровом форматах. Интегрируя IDP с платформой роботизированной автоматизации процессов (RPA), Milaha сократила время обработки счетов на 64%, чтобы сократить ошибки и повысить производительность сотрудников.

Сохранение целенаправленного подхода к ИИ

Невозможно избежать сложности в процессах транспортировки и логистики, как и нет универсального решения для сложных и разнообразных проблем, присущих международной доставке.

Попытка реализовать ИИ без надлежащего внимания к переменным и обстоятельствам, с которыми сталкивается ваш бизнес, вряд ли сгенерирует реальную ценность, вопреки ложным заявлениям, сделанным многими стартапами ИИ, которые появились в прошлом году. Целевая стратегия и данные, основанные на решениях, являются путем к успеху, и лидеры цепочки поставок должны использовать инструменты, которые уже есть в их распоряжении, чтобы направлять усилия по автоматизации и достижению операционного совершенства.

Чтобы полностью использовать свои бизнес-процессы, лица, принимающие решения, могут использовать ИИ-обучение задач и процессов, чтобы изучить свои основные процессы и найти правильные возможности для улучшения, гарантируя, что каждая попытка инноваций и интеллектуальной автоматизации находится на целенаправленном пути к повышению эффективности.

Передовые платформы процессного интеллекта могут использовать ИИ для прогнозирования результатов предложенных улучшений рабочих процессов, что позволяет лицам, принимающим решения, понять последствия таких инвестиций до того, как они приступят к реализации. Это способность, известная как «процессное моделирование», облегчает барьер для интеллектуальной автоматизации, снижая риск неудачных попыток, технического долга и растраченных ресурсов.

В сложном ландшафте логистики, где точность встречается с темпом профессионального ралли, внедрение ИИ в вашу стратегию подобно нахождению идеального напарника. Это означает обеспечение того, чтобы каждая часть вашего пути была такой же гладкой и эффективной, как идеально пройденный поворот на трассе, гарантируя не только скорость, но и точность в каждом решении. В этой гонке против времени и ошибок целенаправленные ИИ-обученные тактики держат вас впереди, превращая потенциальные задержки в не более чем мимолетную тень в вашем зеркале заднего вида.