Три способа, которыми ИИ преодолевает таможние задержки

Как навигация через поле астероидов в бесконечности космоса, процессы транспортировки, доставки и логистики разворачиваются с врожденной сложностью. С учетом того, что транзакции跨-border электронной коммерции готовы взлететь в гиперпространство с увеличением на 107% к 2028 году, объем документов, участвующих в навигации этого расширения отправок, астрономичен.

Неправильное xử lý этих документов 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 сильно влияют на циклы выручки, но также наносят ущерб опыту клиентов и репутации бренда.

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

Самые распространенные проблемы, лежащие в основе этих задержек, имеют высокий 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 экстремален, чтобы быть устойчиво обработанным вручную – более 45 миллионов накладных выпускается 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, которые хорошо осведомлены о революциях в искусственном интеллекте, уже поняли, что развертывание только базовой модели не достаточно универсально, чтобы удовлетворить бизнес-потребности, и может даже оказаться дорогим, неэффективным и неэффективным упражнением.

Вместо этого рекомендуется использовать ИИ, построенный для выполнения конкретных задач и бизнес-контекстов. Эти “предназначенные для цели” решения ИИ снижают 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 с помощью интеллектуальной обработки документов (IDP). Благодаря предназначенному для цели ИИ Carlsberg достигла уровня безошибочной обработки заказов в 92%, ускорив доставку и повышая 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 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.

Обработка таможенных документов без ИИ подобна 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/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 предназначенном для цели ИИ, Portumna сократил время таможенной очистки на границе ЕС/Великобритании с одного часа до пяти минут, эффективно удалив необходимость ручного ввода, снижая дорогостоящие задержки и обеспечивая своевременное прибытие продукции на полки магазинов.

Платформы следующего поколения IDP включают предварительно обученные навыки ИИ, адаптированные для конкретных документов, позволяющие им не только определять и извлекать ключевые данные, но и понимать их в контексте документа. Они по сути 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 возможностями обработки естественного языка, машинного обучения и оптического распознавания символов, IDP поддерживает отправителей точными и соответствующими нормативным требованиям, чтобы избежать дорогостоящих задержек.

Ускорение точной оплаты налогов и сборов

Одним из основных нормативных аспектов международной доставки являются тарифные коды, которые могут требовать такого же уровня 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 – это ведущая логистическая компания мира, которая雇няет 570 000 человек в более чем 220 странах для отправки товаров через границы. Этот огромный масштаб требует эффективности и тщательного внимания к деталям, чтобы поддерживать правильное соблюдение кодов по всему миру.

Используя ИИ-обеспеченную захват, 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, равно как и нет универсального решения сложным и различным проблемам, присущим 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, уже имеющиеся в их распоряжении, для руководства усилиями по автоматизации и достижению операционного совершенства.

Чтобы максимально использовать свои бизнес-процессы, лица, принимающие решения, могут использовать ИИ-обеспеченную задачу и процессное моделирование для изучения своих основных процессов и нахождения правильных возможностей для улучшения, обеспечивая, чтобы каждая попытка инноваций и интеллектуальной автоматизации была на целенаправленном пути к выгодам в эффективности.

Продвинутые платформы процессной интеллекта могут использовать ИИ для прогнозирования результатов предложенных улучшений рабочих процессов, позволяя лицам, принимающим решения, понять последствия таких инвестиций до того, как приступить к их реализации. Известная как “процессное моделирование”, эта возможность снижает барьер для интеллектуальной автоматизации, снижая риск неудачных попыток, технического долга и растраченных ресурсов.

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