人工智能克服海关延误的三种方法

就像在浩瀚太空中的小行星带中航行一样，运输、运输和物流过程也具有固有的复杂性。跨境电商交易将飙升至超空间 到 107 年将增长 2028%，与这种扩大的货运量有关的文件量是天文数字。

在运输过程的任何步骤中对这些文件的处理不当都可能导致各种负面后果，例如额外的仓储费、产品损坏、错过交货期限，甚至订单取消。这些错误不仅严重影响收入周期，而且还会损害客户体验和品牌声誉。

根据国际商会和世界贸易组织的数据， 每批国际货件平均交换 36 份不同文件，共 240 份副本 – 只有百分之一是完全数字化的，这意味着许多物流组织正在考虑这些流程的压力。

造成这些延误的最常见问题数量较多，但本质上很简单，这意味着供应链中的决策者如果积极主动、具有战略性并处于人工智能和人工智能技术的前沿，就可以采取有效措施来防止这些问题的发生。创新。

通过利用专门的人工智能解决方案，供应链领导者可以解决运输和物流流程中面临的三个常见挑战。

减少过多的手动数据输入

国际运输中涉及的运单、发票、清关单和其他文件数量巨大，无法持续手动处理——每年签发超过 45 万份提单。如果您的工作流程涉及分配员工进行频繁且重复的手动数据输入，那么您已经落后于曲线，并且可能会遭受漫长的上市时间。

了解人工智能革命的企业领导者已经意识到，仅部署基础模型的通用性不足以满足业务需求，甚至可以 事实证明这是一种成本高昂、效率低下且无效的做法.

相反，建议利用专为在特定任务和业务环境中表现出色而构建的人工智能。这些“专用”人工智能解决方案可降低成本和不准确的风险，产生更高的商业价值并解决现实世界的挑战。

该策略被采纳 全球啤酒集团嘉士伯 (Carlsberg) 使用智能文档处理 (IDP) 每月节省了 140 多个小时的工作时间。在专用人工智能的支持下，嘉士伯实现了 92% 的非接触式订单处理率，加快了交付速度并提高了客户满意度。

此前，嘉士伯的订单输入和交货登记流程都是高度手动的。通过自动化送货单扫描流程，这家啤酒巨头实现了巨大的效率提升，并通过专门且专注的人工智能策略克服了这一物流挑战。

确保文件的准确性并遵守法规

不准确或不合规的文书工作可能会导致重大瓶颈并招致经济处罚，几乎没有犯错的余地。

在没有人工智能的情况下处理海关文件，就像是在没有传送门枪的情况下踏上“瑞克与莫蒂”的冒险之旅：混乱不堪，延误频发。智能文档处理 (IDP) 是您掌控文档多元宇宙的工具，确保文档处理的每个步骤都完美合规。

英国脱欧后，跨越英国/欧盟边境运输货物的行政负担大大增加 - 尽管如此，总部位于爱尔兰的糕点供应商 Portumna Pastry 能够通过使用人工智能从复杂的运输和物流文件中 100% 提取数据来加速清关流程准确性，保持合规性，无需永久的人工监督。

通过利用由专业人工智能驱动的智能文档处理（IDP）， Portumna 将欧盟/英国边境的清关时间从一小时缩短至五分钟，有效地消除了手动输入的需要，减少了代价高昂的延误，并确保他们的产品及时到达商店货架。

下一代 IDP 平台结合了针对特定文档量身定制的预先训练的人工智能技能，使它们不仅能够识别和提取关键数据，而且能够在文档的上下文中理解它。他们本质上是像人类一样阅读、理解和推理如何处理文档中的数据。这些技能可帮助企业准确、高效地处理任何文档，无论其语言、内容、格式或复杂程度如何。 IDP 配备了人工智能自然语言处理、机器学习和光学字符识别功能，可帮助托运人保持准确并符合监管要求，以避免代价高昂的延误。

加快准确缴纳税费

国际航运的一个主要监管方面是关税代码，它需要像芭蕾舞演员一样精确和协调，才能避免出现代价高昂的错误。确保根据这些代码对货物进行准确分类势在必行 - 正如您可能已经猜到的那样，错误分类可能意味着您运输的产品受到处罚和延误。人工智能为关税代码带来了这种程度的准确性，确保物流芭蕾舞顺利进行。

德国邮政 DHL 集团是全球领先的物流公司，在 570,000 多个国家拥有 220 名员工，负责跨境运输。如此庞大的规模需要高效率和对细节的一丝不苟的关注，以保持对世界各地不同规范的正确遵守。

通过利用人工智能技术从发票和海关表格中捕获、分类和提取数据，DHL 的效率提高了 70%，并自动处理了来自 124 个不同供应商的数千张发票。

同样，中东领先的海运和物流公司 Milaha 也取得了类似的成功，它对每天收到的数百张纸质和数字格式的发票进行了自动化处理。通过将 IDP 与其机器人流程自动化 (RPA) 平台集成， Milaha 将发票处理时间缩短了 64% 减少错误并提高员工生产力。

保持有目的的人工智能方法

运输和物流流程的复杂性是不可避免的，也没有一种一刀切的解决方案来应对国际运输固有的复杂多变的挑战。

在没有适当关注企业面临的变量和环境的情况下尝试实施人工智能不太可能产生真正的价值，这与过去一年中出现的许多人工智能初创公司的虚假主张相反。目标驱动的战略和数据驱动的决策是成功之路，供应链领导者应该使用现有的工具来指导自动化工作并实现卓越运营。

为了充分利用其业务流程，决策者可以利用人工智能驱动的任务和流程挖掘来仔细检查其核心流程并找到合适的改进机会，确保每一次创新和智能自动化尝试都朝着获得收益的目标前进。效率。

先进的流程智能平台可以利用人工智能来预测工作流程改进建议的结果，使决策者能够在投入实施之前了解此类投资的影响。这种功能被称为“流程模拟”，通过降低尝试失败、技术债务和资源浪费的风险，消除了智能自动化的障碍。

在复杂的物流领域，精准度与专业拉力赛的节奏交织在一起，将人工智能融入您的战略如同找到完美的副驾驶。它能确保您的旅程的每个部分都像赛道上专业操控的弯道一样顺畅高效，不仅确保速度，更确保每个决策的精准性。在这场与时间和错误赛跑的比赛中，有针对性的人工智能驱动策略将助您保持领先，将潜在的延误变成后视镜中转瞬即逝的阴影。