四郎·纳加斯瓦米，FourKites 的执行副总裁 – 采访系列

FourKites 因其在 AI 驱动的供应链转型中的作用而受到认可，并且是智能控制塔（Intelligent Control Tower）的开发商，后者运行在世界上最大的实时可见性网络上。该平台使得供应链的全面数字孪生成为可能，并集成了 AI 驱动的数字代理以支持自动化、增强协作和为所有利益相关者推动运营结果。在传统控制塔与 FourKites 的解决方案之间的对比中，后者旨在支持实时执行和智能履行，涵盖供给侧和客户侧的运营。

是什么激发了 FourKites 近期从可见性转向控制塔的转变，你们如何识别出市场中的空白或认为这是追求这些新目标的正确时机？

FourKites 转向控制塔和数字化劳动力的转变反映了供应链和物流领域更大的演变。简单来说，仅仅可见性和洞察力已经不够了。随着 AI 的快速发展和超越简单数据交付的愿景，供应商正在优先考虑智能自动化和能够不仅简化运营而且能够在实时数据和可见性提供的洞察力的基础上采取行动的解决方案。

转向智能控制塔和数字化劳动力有助于我们的客户以以前无法实现的方式实现他们的战略目标。现在，AI 可以将供应链管理从反应性跟踪转变为我们多年前设想的主动编排，实现更加自治和智能的工作流程。

你能告诉我们更多关于你在技术和 AI 领域的经历，以及它如何带领你到现在的 FourKites 职位？

我在 20 多年前在芝加哥开始了我的工程职业生涯。从那时起，我对所有技术方面都有着浓厚的兴趣，从信号处理、视频压缩和计算机视觉到机器学习和 SaaS 交付。

AI 的快速发展进一步激发了我的热情，供应链领域的发展使得这是一个非常激动人心的时期。早期的经历，加上在 Logitech、Samsung 等公司的工作经历，促使我来到现在的 FourKites 职位，在这里我负责产品交付、数据科学以及为我的团队提供成长机会和展示创新工作的平台。

作为供应链技术领域的思想领袖，你如何看待 AI 在接下来的几年内重塑这一领域的格局？

我们的使命一直是解决供应链挑战，同时迅速拥抱技术创新。展望未来，最让我兴奋的是，AI 将以我们从未想象过的方式被使用，帮助客户以新的方式收集、处理和采取行动。

想象一下，不需要手动输入基本信息，用户可以简单地与应用程序交谈或拍摄他们看到的东西，LLM 就可以识别和提取相同质量的信息。

以新泽西港和纽瓦克集装箱码头为例，他们有 24/7 运行的视频摄像头，每 30 秒刷新一次。如果我们开始捕获这些帧，我们可以仅通过查看车牌或集装箱编号就知道哪些卡车进出。最多港口都有这些 24/7 可用的摄像头，因此数据的民主化和更自然的数据收集方式将是能够革新运输和跟踪的最容易实现的成果。

在评估平台对客户的影响时，你最看重哪些指标或成功指标？

评估平台对客户影响的最重要指标包括工作流自动化能力、手动任务的减少以及特定的运营效率改进。我们关注的是如何减少 OTIF 罚款、降低集成成本、提高运输处理能力以及实现更加自治和智能的供应链管理。这些指标表明了为客户提供切实价值的能力，通过转变复杂的供应链流程来实现这一点。

FourKites 如何利用 AI 和机器学习来在供应链技术市场中提供竞争优势？

我们利用 AI 和机器学习来推动消除当今普遍的数据孤岛的有意义的进展，铺平了监控、分析和实时采取行动的供应链数据的更高效方法的道路。

为此，我们使用 AI 来评估破坏性事件的影响、诊断跟踪问题、获取产品指导等。我们的新 AI 驱动的数字工作者自动化常见的工作流程，消除了 80% 的常规任务，并在全天候工作的同时提高了 40% 的运输处理能力。

FourKites 的解决方案与行业其他解决方案相比，在 AI 能力和集成方面有什么区别？

我们通过专注于端到端的工作流执行、将通用 AI 模型转化为供应链领域专家以及致力于持续学习和快速技术采用来区别于其他解决方案。通过整合实时网络数据、客户供应链运营的数字孪生以及 AI 驱动的数字劳动力，我们提供了行业中最全面的智能解决方案。

你能分享一些关于 FourKite 核心功能的开发过程，包括实时供应链数据、数字孪生和数字劳动力的见解吗？

FourKites 核心功能的开发过程以快速实验、学习和协作方法为特征。我们使用一个专门的 R&D 团队，我们称之为 AI 工作室，专注于探索最新的技术、进行内部测试和验证，并以促进快速发展的方式分享见解。

通过将复杂任务分解为较小、可管理的行动，并不断评估和整合新的 AI 模型，我们确保我们的解决方案保持尖端和适应性。

云计算和数字化的进步如何影响组织对供应链可见性和自动化的方法？

云计算和数字化的进步对供应链可见性和自动化产生了深远的影响，通过大幅降低 AI 训练成本、消除运营孤岛以及在规模上实现更复杂和智能的系统。这些技术转变创造了对持续学习和适应的需求，使组织能够开发出更自治、更智能的供应链解决方案，基础设施成本大幅降低，运营灵活性提高。

智能控制塔如何解决传统供应链系统的关键限制，例如批处理和缺乏实时集成，以实现自治行动和提高运营效率？

毫无疑问，传统系统为希望实现更数据驱动的运营和通过使用代理 AI 和智能自动化提供更大价值的公司创造了重大的障碍。

尽管取得了显著的创新，我们发现传统系统仍然难以应对实时数据，因为许多系统都是为批处理和关系数据库设计的。当 FourKites 开创实时供应链可见性市场时，我们的假设是企业规划和执行系统将消耗我们提供的信息并使其运营化，但事实并非如此，我们的客户被迫自行运营化他们的数据。

现在，FourKites 的智能控制塔解决方案颠覆了传统系统。与其依赖企业系统来消耗数据和使其运营化，公司现在可以利用像 FourKites 这样的 AI 驱动的平台来消耗传统系统的数据，并将其集成到数字和人类工作者都有上下文的工作流程中。

在开发智能控制塔时，哪些特定的用例或客户痛点被优先考虑，以及其 AI 驱动的包（如 Supplier Connect AI 和 Yard Connect AI）如何为供应链利益相关者创造可衡量的价值？

在开发智能控制塔时，我们旨在实现我们在 FourKites 创立初期就有的愿景：通过解决关键挑战（如评估和缓解破坏、自动化常规任务、减少手动文档处理、改善供应商协作等）使供应链更加高效和灵活。

我们通过提供量身定制的包来解决这些挑战，这些包利用 AI 实现运营改进。例如，我们自动化常规的跟踪活动，以提高 40% 的运输处理能力，并推动高达 30% 的 OTIF 罚款减少。我们还帮助发货商完全自动化与供应商的协作，实现采购流程更加高效。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 FourKites。