人工决定每笔订单由哪家承运商配送通常需要几分钟。而借助人工智能代理，这个过程只需几秒钟，就能同时考虑数十个变量。企业因此能够将预测误差降低 30% 到 50%。.
人工智能代理是能够感知周围环境、处理信息并自主做出决策的程序。在物流领域，这意味着分析交通数据、天气、需求和承运商表现，从而为每个订单选择最佳配送方案。与传统软件的区别在于：人工智能代理能够从每次操作中学习并自我调整。.
不妨这样理解：传统系统遵循固定的脚本。而智能体则会评估上下文，权衡各种变量，并采取行动。如果承运商延误，智能体会自动重新计算并重新分配订单，无需任何人干预。.
- 传统人工智能： 执行预先设定的任务并响应特定的命令，就像一个固定的规则系统，不会自行改变。
- 自主代理： 它们从历史数据中学习，识别模式，并主动做出决策，无需等待指令。
复杂的物流运作通常涉及多个环节的协同工作。一个环节负责分析成本，另一个环节评估交货期限，第三个环节则计算交付失败的风险。.
这些智能体彼此“交流”，达成共识。其结果比任何人类分析在相同时间内做出的选择都更加准确，尤其是在需要处理数百个请求的情况下。.
人工智能会同时考虑多个变量，以选择理想的承运商和最高效的路线。您可以配置自定义业务规则，例如优先考虑某些地区的配送时间或另一些地区的配送成本。.
在做出决策之前，人工智能可以模拟不同的场景。“如果我使用承运商A，可能的成本和交货时间是多少？如果我使用承运商B呢？”
这项分析只需几秒钟即可完成。系统会自动选择最符合既定标准的选项，无需任何人干预或批准。.
人工智能在协调配送方面的优势
智能化的承运商选择和优化路线可降低 25% 至 35% 的成本，从而减少货运费用和返工，这在 B2C 总运输成本中占比高达 53% 的情况下尤为重要。智能路线规划可消除不必要的行程和闲置的配送人员等浪费。.
人工智能提供关于配送状态、承运商绩效和趋势的实时数据。管理者不再疲于应对突发状况，而是开始在问题发生之前就进行预测。.
订单量的增长无需增加员工或人工流程。自动化简化了流程，使运营能够可持续地扩展。.
许多管理者害怕将决策权委托给机器。然而，优秀的平台允许在保持人工监督的同时设定规则。人工智能负责执行，而管理者则负责制定指导方针。.
要在物流运营中部署人工智能代理，可以采取以下几个步骤。首先，评估当前的物流成熟度。绘制现有流程图，找出瓶颈，并了解哪些人工决策可以实现自动化。这项初步分析能够指导实施，避免在短期内无法产生回报的领域进行投资。接下来，定义业务规则和优先级关键绩效指标 (KPI)，明确人工智能用于决策的标准：成本、时间范围、区域、成功率。没有明确的规则，就无法实现高效的自动化。选择一个具有原生集成功能的平台；寻找已经连接销售渠道、ERP 系统和承运商的解决方案。然后，启动试点项目，从特定渠道或区域开始，衡量结果，并逐步扩大范围。这种务实的方法可以降低风险，并允许根据实际情况进行调整。.
安德烈·莫塔里是LET'S的首席执行官，在产品构思、融资和团队管理方面经验丰富。他在数字化转型、市场营销、销售和战略方面拥有深厚的背景。除了是一位企业家，他还是一位天使投资人，拥有ESPM传播学学位和FGV工商管理硕士学位。他曾就职于MetLife、Netshoes、家乐福和Walmart.com。.
