人工決定每筆訂單由哪家承運商配送通常需要幾分鐘。而藉助人工智慧代理，這個過程只需幾秒鐘，就能同時考慮數十個變數。企業因此能夠將預測誤差降低 30% 到 50%。.
人工智慧代理是能夠感知周圍環境、處理資訊並自主做出決策的程序。在物流領域，這意味著分析交通數據、天氣、需求和承運商表現，從而為每個訂單選擇最佳配送方案。與傳統軟體的區別在於：人工智慧代理能夠從每次操作中學習並自我調整。.
不妨這樣理解：傳統系統遵循固定的腳本。而智能體則會評估上下文，權衡各種變量，並採取行動。如果承運商延誤，智能體會自動重新計算並重新分配訂單，無需任何人幹預。.
- 傳統人工智慧： 執行預先設定的任務並回應特定的命令，就像一個固定的規則系統，不會自行改變。
- 自主代理： 它們從歷史資料中學習，識別模式，並主動做出決策，無需等待指令。
複雜的物流運作通常涉及多個環節的協同工作。一個環節負責分析成本，另一個環節評估交貨期限，第三個環節則計算交付失敗的風險。.
這些智能體彼此“交流”，達成共識。其結果比任何人類分析在相同時間內所做的選擇都更加準確，尤其是在需要處理數百個請求的情況下。.
人工智慧會同時考慮多個變量，以選擇理想的承運商和最高效的路線。您可以設定自訂業務規則，例如優先考慮某些地區的配送時間或其他地區的配送成本。.
在做出決策之前，人工智慧可以模擬不同的場景。 “如果我使用承運商A，可能的成本和交貨時間是多少？如果我使用承運商B呢？”
這項分析只需幾秒鐘即可完成。系統會自動選擇最符合既定標準的選項，無需任何人幹預或批准。.
人工智慧在協調配送方面的優勢
智慧化的承運商選擇和優化路線可降低 25% 至 35% 的成本，從而減少貨運費用和返工，這在 B2C 總運輸成本中佔比高達 53% 的情況下尤其重要。智慧路線規劃可消除不必要的行程和閒置的配送人員等浪費。.
人工智慧提供關於配送狀態、承運商績效和趨勢的即時數據。管理者不再疲於應對突發狀況，而是開始在問題發生前就進行預測。.
訂單量的成長無需增加員工或人工流程。自動化簡化了流程，使營運能夠永續擴展。.
許多管理者害怕將決策權交給機器。然而，優秀的平台允許在保持人工監督的同時設定規則。人工智慧負責執行，而管理者則負責制定指導方針。.
要在物流營運中部署人工智慧代理，可以採取以下幾個步驟。首先，評估目前的物流成熟度。繪製現有流程圖，找出瓶頸，並了解哪些人工決策可以自動化。這項初步分析能夠指導實施，避免在短期內無法產生回報的領域進行投資。接下來，定義業務規則和優先關鍵績效指標 (KPI)，明確人工智慧用於決策的標準：成本、時間範圍、區域、成功率。沒有明確的規則，就無法實現高效率的自動化。選擇一個具有原生整合功能的平台；尋找已經連接銷售管道、ERP 系統和承運商的解決方案。然後，啟動試點項目，從特定管道或區域開始，衡量結果，並逐步擴大範圍。這種務實的方法可以降低風險，並允許根據實際情況進行調整。.
安德烈·莫塔里是LET'S的首席執行官，在產品構思、融資和團隊管理方面經驗豐富。他在數位轉型、行銷、銷售和策略方面擁有深厚的背景。除了是一位企業家，他還是一位天使投資人，擁有ESPM傳播學學位和FGV工商管理碩士學位。他曾任職於MetLife、Netshoes、家樂福和Walmart.com。.
