FTL 운송사를 위한 AI 오퍼레이터

화물 진행에 맞춰 정보도 이동하도록

픽업 준비, 도착 예정, 인도, POD, 청구 정보가 전화, 이메일, 문서에 흩어져 있을 수 있습니다. AI가 운송 건에 연결하고 미응답 연락을 추적하며 확인된 결과를 기록합니다.

연결할 수 있는 운영 업무

명확한 이벤트로 시작해 검증된 기록이나 담당자가 배정된 예외로 끝나는 흐름을 만듭니다.

• 픽업 전, 픽업 당일, 운송 중, 인도 단계의 상태 확인.
• 기사 또는 배차 담당자가 응답하지 않을 때 후속 연락.
• BOL과 POD 수집, 연결, 검증.
• 이메일 지시와 상태를 TMS에 입력.
• 공급업체 청구서, 중복, 비용 차이 확인.

예시: 픽업 확인부터 POD까지

AI가 지정 연락처에 확인을 요청합니다. 기사에게 응답이 없으면 정해진 시간 후 배차 담당자에게 연락합니다. 허용 범위를 벗어난 지연은 운송 번호와 이력을 포함해 전달합니다. 픽업이 확인된 뒤 TMS를 업데이트하며 예정을 완료 실적으로 기록하지 않습니다. 인도 후에는 POD를 회수하고 검증합니다.

정보 조정이지 차량 관리는 아닙니다

Shipflow는 경로 최적화, 기사 배정, 배차 최적화, 차량 자산 관리를 수행하지 않습니다. 팀이 연락처, 채널, 시간대, 출처, 서비스 변경 및 추가 비용의 승인 기준을 정합니다. 시스템 접근은 해당 흐름에 필요한 작업으로 제한합니다.

측정 가능한 범위부터 시작

추적이나 POD 회수부터 시작하고 SOP, 실제 사례, 예외 담당자를 준비하세요. 운송 건별 수동 연락, 마일스톤 적시성, 응답부터 TMS 반영까지의 지연, 미응답 사례, POD 수락 시간을 비교하세요. 업데이트 수뿐 아니라 품질을 확인해야 합니다.