物流 AI 智能体：应用场景与客户成果

什么是物流 AI 智能体？

物流 AI 智能体是一类利用货运信息和业务规则，在邮件、单证及相连系统之间执行运营任务的软件。它可以索取缺失信息、更新货运记录并跟进运输节点，超出权限的决策则交由人工审核。Shipflow 将这项技术落地为 AI 运营专员，推动完整流程直至结果得到验证，或将任务交给需要介入的人员。

客户实际部署

99%+

已部署工作流中符合条件的请求无需人工干预即可完成

该结果仅适用于已约定订舱工作流中的符合条件请求，不代表 Dimerco 全部订舱业务。结果取决于流程范围、输入质量和部署配置。

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97%+

已部署 MBL/HBL 比对任务的时间节省

该指标适用于已部署的 MBL/HBL 比对任务，不是整体准确率，也不代表 Asia Shipping 全部单证业务。结果取决于流程范围和文件质量。

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100%

已部署 Track & Trace 工作流由 Shipflow 自动处理

该数字针对 ColliCare 已部署的货运追踪工作流，不代表其全部运营业务。效果取决于项目范围、数据来源可用性和部署配置。

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AI 助手、RPA 与 AI 运营专员有什么区别？

这些方式可以协同使用，功能也可能重叠。评估时应看实际完成了什么工作，而不只看产品名称。

• AI 助手：起草、总结和提供建议，流程仍由人员推进。
• 规则自动化与 RPA：适合输入、判断和系统行为可预测的稳定步骤。
• Shipflow AI 运营专员：跨系统执行工作、核验结果并移交异常，适合输入形式多样且需要运营上下文的重复性流程。

智能体式 AI：将推理连接到行动

智能体式 AI 根据上下文选择下一步，持续推进至工作完成或需要人工判断。在生产环境中，它需要 SOP、系统权限、完成检查和异常恢复路径。Shipflow 的 AI 运营专员模式将这些要素结合起来，而不是绕过团队的重要决策。

示例：从订舱邮件到经过验证的 TMS 记录

以下为示意流程。实际步骤取决于您的单证、系统和审批要求。

• 1. 读取请求：从邮件及附件提取货运信息，识别客户和所需服务。
• 2. 核验要求：按照 SOP 和相关记录检查必填字段，对缺失或冲突信息发起澄清。
• 3. 准备更新：将已验证数据映射到 TMS 字段；需要审批的操作等待负责人确认。
• 4. 执行并确认：通过约定的系统连接写入数据，检查记录是否成功创建或更新。
• 5. 处理异常：写入失败或决策超出权限时，将货运上下文、已执行操作和待解决事项移交团队。
• 6. 衡量结果：统计已完成记录、未解决事项、剩余人工处理时间和修正。准备好订舱记录不等于承运商已确认订舱。

八个常见起点，支持 50 多种应用场景

报价、订舱、单证处理、客户与供应商招投标、运输追踪、发票处理、承运商寻源与协调、异常管理，都是常见起点。优先选择高频、输入可识别且完成标准明确的流程。SOP 应适配运输方式和企业类型，覆盖货代、承运商、仓储以及包裹和邮政业务，而不是所有场景共用一套规则。

保留现有系统和运营控制权

Shipflow 为 TMS、ERP、邮件、CRM、承运商门户、运价来源和内部系统增加执行能力，不要求替换这些系统。团队定义每个操作允许观察、准备、执行还是移交。看板展示上下文、状态、操作、审批、异常和结果；SOP 可按公司、办公室和团队分层管理。

从可衡量的流程进入生产

企业部署通常需要一至三个月。先选定流程，明确权限和决策边界，再连接系统并验证常规及异常案例。复杂度、系统访问、数据、安全审查和内部验证会影响周期。范围及访问条件准备充分时，可以更快推进。

衡量完成的工作，而不只是提取的字段

在相同范围内对比部署前后的人工处理时间、完成流程数、处理周期和错误。说明收到的请求中哪些符合自动化条件，以及其中多少无需人工即可完成。将审核和后续修正计入评估。字段准确率与无人工干预完成率是不同指标。