应用场景

面向物流的 AI 客户服务

连接邮箱与 TMS，处理货运咨询：查找业务上下文、准备有依据的回复、协调后续行动，并在需要时交由人员审核。

业务挑战

一句“货到哪里了”可能需要查询邮件、TMS 和单证。AI 运营专员先确认运输记录与咨询人的身份，再查找最新可用信息。它不是只回答通用问题的聊天机器人；来源不可靠、权限不明确或信息缺失时，应补充确认或升级处理，而不是猜测。

工作流程

流程示例

示例流程，并非客户部署或实测结果：记录中只有预计送达时间，没有确认送达事件或签收证明。AI 运营专员说明已知情况，并启动合作伙伴跟进或分配给运营团队。收到确认和正确 POD 后，再检查货运匹配与收件人权限，准备或发送回复。在资料齐全之前，案件保持未完成状态。

团队决定哪些回复可以直接发送。身份不明确、数据过期或冲突、赔偿与索赔决策，以及超出权限的订舱或预约变更，需要人工处理。常见请求包括状态、ETA、POD、单证、提送货预约和服务异常。客户提出新时间，不等于承运人或场站已接受。

对相同类型的咨询，衡量首次有用回复时间、确认解决时间、人工分钟数、符合条件案件的无人工干预解决率、重新打开的案件和待办时长。自动确认收件不算解决。Track and Trace 负责收集里程碑；客户服务利用这些信息回应具体问题。

可以使用现有 TMS 吗？

可以。部署时验证所需记录、字段映射、权限和支持的操作，TMS 继续作为业务记录系统。

我们可以先审批回复吗？

可以。团队决定审核规则，审核人可以看到客户问题、信息来源、拟回复内容和需要审核的原因。

缺少单证或可靠 ETA 时怎么办？

索取信息或交给负责人处理，不将预计事件描述为已经发生的事实。

是否替代客服团队？

目标是减少重复查找和回复工作；客户关系、敏感投诉与商务判断仍由人员负责。

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