应用场景
异常管理
识别货运异常、收集上下文，并协调内部团队、合作伙伴和客户采取下一步行动。AI Operators 执行约定处置流程，把需要业务判断的决策交由人工处理。
预约演示业务挑战
异常管理
甩柜或改船、补料逾期、单证不完整，都可能触发多轮邮件和系统更新。发现问题只是开始，还需要通知、决策、执行并确认关闭，才能形成完整处理闭环。
工作流程
- 01
检测与分类
从已连接的信息来源识别变更通知、待补文件和临近截止时间的风险，关联货运记录及异常类型。
- 02
汇总业务上下文
收集日期、单证、沟通记录及客户或承运商规则，明确谁需要知情、谁有权决定。
- 03
协调处置动作
发送提醒、请求修正、沟通可选方案，并准备 SOP 规定的后续操作。邮件和外呼能力按项目启用。
- 04
解决或升级处理
执行已授权动作、更新系统并检查结果。超出阈值的风险、费用和决策，交给对应负责人。
流程示例
承运商将货物顺延至下一班船。
AI Operator 识别通知，整理新船期及单证截止时间，准备包含可选方案的客户沟通。需要客户选择或人工审批时，先取得决定，再执行相应动作。可选操作取决于货运阶段和商业规则。
人工控制与审批
设置业务节点、风险阈值、负责人以及客户和承运商专属处置规则。范围可包括 SI 或 VGM 未提交、单证差异、海关查验、提箱延误及滞箱滞港风险。敏感决策不能依赖未经证实的推断。
安全与控制如何衡量效果
从检测到确认关闭衡量整个异常生命周期，关注通知时间、待处理动作、人工工作量和正确升级处理。已经通知客户不代表异常已经解决。
企业部署常见问题
AI 可以端到端解决异常吗？
可以在约定的处置规则、系统权限和风险阈值内自动完成。超出边界的决策会连同已有上下文交给团队。
可以提前预防异常吗？
可以跟踪截止时间并主动提醒，例如 SI 或 VGM 提交截止前的跟进。这有助于降低部分风险，但不能保证避免所有延误。
从一个工作流开始
找到第一个值得自动化的工作流。
一起梳理重复任务、异常情况和人工控制点，确定范围清晰、效果可衡量的首次部署。