AI人工智慧在國際物流3大利基應用

近年來科技發展領域中，人工智慧(AI)與機器學習(ML)成長速度飛快，預估到 2024 年將產生超過 5500 億美元的收入，不僅對醫療保健和零售等行業產生影響，也逐漸在物流與航運領域中產生重要應用機會。

尤其在疫情全球大流行的影響下，供應鏈與國際貨物的中斷機率增加，面對國際物流如此巨大的變化，考驗著承運商(Carrier)與託運者(Shipper)是否能善用新技術來因應變動，並重新審視運作模式。

根據Inbound Logistics雜誌在2021年9月的報導提及，人工智慧可以為承運商(Carrier)與托運者(Shipper)帶來重大效益的三個關鍵領域分別為：

1. 可選擇替代的承運商

尤其當面臨主要承運商拒絕運輸時，需要花費很大力氣與作業才能找到可替代的承運商，解決這個艱鉅和複雜的任務。但若透過人工智慧技術，托運者可以將自己的數據與第三方數據進行配對，根據裝載類型、裝載重量、交付地點等一系列動態地尋找可替代承運商匹配對象，這使托運者可以消除尋找替代/可選擇承運商所花費的任何繁瑣工作。

2. 降低浪費

目前在國際貨運運作中，仍充滿許多浪費的環節，尤其是在貨運採購方面。包含從仲介商費用，到承運者必須接載非最佳位置貨物所產生的成本，使得貨運市場充斥著效率低下問題，導致數百萬美元的浪費。

借助先進人工智慧、機器學習和數據科學技術，托運者能夠更具議價能力。AI透過托運者配置的規則與屬性，和第三方數據的組合來動態將托運者裝載需求連接到小型承運商，不僅從而消除對中間商需求，當托運者有更多合規承運商選擇時，可以獲得當前供需支付公平的市場成本。

3. 動態數據管理

數據是有效管理物流的命脈，然而許多托運者和承運商仍然依賴過時技術、電子表格或其他方法來管理他們的運營和決策，而難以應付未來彈性供應鏈需求。透過AI技術並消除內部數據孤島，托運者和承運商可以建構出從交付延遲到待發貨所有數據資訊，以便企業能夠做出最明智的結論並適應不斷變化的市場條件。

原文出處：https://www.inboundlogistics.com/cms/article/3-ways-aI-can-reap-benefits/