В секторе морских экспедиторских услуг меняется сам принцип конкуренции: контракты все чаще получает тот, кто быстрее отвечает на запрос клиента. Заказчики активно внедряют искусственный интеллект, поэтому запросы на расчет ставок будут поступать от одной системы к другой в объемах, которые человек обработать не сможет, а ответ потребуется в течение нескольких секунд.
Сами по себе нейросетевые модели общедоступны, поэтому главным вызовом для экспедиторов становится их интеграция в рабочие процессы и качество данных, на которых они обучаются. Чтобы система работала корректно, в нее нужно загрузить все применимые сборы и актуальные тарифы для каждого маршрута. Итоговая стоимость в предложении должна совпадать с фактической стоимостью перевозки.
Кроме того, ИИ необходимо связать с внутренней бизнес-логикой компании: правилами маржинальности для разных клиентов, квотами перевозчиков и критериями, по которым система либо отправляет предложение автоматически, либо передает его на рассмотрение сотруднику. Без структурированных тарифов, интеграции с системами перевозчиков и понимания особенностей клиента автоматизация невозможна.
Ключевым активом экспедитора становятся накопленные коммерческие данные и правила работы. Это не только тарифы, но и многолетний опыт компании: каких перевозчиков и консолидаторов предпочесть на определенных маршрутах, как работать с разными категориями клиентов, как обрабатывать нестандартные ситуации и выстраивать сложные маршруты. Именно этот массив информации, преобразованный в цифровой формат, и станет основой для работы ИИ.
Чтобы сохранить конкурентоспособность, экспедиторам необходимо в первую очередь создать единую машиночитаемую базу данных, которая охватит все услуги и тарифы. Только после того, как система сможет формировать точные расчеты, можно автоматизировать их отправку. Компаниям также придется обеспечить техническую возможность для взаимодействия с системами клиентов через API, поскольку запросы все чаще будут поступать от их алгоритмов, а не от людей.
Такой подход изменит саму операционную модель бизнеса. Компании, внедрившие ИИ, смогут масштабироваться не за счет найма новых сотрудников, а с каждой обработанной сделкой. Команда из ста человек сможет конкурировать с транснациональными корпорациями, поскольку рутинные задачи по расчету ставок и букированию возьмет на себя система. Это освободит время сотрудников для работы со сложными перевозками, стратегическими клиентами и развитием бизнеса.
