借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%_ZAKER新闻
借助大模型技术,货运物流智能接单效率提升75%_ZAKER新闻
场景描述
图片系 AI 生成
G7 易流已覆盖行业内 82% 的大型货主和物流企业,服务了超过 3 万家中小货运经营者。然而,在供应链的上下游对接过程中,订单处理效率低下和信息流通不畅的问题仍然需要解决。
具体来看,物流与信息流的核心在于预订单和订单的管理,然而,不同系统、平台和通信渠道(如微信群)中的订单单据格式千差万别,这给物流行业的录单工作带来了极大的挑战。传统的人工录单方式需要将原始的、非结构化的信息转化为格式化数据,这一过程不仅工作量大、效率低下,而且容易出错。
解决方案
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通过与火山引擎的合作,G7 易流基于豆包大模型对 " 智能接单 " 场景进行了深度的 AI 改造。豆包大模型凭借强大的语言理解和文字抽取能力,能够迅速从微信群中的文字或语音信息中准确提取关键字段,如客户名称、货物详情、发车时间等,并将这些信息转化为结构化数据,直接导入到业务系统中。这一变革极大地提高了接单的效率和准确性,使得录单工作变得简单快捷,只需一键即可完成。
此外," 智能接单 " 产品是已经被集成到 G7 易流自主研发的运输管理系统 " 财运通 " 中,为上游货主、物流公司和司机提供了服务,将传统的人工录入和转化过程简化为一键操作,由大模型自动解析并建单,极大地提升了工作效率,同时也为企业节省了人力成本。
智能接单 " 解决方案还可以应用于货主系统增强、Excel 数据导入、微信群接单机器人 / 司机扫码接单、智能录单助手等场景。
成效
截至 2024 年 3 月,G7 易流的 " 智能接单 " 产品已在客户端累计处理超过 1 万单,日均处理量稳定在 300 至 400 单之间。通过与火山引擎大模型服务的融合,该 " 智能接单 " 业务显著提升了订单处理的效率与精准度。接单时间大幅缩短,从原先的 2 小时锐减至现今的 30 分钟,效率提升了高达 75%,大幅提升了客户满意度。
比如:某货车司机打开 " 智能接单 "App 扫码接单,扫码后便可迅速匹配到合适的货运业务,用时和报酬都能满足司机的期望,提高司机在整个运输过程中的效率和满意度。
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