ИИ может помочь отследить ваши пропавшие посылки

Наступил ноябрь, а это значит, что начался сезон отпусков, а вместе с ним и наплыв онлайн-заказов.

Большинство потребителей, которые что-то заказали онлайн, сталкивались с задержками, неудачными попытками доставки или, что еще хуже, с утерянными посылками. Честно говоря, номера отслеживания и текстовые сообщения не справляются. Может ли искусственный интеллект наконец-то решить эту проблему?

Посылки пропадают, и это проблема

Посылка должна прибыть сегодня. Человек, оформивший заказ, следит за своей входной дверью, как ястреб, после того, как трекер его приложения меняется с «отправка» на «выходит для доставки». Расчетное время доставки приходит и уходит — и ничего не доставляется. Его телефон пингует сообщением «Извините, мы вас не доставили». Что случилось?

Такие ситуации случаются часто. Независимо от того, переносит ли продавец время доставки, пропускает ли водитель часть маршрута, чтобы сэкономить время, или пират на крыльце появляется в последнюю секунду, посылки постоянно пропадают. В 2023 годупочти 40% людейв США украли как минимум одну посылку. Эту проблему сложно решить просто потому, что сеть доставки огромна.

Точное отслеживание недостающих заказов возможно, но это сложная задача с сегодняшними техническими ограничениями. Компании должны контролировать работников склада, водителей и транспортные средства. Не говоря уже о том, что им приходится разбираться со случаями мошенничества, когда клиенты утверждают, что ничего не получили, хотя на самом деле получили. Даже в идеальных обстоятельствах случаются несчастные случаи — небольшой конверт может упасть за сортировочную машину или застрять под более крупной коробкой.

Даже когда посылки в конечном итоге достигают нужного адреса, они остаются в сети доставки слишком долго. По данным Почтовой службы США (USPS),17,3% почтовых отправлений первого классане был доставлен вовремя во втором квартале финансового года 2024, что на 3,2 процентных пункта больше, чем в предыдущем квартале. Ставки на маркетинговую почту и периодические издания также ухудшились.

Количество утерянных посылок в процессе обратной логистики часто упускается из виду.30% всех онлайн-заказовотправляются обратно, по сравнению с 9% в обычных магазинах. Исчезновение посылки здесь особенно расстраивает, поскольку человеку, пытающемуся вернуть товар, может быть отказано в возврате денег или он окажется на крючке за полную стоимость товара.

Зачем использовать ИИ для отслеживания пропавших посылок?

ИИ — мощная технология. Один продвинутый алгоритм может обрабатывать огромные наборы данных, принимать решения на основе данных и понимать язык, независимо от того, является ли он чат-ботом, генеративным алгоритмом или моделью глубокого обучения. Обучение определяет его цель и поведение, поэтому его можно использовать практически в любом варианте использования.

Универсальность полезна при анализе данных, поскольку центры обработки могут создавать миллиарды изображений точек высадки или точек данных о местоположении за короткие периоды времени. Еще больше предстоит сделать, если они используют инструменты Интернета вещей (IoT) или телематические системы в своих автопарках. ИИ может отвечать на подсказки голосом, изображением, текстом или аудиовыходом, оптимизируя поиск и обобщение информации.

Только такая технология, как ИИ, может обрабатывать все данные, созданные огромной, взаимосвязанной системой продавцов, автопарков, клиентов и складов сети доставки. Ее быстрый анализ — не единственное ее преимущество — она также обладает возможностями автоматизации. Продвинутая модель может работать круглосуточно, не останавливаясь на перерывы, еду или сон.

Используется ли уже ИИ для отслеживания посылок?

Несколько компаний по доставке уже используют ИИ для отслеживания грузов в пути. Например, United Parcel Service использует цепочку поставок с поддержкой ИИ. Онаиспользует исторические и данные в реальном временидля расчета самого быстрого и безопасного способа повышения скорости доставки по расписанию. Его алгоритм также может предвидеть сбои и предоставлять комплексный обзор сети автопарка.

Если другие компании разместят ИИ на периферии — на границе сети, где создаются данные — им не придется строить центры обработки данных для обработки или анализа огромного объема логистической информации, которую они получают. Помимо использования меньших вычислительных ресурсов, они позволят получать результаты в реальном времени с небольшой задержкой или без нее, что повысит точность вывода.

В другом подходе USPS использует программу периферийных вычислений с поддержкой ИИ, работающую на базе технологии NVIDIA. Ее модель анализирует миллиарды изображений, которые генерирует центр обработки. Раньше поиск пропавшего заказа занималкоманда до 10 человекнесколько дней. С помощью этой платформы один человек может отследить его примерно за два часа.

4 способа, с помощью которых ИИ может отслеживать украденные и потерянные посылки

Существует несколько способов, с помощью которых ИИ может помочь людям отслеживать пропавшие посылки.

1. Предоставляйте обновления в режиме реального времени

Даже при наличии номера отслеживания обновления часто слишком расплывчаты, неточны или устарели, чтобы быть полезными. Согласно одному опросу,девять из десяти человекхотят иметь возможность отслеживать свой заказ, причем 47% хотят знать точное местонахождение своего товара в любое время. ИИ может удовлетворить это желание, предоставляя обновления в режиме реального времени по мере перемещения грузов.

2. Рассчитайте приблизительную стоимость доставки

Сдо 20% поставокне удается с первой попытки, переносы являются обычным явлением. В то время как большинство людей ждут несколько дополнительных дней, некоторые не получают свои товары неделями или месяцами. С помощью ИИ они могут увидеть, сколько времени потребуется водителю, чтобы повторить попытку доставки. Алгоритм может учитывать такие переменные, как погода, потребительский спрос, закрытие маршрутов и задержки.

3. Проанализируйте фотографии с места высадки.

ИИ может использовать технологию распознавания изображений для анализа миллионов фотографий сдачи. Он может пометить доставку как неправильную или подозрительную, если заметит какие-либо несоответствия. Если в визуальных деталях фотографии или метаданных достаточно подсказок, модель может помочь работникам отследить пропавшую посылку.

4. Отвечайте на вопросы людей

Во всем мире,46% онлайн-покупателейожидают получить свои заказы в течение двух-трех дней. Однако задержки, переносы и отмены заказов — обычное дело. Когда возникают такие ситуации, чат-бот на базе искусственного интеллекта может отвечать на вопросы потребителей, чтобы помочь им понять, что произошло. В зависимости от его конструкции он может обсуждать местоположение товара или предполагаемые даты доставки.

Как интеграция может расширить возможности ИИ

Хотя ИИ сам по себе мощный, компании могут увидеть значительные улучшения после интеграции. Например, внедрение модели машинного обучения в систему наблюдения или дверной звонок с камерой может помочь получателям идентифицировать пиратов на крыльце или некорректно ведущих себя водителей доставки. Таким образом, они могли бы потенциально сузить местонахождение своего пропавшего предмета.

Система компьютерного зрения на базе ИИ — устройство на базе ИИ, способное интерпретировать визуальную информацию — могла бы делать что-то похожее, контролируя производственные линии и автоматические сортировочные машины на предмет неуместных посылок. Если что-то падает с ленты, застревает под другим контейнером или проскальзывает в трещину в машине, она может предупредить работника-человека.

Интеграции могут помочь даже при транспортировке. Объединение датчиков ИИ и IoT позволяет получать обновления в режиме реального времени о состоянии и местонахождении продукта. Получатели могут получать оповещения, если их товар был подделан, оставлен в неправильном месте или украден. Алгоритм будет отфильтровывать ложные срабатывания и кратко объяснять, что произошло.

Может ли ИИ предотвратить потерю посылок?

Хотя поиск пропавших посылок — это отличное применение модели машинного обучения, устранение этой проблемы у источника — более эффективное решение. Компании могли бы предотвратить потерю продукции в первую очередь, используя чат-ботов для общения. Чем выше процент успеха первой попытки доставки, тем меньше вероятность того, что товар исчезнет из системы.

Лица, принимающие решения, также могли бы оптимизировать маршруты, чтобы снизить стресс у работников. Спрос значительно опережает возможности рабочей силы — эксперты предсказывают, что продажи в электронной коммерции будутдостичь более 8 триллионов долларов продажк 2027 году рост составит 237% за одно десятилетие, что вынудит водителей перевозить больше коробок и быстрее завершать маршруты.

Компании все чаще нанимают внештатных и временных работников, чтобы компенсировать нехватку рабочей силы. Этим работникам часто платят за количество доставленных посылок, что стимулирует их мчаться по своим маршрутам. Использование ИИ для оптимизации поездок экономит им время, снижая вероятность ошибок в пути.

Суть использования ИИ для отслеживания заказов

Хотя ИИ не является чудо-технологией, это одно из лучших решений на рынке для этой проблемы. Процессинговым центрам и водителям-экспедиторам нужно что-то, что может быстро обрабатывать информацию, выдавать ответы на естественном языке и взаимодействовать с несколькими людьми одновременно.