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AI“爆改”快递行业的第二年_快递行业转型

发布时间:2024-12-31 11:13:39  来源:互联网     背景:

声明:本文来自于微信公众号 光锥智能,作者:魏琳华,授权转载发布。

“90%的客服问题,交给AI就足够了。”谈及大模型在公司快递业务的首个落地尝试-AI客服,快递100产研中心负责人李朝明表示。

被利润下跌折磨的快递行业,打响的第一战是“反内卷”,而大模型成为了其中的关键一环。

10000000000,这是“三通一达”每一家在2024年上半年达成的百亿业务量。由“买买买”带动的快递行业,带动各大快递公司的单量增长。

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

但在快递行业单量大幅扩张的同时,“爆单”并没有让快递公司们赚的盆满钵满,而是赔掉了底牌。财报显示,今年11月,韵达、申通和圆通单票收入分别为2.03元/件、2.08元/件和2.29元/件,同比分别下降14.71%、5.45%和6.96%。

“快递行业已经进入,从卷低价到卷高质量服务的阶段。”快递100总经理陈登坤给出了判断。

2023年,快递行业瞄上AI。从早期的观望、试水,到2024年大模型开始在快递行业初步结果。虽然应用能力仍然有限,但大模型首先覆盖了快递行业中,一批最基础、也最有效的可降本增效的业务:AI客服、AI营销和AI助手。

而在2024年,除去常规运转之外,大模型正在深入快递行业的腹地。

快递行业变革

从简单的寄件、查件入手,到面向快递小哥打造“知识库”、再到帮助完成业务信息的汇总整理,甚至到供应链的智慧控制,大模型在快递行业的能力正在被逐步释放。

选择私有化部署模型、自研大模型的快递公司们都相信一点:大模型是值得的长期投资,它在快递行业的应用上限仍然有一个广阔空间等待发掘。

单量大、竞争卷

快递行业拥抱AI增效

2023年8月8日,李朝明清楚地记得,这是快递100决定接入大模型最开端的日子。彼时,孵化了快递100的金蝶集团刚刚在三十周年大会上发布了“苍穹GPT”,集团战略资源开始倾向大模型投入,促使快递100开始尝试将AI能力应用到自身业务中。

当作为基座的大模型能力得以突破,AI+快递的实际应用也打开了更多场景。

李朝明回忆,2023年10月,百度发布文心一言4.0大模型后,在合作的测试中,快递100发现,过往一些无法交给AI完成的场景在新模型能力的加持下,实现了能力突破。

两年时间内,多家企业均交出了自己的答卷:顺丰自研物流决策大模型“丰知”和聚焦物流行业垂直领域的“丰语”大模型、韵达推出AI快递助手、快递100选择了将公有云和私有云模型混合的“百递云GPT”模型。

然而,从快递业务的几个核心环节“揽收、分拣、运输、派送”来看,大模型能力的应用仍然有限。李朝明指出,当前,快递行业的落地更多还停留在“一头一尾”两个环节,即揽收和派送。

最早在快递行业落地的是AI客服类产品。它聚焦售后环节,帮助节省人力的同时,处理了大量重复的简单问题。谈及AI客服带来的效益,李朝明表示,虽然寄快递业务保持快速增长,但在AI能力应用到客服环节之后,快递100能够有效控制人员增长的速度。

李朝明透露,目前快递100实现了90%的客诉问题由大模型处理,问题一次性解决率高达99.4% 。

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AI助手类产品则更多用于帮助快递行业的工作者服务,包括快递小哥、企业内部用户都是大模型的受益者。揽件环节,AI助手能够帮助快递行业的服务人员解决问题,比如违禁物品查询、快递时效性等需求。

顺丰科技大模型技术总监江生沛向光锥智能举了一个例子:在国际快递场景下,D197(猫山王榴莲的编号)、猫山王、榴莲糖、冻干榴莲,它们属于同一类别的托寄物吗?它们各自走陆运、航空寄往不同国家的寄送规则如何、使用哪种服务更合适?

快递行业转型

过往这些细节,需要快递小哥在各个国家的海关网站上查询,需要跨越多语言、规则常变动等障碍,现在开始移交给搭载了物流知识库的AI助手。只需要拿出手机,顺丰的快递小哥就能在公司内部的AI助手上查询到不同件的国际寄送规则,当下处理客户的需求。

实际上,AI不仅仅可以为快递小哥赋能,在国际业务寄送的服务中,AI助手也能通过搭载相应知识库,为使用者提升效率。AI助手可以调用全球各地的海关邮寄政策,再同步生成一份最新的邮寄指南,帮助用户掌握海外政策变动情况。

从降本增效抓起,以AI客服为切口,到面向员工的AI应用,2024年,大模型逐渐进入快递业务的腹地,已经嵌入到“寄、管、查”的快递服务核心全流程。

在下单、接单、上门取件、出账、支付、运输、签收等全流程服务体系,AI都能为各个环节提供能力支持。以快递100的“自动改派单”功能为例,在退货场景中,通过系统预设的规则,AI可以实时判断订单状态,按需调配运力资源。

比如,如果用户下单后快递员接单超时,AI将立即向用户推送通知询问是否接受改派,确认后,系统将调配运力资源接管;在上门取件中,如果快递员未能准时到达,AI也会为用户重新安排取件方案。

AI对快递行业的爆改,无论从快递员还是用户端,体感上都不是非常剧烈,但却恰到好处在提供着许多主动式、自然语言交互的体验,正如春雨润物细无声。表面上虽然云淡风轻,底层的技术层却正在发生着翻天覆地的变化。

大模型深入

产业腹地的艰难一年

为什么过去两年,能够将大模型深入应用的快递企业还是“少数派”?

快递行业涉及人员庞大、快件海量、环节也相当复杂,对效率要求却极致的高。所以,当大模型想要深入改造这样一个传统行业时,第一步先要打造一个属于快递行业自己的大模型底座。

目前,快递行业公司接入大模型大多选择了两种方式:一种是完全基于自研大模型服务企业,另一种则通过调用公有云模型+私有部署模型,共同配合使用。

顺丰、韵达等公司选择自研大模型。谈及为何选择自研这条路,江生沛表示,在使用开源模型进行私有化部署的过程中,由于其不具备物流行业相关知识,它在实际落地的效果并不理想,顺丰有数据有算力,自研行业大模型是必经之路。

“比如‘小哥’这个词,拿给通用大模型,它的理解肯定和训练过的垂类大模型不一样。”江生沛举例道。

出于对效果和成本平衡的考虑,快递100则选择公有云+私有云部署的方式,按照不同场景的侧重需求调用。

谈及为何选择放弃自研大模型,快递100的想法是,通过部署能力不断进化的多个大模型,加上以自有海量数据训练并部署在私有云的大模型,既能发挥各种模型的能力优势,又能使用私有化部署的大模型控制成本。

李朝明表示,每个模型都有自己的强项,比如文心一言4.0在意图理解和内容生成、提取方面表现更好,多模态理解和识别上,通义千问VL模型更佳,智谱模型则在客户意图识别上效果理想。多种模型结合,更能发挥各自的长板。

选择完部署方式,才是万里长征第一步。要想训练一个垂类领域的大模型,针对特有数据的训练上就是一大难题。

中交协物流技术装备委员会指出,在训练和优化大模型的过程中,高质量数据是核心生产要素,想要训练出精度极高的行业大模型,所需的不是简单公开的数据,而是行业特定的场景数据,而物流产业所需的真实交互数据,样本少、分布不均,极难获得。

江生沛举了一个例子,“做一个行业模型,首先需要针对各种具体的场景去采集对应的数据,但物流行业的很多知识信息是高度碎片化的,很多数据可能在某台电脑、记账本中存储,所以需要借助大模型完成全面数字化的过程,让大模型去处理富媒体信息,经过知识抽取、清洗等一系列操作,转化成可以被训练的语料。”

其次,要想将大模型能力和快递业务结合起来,如何让大模型准确地理解问题中的所有元素,比如“地址”、“时间”等信息,并根据需求准确调用对应的时效性、价格等信息,这对于大模型来说仍然是个挑战。

李朝明表示,虽然目前行业中更多讨论的是如何以AI为主导推动业务,但当应用到真正的业务流程中,大模型仍然出现了很多问题。

在快递100的业务中,可以归结为两点:

第一,在和AI交互的过程中,必须保证它全程在业务流程中。比如“寄快递”,无论用户如何对话,AI必须要把用户最终引导到寄快递上。

“一个东西能不能寄、这个东西要怎么包装?如果你没有业务流程设定的话,大模型就会和用户一直解释这些问题,他不会引导用户接下来继续去寄快递。”李朝明说,“大模型本来应该要引导用户把联系方式和寄送地给到。”

第二,在处理用户需求时,大模型需要用到企业内部沉淀的业务知识,比如当用户来寄快递时,AI需要知道寄的东西是什么、各快递公司单价等知识并准确调用,才能准确估算出一单快递的价格。

但在调用过程中,大模型经常出现错乱的情况,要么不知道应该调用什么样的参数,要么调用了错误的信息,从而导致结果错误。

此外,要想面向快递行业训练一个可供商用的大模型,需要让大模型能够同时兼顾通用模型的理解能力,也要让它充分理解垂类领域模型应有的专业知识,完成对内容的调用。

对于需求更加精准的快递行业来说,需要给出能够保证可商用的产品,才能真正应用到业务场景中。

对此,快递100的选择是,先由公司为大模型编排好一套业务流程,在这个过程中控制大模型的调用需求。

回到“寄快递”来说,在做好业务流程编排的情况下,大模型会不断“Push”用户给到所需寄件信息。除此之外,它还能根据需求查询到不同快递品牌的寄件价格,并在整理好后重新生成一个回复,帮用户找到更加便宜划算的寄件选择。

而在今年的大模型能力落地快递行业过程中,在大模型能力逐渐提升的过程中,企业也开始试图让AI作为主导者。

通过和大厂智能体平台合作,快递公司也开始上线各式各样的智能体。针对查询快递需求,快递100在百度、腾讯、MiniMax上线了“查寄管”同名智能体应用,将主导权让给了大模型。

通过这种合作方式,智能体既能记住和用户交互的上下文,也能通过大模型能力解决一些业务流程中的问题。比如,查询快递不需要了解具体找到对应快递公司平台查询,只要给个单号就能查到信息;智能体还能根据输入的地址信息进行“补全”,自动识别残缺信息并纠正成可以被寄快递识别的正确地址。

智能体帮助用户查快递

随着大模型能力的进一步解锁,快递行业接下来还能交给AI主导更多复杂的任务。

要降本更要增量

AI爆改快递业

当快递行业的各方都在应用大模型能力,企业和个人用户使用快递的服务体验已经“质变”。

比起过往寄送快递,往往需要人来亲自填写表单,逐步完成信息填写;如今,只需要用户用语音、文字或是图片的方式把相关信息给到大模型,李朝明以快递100的AI 寄快递为例,“告诉大模型‘我需要给张三寄一个快递’,再拍张图告诉它寄的是什么物品,就能实现真正的“一句话/一张图寄快递”。”

此外,通过和寄件需求高的大型企业对接,企业当下寄件主要有两个痛点:一是员工寄件没有登记在系统中,存在管理混乱的情况;二是在企业需要对账时,邮寄快递的费用需要一单一单计算,给财务带来巨大的工作量。

对此,李朝明表示,快递100目前正在尝试结合大模型能力,面向企业端开发一个类似“携程商旅”式的寄快递业务服务,植入到企业内部办公平台,帮助企业提升管理效率。

历经两年的探索期,大模型落地快递行业的优势正在体现,一个最直接的结果就是节约成本。

除了上面提及的AI客服能降低快递行业自己的服务成本,AI也能帮寄快递的企业客户降低行政费用。

“很多企业都有降本的诉求,”李朝明说,“比如员工寄一张纸就需要10-20块钱,但是如果能通过我们的‘寄快递’聚合服务,根据不同物品智能选择不同的快递品牌,企业可能节省好几倍的快递费用。”

对于急需提升收益和服务质量的快递公司来说,它们不仅需要AI帮助企业内部完成降本增效, 更需要进一步提升快递服务的效率和质量,让收入实现增长。

G7易流开发了可以智能接单的智能助手,将接单时间从2小时缩短至30分钟,效率提升高达75%;货拉拉则利用AI能力为司机上线“违禁品识别”功能,最快1秒就能识别出违禁物品;顺丰给快递小哥开发的AI助手平均每次对话可节省3分钟。

哈尔滨亚冬会开幕式

效率提升后,大模型就能够成为快递企业增收的“利器”。

在AI能力的辅佐下,当查件、寄件的效率提升,快递100运转单量的能力也随之提升:从2023年一开始的每天30万单,到2024年的每天50万单,李朝明预计,在大模型能力的辅助下,大模型能够在未来一年实现每天100万单的突破。

将多家快递公司服务接入平台,快递100又成为了一个集合“查寄管”服务的快递生态入口:

基于百递云领域知识库,用户不仅可以查快递,更可以一句话对比价格,帮助企业和个人用户找到更具性价比的价格;AI还能自动帮助用户补全信息地址,避免快递运转出现问题。陈登坤分享,通过MiniMax大模型,快递100解决了98%的地址补全难题。

当下,大模型能力仍然没有被完全释放,比如,在供应链端,大模型还有充足的发挥空间。

“实际在快递的运输环节,大模型现在能参与的部分较少,”李朝明告诉光锥智能,“但在整个快递物流行业里面,其实最需要优化的还是在于产业链的深入融合,所以大模型在快递行业的应用仍然有较大空间。”

在大模型能力充分应用到快递行业的每个角落之前,快递行业的企业们还需要继续为这场漫长的攻坚战补充弹药。


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