中，我們改變了這一現狀。無論哪個時區有人員可用，也無論託運量如何成長或激增，託運人都將獲得源源不斷的人才和專業知識，並在每一批貨物上得到一致的應用。這樣一來，他們的團隊和我們的團隊就可以專注於策略要務，推動實現最佳的業務成果。」

與其他所有AI一樣，成功與否取決於系統所能取得的資料和上下文背景。C.H. Robinson擁有450名內部軟體工程師和資料科學家，其專有的AI上下文層是透過系統地蒐集來自工作流程和公司資深貨運專家的機構知識，並將其持續輸入模型來加以建構。

Kass表示：「我們的技術真正由內而外地瞭解您的供應鏈，因為AI充分利用了您的端對端運輸所有環節的資料，而不僅僅是孤立工具所能看到的供應鏈局部。它還受惠於憑藉我們在為您協調貨運時所累積的獨特上下文資訊進行訓練——包括關於您的貨物、操作程序、每個提貨和交貨地點、承運商、路線及風險承受能力的大小詳情。這就是為什麼精益AI工程師知道哪些改進最適合您，而不是給出籠統或理論上的建議。如果您是一家汽車零組件製造商，每週五天向準時制裝配線進行跨境出貨，它絕不會建議您透過改為每週出貨一次來節省成本。」

C.H. Robinson的先進AI能比人類分析或傳統軟體分析考量更多的變數，其給出的建議不僅更具可操作性，而且經過了優先順序排序。產品上線後，精益AI工程師能夠辨識最佳化項和潛在的成本撙節項。一家早期採用者發現，將多樣化的出貨計畫改為每週出貨一次，可使20個地點的運輸批次減少17%，每年節省超過100萬美元。另一家客戶透過重新組織貨運，使一次提貨能夠服務三個不同的交貨地點，從而將運輸批次減少81%，節省了40%的成本。

在未來幾周內，精益AI工程師將向更多客戶推出，並開始評估眾多其他因素，例如承運商表現。透過持續監控承運商在不同航線、運輸方式和客戶群體中的行為，它將在服務故障發生前辨識出業績下降的預警指標，並推薦糾正措施。

策略與創新長Arun Rajan表示：「供應鏈通常不缺資訊，它們缺的是『知』與『行』之間的銜接。獨立於供應鏈之上或之外的技術可以集中整理資料、協調訊號並提供建議，但它必須仰賴他人去執行這些訊號，並仰賴他人去瞭解這些行動是否奏效。我們的技術填補了這一差距，透過一個無人能及的統一系統，提供全天候的頂級服務。」

關於C.H. ROBI
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