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[译]应用机器学习对货运业

目前的海洋货运代理进程被背负着效率低下,缺乏前期选项和隐藏的费用。 根据需要为更容易的货运代理经验,创建了 Kontainers。

Kontainers 扰乱货运业与数字化和预测分析。我们谈到李业广、 首席技术官和 CPO 在 Kontainers,他们的想法和经验范式的力量使货运代理。

应用机器学习对货运业

什么是你在 Kontainers 的角色和所承担什么?

(查尔斯:)我的首席技术官和 CPO 的公司。我建立并保持你今天看到的 Kontainers 平台。我动身去的技术和产品的路线图公司也负责交付该路线图。我也负责获取客户的反馈,对产品进行迭代改进。

Kontainers 是做什么的?

Kontainers 的主要目标是使货物运输更容易为出口商和进口商。

Kontainers 在货运解决什么具体问题?

此刻,当你想要任何国际船舶,你得去通过称为货运代理的代理。如果你像可口可乐这样大,你将拥有自己的物流,但这是仅有 30%的航运量。70%的航运量必须要经历一个相当多处于脱机状态的过程。海运集装箱可以大约 20 电话和 60 的电子邮件。在 Kontainers,我们消除了无数个电话和电子邮件从方程,直接为您提供即时报价。

20 电话和 60 的电子邮件。为什么这集装箱运输要这么多沟通?

文档在出口中的一个关键部分是提单。独自一人构成对大约 20 到 30 之间来回转发器、 承运人和出口商的电子邮件。然后因为他们需要双方都同意的提单,也可能是出口商和进口商,之间的通信。很多情况下,提单实际上不得到完成,直到船到了另一端。

你有一大堆不同的系统,他们都不互相交谈。它的每个系统之间说话的人。

那里也没有中央储存文件,还有很多的文档。你有一大堆不同的系统,他们都不互相交谈。它的每个系统之间说话的人。当你需要找到像提单的重要文件时,它是几乎只搜索周围的电子邮件。它是一个瓶颈,人们不得不花大量的时间是关键但效率极低的任务。

你们如何解决这些问题?

所以我们所要做是创建一个在线平台,允许托运人预订出货量,以电子方式与数字。目前我们的产品允许您将与我们在 5 分钟内,预约,如果它是重复的预订你就可以在几秒钟内完成。所以这就腾出了大量的时间为我们的客户,他们要做什么是对他们来说更重要的他们自己的业务发展。

我们有一个系统在减少到两封电子邮件,整个对话的地方。然后提单被商定的出口商和进口商。就这么简单。没有误会,没有错误,没有洪水您的帐户的电子邮件。这是一个例子一个如何使用技术来简化流程和打破旧的习惯。

应用机器学习对货运业

你作为首席技术官 Kontainers 在遇到什么样的挑战?

我们仍然非常唯一一家公司试图数字化的端到端装运。所以当你是第一个,你经常发现还有很多需要改进的东西。

从技术的角度来看,一个巨大的挑战适应 40 岁端到端装运工业技术,以适应今天的需要。航运业一直是最具弹性行业对数字的变化。他们没有看到有需要作出改变。货运代理不想透露信息,然后,客户可以使用与他们讨价还价。这是为什么数字化是这么慢的一大原因。运营商更愿意拨出钱来保持运作,低成本,而不是数字化。这是可以理解的因为资源数字化趋势是更多的长期投资。

我们仍然非常唯一一家公司试图数字化的端到端装运。所以当你是第一个,你经常发现还有很多需要改进的东西。

我们不断致力于科技明智的事情之一是提供更准确的船期,对航运线路用户。

在任何时候,我们店大约 2500 万的船期表 13 不同航运线之间。客户可以选择”从”和”改为”在我们的网站上的位置,我们给他们的时间表列表安排,有存储在我们的系统中。

与此问题之一是航运公司使用自己的技术都相当落后,并有时他们的日程安排不发布到配电系统直到船实际上已经离开。因此,我们不能总是列出最新船期。想象一下是否你想要从伦敦飞到巴黎。你看着计划,它说︰ 明天是飞行。实际上,今天没有一个人但附表只是没告诉你。你可以直接打电话给运营商,并找出有关的最新的时间表,但它并不进入配电系统在时间上要告知无论你预订的航班。

Kontainers 使用预测分析来解决这个问题……

我们一直在收集这些航线航行日程为一年多了,它来了两个。我们想要反向响应过程和机器学习和预测分析。而不是去给运营商和被动地等待他们的进度更新,咱们的计划,做一些预测和我们可能回到他们,说,”嘿伙计们,我们认为你仍然在航行,我们在这里,你能做一条确认消息?”我们希望收集更多的时间和提高通过每月的迭代预测的准确性。所以可能这可以在 2017 年到来的生活。

你永远不会可以避免船分解的情况。但你能做什么是在发动机的小船,燃料和船舶类型,我们有的关于一个特定的供应商,以及天气数据的所有信息收集信息。预测分析会给你一些船会否以使它在时间上的见解。

我们正在使用机器学习的另一件是清关。出口货物在国外是相当简单的比较到导入的。在进口国海关要求更为详细,并且通常是一件麻烦事为我们的客户。税收减免和优惠在进口国取决于对大宗商品的国家的起源和双边贸易协定。客户通常需要提供文件。

我们想要帮助客户节省时间和精力上填写这些海关表格。与机器学习,我们将能够自动填写海关清关通过了解以前的进口商品数据所需的信息。当此功能被释放,理想情况下,客户将放在原籍国和商品,和基于这些两条信息,我们可以自动建议选项和文献为客户。

Kontainers 在处理数据面临着其他挑战是什么?

这是一个非常分散的行业,很难理解市场份额。很多公司都到获取客户,因为他们无法确定他们的已经有一定数量的客户有 60%的市场。我们需要的数据分析来帮助我们了解我们的客户群更好,客户习得中的聚合数字和脱机工作。

它是非常重要的获得的这些努力在哪里的整体情况。在分散的市场,你敲了敲大门,很多,如果你不能消化来自不同源的数据,你会可能错过很多潜在客户。

在分散的市场,你敲了敲大门,很多,如果你不能消化来自不同源的数据,你会可能错过很多潜在客户。

现在我们有一个 Hubspot 订阅,但费用昂贵,并不真的允许你输入数据。它不是一个数据分析平台,所以它不允许您迫使其他数据中的来自所有脱机工作。敲开的门,从那里收集到的数据的所有排序是在另一个 CRM 工具中都处理的。所以如果有的话,已经有两个巨大不同的集的数据源。这是我看到 Traintracks 可以进来和帮助。

我们能从什么 Kontainers 在不久的将来,除了你对机器学习做很酷的东西?

我们推出进口到英国在 2016 年 7 月,希望我们会允许通过在今年年底进口到美国。明年,我们正在研究航空货运。我们想要变成一个品牌而不是物理容器鲲鹏 Kontainers。

对货运业带来数据文化……

你知道,在结束时,我们的业务是帮助船务公司。数据分析要为我们的客户以确保他们得到他们想什么,从 A 到 B 用时间和最大的特点为少量的尽可能的通信。因为你想想他们的生活,航运是只非常小的一部分,真的不应该花太多的工作。

Kontainers 在线平台立即将您连接到多个运营商这样你可以比较和选择最好的费率和实时调度。如果你想要找更便宜和更快的方式来做货运航运,查阅他们的平台。我们期待着听到更多关于他们的预测分析功能在明年 !

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