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貨代航運單證文件流程外包BPO和AI自動化

貨運代理和其他物流企業每天處理的大量發票和單據,他們是否應該將這些流程外包(BPO)?還是可以在內部自動執行這些任務?是大量利用人工智能和自動化技術,還是手工完成這些任務?

當前的趨勢是自動化方面的支出正在增加。安永發布了一份對商業領袖的調查,其中41%的受訪者表示他們正在投資于加速自動化。

什么是業務流程外包和自動化文檔處理?

業務流程外包(BPO)是將業務承包給第三方供應商,從而節省了客戶在雇用和培訓自己的員工進行低價值工作,讓客戶可以專注于核心業務。

自動化文檔處理是通過自動化工具從文檔中提取,驗證和錄入數據的過程,該工具可以比人類更快地處理信息。一個示例是從貨運發票中自動讀取數據并將該數據傳輸到FMS(例如CargoWise)。

將業務外包給第三方的實際成本

貨運代理和其他物流企業將任務外包給第三方很有意義,因為這樣做可以節省他們的時間和金錢。但是,這樣做可能會帶來挑戰:

? 缺乏對輸出的控制:客戶向BPO供應商陳述其要求,但不太可能對這種關系有足夠的控制權,因為BPO供應商可能不會只擁有一家客戶,所以客戶對BPO對于該項目上的投入資源控制力有限,從而難以完全控制“產品質量,交貨時間甚至產品安全”。

? 溝通問題和延遲:與任何第三方關系一樣,溝通也容易發生延遲,BPO可能并不完全熟悉客戶使用的溝通方法和術語,這會帶來誤解,處理客戶數據時可能出現風險。

? 缺乏專業知識:數據獲取時可能存在問題,這意味著BPO的員工需要接受培訓。這類培訓會增加客戶時間和財務成本。

將任務外包給BPO不能免受手動數據輸入時的錯誤。業務流程外包使用非本行業人員來完成客戶工作,不可避免地導致讀取,記錄和處理數據中的錯誤。

典型的BPO流程說明

一般來說, BPO實施需要以下流程:

? 確定BPO:客戶要花時間評估候選BPO供應商的適用性。

? 培訓BPO:供應商的員工需要了解他們要處理的文件,學習如何處理客戶的規則。

? 設置電子郵件:供應商不是客戶的一部分,因此必須設置將電子郵件作為第三方系統的通道。

? 閱讀,理解和處理數據:供應商的員工需要花費時間來執行客戶的員工本應執行的手動操作。

? 錯誤檢查和校核:供應商和客戶都應該對數據輸入任務已經達到商定的準確性水平感到滿意。任何錯誤都有可能危及客戶和他的客戶的商業關系。

不過, 現在一種候選的方案是客戶投資以AI為動力的文檔自動化軟件,這樣他們可以比依靠員工(他們自己雇用的員工或通過BPO間接采購的員工)更快更經濟地處理自己的文檔。

但是,如果將工作委托給擁有AI自動化技術的第三方,那又會怎樣呢?

與傳統BPO相比,擁有AI自動化的第三方的BPO,可以節省了成本,并為客戶提供更高效的服務。

與傳統BPO相比,AI自動化的BPO有什么好處

? 節省成本:文檔自動化軟件可以讓每個操作員處理更多文檔,文檔自動化解決方案的投資都會獲得很高的ROI。

? 更好的控制:自動化解決方案,特別是由AI和機器學習支持的解決方案,以符合業務需求的格式提供輸出?;贏I的解決方案已針對數百萬個文檔進行了培訓,處理越多,機器越熟練,人工工作越少,效率越高,成本越低。

? 實施速度:文檔自動化軟件確實需要良好的數據和固定的培訓時間,通常需要2至3周,具體取決于所提供的文檔,但是與設置文檔電子郵件通道和第三方代理商的培訓團隊相比,實施起來要快得多。

? 快速擴展:加大人力操作的產能很慢(如果面臨職位緊縮甚至會更慢),但根據需求擴展自動化解決方案要容易得多。

? 更高的準確性:自動化解決方案不會疲倦,也不會像人類一樣疲勞以后容易犯錯。

? 容易管理:機器人只需固定維護,不會抱怨,不會辭職,不會怨聲載道,而照料員工要復雜太多。

? 更加合規:機器人永遠不會“越雷池一步”。

以下是DocuAI為代表的AI賦能的軟件機器人和傳統BPO的表現綜合比較:

傳統BPO自動化
實施時間數周至數月數小時到數周
實施成本10-30萬人民幣5-10萬人民幣
運行成本數萬每月數千每月
周轉時間數小時到數周通常10分鐘
平均準確率60-90%95%以上
每文件成本1.5-25人民幣0.5-5人民幣
技術使用人力,傳統軟件AI,NLP, 機器學習,軟件機器人
異常解決時間2小時到數天30分鐘
傳統BPO應該利用AI自動化獲得更好的文檔處理效果嗎?

答案是肯定的。BPO始終需要將復雜而細微的任務交給人力,以便能夠充分滿足客戶的需求。

當客戶面對很多簡單重復的工作,聰明的BPO就不必用人工來執行任務。

AI自動化意味著BPO可以向客戶提供更快,更準確的結果,而客戶無需更改任何流程。而且,BPO減少了每個客戶的工作量,使他們能夠為更多的客戶提供服務。

簡而言之,BPO應該投資包括自動化,人工智能和機器學習的文件處理方案,以保持市場中的競爭力。

(完)

編輯:朱亞潑

作者:曾志宏(微信--1638881963),北科大畢業,新加坡國立大學 MBA,服務于GE,Rolls--Royce,JCI,Whirlpool等供應鏈部門,致力推廣供應鏈智能解決方案,包括貨代,倉儲,運輸,報關領域DocuAI, 小道智能,單證機器人以及智能文件處理方案,幫助貿易,物流和貨代企業流程自動化,數字化轉型,智慧供應鏈提升。

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