“在港航業發展過程中，數字化已不僅僅是影響企業賺錢多少的因素，而是關乎企業生存的影響因素。對于貨代企業而言，能夠進行數字化，能夠變革自身的，才能夠生存下來。”這是在近日舉行的第十屆中國航運業創新大會上，深圳市海光國際物流有限公司董事長汪海光對于當前數字化對貨代業影響的判斷。

如果說當下哪項技術最能代表貨代業的未來，顯然非人工智能（AI）不可，OpenAI旗下的ChatGPT和Sora在各個領域發揮的效能，也讓貨代業看到了實現自動化的可能。

當然，在此之前，還要打造適合AI發揮巨大作用幾個特征，那就是豐富且高度集成的數據，行業標準化達到了一定水準，自動化流程的基礎已經完善等，最為關鍵的是，從業者的理念變革和人才儲備。

信息技術未讓貨代業實現顛覆性變革

“整個貨代行業，在過去十年里面經受過很多新模式、新技術的洗禮，比如互聯網+貨代、數字化貨代等，但是至今為止這些模式、技術并未給行業帶來顛覆性的變革。從我個人視角而言，AI對于貨代業帶來的改變應該也是漸進式的，很難帶來顛覆性改變。”這是杭州未斯科技有限公司COO林上茂的觀察。

在他看來，未能顛覆性變革的主要原因在于貨代領域存在大量“非標”環節，但這或許正是AI未來能夠在貨代業有所發揮的重要領域。

實際上，貨代業一直就是一個“人”的作用大于“機器”作用的行業。眾所周知，任何類型的貿易涉及環節都會較多，尤其對于海運貿易而言，長期以來，如何解決各方互信的問題始終是貨代行業面臨的首要問題，這就使得人與人之間的交流成為貨代業務模式的基礎，面對面互動的作用遠大于使用更為便捷的社交工具。

傳統模式帶來的是更為傳統且非標準化的業務環節。

僅以單證為例，馬士基的一項統計數據顯示，一票貨物單次裝運所需文件可能高達50頁紙，其中，既有貿易各環節自己編制的，也有各國政府機關和第三方社會機構或服務商出具的。盡管整個航運業一直在大力推動單證電子化，但是根據BIMCO的數據顯示，2022年，全球船公司簽發了4500萬份提單，只有2.1%的提單實現了電子化，占比較高的鐵礦石運輸，電子提單僅僅占比約20%。

繁雜的紙質單證帶給數字化流程的首要問題就是如何正確識別且錄入這些數據。以往，貨代領域更多的是采用光學字符識別技術（OCR），但是在單證識別錄入后，還需要人工進行校對，這也是最終該技術被貨代業拋棄的主要原因。

AI在貨代業大范圍應用還要解決一個問題，就是“數據孤島”的問題。實際上，不僅是AI技術，也不僅是在貨運代理這個環節，所有涉及港航數字化的變革都會遇到這個障礙。

對于全球貿易而言，除了部分數據自身較為敏感之外，因為環節較多，流程很長，而且部分國家數字化基礎設施并不完善，數據的流轉仍然存在不少需要打通的障礙和環節。

更為關鍵的是，在數據凸顯價值的當下，海關、港口、航運企業等環節共享數據的意愿并未達到統一。數據豐富但并不集成，這也是AI在貨代領域應用需要解決的問題。

AI開始在部分環節發揮作用

當然，正如林上茂所言，AI給貨代業帶來的改變應該是漸進式的，在貨代業部分業務和環節，AI已經開始發揮作用。

比如在單證錄入環節，AI技術可以通過大模型數據流的解析，識別單證相關內容，準確率較OCR提高了一個等級。在客服領域，通過引入ChatGPT、文心一言等同樣在使用的自然語言處理（NLP）技術，就可以實現智能客服，智能咨詢問答等。此外，通過引入機器人流程自動化（RPA）技術，在高度標準化環節，貨代企業已經能夠實現業務流程的自動化。

在依托航運企業自身研發的一些AI智能服務，也為貨代提供更多的應用經驗和應用場景。

中遠海運科技股份有限公司數字航運服務事業部副總經理張南杰介紹，目前中遠海科開發的“i航運”平臺，通過數據化技術在采集、傳輸、存儲、處理等各方面的應用，實現對外部環境的感知。在自動識別當前運營的異常情況、核心點和需要關注的重點內容后，就會通過大數據、AI、物聯網等在知識庫進行甄別，并給相關的企業和相關的管理角色自動推送，監督人員執行。

此外，在航線規劃、船舶能效、裝載配重等方面，中遠海科“i航運”平臺也給出了解決方案。后續，如果進一步加大應用范圍，也將為貨代企業在全程供應鏈智能碳核算、風險事件自動預警等方面提供支持。

還需積極探索深入應用

當然，在AI更為深入的應用方面，貨代業還需要更加積極的探索和豐富的經驗，對此，林上茂也給出了一些建議。

在智能客服方面，他認為應該將此前沉淀在操作，或者業務員腦中的行業知識和經驗灌輸進入知識庫，結合基于NLP技術的AI平臺給客戶做相應回答。同時，可以接入不同的數據語言，從而讓智能客服承擔不同的角色，實現不同的功能。

在智能單證方面，可以將OCR與RPA結合，理順規則，在RPA執行程序中固化，這樣在錄入后，接入不同船公司的官網，從而實現糾錯、訂艙、截單等自動化操作。

在智能分析領域，通過對過往財務、業務數據的分析，包括對于運價等歷史行業數據的分析，判斷其后續波動情況，最終為決策提供支持。

目前，不管是在貨代領域，還是港航領域，以多項技術的集合或者組合實現流程自動化是較為流行的做法。某船公司數字化相關負責人表示，AI比較擅長處理自動性、重復性的任務，因此可以結合OCR技術等，自動處理一些重復性的機械勞動，例如郵件發送、日報生成等。

業內人士表示，在迎來AI深入應用之前，貨代業先要做好準備迎來階段式提升的“AI時代”。這不僅包括在資金等方面的投入，也需要保持開放心態，打造數字化和專業化人才團隊。顯然，這不是一蹴而就的，還需要時間一一驗證。