В современном мире скорость и доступность доставки становятся ключевыми конкурентными преимуществами бизнеса, стремящегося быть ближе к своим клиентам. Основная задача — сделать логистический процесс максимально быстрым, прозрачным и экономичным. Для этого необходимо сокращать количество операций и промежуточных звеньев, которые традиционно усложняли и удлиняли цепочку. Как современные ИИ-решения меняют правила игры в сфере доставки грузов, делая ее быстрее, дешевле и более надежнее рассказывает директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта BIA Technologies Михаил Красильников
При обсуждении развития технологий следует принять за аксиому, что участие человека в планировании и контроле задач увеличивает их выполнение по времени. Так, ранее организация доставки грузов была связана с множеством «ручных» операций: клиент звонил в транспортную компанию, диспетчер из раза в раз уточнял детали (которые были известны априори), связывался с водителями и грузчиками, согласовывал графики, проверял загрузку транспорта, просчитывал последующие возможности перераспределения транспорта и так далее. Этот процесс был трудоемким и долгим — что приводило к увеличению издержек на простой ресурсов и снижению точности выполнения заказов.
Через некоторое время этот процесс упростили интернет-сервисы, мы получили некоторую полуавтоматизацию. Уже не требовалось совершать звонки и ждать на линии — достаточно выбрать подрядчика, соответствующего критериям, с помощью настройки фильтров, заполнить заявку и ждать исполнителя. Это значительно сократило время, но все такие оставалось поле для усовершенствования. Например, часто использовалась предсказуемая логика, что приводило к обработке заявки по строгим правилам. При отсутствии полной информации и/или задержках ее обновления, из-за жестких регламентов сложно обеспечить правильную работу системы во всех случаях.
Кроме того, количество параметров, которые влияют на систему, тоже было большим и учет их взаимного влияния становился трудоемким. Это можно сравнить с миттельшпилем в шахматах (следующая за дебютом стадия поединка), когда в середине партии все фигуры уже выведены в игру, и существует значительное количество вариантов ходов и развития событий, чем в начале или в конце раунда. Требовались алгоритмы с возможностью генерализации вероятных случаев при большом числе входных параметров.
С развитием информационных технологий и искусственного интеллекта перед логистикой открылись новые горизонты для автоматизации и оптимизации. Для понимания читателей, области применения ИИ в доставке можно условно разделить на четыре направления: формирование заказа; автоматизация общения клиента с исполнителем; маршрутизация и составление расписания доставки; а также автономизация транспорта. Совместное развитие этих направлений уже сейчас делает логистику более доступной, гибкой, быстрой и надежной. Выделим те участки процесса, где используется человеческий труд.
Применение ИИ-алгоритмов: от заполнения заявки до индивидуальных предложений
Благодаря развитию нейросетевых технологий происходит усовершенствование алгоритмов заполнения данных, прогнозирования, отслеживания геопозиций и других ключевых функций. Клиенту достаточно предоставить системе доступ к информации для автозаполнения и истории запросов.
При этом современные алгоритмы анализируют не только индивидуальные данные конкретного клиента, но и учитывают аналогичные заказы в системе, текущую загрузку транспортных средств и возможность организации сборных грузов, как входные данные для рекомендательных систем. Те, в свою очередь, предлагают клиенту выстроенный по индивидуальным предпочтениям список услуг и товаров и облегчают выбор. Системы способны не только определить оптимальные сроки и время доставки с высокой точностью, но и соблюсти баланс между скоростью предоставления услуги для клиента и маржинальностью для бизнеса. Так, зачастую, алгоритмы ценообразования используются для регулирования спроса. Например, в сфере такси система знает, что в пятницу вечером или в выходные дни спрос на перевозку из центра города всегда повышен, а количество свободных машин — ограничено. Чтобы стимулировать приток автомобилей, система может делать поездки из спальных районов более привлекательными — например, снижая цены или предлагая бонусы.
ИИ-маршрутизация как баланс между скоростью и экономичностью
Переменная составляющая стоимости доставки является функцией от правильной маршрутизации транспорта и составленного расписания, исходя из целевого показателя, определенного бизнеса. Например, доставка будет быстрее, если каждый автомобиль или курьер занимается только одним заказом, но при этом эффективность использования ресурсов значительно снизится. С другой стороны, планирования нескольких точек в маршруте приводит к большей вероятности срывов и отклонений по заказам. Так, если речь идет о доставке еды из ресторанов, второй заказ в маршруте, при большом расстоянии между точками заказа, просто приедет холодным.
Современные ИТ-решения, дополненные искусственным интеллектом, учитывают множество факторов — сезонность, погодные условия, объем заказов в одном направлении, временные окна и возможности транспортных средств — что позволяет находить баланс между скоростью и экономичностью, но смещение этого баланса лежит в области целей всей компании: доставляем дорого и быстро или у нас самая дешевая доставка — это выбор фокуса компании.
Развитие каналов взаимодействия с заказчиком
Современные ИИ-инструменты все активнее превращаются в полноценную платформу для взаимодействия с клиентами, обеспечивая высокий уровень сервиса и оперативность коммуникации. Благодаря интеллектуальным помощникам компании могут автоматически отвечать на часто задаваемые вопросы, связанные с оформлением заказа, статусом доставки, возможными задержками или изменениями в графике. Эти системы используют обработку естественного языка (NLP), что позволяет им понимать запросы клиентов и формировать релевантные ответы без участия сотрудников. Сейчас генеративные модели могут создавать SQL-запросы (Structured Query Language), чтобы извлечь из баз данных достаточно произвольную информацию, востребованную у клиента, а не только заранее предопределенную скриптами.
ИИ-решения позволяют генерировать уведомления о сроках доставки и текущем статусе заказа не только в текстовом виде — через SMS или мессенджеры — но и в звуковом формате. Оповещения могут быть отправлены через голосовых ассистентов, что особенно удобно для клиентов, предпочитающих аудиосообщения или находящихся в движении. Также ответ может быть получен на том языке, который более удобен клиенту, без больших затрат на локализацию приложений.
Такой подход делает коммуникацию персонализированной и доступной, повышая уровень доверия и удовлетворенности клиентов. Кроме того, снижается нагрузка на службы поддержки, обеспечивается круглосуточное обслуживание без задержек. В результате клиенты получают своевременную информацию в удобной форме в привычном виде, а компании — возможность повысить качество сервиса и укрепить лояльность.
Путь к беспилотной доставке: интеллектуальные системы в движении
Развитие интеллектуальных систем в транспорте началось с помощников водителю, повышающих безопасность и комфорт, таких как системы автоматического круиз-контроля и адаптивного торможения. Постепенно появились системы полуавтономного управления, использующие ИИ для восприятия окружающей среды, распознавания объектов и принятия решений, позволяющие управлять машинами более плавно, снижая потребление топлива и сокращая расходы на ремонты и, как следствие, снижая выбросы в атмосферу. Эти технологии являются переходными к полностью автономным автомобилям — беспилотным такси и грузовикам, которые используют сенсоры, камеры, радары и алгоритмы машинного обучения для безопасного перемещения без участия человека.
В настоящее время активно внедряются роботы-доставщики — мобильные платформы и дроны, выполняющие транспортировку товаров. Однако полноценный переход на роботизированную развозку сталкивается с рядом сложностей: необходимостью совершенствования систем восприятия в сложных условиях города, обеспечением надежности работы в непредсказуемых ситуациях и решением вопросов нормативного регулирования.
Несмотря на существующие вызовы, развитие технологий в области искусственного интеллекта и автоматизации движется быстрыми темпами. Уже имеющиеся результаты внедрения роботизированных транспортных средств впечатляют и демонстрируют эффективность и безопасность. В ближайшем будущем мы можем ожидать еще более широкого внедрения автономных решений, которые сделают логистику быстрее, надежнее и экологичнее. Этот прогресс открывает новые возможности для развития транспорта и доставки, принося пользу как бизнесу, так и обществу в целом.
