AI赋能快递业降本增效：两年实践与未来展望

“90%的客服问题，交给AI就足够了。”快递100产研中心负责人李朝明在谈及大模型在公司快递业务的首个落地尝试——AI客服时如是表示。面对利润下滑的快递行业，”反内卷”成为打响的第一战，而大模型正是这场战役的关键武器。2024年上半年，”三通一达”每家均达成百亿业务量，由消费需求带动的快递行业单量持续增长。然而，单量激增并未带来预期收益，反而让快递公司陷入亏损。财报数据显示，今年11月韵达、申通和圆通单票收入分别为2.03元/件、2.08元/件和2.29元/件，同比分别下降14.71%、5.45%和6.96%。快递100总经理陈登坤指出，行业已从”卷低价”进入”卷高质量服务”的新阶段。2023年，快递行业开始关注AI应用，至2024年大模型初步展现成效。尽管能力尚有局限，但大模型已率先覆盖快递业最基础也最有效的降本增效业务：AI客服、AI营销和AI助手。

2024年，大模型正逐步深入快递行业核心业务。从简单的寄件、查件服务，到为快递小哥打造”知识库”，再到协助业务信息汇总和供应链智慧控制，大模型的应用价值正在逐步释放。选择私有化部署或自研大模型的快递公司均认为，大模型是值得的长期投资，其在快递行业的应用上限仍具广阔空间。

AI赋能快递业降本增效：两年实践与未来展望

2023年8月8日，李朝明清晰记得快递100决定接入大模型的开端。当时金蝶集团发布”苍穹GPT”，战略资源转向大模型投入，促使快递100开始探索AI与业务的结合。2023年10月，百度文心一言4.0发布后，快递100在合作测试中发现，过去无法交由AI处理的场景在新模型加持下实现突破。两年间，顺丰推出”丰知””丰语”大模型，韵达开发AI快递助手，快递100则选择公有云与私有云混合的”百递云GPT”模型。然而，大模型在揽收、分拣、运输、派送等核心环节的应用仍显局限，目前多集中于揽收和派送的”一头一尾”环节。

AI客服类产品最早在快递行业落地，聚焦售后环节处理重复性问题。李朝明透露，快递100实现90%客诉由大模型处理，一次性解决率达99.4%，有效控制了客服人员增长速度。AI助手类产品则赋能快递从业者，包括快递小哥和企业内部用户。揽件环节，AI助手可查询违禁物品、时效性等需求。顺丰科技大模型技术总监江生沛举例说明，在国际快递场景下，AI助手可帮助快递小哥快速查询不同国家海关政策，解决以往需多语言查询、规则变动频繁的难题。在国际业务中，AI助手通过调用全球海关政策知识库，生成最新邮寄指南，提升服务效率。

AI赋能快递业降本增效：两年实践与未来展望

2024年，大模型逐渐进入快递业务核心全流程。从下单、接单、取件、出账、支付到运输、签收，AI为各环节提供能力支持。快递100的”自动改派单”功能通过预设规则，实时判断订单状态并调配运力资源。例如，用户下单后快递员接单超时，AI会推送改派选项；上门取件迟到时，AI也会重新安排方案。虽然对用户和快递员而言体验变化不大，但底层技术正在发生革命性变革，恰如春雨润物细无声。

为何过去两年仅少数快递企业能将大模型深入应用？快递行业人员庞大、快件海量、环节复杂，对效率要求极高。改造传统行业需先打造专属大模型底座。目前主要采用两种方式：自研大模型或公有云+私有云混合部署。顺丰、韵达等选择自研，因开源模型缺乏行业知识导致效果不理想；快递100则采用混合部署，既能发挥各模型优势，又能通过私有化部署控制成本。李朝明表示，不同模型各有长处，文心一言4.0在意图理解和内容生成上表现优异，通义千问VL模型多模态能力更强，智谱模型客户意图识别效果理想，多种模型结合更能发挥各自优势。

AI赋能快递业降本增效：两年实践与未来展望

选择部署方式只是第一步。训练垂类大模型面临两大难题：一是高质量行业数据稀缺，物流产业真实交互数据样本少、分布不均；二是如何让大模型准确理解”地址””时间”等元素并调用对应信息。江生沛指出，行业模型需采集碎片化数据，通过大模型处理富媒体信息，完成知识抽取、清洗等转化操作。李朝明表示，大模型在业务流程中的应用仍存在问题：必须全程引导用户完成业务，且需准确调用企业内部知识，如物品属性、快递单价等，但目前调用常出现错乱。

为解决这些问题，快递100为大模型编排业务流程，如寄件场景中不断”Push”用户输入所需信息，并查询不同品牌价格，生成最优选择。今年大模型能力提升后，企业开始让AI主导业务。快递100在百度、腾讯、MiniMax上线”查寄管”智能体，将主导权交给大模型。智能体可记忆交互上下文，解决业务流程问题，如单号查询、地址补全等。未来大模型将主导更复杂任务，助力快递业降本增量。

AI赋能快递业降本增效：两年实践与未来展望

当前，大模型已显著提升快递服务体验。用户只需语音、文字或图片输入信息，快递100的AI寄件功能即可实现”一句话/一张图寄快递”。针对企业寄件痛点，快递100正开发类似”携程商旅”的企业级寄快递服务，植入办公平台提升管理效率。历经两年探索，大模型落地快递行业的优势已显现：AI客服降低企业服务成本，AI寄件聚合服务帮助企业节省费用。G7易流开发的智能助手将接单时间缩短75%，货拉拉上线”违禁品识别”功能，顺丰AI助手每次对话节省3分钟。

在AI助力下，快递100运转单量从2023年每天30万单增至2024年每天50万单，预计未来一年突破100万单。作为”查寄管”服务入口，快递100基于百递云领域知识库，用户可一键对比价格，AI自动补全地址，解决98%的地址补全难题。陈登坤表示，大模型在供应链端仍有充足发挥空间，快递行业最需优化的是产业链深度融合，大模型应用仍具较大潜力。在全面释放前，快递企业需持续补充弹药，这场攻坚战仍需久久为功。

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