在快节奏的商业世界中，客户对速度、准确性和便捷性的需求不断升级，这给跨越不同业务伙伴、地理区域和运输方式的托运人带来了前所未有的挑战。尤其是在"货物在哪里"和"下一步去哪里"这两个关键问题上，供应链的碎片化导致了严重的信息不对称。
Transportation Insight (TI) 和 Nolan Transportation Group (NTG) 深耕行业二十余年，始终致力于为客户和承运商伙伴构建一个无缝衔接、高效协同的"零摩擦环境"。过去三年，两家公司投入大量资源开发出专有的 Beon™ 数字物流平台，该平台已服务于 14,000 家托运人和 80,000 家承运商伙伴。
数字化转型：从技术构建到价值挖掘
Q：从技术角度来看，TI 和 NTG 今年有哪些重点项目？
A：过去几年我们主要围绕 Beon 数字物流平台构建技术堆栈。2024年的重点将转向平台全面应用和价值挖掘。数字化干预的直接目的是自动化任务和降低服务成本。例如，Beon 承运商应用程序中的数字货运匹配功能，既帮助经纪人减少寻找卡车的时间，也使承运商能更便捷地获取货源。
我们还通过与其他技术创新者的集成来提升平台价值。我们构建了高度互操作性的平台架构，不仅可以从其他公司的新兴技术投资中获益，还能与第三方应用无缝集成，加速业务运营。
技术合作：大平台与小而美的结合
Q：你们正在与哪些类型的技术提供商合作？
A：我们与 Salesforce、Snowflake 等大型科技公司合作，也和一些小型利基货运技术提供商合作。这种组合使我们能够更快地发展，让我们处于物流技术发展的前沿位置。
行业痛点：碎片化与可视化挑战
Q：您认为目前企业在运输技术方面还面临哪些差距？
A：行业碎片化和缺乏投资仍是主要障碍。美国许多运输服务提供商是小型个体经营者，难以进行重大技术投资。好消息是，可视化可以弥合这种碎片化。随着技术投入增加和新规出台，托运人将成为最终受益者。
人工智能应用：从数据积累到实践创新
Q：TI 和 NTG 如何使用人工智能？
A：我们拥有数十年的数据积累优势。数据科学团队利用这些数据在 Beon Shipper 中创建动态定价模型，在 Beon Carrier 中开发货运匹配算法。我们还应用自然语言处理技术，开发语音交互功能，帮助司机在驾驶时安全操作。
Q：你们如何在内部员工中使用人工智能？
A：我们使用 GitHub Copilot 加速内部软件开发，功能开发时间减少了20%-30%。即将推出专为内部操作系统开发的 Beon 副驾驶，帮助经纪人处理客户请求。重要的是，我们不认为这是对人为因素的替代，而是提供效率工具。
生成式AI：机遇与挑战并存
Q：生成式人工智能在运输技术环境中扮演什么角色？
A：与其他缓慢发展的技术不同，生成式AI是企业不能等待的领域。它必将深刻影响我们的行业。
Q：关于在现代供应链中使用生成式人工智能，公司还应该了解什么？
A：需要警惕的是，随着技术快速发展，不良行为者也在开发利用这些工具的方法。在选择AI合作伙伴时，必须评估其安全保护措施，包括负面测试、渗透测试等保障机制。