在货物运输领域，如何确保货物不仅准时送达，还能获得全方位的安全保障？总部位于西雅图的数字化货运网络公司Convoy正通过前沿技术将这一愿景变为现实，重新定义货运安全的新标准。
数据驱动实现安全升级
Convoy深知安全可靠的承运商网络对托运人的重要性。为此，该公司开发了全新的预测性碰撞模型，采用多层级的机器学习和自动化技术筛选最安全的驾驶员，构建值得信赖的承运商生态系统。
根据美国联邦汽车运输安全管理局（FMCSA）的数据，Convoy通过每日处理数百万条记录，能够更准确地评估承运商安全事件（如超速违规或车辆维护）与碰撞数据之间的关联性，从而将事故发生率降低16%，远低于行业平均水平。
多重收益创造托运人价值
Convoy提供的不仅是安全保障。通过构建更安全的承运商网络，该公司还帮助托运人实现了更高的准时交付率和成本节约。这得益于更低的索赔率和更少的货物事故。
数据显示，商业车辆碰撞是货物损失的主要原因之一，全球货物损失高达500亿美元。而Convoy的货物索赔率远低于行业平均水平，每2000次装载的索赔次数不到一次，而行业平均水平约为每100次装载一次。
填补行业安全标准空白
Convoy质量与合规总监Lorin Seeks指出："行业面临的最大挑战之一是缺乏全国性的招聘标准。如果没有统一的标准，经纪人和拥有货运资产的承运商在招聘过程中，只能依靠自己的方法来评估承运商的安全性。"
"FMCSA的CSA测量系统在评估承运商安全方面的有效性有限。该计划最初是为执法部门设计的，用于标记不安全的承运商以进行干预，并非旨在用于预测或供私营部门选择承运商。"
"超过90%的承运商没有评级，因此，如果经纪人仅使用总体评级，他们几乎完全无法了解承运商的安全性。"
Seeks表示："我们意识到需要解决这些挑战。我们的数字化货运网络利用机器学习和自动化技术，高效地连接托运人和承运商。我们有信心能够运用在处理细粒度数据方面的专业知识来解决承运商安全问题。"
据悉，Convoy的新模型已在测试模式下运行了六个月，经过实际碰撞数据的广泛测试。该公司表示，这一创新将有助于提升全国道路安全水平。
AI安全模型的核心优势
- 预测性碰撞模型： 利用机器学习和自动化技术预测潜在碰撞风险
- 数据驱动决策： 每日处理数百万条记录评估安全关联性
- 低于行业事故率： 事故发生率比行业平均水平低16%
- 提升交付效率： 通过降低索赔率和事故提高准时交付率
- 填补标准空白： 解决行业缺乏统一招聘标准的问题
技术赋能货运未来
Convoy的AI安全模型通过四个关键步骤确保货运安全：数据收集与整合、特征工程与模型训练、风险评估与承运商筛选、持续监控与改进。该系统已在实际应用中取得显著成效。
在案例实践中，该技术成功帮助电子产品制造商降低高价值货物损失风险，协助食品公司提高冷链运输可靠性，并为化工企业减少危险品运输事故风险。
展望未来，Convoy计划进一步完善AI安全模型，提高碰撞风险预测准确性，并为承运商提供个性化安全建议。该公司表示，将通过技术创新和行业合作，推动货运安全标准的持续提升。