AI 赋能货代：Starboard 如何以智能报价重塑中小型企业竞争力

货运代理行业充斥着人工智能的演示。真正的考验在于，技术能否应对报价台日常工作的混乱局面：电子邮件、PDF 文件、电子表格、承运人门户、代理回复以及数据尚未整理完毕时便已变动的运价。这正是 Starboard 创始人 Sumeet Trehan 所认为的市场发展方向。他的观点并非人工智能将淘汰中小型货代公司，而是这些公司在全球贸易中至关重要，且与客户联系紧密，不应仅仅因为大型竞争对手拥有更优越的工具而被边缘化。

从 Flexport 经验到 Starboard 愿景

Trehan 在 Maersk、BCG 和 Flexport 的职业经历使他得出了这一结论，他在 Flexport 期间帮助建立了该公司的加拿大业务。他表示，在 Flexport 工作时，他开始质疑数字货运是否解决了正确的问题。Trehan 指出，中小型货运代理对全球贸易不可或缺，其运营专业知识是数字货运代理无法复制的。Starboard 的提议是，本地货代应继续维护客户关系和运营专长，而平台则为他们提供通常与大型竞争对手相关的部分优势：更好的技术、更强的采购能力，以及最终的金融基础设施。

中小货代的生存危机与核心挑战

货运代理业务仍然由人际关系、本地存在和处理异常情况的能力驱动。知道该联系哪家承运人办事处或哪条路线可能会出故障的人依然重要。然而，小型货代面临的压力巨大。Trehan 指出，在发达市场，货运代理已成为低利润业务，净利率通常为 1-2%。除了运费本身外，人力是最大的支出。他称这对许多货运代理来说几乎是一场生存危机，询问他们如何降低成本，并强调这不是一个五年战略计划，而是许多客户需要立即解决的问题。

报价速度决定业务成败

Starboard 的初始产品专注于报价。在现货为主的货运市场中，进口商和出口商可能同时向多家货代发送相同的询价请求。Trehan 表示，小型或中型货代每天可能收到 20-30 个询价请求，每个请求的准备时间为一到两个小时。平均响应时间可延长至 24-48 小时。这种延迟可能导致业务流失。客户希望了解将货物从 A 点运至 B 点的成本，而率先回复的货代往往占据优势。

AI 代理如何重构工作流

Starboard 连接到货代销售或定价团队的收件箱。当询价请求到达时，其 AI 代理会读取请求，提取货物和路由细节，将任务拆分为多个航段，搜索合同运价和现货运价，并在缺少信息时联系代理或拼箱伙伴。该公司表示，在许多情况下，用户已将响应时间从一两天缩短至大约一到两个小时。

超越速度：精准定价与数据标准化

Trehan 认为，优势不仅在于速度。货代经常从不同来源以不同格式获取运价。人类可能依赖记忆，假设昨天的最佳选择仍然是今天的最优选择。在波动市场中，这种假设可能会带来高昂代价。他表示，目标不仅是快速报价，而且始终为客户提供最便宜且最佳的可用运价。

该行业的数据问题由来已久。货运业花费数十年时间试图围绕很少能在各方之间整齐对齐的文件和消息进行数字化。电子数据交换（EDI）可能很常见，但标准化仍然不一致。Trehan 认为 AI 的价值在于，它可以将杂乱无章的输入转换为系统可用的结构化数据，而无需货代首先替换所有遗留系统。

务实落地：从业务问题而非技术入手

他对 AI 炒作也持谨慎态度。Starboard 花了两年多时间与美国和加拿大的约 25 家设计合作伙伴合作，使其代理适应真实的报价工作流程。他表示，虽然在演示中可以展示神奇效果，但要真正开始替代人类工作，则需要数年的努力。对于评估 AI 的货代，Trehan 的建议是从业务问题入手，而不是从技术入手。更快的报价周转率、更高的中标率、每份报价的更高盈利能力以及更少的手工劳动都是可以衡量的指标。而模糊的 AI 试点项目则不然。

实测成效与未来展望

Trehan 表示，客户通常看到空运报价响应时间降至约一小时，海运报价降至两到三小时。他还声称，当系统在货代自身的运价源中找到更优选项时，平均报价可降低约 5%。出于保密协议，Starboard 未公开披露这些客户。他的最终建议是仔细选择合作伙伴。他指出，在这一阶段，技术如此初生和早期，因此需要投资于团队而非品牌或公司。对于小型货代而言，有用的 AI 故事可能不是本地运营商消失的未来，而是运营商响应更快、定价更智能的未来。