货运代理行业的十字路口：从“非弹性”迈向“弹性”运营
货运代理行业正站在十字路口。在“颠覆时代”，托运人需要能够支持“弹性”运营的货运代理——即根据市场状况快速扩大或缩小运营规模的能力。基本上，拥有“非弹性”运营的公司无法对中断事件或需求增长做出足够快速的反应，这进一步加剧了拥堵的供应链的压力。
货运代理一直是一个高度依赖人工的行业，因此几乎从未实现过有效的规模化。长期以来，新增托运人与招聘足够员工以服务这些客户之间存在着线性关系。这一现状因当今行业面临的挑战而更加恶化，这些挑战对供需造成了巨大冲击；持续三年的新冠疫情、俄乌战争以及未来可能发生的任何不确定性事件。
这种环境也导致了对耐用消费品和进口商品的需求增加，这意味着货运代理面临更多机械性工作以及更多的扩展复杂性。
核心挑战与人才困境
那么，货运代理如何展望未来？他们如何抓住机会，随着托运人的需求进行扩展，并最终更有效地服务于托运人客户？在当前劳动力市场如此紧张，且地缘政治和自然事件不断向系统引发连锁冲击的背景下，这些问题是每位货运代理都应认真思考的。
明智地招聘是答案的一部分。行业将从大量有抱负的年轻新人的涌入中受益，但现实是人才竞争非常激烈，而且货运代理工作的性质要求具备专业知识和培训，个人需要经过六个月或更长时间才能完全胜任。一旦完成培训，留任率便成为一个日益严峻的挑战。
技术驱动：打破线性增长魔咒
最终，讨论必须不仅转向技术，更要围绕技术展开。
最具创新精神的货运代理正在积极审视哪些由人工操作驱动的遗留流程现在可以通过技术来执行——至少可以实现规模化。他们正在寻求更智能的方法来简化工作流程，以释放赢得更多业务并继续提供卓越服务的能力。
如果货运代理能够识别这些手动流程中的瓶颈，然后找出合适的技术来实现并简化——传统货运代理可以变得比以往任何时候都更具数字化和可扩展性。
案例解析：报关流程的智能化变革
这里有一个很好的例子：围绕报关的团队工作流程。现状是大量电子邮件和 PDF 文件在收件箱之间来回传递，复杂的信息交织在一起难以梳理，最佳实践也不一致，这使得报关员实际上已成为知识工作者。一名报关员可能花费无数小时准备报关单，追踪关键信息，手动输入系统并与装运数据核对，以确保在正确的时间采取正确的行动，使货物顺利流动且避免罚款。
如今，已经存在能够以前所未有的方式理解、分类和处理这些数据的技术。机器学习旨在理解驱动知识工作的人类互动，如果得到正确利用，它将对货运代理行业产生有意义的影响。建立在机器学习基础上的智能自动化，可以使操作员为客户更快地处理货物，并提供更高的确定性。
未来展望：三至五年的行业重塑
自动化这些流程并非空想。该技术目前以稳健的形式存在，并被那些着眼于行业未来面貌的货运代理所采用。不是 25 年后的未来，而是未来三到五年。这种具有前瞻性的货运代理的好处在于，运营团队终于可以将人员数量与客户数量之间的线性关系脱钩。他们可以大幅降低最大的成本项——每票货物的运营成本——并通过将无形的手动操作带入数字领域，他们可以向托运人提供对其运营的切实洞察。
实现弹性运营的技术部署与托运人的期望产生共鸣。在这种不确定时期的视角下，托运人变得更加挑剔和精明，他们寻找能够证明其知道如何应对这些时期波动性的战略伙伴，并能够建立更具韧性和灵活性的供应链。
这些现代、精明的托运人希望与拥有适当工具来为其自身运营提供未来保障的货运代理合作，并且能够部署正确的技术栈来扩展容量并随市场演变。
如果你是货运代理，你需要向托运人证明这一点。如果你不能，那么——他们会找到能够做到这一点的货运代理。
关于作者
詹姆斯·库姆斯（James Coombes）是 Vector.ai 的联合创始人兼首席执行官，Vector.ai 是一款自动化的货运操作系统。从预订到应付账款工作流程，Vector.ai 旨在全面自动化整个装运生命周期。库姆斯拥有伦敦帝国理工学院生物化学学士学位和哈佛大学公共管理硕士学位。