PostNL 利用阿姆斯特丹这家科技公司的深厚知识，减少丢失或错误投递的包裹数量，而这一问题的规模往往被低估。
AI风险评分识别高危订单
该包裹递送服务商与 Guzco 合作启动了一项试点项目，共同计算风险评分。PostNL 创新工作室解释道：“通过 AI 驱动的风险评分，在您的网络商店结账时即可直接识别出哪些订单具有较高的递送风险。”承运人随后可采取措施降低风险。
数字握手验证保障交付安全
Guzco 董事 Boris Burkhardt 解释说，可以采用数字握手方式。接收者必须首先用密码确认自己是预期的接收者。验证完成后，配送员即可交付包裹。“客户在此过程中几乎无感。”自上个月底的网络商店专业展以来，感兴趣的网店可以报名参加测试。将从报名者中筛选出一部分，用于测试模型和系统方法。
解决物流链中的隐性损失
争议性交付的问题可能源于欺诈动机，但并非必然如此。Burkhardt 表示：“当包裹与其他二十个包裹一起放在共享走廊里时，它也可能简单地丢失。客户声称从未收到过，追踪信息显示已送达，而网络商店则不得不独自面对这个问题。”
面向全规模卖家的AI解决方案
Guzco 由 Burkhardt 与合伙人 Stein van Maasakker 共同创立，开发了一种由 AI 驱动的解决方案，以保护零售商免受损失。该方案对用于运输的订单进行风险评估，并自动处理有争议的索赔和拒付，从而帮助零售商应对一个全球估计造成 1000 亿美元损失的问题：产品在物流链某处丢失。在与 PostNL 的合作中，核心在于他们能够计算风险评分的模型，承运方为此提供了其物流数据。
该解决方案面向广泛的用户群体：既包括那些不一定具备系统性处理丢失问题能力的小型和中型企业（MKB）网络商店，也包括缺乏相关数据进行针对性管理的大型企业。