在快遞行業(yè)的激烈競爭中，各大公司紛紛尋找突破點以應對利潤下滑的挑戰(zhàn)，而人工智能大模型成為了它們手中的一張關鍵牌。

近年來，“三通一達”等快遞巨頭業(yè)務量迅速攀升，單量增長迅猛。然而，這種增長并未帶來預期的利潤提升，反而讓快遞公司陷入了低價競爭的泥潭。韻達、申通和圓通等公司的單票收入均出現(xiàn)下滑，顯示出行業(yè)內(nèi)部競爭的激烈程度。

面對這一困境，快遞行業(yè)開始將目光投向人工智能，尤其是大模型的應用?？爝f100的產(chǎn)研中心負責人李朝明表示，90%的客服問題現(xiàn)在都可以交給AI來處理，這極大地提高了效率并降低了成本。

2023年，快遞行業(yè)對AI的投入開始顯現(xiàn)初步成果。從早期的觀望到現(xiàn)在的初步應用，大模型已經(jīng)在快遞行業(yè)中找到了一批基礎且有效的應用場景，如AI客服、AI營銷和AI助手等。這些應用不僅提高了業(yè)務效率，還幫助快遞公司實現(xiàn)了降本增效。

其中，AI客服的應用尤為突出。通過AI技術，快遞公司能夠處理大量重復的簡單問題，從而節(jié)省了人力成本?？爝f100已經(jīng)實現(xiàn)了90%的客訴問題由大模型處理，且問題一次性解決率高達99.4%。這一成果不僅提升了用戶體驗，還為公司帶來了顯著的經(jīng)濟效益。

除了AI客服，AI助手也成為了快遞行業(yè)的重要應用之一。這類產(chǎn)品主要面向快遞小哥和企業(yè)內(nèi)部用戶，提供如違禁物品查詢、快遞時效性等實用功能。順豐科技的大模型技術總監(jiān)江生沛指出，在國際快遞場景下，AI助手能夠幫助快遞小哥快速查詢不同國家的寄送規(guī)則，從而提高了工作效率。

然而，大模型在快遞行業(yè)的應用并非一帆風順。由于快遞行業(yè)涉及人員龐大、快件海量、環(huán)節(jié)復雜，因此打造一個屬于快遞行業(yè)自己的大模型底座成為了首要任務。目前，快遞公司大多選擇自研大模型或調(diào)用公有云模型+私有部署模型的方式來進行應用。

自研大模型的快遞公司如順豐、韻達等，認為通用大模型在私有化部署時由于缺乏行業(yè)相關知識，效果并不理想。因此，它們選擇利用自身數(shù)據(jù)和算力優(yōu)勢，自研行業(yè)大模型。而快遞100則選擇了公有云+私有云部署的方式，以平衡效果和成本。

盡管大模型的應用已經(jīng)取得了一定成果，但要想將其深入應用到快遞行業(yè)的各個環(huán)節(jié)，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)訓練、問題理解和業(yè)務流程結合是三大主要難題?？爝f公司需要采集大量行業(yè)特定的場景數(shù)據(jù)來訓練大模型，并確保大模型能夠準確理解問題中的所有元素，并根據(jù)需求調(diào)用對應的時效性、價格等信息。

為了克服這些挑戰(zhàn)，快遞公司正在不斷探索和創(chuàng)新。例如，快遞100通過為公司大模型編排好一套業(yè)務流程來控制大模型的調(diào)用需求，并嘗試結合大模型能力開發(fā)面向企業(yè)端的寄快遞業(yè)務服務。這一服務旨在幫助企業(yè)提升管理效率并降低行政費用。

隨著大模型能力的不斷提升和應用的深入拓展，快遞行業(yè)正在經(jīng)歷一場深刻的變革。AI技術的應用不僅提高了業(yè)務效率和服務質(zhì)量，還為快遞公司帶來了新的增長點。例如，通過AI能力輔佐下的查件、寄件效率提升，快遞100的單量處理能力已經(jīng)從2023年每天的30萬單增長到2024年的50萬單，并有望在未來一年實現(xiàn)每天100萬單的突破。

大模型在供應鏈端的應用也展現(xiàn)出巨大潛力。盡管目前大模型在運輸環(huán)節(jié)的應用較少，但在整個快遞物流行業(yè)中，產(chǎn)業(yè)鏈深入融合才是最需要優(yōu)化的部分。因此，快遞公司還需要繼續(xù)加大投入和創(chuàng)新力度，以充分釋放大模型在快遞行業(yè)的應用潛力。