สิงคโปร์, 18 มีนาคม 2569 /PRNewswire/ — Shipsy ผู้ให้บริการโซลูชันด้านโลจิสติกส์ที่พัฒนาบน AI เป็นหลัก ประกาศเปิดตัว AgentFleet ซึ่งเป็นแรงงาน AI ที่จัดโครงสร้างตามบทบาทการปฏิบัติงาน เช่น ประสบการณ์ลูกค้า ปฏิบัติการ และการเงิน โดยมีเอเจนต์ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับแต่ละบทบาท ทำหน้าที่ดำเนินเวิร์กโฟลว์ร่วมกับทีมมนุษย์
แม้จะมีการนำระบบดิจิทัลมาใช้อย่างต่อเนื่องหลายปี แต่งานปฏิบัติการด้านโลจิสติกส์ยังคงพึ่งพาการทำงานด้วยแรงคนเป็นจำนวนมาก ในแต่ละวัน ทีมโลจิสติกส์ต้องติดตามคนขับ ตอบคำถามสถานะการจัดส่ง (WISMO) กระทบยอดใบแจ้งหนี้ทีละรายการ และแก้ไขข้อพิพาทด้วยตนเอง เมื่อปริมาณการจัดส่งเพิ่มขึ้น ความซับซ้อนเหล่านี้กลับไม่สามารถขยายตามได้ กำลังแรงงานเผชิญอัตราการลาออกสูงและขาดแคลนบุคลากร ขณะที่ความคาดหวังด้านประสบการณ์ลูกค้าและความซับซ้อนของการจัดส่งก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบัน AI ระดับองค์กรมีความน่าเชื่อถือเพียงพอที่จะลงมือทำ ไม่ใช่เพียงช่วยสนับสนุน
AgentFleet นำเสนอแรงงาน AI ที่ทำงานร่วมกับทีมมนุษย์ โดยเอเจนต์เหล่านี้สามารถติดตามสัญญาณ ตัดสินใจภายใต้กรอบที่กำหนด และดำเนินงานข้ามระบบต่าง ๆ ส่งผลให้ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการเปลี่ยนบทบาทจากการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า มาเป็นการกำกับดูแล โดยมุ่งเน้นการตัดสินใจที่มีมูลค่าสูง แพลตฟอร์มโลจิสติกส์จึงเปลี่ยนจากระบบบันทึกข้อมูลแบบเดิมไปสู่ระบบที่ลงมือปฏิบัติจริง ได้แก่ การสังเกต ตัดสินใจ ดำเนินการ และส่งต่อปัญหาเพื่อดำเนินการในระดับที่สูงขึ้นเฉพาะเมื่อจำเป็น การเปลี่ยนผ่านนี้ช่วยให้การดำเนินงานเปลี่ยนจากเชิงรับไปสู่เชิงรุก โดยเอเจนต์สามารถจัดการข้อยกเว้นก่อนที่จะลุกลาม
AgentFleet มาพร้อมผู้ช่วย AI ที่ออกแบบตามบทบาทเฉพาะ ได้แก่
Clara, Customer Experience AI Co-worker (ผู้ช่วย AI ด้านประสบการณ์ลูกค้า)
สื่อสารข้อมูลการจัดส่งล่วงหน้าและตอบคำถามลูกค้าผ่าน WhatsApp เสียง อีเมล และ SMS ในภาษาท้องถิ่นของลูกค้า การใช้งานในระยะแรกช่วยลดปริมาณงานสนับสนุนขาเข้าได้ 30–40%
Astra, Driver Experience AI Co-worker (ผู้ช่วย AI ด้านประสบการณ์คนขับ)
ให้คำแนะนำเส้นทางแบบเรียลไทม์ ประสานงานกับศูนย์และลูกค้า พร้อมให้ข้อมูลการจ่ายเงินอย่างชัดเจน การใช้งานในระยะแรกช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของคนขับในเครือข่ายภายนอกได้ 18–20%
Nexa, Finance AI Co-worker (ผู้ช่วย AI ด้านการเงิน)
ตรวจสอบใบแจ้งหนี้ค่าขนส่ง 100% ไม่ใช่เพียงตัวอย่าง โดยจับคู่ข้อมูล 4 ด้าน ได้แก่ การเรียกเก็บเงินของผู้ขาย ข้อมูลการปฏิบัติงาน ข้อมูล GPS และหลักฐานการส่งมอบ (POD) องค์กรสามารถเร่งรอบการชำระเงินได้เร็วขึ้น 20–25% และลดภาระงานที่ใช้แรงคนได้สูงสุด 50%
Vera, Dispute Resolution AI Co-worker (ผู้ช่วย AI ด้านการจัดการข้อพิพาท)
จัดการข้อพิพาททางการเงินด้วย AI สำหรับผู้ให้บริการขนส่งและผู้ขาย ช่วยลดระยะเวลาการแก้ไขข้อพิพาทลง 20–25% และลดงานค้างสะสม
AgentFleet สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม TMS, ระบบ ERP และระบบโลจิสติกส์ของบุคคลที่สามที่มีอยู่แล้วในรูปแบบเลเยอร์เสริม โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนระบบเดิมทั้งหมด เอเจนต์แต่ละตัวทำงานภายใต้กรอบที่กำหนดล่วงหน้า ครอบคลุมสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาท เวิร์กโฟลว์การอนุมัติ และบันทึกการตรวจสอบแบบครบถ้วน องค์กรสามารถเริ่มต้นจากบทบาทเดียวและขยายเพิ่มเติมได้อย่างค่อยเป็นค่อยไป
“งานปฏิบัติการด้านโลจิสติกส์กำลังเผชิญแรงกดดันมากกว่าที่เคย ทั้งจากความต้องการที่เพิ่มขึ้น ข้อจำกัดด้านแรงงาน และความคาดหวังที่สูงขึ้น” คุณ Soham Chokshi ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Shipsy กล่าว “AgentFleet มอบแรงงาน AI ที่สามารถสังเกต ตัดสินใจ และลงมือทำ อนาคตของงานปฏิบัติการคือการกำกับเอเจนต์ ไม่ใช่การลงมือทำงานเอง”
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ agentfleet.shipsy.ai
เกี่ยวกับ Shipsy
Shipsy กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ด้วยแพลตฟอร์ม Enterprise Transportation Management ที่พัฒนาบน AI โดยช่วยให้บริษัทในกลุ่ม Fortune 500 จำนวน 9 แห่ง และผู้ให้บริการโลจิสติกส์ชั้นนำ 18 ราย ก้าวสู่ซัพพลายเชนอัตโนมัติ Shipsy รองรับการดำเนินงานให้ลูกค้ากว่า 250 รายในกว่า 30 ประเทศ และได้รับการจัดอันดับใน Gartner Magic Quadrant สำหรับ Transport Management (ระดับโลก) และ Warehouse Management (APAC) โดยมีสำนักงานในลอนดอน อัมสเตอร์ดัม ริยาด ดูไบ สิงคโปร์ ซิดนีย์ และอินเดีย ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.shipsy.ai
ข่าวที่เกี่ยวข้อง
- International Buyers Account for 62.1%! The Battery Show Asia 2026 Concludes with Resounding Success
- Nitesh Sharan ร่วมงานกับ Quantinuum ในตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน
- International Buyers Account for 62.1%! The Battery Show Asia 2026 Concludes with Resounding Success
- Xinhua Silk Road: E China coastal city bets big on dozens of projects to enhance marine economy this year
