運輸與物流產業中利潤的隱藏威脅

克服運輸與物流中的營運障礙

運輸與物流產業在面對重大衝擊時展現出驚人的韌性——從全球疫情、蘇伊士運河堵塞到俄烏戰爭等地緣政治衝突。然而，如今的營運環境帶來了新的複雜性，這些問題已無法僅靠增加人力來解決。

傳統的擴張方式，如增加員工，已證明在旺季如假期期間難以為繼。物流公司現在需應對激增的配送需求、需要更新文件的變動關稅規則，以及持續的人力短缺——同時還要在微薄的利潤下運營。

一個經常被忽視的根本問題是對手動、紙本流程的依賴，這不斷造成瓶頸並拖慢營運速度。

文件管理的挑戰

文件管理是國際與國內運輸的核心部分。每一批貨物都涉及多種不同格式及監管要求的文件。國際貨運更增添了海關表格、增值稅文件和特定國家的稅務文件等層層複雜。國內運輸則需處理提單、裝卸收據、交貨證明及承運人發票。根據承運人、司法管轄區及貨物類型的不同，文件要求也各異，使文件管理成為長期難題。

即使是小小的錯誤——譬如缺少簽名或海關文件填寫錯誤——都可能延誤付款或整批貨物，對效率造成顯著的累積影響。

手動流程：持續存在的障礙

Deep Analysis 最新研究揭示了問題的嚴重性。對300家運輸與物流組織的調查顯示，該產業仍高度依賴手動流程，並承受由此帶來的成本與低效率。

數位時代下的紙本作業

儘管推動數位化的努力廣泛，仍有32%的物流公司主要依賴紙本文件，僅有43%大多轉向數位格式。值得注意的是，43%的公司仍以紙本管理合規文件，40%則以相同方式處理國內運輸文件。

對手動流程的依賴帶來了可量化的影響：82%的受訪組織表示，手動文件處理大幅影響其效率。主要挑戰包括：

• 51%在資料輸入時出錯率高
• 49%難以應對不一致的文件格式
• 49%認為流程緩慢且耗時
• 47%難以追蹤文件狀態

科技採用及其侷限性

即便導入了如ERP、SCM、TMS及WMS等數位工具，這些平台的效能仍仰賴輸入數據的品質。當數據以手動方式輸入時，錯誤會不斷擴大並削弱這些投資的價值。

其他障礙包括掃描儀經常故障（52%反映）及文件相容性問題（53%），這些皆是未重新思考基礎流程情況下，單純將手動流程數位化所帶來的症狀。

人工智慧的承諾

變革令人樂觀：超過70%的受訪者願意投資AI驅動的解決方案，且已採用AI者回報有明顯效益：

• 31%提升決策能力
• 28%減少錯誤
• 37%數據品質提升

然而，AI應用仍處於初期階段。僅13%的組織已將AI完全整合到日常營運中，32%則處於推行的進階階段。

主要障礙是什麼？

• 54%擔憂數據安全，因運輸及客戶資訊往往敏感
• 51%擔心導入成本，尤其是預算有限的小型企業
• 47%面臨舊有系統與AI整合上的挑戰

重新思考文件自動化

要真正推動進步，產業必須解決限制擴展的文件瓶頸。Hyperscience 提供了一種新的文件處理方式，以機器學習為核心，將AI用於最有價值的地方，而非僅依賴需大量數據及不斷重訓的大型語言模型。

這種以機器學習為先的策略可實現：

• 有效處理多種不同類型與格式的文件，並從每個新變化中學習
• 即使沒有完美的數位副本或標準化模板，也能精確處理
• 對新文件類型迅速調整，僅需最少的再訓練
• 無需數月的手動數據標註或複雜規則建立，即能達到高精度

透過這種方法，公司可以自動化以文件為主的工作流程，無需徹底更換既有的科技基礎設施。

回應對失業的擔憂

44%的受訪者提到自動化導致失業的擔憂。然而，現實是自動化通常用於消除重複性任務，讓員工能專注於更高價值的工作。例如，員工不必再花數小時手動輸入數據，而可處理例外情況，並直接與客戶解決複雜問題。

正如Hirschbach的CTO Ivan Ramirez所言：「Hyperscience讓我們能選擇最佳方案，支持我們對技術堆疊的組合式架構願景。」

領先的物流公司並不尋求取代員工，而是要移除阻礙員工發揮最佳表現的障礙。

個案研究： Hirschbach的轉型

知名卡車運輸公司Hirschbach與許多同業一樣，面臨文件與手動輸入的挑戰。藉由採用Hyperscience的自動化平台，他們簡化了後台作業——自動處理文件，僅將真正的例外情況交由人工審核，讓他們得以在不增加人力的情況下擴展業務。

你的組織準備好消除瓶頸了嗎？

物流產業近年已經歷無數風暴。但未來的成長將取決於消除手動文件瓶頸，而非單純更加努力工作或僱用更多人來處理重複性任務。

擁抱自動化的組織將取得競爭優勢，讓團隊能專注於需要人類專業的任務。

有興趣了解更多？ 歡迎參加Hyperscience即將舉辦的「運輸與物流AI準備度」網絡研討會，探索文件自動化的實用策略，並聽取產業研究見解。了解頂尖物流公司如何應對這一轉型，並由專家為您解答疑問。

在利潤微薄、配送時效至關重要的領域，每一份更快流轉的文件都能帶來顯著差異。