链路信息分散
订单、仓储、运力和在途信息分布在多个系统，协同依赖人工跟进。
行业背景与业务痛点
智能化升级，要先解决真实业务中的阻塞点
基于行业业务链路梳理高频任务、关键数据和协同关系，优先从可验证价值的场景开始。
异常处理被动
延误、缺货、破损等问题发现不及时，客户沟通与责任定位成本高。
经验无法规模化
调度与客服高度依赖个人经验，服务标准难统一。
整体 AI 解决思路
从知识、系统到流程，构建可持续演进的行业智能能力
物流与供应链
智能体业务理解与协同中枢
智能体业务理解与协同中枢
1
连接订单、仓储、运输与客户服务系统，统一状态信息
2
沉淀调度规则、异常处置与服务知识，形成行业知识底座
3
以智能体支撑在途查询、异常预警、客服协同与经营分析
业务流程
让智能体参与业务，而不是停留在单次问答
汇聚订单与运力
监测履约状态
触发异常协同
闭环复盘优化
系统架构
以受控架构连接企业现有数字化能力
不替换原有系统，而是在既有权限、数据与流程边界内扩展智能能力。
业务系统与数据
沉淀可信业务基础
行业知识与规则
沉淀可信业务基础
企业智能体平台
统一编排、调用与治理
智能工作流协同
推动业务协同与交付
行业场景应用
推动业务协同与交付
推荐能力组合
围绕关键任务，配置真正可用的智能应用
运输调度助手
结合物流与供应链业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 01仓储作业问答
结合物流与供应链业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 02异常预警与协同
结合物流与供应链业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 03客户服务助手
结合物流与供应链业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 04应用价值
每一步改善，都能沉淀为组织的长期能力
履约更可控
及时掌握订单和在途状态，减少信息滞后。
客服更高效
统一服务口径并自动获取订单上下文，减少重复查询。
协同更顺畅
将异常、责任和处理进度串成可追踪闭环。
客户实践
某综合物流集团
通过在途异常协同与客服知识助手，提升履约问题的识别与处理效率。
25%效率提升