Tarne või tagastuse puhul tuleb koostada sildid, saatelehed ja mõnikord tollidokumendid. Seda tehakse andmete põhjal, mis on juba mingis süsteemis olemas: aadress, kaal, sisu, sihtkoht. Küsimus on, kas AI suudab selle protsessi üle võtta ja kui suur osa tellimuste töötleja või logistikatöötaja tundidest sellega vabaneb.
Vastus on jah, ühe märkusega. See on üks neist ülesannetest, mille jaoks pole vaja isegi kõige uuemaid AI-mudeleid: robotic process automation (RPA) on piisav, ja paljud ettevõtted juba töötavad sellisel viisil.
Kolm telge on määravad: struktureeritus, mahukus ja otsustusruum.
Struktureeritus saab hindeks 5. Saatmissilt järgib fikseeritud vormingut, saateleht järgib fikseeritud vormingut, tollidokument järgib fikseeritud vormingut, mille on ette kirjutanud toll ise. Ei ole vaja tõlgendada, mis dokumendile peab minema — see on kindlaks määratud mallis ja sisendandmetes.
Mahukus saab samuti hindeks 5. See ei ole ülesanne, mis esineb paar korda nädalas; mõnevõrra suuremas ettevõttes on tegemist kümnete kuni tuhandete saadetistega päevas. Mida suurem mahukus, seda suurem ajavõit iga automatiseeritud etapi kohta ja seda kiiremini tasub ennast ära investeering liidestesse.
Otsustusruum saab hindeks 5, mis on siin soodne: kaaluda on vähe. Süsteem teab kaalu, sihtkohta ja saadetise tüüpi, ning sellest tuleneb mehaaniliselt, milline dokument millise sisuga genereeritakse. Ei ole olukorda, kus töötaja peaks hindama, milline dokument on parim — see küsimus puudub.
Loovus saab hindeks 5, mis tähendab siinkontekstis, et loovust ei ole vaja — see on siin eelis, mitte puudus. Kliendikontakt saab hindeks 4: nende dokumentide koostamisel puudub tavaliselt otsene kontakt, kuigi aadressimuudatus võib laekuda kliendipäringu kaudu, mis puudutab ülesannet samamoodi kui tellimuse staatuse kontrollimine ja edastamine.
Füüsiline aspekt saab hindeks 3, ja see on põhjus, miks see pole täielikult kontoritöö ülesanne: silt tuleb lõpuks kasti kleepida, ja see jääb kas inimtööks või teistlaadi automaadi tööks kui AI. Dokumendi genereerimine on iseenesest digitaalne; kinnitamine ei ole.
Veakulud ja vastavus (compliance) saavad mõlemad hindeks 3, ja see väärib tähelepanu. Vale aadress saatelehel maksab tagastussaadetise. Vale tollidokument võib jätta saadetise piiril kinni, mille tagajärjeks on trahvid või viivitused. See ei ole katastroofiline risk nagu finantsraporteerimise puhul — sellest ka keskmine hinne — kuid see ei ole ka tähtsusetu. Seetõttu ei ole selle ülesande juures kehtiv tingimus valikuline: dokumendigenereerimine on ainult nii hea kui andmed, millele see toetub.
Veebipood, mis saadab kaupa vaid kodumaal ja kasutab ühte fikseeritud saatepartneri liidest, saab selle tänapäeval praktiliselt täielikult automaatselt genereerida: aadress tellimussüsteemist, kaal laohaldussüsteemist (WMS), silt luuakse automaatselt kohe, kui tellimus on pakitud. Töötaja kontrollib pisteliselt, mitte rea kaupa.
Ettevõttel, mis saadab kaupa rahvusvaheliselt, erinevate riikide erinevate tollireeglite ja erinevate HS-koodide alla kuuluvate toodetega, on keerulisem olukord. Põhidokumendid saab endiselt automaatselt koostada, kuid toodete klassifitseerimine tollieesmärkidel vajab mõnikord kontrolletappi, mida ei saa lihtsalt skriptile üle jätta. Seal liigub ülesanne kategooriast "AI saab selle üle võtta" kategooriasse "osaliselt, inimliku järelevalvega, mis kinnitab või lükkab tagasi põhjendusega" — täpselt see keskmine kategooria, mis esineb keerukamates saatmisvoogudes sagedamini kui lihtsates.
Kaks eeltingimust ei ole valikulised. Esimene on liides saatepartneriga: API-ühenduse puudumisel ettevõtte oma süsteemi ja veoettevõtja süsteemi vahel jääb keegi andmeid ümber sisestama, ja siis ei olegi palju võidetud. Teine on korrektsed aadressiandmed juba algusest peale. Kui tellimus jõuab süsteemi juba vale aadressiga — mis on seotud sellega, kuidas tellimus algselt sisestati, nagu näha tellimuste sisestamisel süsteemi — siis toodab dokumendigenereerimine eksimatult vale dokumendi. Selle etapi kvaliteet sõltub seega osaliselt eelnevatest etappidest, samamoodi kui kliendisuhtluse kvaliteet sõltub sellest, kui ajakohane on CRM-i kliendiandmed.
Tellimuste töötleja või logistikatöötaja jaoks, kelle tööülesannete olulise osa moodustab dokumendigenereerimine, on see üks neist ülesannetest, kus tänapäeval on juba suur osa tundidest vabastatav — mitte igas ettevõttes samas ulatuses ja mitte ilma nimetatud liideseid korrektselt paika seadmata. Rahvusvaheliste saadetistega ettevõtetes on see osakaal väiksem, kuna dokumentide vastavuskontroll jääb inimtööks.
Mida see ametikoha või personalikoosseisu jaoks tähendab, ei ole küsimus, millele see leht vastuse annab: millised seadusest tulenevad nõuded kehtivad personaliotsuste puhul, on tööandja välja selgitada.
Selleks, et näha, kuidas see teie oma tellimusprotsessis välja mängib, on saadaval tasuta kiirtest: kaksteist küsimust, kontot loomata, koos hinnanguga, milline osa selle profiili tundidest on tänapäeval AI-le üle antav. Täielik töömahu skaneering, mis analüüsib kogu ettevõtte tööd ülesannete kaupa, on veel arendamisel.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.