브로커-운송사 관계 스코어링 및 선호 노선 매칭을 위한 AI

중견 화물 브로커리지는 5,000곳 이상의 운송사와 관계를 맺고 있을 수 있습니다. 특정 화물의 경우, 그중 200곳 정도는 기술적으로 처리할 수 있지만, 장비, 지리적 입지, 과거 성과, 현재 가용성을 기반으로 진정으로 적합한 곳은 20~30곳뿐입니다. 그 20~30곳을 빠르게 식별하고 최선의 옵션을 우선시하는 것이 AI 관계 스코어링이 수행하는 일입니다.

다차원 운송사 스코어링

AI는 각 노선과 서비스 유형에 대해 여러 차원에 걸쳐 운송사를 점수화합니다. 스코어링 요소에는 특정 노선에서의 과거 수락률, 정시 수거 및 배송 성과, 커뮤니케이션 응답성, 시장 대비 운임 경쟁력, 클레임 이력, 그리고 관계 기간 및 신뢰성이 포함됩니다.

스코어링은 노선별로 이루어집니다. 동남부 노선에서 우수한 운송사가 태평양 북서부 노선에서는 평범할 수 있기 때문입니다. AI는 각 운송사-노선 조합에 대해 별도의 점수를 유지하며, 일반적인 운송사 등급으로는 제공할 수 없는 세분화된 매칭 능력을 만들어 냅니다.

선호 노선 식별

운송사에는 운영을 선호하는 노선이 있습니다. 이러한 선호 노선은 일반적으로 그들의 터미널 위치, 운전자 거주지, 기존 고객 기반, 장비 배치와 일치합니다. 댈러스에 본거지를 둔 운송사가 정기적으로 애틀랜타로 화물을 운송한다면, 그 운송사는 애틀랜타 근처에서 출발하여 댈러스 근처에서 배송하는 화물을 선호할 것입니다. 이러한 화물은 다음 선호 출발 화물을 위해 그들의 트럭을 배치해 주기 때문입니다.

AI는 과거 데이터에서 이러한 운송사 노선 선호도를 식별합니다. 어떤 노선을 가장 자주 수락하는지, 어떤 운임으로, 어떤 서비스 품질로 수락하는지 등입니다. 화물을 운송사의 선호 노선에 매칭함으로써 브로커는 더 높은 수락률, 더 나은 운임(운송사가 화물 픽업을 위해 공차로 운행하지 않기 때문), 그리고 더 나은 서비스(운송사가 자신들의 강점 영역에서 운영하고 있기 때문)를 얻습니다.

용량 예측

AI는 운송사의 현재 화물 패턴을 기반으로 운송사 용량 가용성을 예측합니다. 운송사가 일반적으로 주당 50건의 화물을 운송하는데 수요일까지 이미 45건을 예약했다면, 그 주의 남은 용량은 제한적입니다. 30건만 예약했다면, 트럭이 사용 가능할 가능성이 높고 추가 화물을 수락할 가능성이 더 큽니다.

이 용량 예측은 브로커가 사용 가능한 트럭을 가지고 있을 가능성이 가장 높은 운송사에 우선적으로 연락하도록 도와, 이미 완전히 예약된 운송사에 전화하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.

관계 건전성 모니터링

AI는 시간 경과에 따른 각 운송사 관계의 전반적인 건전성을 추적합니다. 수락률이 감소하거나, 운임 요구가 증가하거나, 커뮤니케이션 응답성이 떨어지고 있는 운송사는 관계에서 멀어지고 있을 수 있습니다. 이러한 신호의 조기 탐지는 브로커가 운임 조정, 더 나은 화물 제안, 또는 관계 개선 노력을 통해 사전에 문제를 다룰 수 있도록 합니다.

반대로 참여도가 증가하고 있는 운송사는 그들의 선호 노선에 추가 물량을 제공함으로써 관계를 심화시킬 기회를 나타냅니다.

AI가 화물 운송에서 브로커-운송사 역학을 어떻게 향상시키는지 자세히 알아보려면 FirmAdapt의 물류 및 운송 분석을 참조하십시오.