是不是想要过，你的亚马逊包覆如何在你下单后的几个小时抵达你的家门口？这牵涉到一系列简单的操作者将供应商、制造商、批发商、零售商相连接，并销售给你，即终端消费者。这个过程的监督被称作供应链管理（SCM）。在SCM中，物流是处置商品流动的部分。像其他数据驱动行业一样，物流和供应链公司正在投资并转型AI解决方案，以应付其最急迫的难题。

无论是小型企业和大型企业都在展开机器学习到机器人技术等方面的创意。物流的瓦解将不会造成供应链的脱落，因此公司必须大大谋求方式来管理库存、预测价格以及修改操作者。财富500强劲公司运输公司C.H. Robinson的CIO（首席信息官）Chad Lindbloom，共享了它最近用于AI解决问题这些问题的经验。C.H. Robinson（CHR） 在北美地区的主要的业务就是卡车货运。

他们的部分客户不会定期外包部分或所有物流业务，此外还有许多重复使用服务，将造成公司计划外货运任务的剧增。令人深感吃惊的是，作为运输公司，CHR 本身却没任何车辆。它被称作“货运经纪人”，即在买者和获取卡车载运服务供应商之间当作运营和金融的中间人。

并且这些卡车供应商很集中，车队大小不一。尽管面对这些挑战，CHR 必需还清允诺，提早为客户准备好特定价格的货运服务。

有时候，他们有可能在运输的当日最后一秒钟才不会取得报价，有时他们必须提早2年就得出报价。AI价格预测价格预测是CHR 面对的仅次于业务挑战。

Lindbloom回应，在我们这个行业，价格随着季节、月份甚至每天的有所不同时段都有变化。此外，卡车行经车道有所不同，价格也不存在差异。虽然许多厂商获取AI反对的物流和供应链软件，比如Watson Supply Chain、ToolsGroup以及TransVoyant等，但CHR 的可观业务更加简单，为此拒绝其研发专门的技术以符合特定市场需求。

此前，定价由享有非常丰富的业内经验和市场科学知识的人类专家要求。在沦为CHR 的CIO之前，Lindbloom 早已在金融行业从业25年，并兼任了15年首席财务官。通过金融与技术特长结合，他和自己的团队创建了用作预测价格的机器学习模型，就像华尔街的自动交易商研发出有的算法。

这些模型不会检查货运定价历史数据，并将天气、交通以及社会经济挑战等因素重新加入其中，估计出有公平的交易价格。AI并非总是比市场专家的展现出更佳，Lindbloom 指出人类会被几乎代替。他认为：“在有些情况下，人类需要得出更佳的交易价格。但在大多数情况下，这种技术可以协助制订公平的市场定价。

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