Automatizzare le Istruzioni per le Polizze di Carico con Wenda AI

novembre 08, 2023

08 novembre 2023

Automatizzare le Istruzioni per le Polizze di Carico con Wenda AI

Abbiamo già parlato dell'importanza di automatizzare la gestione delle Istruzioni per le Polizze di Carico e di come questa automazione possa rappresentare un catalizzatore per l'efficienza nella logistica.

Abbiamo visto in precedenza come ottimizzare il data entry, semplificare la creazione delle Polizze di carico a partire dalle Istruzioni inviate via mail e abbracciare l'automazione documentale potenziata dall'Intelligenza Artificiale (AI) porti ad aumentare la produttività e a evidenti miglioramenti nella precisione e nell'efficienza operativa. Tuttavia, il nostro percorso non si ferma qui.

Indagheremo ulteriormente l'adozione delle tecnologie di automazione documentale come elemento cruciale per raggiungere l’efficienza operativa nel customer service, esploreremo i metodi da utilizzare per semplificare i processi di gestione delle Istruzioni per le Polizze di Carico ed esamineremo la soluzione proposta da Wenda, che si basa sulla combinazione tra automazione documentale e Intelligenza Artificiale.

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Un customer service più efficiente

Che l'efficienza e la produttività siano le chiavi del successo aziendale nel mondo della logistica, e che queste si possano conseguire e aumentare grazie all’automazione, è ormai un dato acquisito.

L'automazione della supply chain e della logistica è infatti una risposta tecnologica alla complessità dell'ambiente odierno: è uno strumento che aiuta le aziende ad adattarsi rapidamente ai nuovi cambiamenti, poiché la gestione tradizionale della supply chain, con i suoi processi principalmente manuali, non è più in grado di offrire alle aziende questa flessibilità. E soprattutto questa efficienza.
Oggi infatti gran parte delle informazioni necessarie per l'esecuzione di operazioni logistiche e di supply chain – tra cui le Istruzioni per le Polizze di Carico – vengono estratte manualmente da fonti di dati come email o allegati.
È quindi chiaro come gli uffici di customer service svolgano un ruolo cruciale nelle quotidiane, numerose e spesso ripetitive attività di data entry per la creazione di Polizze di Carico a partire dalle istruzioni fornite dai clienti.

In questo contesto, riuscire ad automatizzare l’elaborazione delle Istruzioni delle Polizze di Carico si rivela un elemento cruciale per aumentare la produttività del back-office e di conseguenza migliorare le prestazioni del customer service. 
Se dunque condurre queste attività in maniera tradizionale – vale a dire con un copia e incolla manuale dei dati – comporta il rischio di errori e rappresenta un ostacolo alla massimizzazione dell'efficienza operativa, bisogna evidenziare il valore dell'automazione.
Esso deriva infatti principalmente dall'efficienza che crea: per esempio, una delle più grandi aziende globali di beni di consumo ha riferito che l'uso dell'automazione avanzata ha consentito di risolvere i problemi del flusso di lavoro del 30% più rapidamente e ha contribuito a migliorare la produttività dei dipendenti fino al 50%1.

La gestione tradizionale della supply chain, con i suoi processi principalmente manuali, non è più in grado di offrire alle aziende flessibilità e soprattutto efficienza. 

Andiamo quindi a vedere quali soluzioni si possono adottare per semplificare i processi di gestione documentale in generale, e delle Istruzioni per le Polizze di Carico in particolare. Sonderemo alcune tecnologie di automazione e vedremo poi la soluzione proposta da Wenda: tra le altre cose, infatti, Wenda AI aumenta la produttività del personale del 50% e garantisce un miglioramento notevole dei processi di gestione ed elaborazione documentale per raggiungere un elevato livello di efficienza operativa nel customer service.

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Come semplificare i processi di gestione delle Istruzioni per le Polizze di Carico?

Molte aziende che offrono servizi di trasporto ricevono dai loro clienti istruzioni specifiche sulle informazioni da includere nella polizza di carico. Spesso questa è una delle attività che richiedono più tempo da parte di chi è responsabile della creazione della polizza di carico. Pertanto, automatizzare questa attività può accelerare il processo di creazione delle Bill of Lading nel suo complesso.
E quindi, investire nelle tecnologie avanzate per automatizzare il data entry delle polizze di carico è cruciale per consentire al back office di evadere più pratiche documentali in minor tempo, semplificare la creazione delle polizze di carico, aumentare la produttività complessiva del customer service e il livello di soddisfazione del cliente.

Il mondo delle tecnologie utilizzate per l'automazione documentale è davvero vasto. Queste tecnologie avanzate possono essere sfruttate con metodi e applicazioni diverse a seconda dell'ambito di applicazione, che hanno di solito obiettivi ben definiti e possono funzionare sia autonomamente sia in combinazione tra loro. 

Prima di passare all’analisi di Wenda AI, che aumenta la produttività del personale del 50%, prendiamo brevemente in considerazione alcune delle tecnologie che si possono utilizzare per semplificare la creazione delle polizze di carico.

Riconoscimento del Linguaggio Naturale (NLP)

Il Riconoscimento del Linguaggio Naturale (Natural Language Processing, NLP) è una branca dell'Intelligenza Artificiale che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggio umano. Si tratta della capacità di un programma informatico di comprendere il linguaggio umano così come viene parlato e scritto.
La NLP consente ai computer di comprendere il linguaggio naturale come gli esseri umani. Utilizza l'Intelligenza Artificiale per prendere input dal mondo reale, elaborarli e dare loro un senso in modo comprensibile per il computer. Gli algoritmi di Machine Learning producono una stima di un modello nei dati sulla base di alcuni dati di input, che possono essere etichettati o non etichettati. In questo modo, gli algoritmi fanno previsioni o classificazioni. Gli algoritmi valutano e ottimizzano costantemente il processo di classificazione o di previsione, aggiornando autonomamente i parametri fino al raggiungimento di una soglia di precisione.
Si può dunque utilizzare la NLP come tecnologia per l’automazione documentale, spesso o quasi sempre in combinazione con altre tecnologie – come appunto l’AI.

Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR)

Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (Optical Character Recognition, OCR) è l'uso della tecnologia per identificare i caratteri di testo stampati o scritti a mano all'interno di immagini digitali di documenti fisici, come ad esempio un documento cartaceo scansionato. Il processo di base dell'OCR consiste nell'esaminare il testo di un documento e nel tradurre i caratteri in un codice utilizzabile per l'elaborazione dei dati. Questa tecnologia viene talvolta definita riconoscimento del testo.
Di solito, le tecnologie OCR hanno due componenti: l'hardware per la digitalizzazione del documento e il software per la conversione dei documenti in testi leggibili dalla macchina. Il software può essere combinato con le tecnologie AI. 

Elaborazione intelligente dei documenti (IDP) 

L'Elaborazione Intelligente dei Documenti (IDP) si riferisce all'estrazione di informazioni da documenti cartacei ed elettronici e al loro utilizzo per consentire l'automazione end-to-end di processi incentrati sui documenti. Sfrutta l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML), il Natural Language Processing (NLP) e i motori OCR avanzati.
Le soluzioni IDP acquisiscono, estraggono, categorizzano e analizzano le informazioni da diversi tipi e formati e consentono agli utenti di integrare senza problemi i dati in uscita nelle automazioni dei flussi di lavoro. Una comune soluzione IDP dovrebbe includere le seguenti funzionalità di base: 

  • Capacità di elaborare dati non strutturati e/o semi-strutturati
  • Riconoscimento e classificazione dei dati
  • Estrazione automatizzata dei dati
  • Strumenti di AI e ML per la categorizzazione e l'analisi
  • OCR per acquisire i dati 
  • Integrazioni con altri software di gestione dei dati

In ogni caso, va tenuto sempre a mente che queste tecnologie non funzionano perfettamente in modo isolato, ma vanno messe a valore come soluzioni integrate.

 

Wenda AI ti aiuta ad automatizzare le tue Polizze di Carico

Vediamo ora come si può utilizzare Wenda AI per estrarre i dati e creare automaticamente Polizze di Carico, trasformando la creazione delle Bill of Lading in un processo automatizzato. Questo passo non solo migliora nettamente l'efficienza ma offre nuove prospettive di successo nella logistica.

Applicare l'automazione al caso delle Istruzioni per le Polizze di Carico consente di estrarre automaticamente i dati necessari dalle istruzioni ricevute via mail e creare velocemente le polizze, eliminando la necessità di un lavoro manuale ripetitivo e soggetto a errori.
Questo significa che il personale del customer service può arrivare a liberare fino all’80% del tempo dedicato ad attività di back-office per concentrarsi su attività più strategiche e servizi a valore aggiunto per i clienti.

Spesso capita che le Istruzioni per le Polizze di Carico siano corredate da una varietà di documenti in diversi formati, poiché ogni azienda sceglie il formato più adatto alle proprie esigenze quando invia le istruzioni al trasportatore.
Wenda AI rappresenta un passo avanti nella gestione delle Istruzioni per le Polizze di Carico poiché gli algoritmi proprietari dell'AI di Wenda non si fermano al mero riconoscimento del testo, ma possono analizzare e interpretare i dati. Questo processo non solo accelera l'elaborazione ma riduce al minimo la possibilità di errori.

Il personale del customer service può arrivare a liberare fino all’80% del tempo dedicato ad attività di back-office per concentrarsi su attività più strategiche e servizi a valore aggiunto per i clienti.

Wenda AI offre nuove opportunità per semplificare ulteriormente il processo: la piattaforma di Wenda seleziona l’email e/o gli allegati ricevuti via email dal cliente, li scarica e li invia al modello AI per la lettura ed estrazione dei dati.
L’Intelligenza Artificiale proprietaria di Wenda legge e comprende i dettagli, e poi il modello AI specializzato analizza le istruzioni, identifica vari dettagli come mittente, destinatario, parte notificata, numero di prenotazione, luogo di ricevimento, ocean vessel, porto di imbarco, porto di scarico, destinazione finale, freight payable, numero/tipo di collo, descrizione delle merci, peso lordo e netto utilizzando la NLP e il Machine Learning.

Quello che segue è un esempio concreto di workflow preso da un caso di studio reale:

  1. Il cliente invia allo spedizioniere una mail con le Istruzioni per la Polizza di Carico in allegato.
    Lo spedizioniere riceve fatture, lettere di credito o semplici istruzioni via mail. In questo caso, Wenda utilizza un modello AI classificatore in grado di analizzare e distinguere la tipologia di documento ricevuto, per poi condividerlo al modello di AI specifico (fatture, lettere di credito, istruzioni cliente) che andrà a estrapolarne i dati.

  2. Wenda prende dunque in carico le mail ricevute dallo spedizioniere, estrae i dati dagli allegati che servono per creare la Polizza di Carico, e invia una mail al back-office dello spedizioniere.

  3. Questa mail inviata da Wenda al back-office dello spedizioniere contiene un testo in cui sono esplicitati il mittente della mail del cliente e il nome file allegato.
    Tra gli allegati di questa mail inviata da Wenda vengono inclusi sia il file allegato originale sia un file excel: quest'ultimo è il risultato finale dell'elaborazione automatizzata di Wenda. Lo stesso risultato si potrebbe visualizzare sulla Piattaforma Wenda oppure potrebbe essere trasferito al sistema IT in uso. 

C’è quindi, come già accennavamo, una comprensione del contesto in cui si muove il documento analizzato, a differenza di un semplice software OCR.
Si procede dunque con l’estrazione delle informazioni più rilevanti dall’email o dagli allegati, indipendentemente dal formato o layout del documento. In modo più specifico, i campi da estrarre possono essere: 

  • Shipper
  • Consignee
  • Notify
  • Porto di imbarco (loading/carico)-num car max.
  • Porto di sbarco (scarico)
  • Numero di container
  • Container (Codice container, Tipo container, Numero di colli, Peso lordo, Sigilli, Eventuali codici doganali)
  • Descrizione della merce
  • Note (agente a destino)

Utilizzare la soluzione Wenda AI consente alle aziende logistiche di raggiungere risultati notevoli:

  • Risparmio dell'80% del tempo di back-office: riducendo il tempo impiegato nella gestione documentale, il personale dello spedizioniere può concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto, più strategici e più creativi;
  • Allocazione più efficiente delle risorse umane: lo spedizioniere può automatizzare l'elaborazione di migliaia di documenti, aumentando notevolmente la produttività delle risorse umane e distribuendo in maniera più efficiente i carichi di lavoro;
  • Maggior scalabilità nel customer service a livello operativo: l'automazione permette allo spedizioniere di espandere la sua operatività. Questo elemento può essere ulteriormente rafforzato dalle potenzialità dell’automazione.

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Conclusioni

Automatizzare la gestione delle Istruzioni per le Polizze di Carico con Wenda AI rappresenta una potente leva per aumentare l'efficienza e la produttività nel customer service delle aziende di logistica.
Semplificare le creazione delle Polizze di Carico grazie alle tecnologie di automazione documentale potenziate dall’AI, le aziende possono ottenere risparmi di tempo sostanziali e miglioramenti ben visibili nella produttività e nell'efficienza operativa, favorendo una gestione della supply chain più rapida e profittevole.
È giunto il momento di entrare pienamente nell’era dell’automazione, e Wenda è pronta per questa sfida!

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Note

1. IBM Institute for Business Value (2018): The Evolution of Process Automation