La sfida

Adottando una visione progettuale di lungo periodo, lo spedizioniere ha evidenziato diversi obiettivi da raggiungere. Tuttavia, in prima istanza la sfida si è concentrata sulla risoluzione di alcune delle necessità emerse. In questo quadro, lo spedizioniere aveva la necessità di ridurre il tempo impiegato nelle attività di back-office per:

• Creare le istruzioni per le Polizze di Carico (Bill of Lading, BoL) a partire dai dati estratti; automaticamente da lettere di credito, fatture e istruzioni del cliente ricevute via mail;
• Estrarre automaticamente i dati contenuti nei VGM (Verified Gross Mass) ricevuti via mail
• Estrarre automaticamente i dati contenuti nei Manifesti (Ship's Manifest) di partner terzi ricevuti via mail.

La nostra soluzione

Wenda ha messo in campo la sua soluzione AI proprietaria, in grado di automatizzare email e documenti nelle attività quotidiane di logistica, trasporto e supply chain.
In questo modo ha potuto procedere con le operazioni di digitalizzazione, ottimizzazione e automazione del processo di gestione delle istruzioni per le Polizze di Carico, dei Manifesti e dei VGM tramite algoritmi AI proprietari.

Ci sono tre modelli differenti per ogni tipo di documento, ovvero le istruzioni per la Polizza di Carico, i Manifesti e i VGM.
I modelli di Intelligenza Artificiale di Wenda individuano ed estraggono automaticamente i dati rilevanti dalla testata e dal dettaglio del documento, dall'oggetto e dal testo della mail, e dai file allegati alla mail. Nello specifico, da ogni documento vengono estratti i seguenti dati: 

• Istruzioni per la Polizza di Carico (BoL): 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.
• Manifesti di Carico: numero di container tipologia, sigillo, numero di colli, peso merce e tara.
• VGM: gross mass weight, codice container, il tipo di container, la persona autorizzata, il firmatario e lo shipper. 

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, a differenza di OCR e tecnologie simili, permette tra le altre cose di comprendere il contesto di documenti e/o testi. In questo modo, tanti layout diversi in documenti diversi possono essere lavorati senza l’intervento umano.

Per esempio, se in un dato Manifesto di Carico il Container Number si trova in alto a destra della pagina ed è codificato come “container number”, in un altro Manifesto invece si potrebbe trovarsi in centro pagina e potrebbe essere codificato come “numero di container”.
L’AI di Wenda sarà in grado capire che si tratta dello stesso valore.

Questa capacità elimina anche la necessità di utilizzare un formato specifico come pdf, jpeg, xml o word, perché l’AI sarà in grado di leggere i documenti indipendentemente del formato.
La stessa flessibilità esiste anche per la creazione dei file di output, che si possono creare in qualsiasi formato e si possono ricevere con il metodo preferito/selezionato dall’utente.

Workflow

1. Il cliente invia allo spedizioniere una mail con un documento in allegato.
   Nel caso delle istruzioni per la BoL, 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 le Istruzioni per 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 processo si ripete per i Manifesti e per i VGM.
In breve: Wenda prende in carico le mail ricevute dallo spedizioniere, analizza automaticamenti i dati all’interno di ciascun Manifesto e di ciascun VGM condiviso dal partner di riferimento, estrae i dati ivi contenuti e li struttura in un file excel che viene poi inviato al back-office dello spedizioniere.

In questo modo, ricevendo le mail automatizzate di Wenda, il back-office dello spedizioniere ha a disposizione in un ordinato file da importare nel suo sistema con tutte le informazioni necessarie relative a ogni documento da processare.
Non dovrà più andare a cercare le informazioni in diverse email, ricevute in orari diversi e da diversi mittenti: in base al documento da processare, il back-office dello spedizioniere apre il file excel ricevuto in automatico da Wenda, prende le informazioni che gli servono e le importa nei suoi sistemi IT.

Integrazioni future

L’obiettivo finale del cliente e di Wenda è l’automazione totale del lavoro di back-office, a supporto degli operatori.

Al fine di digitalizzare e ottimizzare ulteriormente i processi di back-office dello spedizioniere, Wenda metterà a disposizione alcune funzionalità avanzate della sua AI proprietaria.

Queste funzionalità avanzate consentiranno di integrare l'AI di Wenda ai sistemi interni del cliente, avviando un processo di automazione ancora più efficiente: i file excel ricevuti dallo spedizioniere verranno inseriti automaticamente nel suo ERP, tagliando ulteriormente i tempi di elaborazione documentale e aumentando drasticamente la produttività del back-office.

Inoltre, le funzionalità avanzate dell'AI proprietaria di Wenda potranno consentire al cliente di emettere in automatico quotazioni di spedizioni (dialogando con l’ERP) in risposta a richieste specifiche di quotazione ricevute da clienti tramite mail.

I vantaggi ottenuti

L'implementazione della soluzione ha portato risultati notevoli:

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