在快递行业的激烈竞争中，各大公司正纷纷寻求新的突破点以提升效率和服务质量。其中，AI大模型技术的引入成为了一个引人注目的趋势。快递100的产研中心负责人李朝明表示：“我们发现，90%的客服问题完全可以通过AI来解决。”
近年来，快递行业虽然业务量急剧增长，但利润却并未随之提升。韵达、申通和圆通等公司的财报显示，今年11月的单票收入均有所下降，行业陷入低价竞争的困境。快递100总经理陈登坤指出：“快递行业已从低价竞争转向高质量服务的比拼。”
面对这一挑战，快递行业开始积极拥抱AI技术。2023年，AI大模型开始在快递行业初步展现出其潜力。虽然应用能力尚有限，但AI已经在快递行业的一些基础且有效的业务场景中实现了降本增效，如AI客服、AI营销和AI助手。
快递100是这一趋势的先行者之一。李朝明回忆，2023年8月8日，快递100决定接入大模型技术。随着大模型能力的突破，AI在快递业务中的应用场景也愈发广泛。例如，通过与百度等大厂的合作，快递100发现新模型能够处理过去无法交给AI完成的复杂场景。
在AI技术的推动下，多家快递公司纷纷推出了自己的AI解决方案。顺丰自研了物流决策大模型“丰知”和物流行业垂直领域的“丰语”大模型，韵达推出了AI快递助手，而快递100则选择了将公有云和私有云模型混合的“百递云GPT”模型。这些模型在快递业务的各个环节中发挥着重要作用。
AI客服是快递行业中最早落地的AI应用之一。通过AI客服，快递公司能够节省大量人力，同时高效处理大量重复的简单问题。李朝明透露，快递100目前已有90%的客诉问题由大模型处理，问题一次性解决率高达99.4%。
除了AI客服，AI助手类产品也在快递行业中发挥着重要作用。这些助手不仅能够帮助快递小哥解决各种实际问题，如违禁物品查询、快递时效性等，还能够为企业内部用户提供便捷的服务。顺丰科技大模型技术总监江生沛举例说，在国际快递场景下，AI助手能够调用全球各地的海关邮寄政策，帮助快递小哥和用户快速了解寄送规则。
随着AI技术的不断成熟，大模型在快递行业的应用也在逐步深入。从简单的寄件、查件，到面向快递小哥的“知识库”打造，再到业务信息的汇总整理，甚至到供应链的智慧控制，AI正在逐步改变快递行业的运作模式。
然而，将大模型深入应用到快递行业并非易事。快递行业涉及人员庞大、快件海量、环节复杂，对效率要求极高。因此，快递公司需要首先打造一个属于自己的大模型底座。目前，快递公司接入大模型主要有两种方式：自研大模型和公有云模型+私有部署模型。
顺丰、韵达等公司选择了自研大模型的道路。江生沛表示，开源模型在私有化部署过程中由于缺乏行业相关知识，实际效果并不理想。而顺丰拥有数据和算力优势，自研行业大模型是必经之路。快递100则选择了公有云+私有云部署的方式，以平衡效果和成本。
尽管大模型在快递行业的应用已经取得了一些成果，但仍面临诸多挑战。在训练和优化大模型的过程中，高质量数据是核心生产要素。然而，物流产业所需的真实交互数据样本少、分布不均，极难获得。如何让大模型准确地理解问题中的所有元素，并根据需求准确调用对应的时效性、价格等信息，仍然是一个难题。
为了解决这些问题，快递公司正在不断探索和创新。例如，快递100通过为公司大模型编排业务流程来控制其调用需求，从而确保AI在交互过程中始终保持在业务流程中。同时，快递公司也在与大厂智能体平台合作，上线各式各样的智能体应用，以进一步提升服务质量和效率。
随着大模型能力的进一步提升，快递行业将能够交给AI主导更多复杂的任务。例如，通过AI技术，快递公司可以为企业提供类似“携程商旅”式的寄快递业务服务，帮助企业提升管理效率。同时，AI还能帮助寄快递的企业客户降低行政费用，进一步提升快递服务的效率和质量。
在AI技术的推动下，快递行业正在经历一场深刻的变革。尽管仍面临诸多挑战和困难，但快递公司们相信，大模型是值得的长期投资。随着大模型能力的不断释放和应用的不断深入，快递行业将迎来更加广阔的发展前景。
