在快遞行業的激烈競爭中，企業們紛紛尋找新的突破口以應對利潤下滑的挑戰。在這場沒有硝煙的戰爭中，大模型技術成為了快遞企業們寄予厚望的關鍵武器。
近年來，快遞業務量呈現出爆炸式增長，以“三通一達”為代表的快遞巨頭們紛紛突破百億業務量大關。然而，業務量的大幅增長并未帶來相應的利潤提升，反而讓快遞企業陷入了低價競爭的泥潭。韻達、申通和圓通等公司的單票收入均出現下滑，快遞行業的內卷現象愈發嚴重。
面對這一困境，快遞企業開始尋求通過提升服務質量來打破僵局。而AI技術的引入，為快遞行業的轉型升級提供了新的可能。2023年，快遞企業紛紛開始嘗試將AI能力應用到自身業務中，大模型技術逐漸在快遞行業嶄露頭角。
快遞100作為行業內的佼佼者，率先在大模型應用上邁出了堅實的一步。其產研中心負責人李朝明表示，90%的客服問題已經可以通過AI來解決。快遞100的AI客服不僅有效節省了人力成本，還大幅提升了問題解決效率。目前，快遞100已經實現了90%的客訴問題由大模型處理，問題一次性解決率高達99.4%。
除了AI客服外，大模型還在快遞行業的多個環節發揮著重要作用。AI助手類產品成為了快遞小哥和企業內部用戶的得力助手。在攬件環節，AI助手能夠幫助快遞人員快速查詢違禁物品、了解快遞時效性等信息，大大提高了工作效率。同時，AI助手還能為國際業務寄送提供服務，通過搭載全球海關郵寄政策知識庫，為用戶生成最新的郵寄指南。
隨著大模型技術的不斷成熟，其在快遞行業的應用范圍也在不斷擴大。從簡單的寄件、查件到業務信息的匯總整理，再到供應鏈的智慧控制，大模型正在逐步深入快遞行業的腹地。在快遞100的“自動改派單”功能中，AI能夠實時判斷訂單狀態，按需調配運力資源，有效提升了物流效率。
然而，將大模型深入應用到快遞行業并非易事。快遞行業涉及人員眾多、環節復雜，對效率要求極高。因此，打造一個屬于快遞行業自己的大模型底座成為了首要任務。順豐、韻達等公司選擇了自研大模型的道路，而快遞100則采取了公有云+私有云部署的方式，根據不同場景需求調用不同模型。
在訓練大模型的過程中，高質量數據是核心生產要素。然而，物流產業所需的真實交互數據樣本少、分布不均，給模型訓練帶來了巨大挑戰。為此，快遞企業需要通過大模型完成全面數字化的過程，將碎片化信息轉化為可被訓練的語料。
盡管面臨諸多困難，但快遞企業們依然堅信大模型是值得的長期投資。隨著大模型能力的不斷提升，快遞行業將迎來更多的變革。AI不僅能夠幫助快遞企業實現降本增效，還能提升服務質量，增加收入。例如，通過智能接單系統，接單時間可以大幅縮短；通過違禁品識別功能，可以保障運輸安全；通過地址補全功能，可以避免快遞運轉出現問題。
在AI的輔佐下，快遞企業的運轉效率和服務質量得到了顯著提升。快遞100的單量處理能力從每天30萬單增長到50萬單，并有望在未來一年實現每天100萬單的突破。同時，快遞100還成為了一個集合“查寄管”服務的快遞生態入口，為用戶提供更加便捷、高效的快遞服務。
盡管大模型技術已經在快遞行業取得了初步成果，但其潛力仍然巨大。在供應鏈端等更多領域，大模型還有更多的發揮空間。未來，隨著技術的不斷進步和應用的不斷深化，大模型將成為推動快遞行業持續發展的重要力量。
