行业痛点
多语种询盘回复慢，错过时差窗口
单证与报关资料制作、核对易出错
订单跟单靠表格和群消息，进度不透明
车辆调度与运输异常响应慢
岗位 AI 化
「转型」指以 AI 员工执行为主、人抽检；「增强」指 AI 起草与提示、人决策定稿。
| 岗位 | 方式 | AI 做什么 / 人保留什么 |
|---|---|---|
| 业务员（询盘） | 增强 | AI 多语种起草回复与报价，业务员确认发送 |
| 单证员 | 转型 | AI 生成并交叉核对单证，人抽检 |
| 报关资料员 | 增强 | AI 核对品名、HS 编码与资料一致性，人复核 |
| 跟单员 | 转型 | AI 自动追踪节点并提醒异常 |
| 调度员 | 增强 | AI 起草派车与线路方案，调度确认 |
部门 Agent
超级 AI 工作台
演示界面，数字为占位。
各部门 AI 任务完成率（示意）
AI 助手 · 周一经营简报
FDE 行业实践
以下为公开报道中的第三方案例，与上方 BOOK.AI 示例案例无关，供了解行业做法参考。
案例信息整理自公开报道，数据为原文口径，版权归原权利人；BOOK.AI 未参与上述项目。
FDE 强度 强FDE / 长期共建（2019年起合作）
“$40,000/day in savings, or $14M annually”
来源：Palantir · 2024-03 · 服务商发布口径
员工每年约做5,000万个供应链决策，驱动约100亿美元销售成本，大量依赖手工。
双方自2019年合作，先整合200张主数据与业务表建统一数据底座，再在AIP上建ELF系统，人机协同审核建议。
来源称ELF超过70%的建议被人工采纳，每天节省约4万美元，约合每年1,400万美元，且仅部署在部分网络。
“先数据底座、后 AI 建议、人在回路”，是供应链决策智能化的稳妥路径。
查看原文 ↗Building an Intelligent AI-Driven Supply Chain at General Mills (AIPCon Impact Study)
FDE 强度 中联合共创（联合发布）
“6个大类、80多个子类对象，样本规模达到百万级”
来源：华为 · 2024-06-22 · 服务商发布口径
FDE 强度 中联合共创（训推平台共建）
“将「丰语」大模型的吞吐能力提升最高达5倍”
来源：新浪科技 · 2025-07-04 · 媒体报道口径
FDE 强度 中联合共创（co-build）
“In the first 45 days of operation, over 1,000 customers consulted the AI assistant”
来源：Microsoft · 2025 · 服务商发布口径
铁路货运客户需要实时追踪货物、获取服务信息，传统门户查询繁琐。
CSX选用Copilot Studio与Foundry构建AI助手，前者快速上传知识文章，后者打通多个后台系统实时数据。
来源称上线前45天已有超过1,000名客户通过4,000多次对话使用该助手。
B2B 客户门户是物流企业很好的智能体切入点：需求明确、数据现成。
查看原文 ↗CSX boosts supply chain agility using Microsoft Copilot Studio and Azure AI Foundry | Microsoft Customer Stories
FDE 强度 弱服务商产品交付
“报关成本直降50%以上”
来源：上海市杨浦区政府 · 2025-11-14 · 政府网站报道口径
