在快递行业的激烈竞争中，企业们纷纷寻找新的突破口以应对利润下滑的挑战。在这场没有硝烟的战争中，大模型技术成为了快递企业们寄予厚望的关键武器。
近年来，快递业务量呈现出爆炸式增长，以“三通一达”为代表的快递巨头们纷纷突破百亿业务量大关。然而，业务量的大幅增长并未带来相应的利润提升，反而让快递企业陷入了低价竞争的泥潭。韵达、申通和圆通等公司的单票收入均出现下滑，快递行业的内卷现象愈发严重。
面对这一困境，快递企业开始寻求通过提升服务质量来打破僵局。而AI技术的引入，为快递行业的转型升级提供了新的可能。2023年，快递企业纷纷开始尝试将AI能力应用到自身业务中，大模型技术逐渐在快递行业崭露头角。
快递100作为行业内的佼佼者，率先在大模型应用上迈出了坚实的一步。其产研中心负责人李朝明表示，90%的客服问题已经可以通过AI来解决。快递100的AI客服不仅有效节省了人力成本，还大幅提升了问题解决效率。目前，快递100已经实现了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客服外，大模型还在快递行业的多个环节发挥着重要作用。AI助手类产品成为了快递小哥和企业内部用户的得力助手。在揽件环节，AI助手能够帮助快递人员快速查询违禁物品、了解快递时效性等信息，大大提高了工作效率。同时，AI助手还能为国际业务寄送提供服务，通过搭载全球海关邮寄政策知识库，为用户生成最新的邮寄指南。
随着大模型技术的不断成熟，其在快递行业的应用范围也在不断扩大。从简单的寄件、查件到业务信息的汇总整理，再到供应链的智慧控制，大模型正在逐步深入快递行业的腹地。在快递100的“自动改派单”功能中，AI能够实时判断订单状态，按需调配运力资源，有效提升了物流效率。
然而，将大模型深入应用到快递行业并非易事。快递行业涉及人员众多、环节复杂，对效率要求极高。因此，打造一个属于快递行业自己的大模型底座成为了首要任务。顺丰、韵达等公司选择了自研大模型的道路，而快递100则采取了公有云+私有云部署的方式，根据不同场景需求调用不同模型。
在训练大模型的过程中，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，给模型训练带来了巨大挑战。为此，快递企业需要通过大模型完成全面数字化的过程，将碎片化信息转化为可被训练的语料。
尽管面临诸多困难，但快递企业们依然坚信大模型是值得的长期投资。随着大模型能力的不断提升，快递行业将迎来更多的变革。AI不仅能够帮助快递企业实现降本增效，还能提升服务质量，增加收入。例如，通过智能接单系统，接单时间可以大幅缩短；通过违禁品识别功能，可以保障运输安全；通过地址补全功能，可以避免快递运转出现问题。
在AI的辅佐下，快递企业的运转效率和服务质量得到了显著提升。快递100的单量处理能力从每天30万单增长到50万单，并有望在未来一年实现每天100万单的突破。同时，快递100还成为了一个集合“查寄管”服务的快递生态入口，为用户提供更加便捷、高效的快递服务。
尽管大模型技术已经在快递行业取得了初步成果，但其潜力仍然巨大。在供应链端等更多领域，大模型还有更多的发挥空间。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，大模型将成为推动快递行业持续发展的重要力量。
