Nghe bài viết 4 phút. Âm thanh này được tạo tự động. Vui lòng cho chúng tôi biết nếu bạn có phản hồi.

Với sự gia tăng của các vụ trộm hàng hóa, các hãng vận tải cần một bộ công cụ giải pháp đa dạng để vừa ngăn chặn sự cố trước khi chúng xảy ra, vừa giải quyết các vấn đề sau đó.

Năm 2024, các vụ trộm hàng hóa đã tăng 27% so với năm trước, đạt mức cao kỷ lục vượt quá 1 tỷ đô la, theo lời khai ngày 16 tháng 7 từ David Glawe, chủ tịch và CEO của Cục Tội phạm Bảo hiểm Quốc gia.

Glawe nói rằng con số này dự kiến sẽ tăng thêm 22% vào năm 2025, trong khi "các ước tính khác cho rằng tổn thất hàng hóa có thể lên tới 35 tỷ đô la mỗi năm."

Sự gia tăng của tình trạng trộm cắp hàng hóa đã trở thành tâm điểm của các ngành bán lẻ và vận tải, thu hút sự chú ý thông qua các cảnh báo và báo cáo của ngành, các phiên điều trần của quốc hội và sự can thiệp của các hãng vận tải. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ mà các hãng vận tải đang ngày càng chú ý đến để chống lại tình trạng trộm cắp hàng hóa nhằm hỗ trợ hoạt động của họ và bảo vệ hàng hóa của người gửi hàng.

Ví dụ, Landstar System đã nói trong cuộc gọi thu nhập tháng Năm rằng công ty đang đầu tư đáng kể vào công nghệ và trí tuệ nhân tạo, đồng thời nhấn mạnh cần phải có sự cảnh giác liên tục.

"Nó đang đóng một vai trò khá lớn," ông Jordan Strawn, Phó Chủ tịch cấp cao Logistics của Werner Enterprises cho biết trong một hội thảo trực tuyến vào ngày 28 tháng 8.

Đối với Werner, đầu tư vào công nghệ và trí tuệ nhân tạo không phải là điều mới mẻ. Ngoài việc sử dụng công nghệ để chống trộm cắp hàng hóa, Werner cũng tập trung vào các tiến bộ công nghệ để thúc đẩy sự phát triển logistics của mình, bao gồm thông qua hệ thống EDGE TMS mang thương hiệu của họ.

Công ty cũng đang mở rộng việc sử dụng AI đàm thoại cho việc gọi và thông báo nhắc nhở cũng như giao tiếp với nhân viên mới, cộng sự và các hãng môi giới, CEO Derek Leathers cho biết trong cuộc gọi thu nhập quý 2.

Tận dụng AI trước khi trộm cắp xảy ra

Werner thực hiện quy trình kiểm tra nhà vận chuyển rất kỹ lưỡng khi quyết định kinh doanh và “chúng tôi đang tận dụng AI để hiểu rõ đối tác mà chúng tôi đang hợp tác,” Strawn cho biết.

Có thể biết bạn đang làm việc với ai trước khi chấp nhận kinh doanh có thể giúp giảm rủi ro trộm cắp hàng hóa. Dữ liệu được tiêu thụ trong quá trình kiểm tra, sau đó trí thông minh nhân tạo (AI) được sử dụng để hiểu thông tin đó có ý nghĩa gì và liệu nó có hợp lý để Werner vận chuyển một lô hàng hay không.

Một chiến lược mà công ty áp dụng là phân tích những gì một nhà vận chuyển làm trong mạng lưới của Werner.

“Nếu họ đang chuyển một lô hàng từ Dallas, tôi nghĩ chúng tôi thường thấy họ ở khu vực Đông Nam, và xa nhất có thể là khu vực Tây Nam,” Strawn nói. Sau đó, nếu cùng một khách hàng đó muốn một lô hàng từ vùng Đông Bắc đi tới Bờ Tây, Werner sử dụng AI để thu thập và tổng hợp thông tin nhằm đưa ra quyết định có nhận lô hàng hay không.

Tận dụng công nghệ sau khi trộm cắp xảy ra

“Hiện nay có một công nghệ rất hay giúp chúng tôi xử lý trong trường hợp bị mất cắp thiết bị hoặc hàng hóa trên xe của bên vận chuyển thứ ba,” Strawn cho biết.

Công nghệ mà Strawn đề cập đến sử dụng hình ảnh máy tính. Nhà vận chuyển bên thứ ba đã đặt các camera khắp các hành lang chính trên khắp Hoa Kỳ, đặc biệt tập trung vào các khu vực mà họ dự đoán sẽ thu thập thông tin hữu ích nhất.

Thông qua những camera đó, Werner có thể xem ảnh chụp nhanh của các phương tiện thương mại để xác định thông tin như số MC, DOT, xe tải, rơ-moóc và biển số xe. Khi một lô hàng bị mất, Werner có thể truy cập cơ sở dữ liệu được tạo bởi hệ thống và nhập các thông tin chi tiết lấy từ người gửi hàng hoặc qua giám sát.

"Điều này đã rất thành công. Chúng tôi thực sự đã có thể xác định vị trí và gửi các cơ quan chức năng đến để ngăn chặn những chiếc xe tải này khi chúng đang di chuyển, bởi vì chúng tôi đã theo dõi chúng để biết chúng đang đi đâu," Strawn nói.

Các hãng vận tải khác mà Werner hợp tác đang trở nên cởi mở hơn với công nghệ, chẳng hạn như tích hợp thiết bị ghi nhật ký điện tử.

Trước đây, Werner thường thấy các công ty vận tải không sẵn sàng chia sẻ thông tin, nhưng doanh nghiệp tại Omaha, Nebraska đã tận dụng tích hợp ELD trong nền tảng TMS của mình để xác định vị trí xe tải và thời điểm nó đến đích. Điều này giúp Werner có quyền truy cập vào dữ liệu xác nhận xe tải di chuyển đúng tuyến đường, đồng thời bảo vệ việc chia sẻ thông tin cần giữ kín nội bộ, theo ông Strawn.

Nếu một chiếc xe tải đang theo dõi đúng thời gian và đúng địa điểm với tải trọng chính xác, Werner sẽ chia sẻ thông tin lấy hàng với các nhà vận chuyển và bảo vệ quy trình đó thông qua xác thực đa yếu tố, ông ấy nói thêm.

Alejandra Carranza