Branża TSL jest z natury złożona i obarczona wieloma rodzajami ryzyka. Opóźnienia w płatnościach, niewypłacalność kontrahentów czy nieterminowa realizacja zleceń mogą skutecznie zaburzyć płynność finansową i organizację pracy przedsiębiorstw logistycznych. Coraz częściej firmy sięgają po rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji (AI), które pomagają przewidywać zagrożenia oraz wcześnie wychwytywać niepokojące sygnały. Poniżej prezentujemy trzy obszary, w których AI istotnie wspiera analizę ryzyka w branży TSL.
1. Weryfikacja nowego klienta
Ocena ryzyka opóźnień w płatnościach
Jednym z największych problemów w relacjach B2B w TSL jest zagrożenie opóźnieniami w płatnościach. AI może pomóc w identyfikacji tzw. „klientów wysokiego ryzyka” na podstawie szeregu informacji, takich jak:
- Dotychczasowa historia płatności (jeśli dostępna w bazach danych)
- Analiza mediów społecznościowych i portali branżowych (doniesienia o problemach finansowych lub opinie byłych kontrahentów)
- Dane z baz wywiadowni gospodarczych (krajowe i międzynarodowe rejestry długów, informacje o postępowaniach sądowych)
Algorytmy machine learning potrafią wykrywać wzorce sygnalizujące potencjalne problemy z płynnością klienta. Mogą także oceniać wpływ sezonowości lub specyficznych czynników branżowych, dzięki czemu przewoźnik, spedycja czy operator logistyczny mogą lepiej dostosować warunki współpracy (np. skrócić termin płatności albo wymagać przedpłaty).
Wczesne wykrywanie prób wyłudzeń (fraudu) AI doskonale sprawdza się również w analizie nietypowych zachowań klientów i rozpoznawaniu wzorców charakterystycznych dla oszustów:
- Sprawdzanie spójności danych rejestrowych (np. krótki czas działalności, nieprawidłowy NIP, brak wpisu w KRS)
- Analiza częstotliwości i wartości zamówień (bardzo duże zlecenia tuż po nawiązaniu współpracy mogą wzbudzać podejrzenia)
- Porównywanie wzorca zamówień z podobnymi podmiotami (jeśli klient drastycznie odbiega od standardów rynkowych)
System AI może na podstawie takiej analizy automatycznie generować alerty i rekomendować dodatkową weryfikację, np. potwierdzenie tożsamości osób decyzyjnych, poproszenie o dokumenty finansowe, czy ustalenie krótszego terminu płatności.
2. Weryfikacja nowego przewoźnika
Sprawdzanie solidności i doświadczenia
Wybór przewoźnika to kluczowy element w łańcuchu dostaw – od niego w dużej mierze zależy terminowość i jakość usługi. Aby ocenić ryzyko związane z nową firmą transportową, AI może:
- Analizować opinie i oceny w serwisach branżowych (portale dla przewoźników i spedytorów, grupy dyskusyjne, media społecznościowe)
- Sprawdzać dane rejestrowe i historię działalności (np. czy firma nie zmieniała nazwy lub właściciela podejrzanie często)
- Agregować dane o flocie i kadrze kierowców (wiek pojazdów, statystyki wypadków, rotacja pracowników)
Ocena ryzyka nieterminowych dostaw
Dodatkowo algorytmy machine learning mogą porównywać dane historyczne o punktualności (jeśli dostępne) z parametrami, takimi jak stan dróg na obsługiwanych trasach czy wskaźnik przeciążenia floty. Dzięki temu system ocenia prawdopodobieństwo opóźnień i rekomenduje wybór konkretnego przewoźnika lub podwykonawcy.
3. Weryfikacja klauzul w zleceniachAnaliza treści dokumentów
W branży TSL sporo ryzyka może kryć się w niestandardowych zapisach umów czy zleceń, np. nietypowych kar umownych, dodatkowych wymogów związanych z ubezpieczeniem lub restrykcjami dot. czasu pracy. Z pomocą przychodzą techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), które umożliwiają:
- Automatyczną ekstrakcję kluczowych fragmentów umów i porównywanie ich z wzorcowymi zapisami
- Klasyfikowanie klauzul według potencjalnego ryzyka (np. „klauzule dotyczące kar”, „klauzule dotyczące opóźnień”)
- Wczesne wykrywanie niestandardowych zapisów (algorytm wyszukuje słowa kluczowe i frazy, które mogą wskazywać na niekorzystne warunki lub ukryte koszty)
Ocena potencjalnych konsekwencji
System AI może także sugerować skutki finansowe lub operacyjne, jakie mogą wynikać z niestandardowych klauzul. Na przykład, jeśli w umowie przewidziano wysokie kary za opóźnienia powyżej 24 godzin, to AI może wskazać, że obsługa takiego kontraktu wymaga większej rezerwy floty lub wyższego ubezpieczenia, aby zminimalizować ryzyko kosztów karnych.
Podsumowanie
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w branży TSL pozwala firmom na szybsze, dokładniejsze i bardziej obiektywne ocenianie ryzyka. Weryfikacja nowego klienta, nowego przewoźnika czy analiza zapisów w zleceniach to tylko kilka z wielu procesów, które AI może usprawnić. Odpowiednio zaprojektowany system potrafi czuwać nad bezpieczeństwem finansowym i operacyjnym przedsiębiorstwa logistycznego, przekładając się na większą stabilność, zaufanie partnerów biznesowych i mniejszą liczbę nieprzewidzianych kosztów.Dzięki integracji AI z innymi narzędziami (np. systemami TMS, platformami cyfrowego obiegu dokumentów) można wprowadzić wysoki poziom automatyzacji i monitorowania, który wcześniej był praktycznie nieosiągalny. W efekcie zarządzanie ryzykiem w TSL staje się bardziej efektywne, elastyczne i odporne na błędy ludzkie – co jest niezwykle ważne w tak wymagającej i dynamicznej branży.