项目案例：某国际货代企业批量查轨迹与异常提醒

1. 客户背景

某国际货代企业（客户名称已匿名处理），主营海运拼箱与空运出口业务。操作部门有十余名业务员，分别对接不同航线和客户群体。客户对在途货物状态查询需求频繁，部分大客户要求每日或每班次收到在途汇总，对异常节点（甩柜、清关停滞、到港未提货等）响应时效要求高。

2. 原业务流程

每个工作日上午，业务员打开共享 Excel「当日待跟进运单清单」，按客户或航线分组，逐票处理：

根据运单号判断应查询的船公司网站、航司货况页或第三方轨迹平台
登录对应系统，手工查询最新状态、预计到港时间、当前节点
将结果抄入 Excel 对应列，必要时截图留存
对重点客户，通过企业微信或邮件发送状态说明
若客户主动催问「为什么还没放行」「是不是甩柜了」，再回头逐票核实

旺季或船期波动时，同一业务员可能同时维护几十票在途货，查询与回复穿插进行，机械操作占用大量整块时间。

3. 主要问题

单票查询路径分散，批量处理时反复登录多个网站，机械操作耗时长
异常往往在客户催问后才集中核实，主动预警不足
同一运单多次查询结果散落在个人表格和聊天记录中，不便汇总复盘
新人不熟悉各船公司查询入口和状态字段含义，查询质量依赖老员工
管理层难以从个人表格快速看到「今日待处理异常」全貌

4. 匠厂交付内容

运单轨迹查询智能体

支持导入当日待跟进运单清单（运单号、船公司/渠道、客户、航线等字段）
按预设规则调用各渠道查询能力，批量归集最新状态与关键节点时间
输出统一汇总表，支持按客户、航线、业务员筛选

异常提醒规则库

配置「超过 N 天未更新」「状态跳变异常」「到港未提货超时」等规则
命中规则的运单进入「待处理异常清单」，附简要说明与建议核实方向

配套交付物

执行日志：每票查询时间、来源、返回结果摘要
汇总报表模板：便于业务员直接引用回复客户
操作说明：面向业务人员的日常使用与异常处理指引

5. 人工确认与风险控制

异常提醒或状态说明对外发送前，由业务员逐条确认表述内容
涉及赔偿、责任认定、客户索赔等事项，不自动生成对外口径或承诺性表述
智能体不自动向客户发送消息、不修改 OMS/TMS 中的业务数据
查询失败或渠道返回异常时，进入「需人工核实」列表，不静默跳过

6. 上线后变化

机械查询时间明显减少，业务员减少重复登录各船公司网站
异常项更早进入待处理列表，客户催问前即可开始核实
回复客户时可直接引用汇总结果，沟通更及时、表述更一致
查询过程留痕，便于事后复盘某票状态变化时间线

7. 适用边界

适合

有相对稳定的运单号与可查询渠道
查询规则可归纳（按船公司、航线、渠道映射）
客户授权提供查询所需账号或访问方式
愿意从「批量查询 + 异常清单」小场景试点

仍需人工判断

部分船公司反爬、验证码或登录策略频繁变更，需单独适配维护
复杂索赔、责任界定、客户特殊口径需业务员现场确认
新开通渠道或罕见运输方式，首次需人工验证查询逻辑

8. 可复用到哪些类似场景

空运 ULD / 航班货况批量查询与延误提醒
跨境电商 FBA 尾程签收与上架异常监控
报关放行进度追踪与查验预警
拖车/派送签收状态汇总与客户通知草稿
冷链温控异常监测与值班提醒

9. 建议试点方式

第一步准备资料

近两周待跟进运单样例（含运单号、渠道、客户）
各渠道查询方式说明或测试账号
当前业务员使用的 Excel 汇总表模板
3–5 条您认为应触发「异常」的典型情形描述

试点范围

先选 1 条航线或 1 个客户群体的在途运单
试运行 1–2 周，对比「人工逐票查」与「智能体汇总 + 人工确认」的差异

验收关注点

汇总表字段是否满足回复客户所需
异常规则是否过松或过严
查询失败项是否可追溯、可补查

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