该场景必须综合的多源变量
这些因素不仅数量庞大，且相互交织博弈，任何单一维度的静态公式都无法覆盖全部边缘情形：
- 货物类型与包装规格（是否带电、危险品等级、泡重比）
- 起运港/目的港多式联运路径与各段时效要求
- 各大船司与航司即时浮动运价与历史舱位保障率
- 报关费、燃油附加、港杂、滞箱与目的港清关成本
- 目标客户的价格敏感度与过往成交价历史经验
AI 的核心使命：容纳非结构化输入，进行多维综合推理，给出可解释的依据。
为什么传统软件很难把这件事情解决？
这不是原有系统开发团队能力不足，而是传统确定性软件架构在“规则写不死”问题面前的天然边界：
- ×规则无法提前写死：船司附加费规则每周都在变，没有固定公式可以覆盖全部特殊情况
- ×信息极其分散：运价散落在微信群、PDF 通告、Excel 报价表和船司官网中
- ×过度依赖资深调度员的个人脑中记忆，新人报价耗时半小时以上甚至漏算重大杂费
- ×传统 TMS/ERP 只能事后录入确认的订单金额，无法在事前辅助复杂判断
共事原则：不替换既有系统，而是作为轻量外挂只攻克这个具体卡点。
人机协同架构 · Human + Agent, in Flow
共事怎样解决这项业务难题？
明确划分 AI 的分析推理职责与人类专家的终审把关节点，保障交付结果的安全性与合规性。
AI Agent 负责的动作（理解、推理、初筛）
- 解析客户非结构化询价文本、单证或 Excel，提取关键货品参数与起止要求
- 动态读取船司最新运价池与本地规则库，比选直飞、海运拼箱、空运联运等多条备选路径
- 自动核算全程基础运费、各项浮动附加费并预警超期或查验风险
- 生成包含成本明细、备选方案优劣势和建议利润空间的报价单草案
人类专家负责的节点（审核、纠偏、终裁）
- 针对特殊战略客户或高风险品类调整毛利率策略
- 审核特殊路线的口岸通关可行性与舱位保障承诺
- 在关键报价单发出前执行最终签字确认（Human in the loop）
轻量对接的既有系统：
现有 TMS（运输管理系统）企业内部运价 Excel / 数据库主流船司/航司公共运价数据接口企业内部 CRM 客户档案
最终交付标准结果：
一份成本项透明、多路线对比清晰、有历史成交依据且直接可供客户决策的正式报价方案
适用条件（什么情况下建议做）
- 业务中存在非标报价场景，涉及多项变动成本和多路径选择
- 具备基础的历史运价或成交记录作为经验参考
- 需要大幅缩短客户询价响应时长（如从 40 分钟降至 3 分钟）
不适用条件（什么情况下坚决不做）
- 纯固定标价商品（直接用电商购物车或传统价格表即可，无需 AI）
- 企业没有任何运价成本沉淀，纯靠口头即兴喊价且无任何记录
预期业务收益与测算指标（方案示例测算）
平均单笔报价耗时
从 35 分钟降至 2 分钟
方案示例测算数据附加费漏算率
降低 90% 以上
基于过往复杂航线比对报价响应转化率
提升明显
客户无需漫长等待关于本场景的常见问题
Q: AI 报价会不会报亏损？
A: 不会。HAFlow 的机制是在底层设定刚性的底线成本保护规则，AI 在规则边界内计算最优组合，且最终必须由业务主管设置确认阈值，低于安全毛利率时强制人工复核。
Q: 我们需要把现有的 TMS 换掉吗？
A: 完全不需要。共事不做大系统，我们通过轻量 API 或数据同步对接现有 TMS，AI 只负责‘完成复杂报价’这一动作，结果直接回写到现有系统中。
您企业也有类似“智能报价”的困扰？
提供几份脱敏材料，我们在 2 周内为您完成技术验证，行不行用事实说话。