01
询报价 Agent
运价不必逐条录入
让客户询价更快响应
读取邮件、图片和 Excel 运价，整理港口、箱型、费用及有效期。遇到漏字、费用单位不清等问题先提示核对，再按客户需求匹配运价、生成报价，并通过授权的微信或邮件机器人响应询价。
聚焦物流行业 AI 改造
不换系统。
让 AI 处理
物流真实工作
恩挞科技为物流行业开发 AI 助手（Agent）。
连接现有业务系统，读取资料、核对要求，处理询报价、订舱、单证和订单跟进等工作。
多个 Agent 已在货代企业实际业务中使用
六类业务场景 / 按需接入
从询报价到订单跟进，
减少反复查找和录入。
致力于让每个流程高效 10 倍
02
订舱 Agent
核对订舱资料，
提交后跟踪船司确认。
综合订单、托书、备注和邮件，理解到港时限、加急与航线偏好，结合船期匹配航次。前期由人员核对，按授权提交订舱，取得船司确认后更新原订单。
人工用时 / 票：约 10 分钟 → 过渡阶段 1 分钟
未来目标：常规订单零人工干预
未来目标：常规订单零人工干预
03
操作 Agent
不只处理单证，
更持续跟进操作进程。
按企业需求关联订单、单证与沟通记录，处理发舱单、资料核对等工作，跟进船舶进港、船期变化等节点。遇到缺项、延误或要求变化时，提醒负责人，并按权限更新订单。
单证处理 · 节点跟进 · 异常处理
04
单证与财务 Agent
找出单证和账单里，
哪些信息对不上。
将单证、报价和账单对应到订单，比对金额、币种、费用项目和关键字段。列出差异及来源，供业务或财务核实；确认后再更新系统。
减少逐项核验与人工对账
05
客户协同 Agent
进度及时告知，
客户需求持续跟进。
关联客户来信、订单与沟通记录，识别补料、改期和进度查询等需求。依据实际订单状态，按授权发送进度通知与补料提醒；将客户需求同步给负责人，跟进处理并反馈结果。涉及费用或运输安排变更时，先由授权人员确认。
进度通知 · 补料提醒 · 需求跟进
06
订单与经营 Agent
串起订单与沟通，
解释原因，给出建议。
在岗位权限内，综合订单、邮件、客户沟通与费用记录，归纳进展、识别跟进线索并分析利润差异。回答附带依据与待核实项，支持继续追问。
跨源归纳 · 业务判断 · 行动建议
从已落地流程切入，按企业需求向上下游扩展。体验产品演示 →
原有系统，新的工作方式
系统留在原位。
重复工作交给 AI。
邮件仍在原邮箱，订单仍在原系统。AI 读取业务资料、核对要求，并将处理结果更新到原系统；需要判断的特殊情况由人员处理。
了解 Agent 接入过程 →邮件 / 图片Excel / 托书货代 / 运输系统
恩挞 AI 助手
理解资料核对业务要求执行工作
结果回到原系统订单状态 · 订舱结果 · 舱单发送记录
按权限执行 · 关键操作先确认 · 异常交人工 · 保存操作记录
案例展示：订舱 Agent
读懂客户要求，
匹配航次并完成订舱。
AI 综合订单、托书、备注与邮件，将到港时限、加急要求和航线偏好转成订舱条件，结合船期与业务规则匹配航次，按授权连接船司系统完成订舱并记录结果。
看完整流程对照 →情景示意 · 非实际客户记录
系统订单
宁波 → 釜山 · 1 × 40HQ
客户备注
“下周五前到釜山港，加急，优先直达。”
Agent 判断
识别到港时限与直达偏好，结合货好时间、预计船期和舱位筛选航次；加急产生的额外费用按授权确认。
按授权完成订舱，记录船司确认
- 以前 · 人工处理约 10分钟 / 票
查资料、选航次、录入系统
- 当前 · 前期过渡1分钟 / 票
AI 处理，人员核对与兜底
- 未来目标 · 常规订单零人工干预
在约定规则与授权范围内完成
用时指每票订舱的人工操作时间，不含等待船司回复；实际效果随接入条件变化。未来以常规订单零人工干预为目标，异常情况仍按约定升级处理。船期匹配依据预计到港时间，不构成实际到港保证。
订单与经营 Agent
AI 串起订单与沟通，
解释原因，给出下一步。
理解您想问的业务问题，综合订单、邮件、客户沟通和费用记录，归纳进展、识别机会并分析差异。回答附带依据，区分已确认事实与待核实的判断。
体验 AI 业务问答 →订单与经营 Agent能力示意
操作视角 · 负责订单
“这票到哪了？下一步先处理什么？”
已完成订舱，先补齐截单资料。
系统显示已订舱；船司邮件要求周四中午截单，客户回复“货还没称，晚些补”。AI 将这句回复识别为毛重未确认，提示先补料。
- 关联依据
- 订单节点 + 船司截单邮件 + 客户最新回复
- 建议动作
- 向客户确认毛重，再由操作人员提交截单信息；可继续生成补料消息草稿。
销售视角 · 授权客户
“今天先跟哪些客户？为什么？”
优先联系 A 客户，确认货好时间与舱位。
A 客户连续询问同一航线，最新邮件追问“这周能走吗，最晚什么时候进港？”AI 结合报价记录与沟通变化，识别更明确的出运信号。
- AI 判断
- 出运需求可能更紧迫，但不等于已确认成交。
- 建议动作
- 先核实货好时间与箱量，再针对舱位和截关要求准备跟进内容。
财务 / 管理视角 · 授权范围
“这票毛利为什么比报价时低？”
预计毛利下降，先核对目的港新增费用。
报价收入未变，订单新增一笔目的港费用，通知写着“临时加收，等确认”。AI 将费用与通知关联，识别它对预计毛利的影响，并标出未确认状态。
- 待核实
- 新增费用可能解释毛利下降；费用归属、是否最终确认仍需财务核实。
- 建议动作
- 列出差异金额、费用项目与通知出处，确认后再评估是否向客户补收。
以上为虚构场景的能力示意。实际功能依数据接入与岗位授权配置，推断与已确认事实分开展示。
把 AI 落到您的业务里
一起看清问题，
再把流程真正跑通。
先选一个费时的环节，确认 AI 能做什么、哪些仍需人工处理，再用实际样本比较用时与结果。
- 01
工程师驻场梳理
早期入驻现场，和业务团队整理需求、梳理优先级，选定首个流程并设定里程碑。
明确范围与验收指标 - 02
接入系统，验证样例
确认接口、权限和业务规则，用脱敏资料检查 AI 能否读对信息、做对操作。
核对样例与处理依据 - 03
小范围上线
先处理有限范围的真实业务，比较人工用时、错误和需人工处理的情况。
按约定标准验收 - 04
有效后再扩大范围
根据使用反馈调整规则与流程，再考虑接入更多业务环节。
明确后续支持与费用
上线前，一起明确功能范围、验收标准和后续维护。了解完整落地方式 →
真实业务中的应用
多个 Agent 已在中大型货代的真实业务中使用
询报价 · 订舱 · 发舱单
物流业务 AI 改造
预约一次免费咨询
聊聊您的业务流程与现有系统，一起梳理适合 AI 接手的环节和接入方式。