01
需求读取智能体
从电子邮件、PDF 或 Excel 中读取船员订单、货件需求及申购单，并整理成包含船名、港口、日期及物品的规范订单。
船员、货运与供应
新一代航运服务
AI 智能体自动执行，24/7 值班台全程保障。
从读取需求到出具最终对账单，每份订单的常规工作均由我们的 AI 平台完成，每个异常情况均由我们的人员处理。这正是我们能保持价格固定、回复迅速的原因。
了解我们的 AI 如何运作4,000+份报价及订单／日，我们 AI 平台的处理能力
1,000,000票货件／年，我们快递及货代网络的承运能力
14个主要枢纽设有合作仓库，覆盖西方与东方
24/7运营值班台，全年无休
AI 智能体
六个 AI 智能体处理每一份订单。
每个智能体专精一项工作，完成后交给下一个。它们协同将一份订单从第一封邮件推进到最终对账单，无需任何人重新录入、催办或对账。
02
采购询价智能体
同时向经审核的供应商、承运人及港口代理询价，并按送达总成本比较每一份回复。
供应与货运03
行程规划智能体
为每名船员比较航线、转机方案以及海员票价或普通票价，并将前往同一港口的船员合并安排。
船员04
单证智能体
按国籍核查签证、OKTB 及港口规定，并准备出口、进口及过境船舶备件单证。
船员与货运05
跟踪智能体
全天候跟踪航班、货件及船舶 ETA，一旦有变化立即提醒我们的值班台。
所有部门06
账务智能体
从您的预付余额中扣除每份订单费用，并生成一份月度对账单，每一行均对应船舶、订单及编号。
所有部门
速度与成本
回复更快，成本更低，源于设计。
船舶服务中的大部分时间和成本都耗费在读取、重新录入、催办和对账上。这正是我们的 AI 智能体所接手的工作。
传统值班台选择 Atlas Onboard
读取需求传统值班台人工重新录入多个系统选择 Atlas OnboardAI 数秒内读取，任何格式
收集报价传统值班台逐封邮件询价，耗时一至三天选择 Atlas Onboard同步询价，几分钟内返回
比较报价传统值班台电子表格，只比价格选择 Atlas Onboard送达总成本，逐行比较
规划船员行程传统值班台人工核查少数几条航线选择 Atlas Onboard比较所有航线、转机和票价
跟进传统值班台跨时区的电话和邮件选择 Atlas Onboard实时跟踪并通报每个节点
开账传统值班台大量供应商账单需逐一核对选择 Atlas Onboard每月一份对账单
人工把控
自动化运行，但绝不放任自流。
我们的团队来自船舶管理、运营及航运金融领域。AI 为他们提供速度，而您的船员和货物如何安排，由他们的专业判断决定。
未经您批准，不做任何操作
未经您批准，不出票、不订购备件、不提取货件。
每个异常都有专人处理
延误、ETA 变更、港口限制及特殊需求，直接转交我们的 24/7 值班台。
一个联系人，所有渠道
可随时通过电话、电子邮件或 WhatsApp 联系值班台。需要决策时，您面对的绝不是聊天机器人。
您的数据
您的船队数据，始终属于您。
船员名单、护照、供应商价格及船期都是敏感信息，我们以相应的标准对待。
仅用于您的订单
您的数据仅为执行您的订单而处理，绝不出售，也不与其他客户共享。
按角色授权访问
船员、采购及财务用户按公司分别只能查看各自所需的信息。
英国及欧盟 GDPR
船员及联系人的个人数据依照英国及欧盟数据保护法律处理。
完整审计追踪
每一份报价、每一次审批和每一项变更均记录时间及用户，可随时用于审计和检查。
一家公司，三个部门
船员、货运与供应，一个值班台。
可单独委托一个部门，也可三个部门一并委托。发往同一艘船的所有事项统一规划，由同一趟交通艇送达，并列入同一份月度对账单。
Atlas Onboard 由 AI 驱动是什么意思？
每份订单的常规工作均由 AI 智能体完成：读取需求、收集并比较报价、规划行程、准备单证、跟踪及开账。我们的人员审核结果、处理异常情况，并与您保持联系。
你们的平台能处理多少订单？
我们的 AI 平台设计为每日处理超过 4,000 份报价及订单，我们的快递及货代网络年承运能力为 1,000,000 票货件。业务量再大，也不会拖慢任何一份订单。
我们是否需要安装软件或更改现有系统？
不需要。请继续按目前的格式通过电子邮件发送订单。欢迎提供维护保养或采购系统的导出文件，但并非必需。下一步将推出客户门户，每家公司均有独立账号。
AI 会预订我们未批准的事项吗？
不会。AI 只负责准备方案；机票、订单及提货仅在您书面批准并经我们值班台核查后才会确认。
AI 如何降低你们的价格？
自动化省去了每份订单背后的大部分人工工作，而面向全体客户的集中采购降低了我们在差旅、运费及物料上的支出。两方面的节省都体现在整个协议期内保持不变的固定价格中。
我们的数据是否会用于训练 AI 模型？
您的数据用于执行您的订单。它不会被出售，不会与其他客户共享，也不会用于训练公共 AI 模型。