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物流与供应链

面向全球物流的 AI 平台

跨系统检索客户订单信息、对来件邮件分类处理、按合同条款核对发票，这些高频操作通过 AI 工作流整合多套后台系统完成，服务团队可以把更多时间放在复杂情况的处理上。

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已在生产环境中落地

A.P. 穆勒-马士基（丹麦 / 全球）

作为全球领先的航运与物流企业，马士基在完成受控对比测试后，决定用 Dify 企业版替代自研 AI 平台。

测试结果显示，同一应用的交付速度提升 16 倍（1 人 × 2 周 vs 4 人 × 4 个月），截至 2025 年底，马士基已在客户体验及其他业务领域部署约 90 个生产应用，活跃用户达 25,000 人。

其中三个应用支撑主要价值：CX-Assist（单步检索，节省 90% 以上时间，10-15 秒完成响应）、CX-Email（自动处理，目标覆盖每年约 2,000 万封来信的 90%）、CX-Tariff Audit（发票审计 100% 覆盖）。并于 2025 年第四季度，完成向 Dify 企业版 v3 的整体迁移。

阅读完整案例马士基如何用 Dify 企业版替代自研 AI 平台
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  • 25,000

    名用户，跑在 Dify 上

  • 2,000 万

    封客服邮件，每年交由 AI 自动处理

  • $20M+

    估算年化价值

  • 16×

    交付速度（对比此前自建平台）

来源：马士基内部评估《Our LLM Journey》（2025 年 11 月）

行业
现状与挑战

面临的约束

全球物流离不开三件硬事实。客户遍布各国、各时区，请求全天候涌入，且要求快速、一致的答复。商业条款逐户谈定，账单与发票核对无法套用模板。客户来信也持续不断头部承运商一年可收逾两千万封。这三件事，过去单独看都指向同一个答案：增员。叠加之后，客服一侧便背上一笔随业务同步膨胀的成本。

AI 扮演的角色

在这里，AI 不是生产力套件里的小插件，而是让成本压平、业务量上升的那根杠杆。问题是平台级的：一套 AI 环境，能否支撑客服、财务、运营、一线的数万名用户，并满足企业级管控。在 Dify 上它做三件事：一次查询从多个后台系统取数；读懂来信、套用你的 SOP、起草回复；按每个客户自己的合同核对每一张发票一个平台，而非三个。

典型落地模式

跨系统客服检索
客户的问题，多数需要同时从预订、货运、账单、海关取数拼合。用 Dify 搭单步检索 agent，把这些并成一次查询过去要在多个系统间切换的客服，几秒便拿到答案，而非几分钟。
规模化邮件自动处理
过去需要大批客服才能承接的来信，如今交给 AI Agent：读懂诉求、套用企业 SOP、该转人工时转人工、并起草回复。衡量标准不是把咨询挡回，而是真正解决了多少以自动结案占比为准。
基于合同的发票核对
客户专属条款一多，人工便难以全量审核规则太多、发票太多。Dify 编排的 agent 把每份合同的规则套到发票数据上，识别漏收与多收，将审计覆盖率提升至 100%。

与 Dify 探讨物流与供应链的工作流实践

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