一个揽收电话打来，AI能搭上什么手？一件疑难包裹面单，机器能认全吗？一整车快件发出，排班谁来算？一个客诉进线，能不能更快闭环？《AI改变申通的100个故事》还在继续。
上一期，我们跟着快件逛了转运中心。这一期，镜头对准快件流转的“两头”，跟着快件走完揽收、称重扫描、装车，再到质控客服兜底——看看当AI化身为取件员的“导航”、扫描员的“眼睛”和客服的“大脑”，这趟快件之旅是如何变聪明的。
取件员：申行者＋智能巴枪，取件减少“跑腿活”
真实变化：一扫即录、自动计费，AI助手秒答题
以前：上海古美网点的谢浩伟入行十几年，以前揽收最费神：路线靠脑记，计费靠手动称重计算，遇上少见物品还得翻半天规范，或碰上迟迟没付款的用户，还得挨个打电话催客户付款。要顺利完成一个收件闭环，每个环节都要人盯着。
现在：他配齐了“申行者”APP和智能巴枪，楼栋路线有了分类，包裹一扫即刻录入系统，自动计算运费并推送到客户；遇上不确定品类，只需点开申行者里的“AI快递员助手”就能秒答业务难题。派签助手、取件助手双管齐下，助力高效揽派。“AI外呼”还能辅助快递员拨打通知电话，提前告知客户服务进度。
谢浩伟直言：“现在包裹一扫秒录入，运费自动推给客户。遇到不确定的品类，点开APP问一下AI就清楚了。流程简单了，每天少打不少电话，客户体验也更好了，心里轻松不少！”
称重扫描：AI视觉识别，疑难面单也能一次认全
真实变化：不用死盯面单，解放酸痛的眼睛
以前：在山东青岛转运中心，称重扫描员苗苗以前像个“手动纠错员”。为了让设备扫码，她得不停把面单朝下的包裹摆正，还得拿卷尺量尺寸，盯着屏幕防漏扫。一天下来，腰酸背痛眼发直。
现在：扫描区换上了“DWS六面扫”设备，搭载了“AI视觉算法”。无论是面单褶皱还是反光，AI都能辅助识别，还能自动警示异常件。苗苗的工作从“拼手速的重复劳作”转变为“设备监护”。
苗苗说：“现在体力劳动减轻不少，出错率也更低了。最直观的感受是，下班后眼睛不怎么酸了，盯着看面单的日子终于过去了。”
质控客诉工单：AI辅助，基础问题一站解决
真实变化：AI化身“分拣官”，难题留给老师傅
以前：曾婷入行7年多，已从一线客服逐步成长为组长。以前，最怕被海量的查件、催派等基础咨询问题淹没。这些常规问题占据了她八成精力，导致真正棘手的疑难问题，只能靠“挤时间”处理。
现在：“AI客服”成了她的数字助手，承接了大部分标准化咨询，并能自动回访闭环。通过AI辅助解决基础问题后，曾婷可以专注处理高难度的客诉。处理复杂问题时，依托“智能体”能快速检索信息，无需反复咨询业务部门，高效解决客户问题。
质控客诉客服曾婷：“AI把‘碎碎念’的活儿接走了，让我们能够专心处理需要深度沟通的疑难诉求。每次帮客户切实解决问题，工作的成就感更强，客户体验也得到明显提升。”
后台装车：告别“拍脑袋”调度，AI成“调度军师”
真实变化：动态排班避风险，稳住装车节奏
以前：广西转运中心的装车现场以前主要依赖班长温成栋的“直觉”。排班派车、人手分配全凭经验，心里总没底：车会不会装不满？重货会不会压坏轻货？一旦预判失误，现场节奏就会被打乱。
现在：“AI”成了他的调度决策外挂。AI会根据当日货量结构，动态推荐人员排班和装车次序，有效降低了快件挤压风险，减少车辆放空和人力闲置问题。温成栋的工作从“凭感觉指挥”变成了“看数据决策”。
后台装车班长温成栋：“以前调度上的事全凭感觉，心里总没底。现在 AI 帮我们把账算清楚，排班派车省心不少，快件也更稳当了。”
从揽收的第一通电话，到售后处理的最后一道关，AI接住的是快件，解放的是人。
100个故事里，没有冰冷的取代，只有温暖的辅助。让每一个申通人在技术的帮助下，活干得更体面，这就是AI落地的意义。AI改变申通的故事，我们下期继续。
