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下面的3个案例(生产力、设备利用率、效率)说明了人工智能在仓储运营场景中的应用潜力。虽然这些案例可能并不适用于所有仓库，但它们确实展示了企业如何将自己已有的数据整合成可以应用机器学习技术的形式。案例一、生产力在拣选订单的环节，所有的仓库都存在不同员工的生产力不同这一现象(的订单拣选员也有变现一般的员工)。但是相对于使用系统引导进行拣选的仓库而言，员工在生产力方面的差异在不使用系统引导的仓库中表现更为明显。
中通方面称，第三季度净利润5.47亿元人民币，去年同期为2.63亿元人民币，这反映出中通效率的提升和创造出的运营成本优势。补点料：圆通前三季度净利润9.76亿元，同比增长9成10月末，圆通速递发布了登陆上交所后的首份财报。根据圆通速递2016年三季报显示：2016年1月至9月实现营业收入113.95亿元，同比增长43.53%;归属于上市公司股东的净利润9.76亿元，同比增长90.74%。报告称，业务量快速增长是营业收入增长的主要原因。
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这三类产品在市面上均已有相当成熟的产品设计和流程，快递物流企业可结合自身主营业务进行细化开发。当落实到具体的客户服务时，可紧扣客户需求、开发定制化产品，提升灵活性，确保良好的客户体验。再看风控。与银行相比，快递物流企业需要补齐一系列关键能力，如风控能力。确保良好风控的关键在于数据、风控模型以及操作流程。首先，数据是快递物流企业能够开展供应链金融业务的根本。虽然快递物流企业已拥有大量客户信息及收发货记录，但许多企业的数据管理实际上并不规范。
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