Forudsig COO

Forudsigelse af oprindelsesland 

Forudsigelse af oprindelsesland (COO) fjerner usikkerhed i forsyningskæden ved intelligent at bestemme produktionssteder, når denne kritiske information mangler. Vores COO-forudsigelsessystem undersøger produktegenskaber og produktionsmønstre for at identificere det mest sandsynlige oprindelsesland med målbare tillidsscorer.

Præcise oplysninger om oprindelsesland er essentielle for overholdelse af international handel, bestemmelse af toldsatser, opfyldelse af reguleringskrav og navigering i handelsrestriktioner. Manglende eller forkerte oprindelsesdata kan resultere i toldforsinkelser, bøder og forstyrrelser i forsyningskæden.

Denne løsning adresserer kritiske scenarier som manglende producentdata fra sælgere eller leverandører, brugtmarkedet, hvor genforhandlere ikke kender den oprindelige produktionsplacering, og verificering af overholdelse ved at krydstjekke eksisterende oprindelseslandkrav.

Sådan fungerer det 

Under overfladen kører tjenesten vores proprietære multimodale, flersprogede transformerbaserede model. Modellen indtager tekst fra felterne navn, beskrivelse og kategorier, og når det er tilgængeligt, bliver billeder kodet af en delt visionsadapter. Modellen er blevet optimeret til at producere velkalibrerede inferenssandsynligheder på tværs af alle 200+ Zonos understøttede lande. Den etiket med den højeste sandsynlighed returneres som countryOfOrigin, og de 5 bedste etiketter danner alternates. Modellen opdateres på en rullende tidsplan ved hjælp af titusinder af millioner anonymiserede tolderklæringer og e-handelslister.

Forudsigelsesnøjagtighed korrelerer direkte med inputdatakvalitet. Detaljerede produktbeskrivelser med data om afsendelsesland giver resultater med høj tillid, mens generiske beskrivelser giver utilstrækkelig information til pålidelig forudsigelse.

Alternater 

Da global produktion ofte involverer flere lande, giver COO-forudsigelsesværktøjet en primær forudsigelse af oprindelsesland sammen med alternative muligheder, når produktionsmønstre indikerer flere levedygtige placeringer. Hver forudsigelse inkluderer tillidsscorer baseret på datastyrke. Vi anbefaler at bruge alternater til at evaluere grænsetilfælde og træffe informerede verificeringsbeslutninger, især når den primære forudsigelse har moderat tillid.

Tillidsscorer 

Hver forudsigelse inkluderer en tillidsscore (0.0-1.0) baseret på datakvalitet og mønsterstyrke, hvor højere scorer indikerer større sikkerhed, og lavere scorer antyder, at manuel gennemgang kan være nødvendig.

Den primære forudsigelse modtager den primære confidenceScore (0.0-1.0), der repræsenterer den samlede tillid til det bedste resultat. Alternater bruger derimod probabilityMass værdier - negative log-sandsynligheder, hvor værdier tættere på nul indikerer højere sandsynlighed blandt de alternative lande. Alle forudsigelsesscorer på tværs af alternater summerer til 1.0, hvilket viser, hvordan sikkerhed er fordelt på tværs af mulige lande.

Du kan etablere brugerdefinerede tillidstærskler, der stemmer overens med dine forretningskrav - for eksempel automatisk at acceptere primære forudsigelser over 0.85, mens lavere scorer sendes til manuel gennemgang, hvor alternater kan guide beslutningstagning.

Anmod om en COO-forudsigelse 

COO-forudsigelse er i øjeblikket kun tilgængelig via API.

For at anmode om en forudsigelse af oprindelsesland, brug countryOfOriginInfer mutation med dine produktdata. Selvom kun name feltet er påkrævet, forbedrer det at give mere detaljeret information betydeligt forudsigelsesnøjagtigheden og tillidsscorerne.

mutation CountryOfOriginInfer($input: [CountryOfOriginInferenceInput!]!) {
  countryOfOriginInfer(input: $input) {
    brand
    categories
    confidenceScore
    countryOfOrigin
    name
    description
    material
    alternates {
      countryOfOrigin
      probabilityMass
    }
  }
}

{
  "input": {
    "brand": "8Bitdo",
    "name": "8Bitdo Ultimate 2C Wireless Controller for Windows and Android with Hall Effect Joysticks - Mint",
    "categories": ["Video Games", "Controllers"],
    "shipFromCountry": "US",
    "primaryTargetCountryCode": "US",
    "amount": 35.99,
    "currencyCode": "USD"
  }
}

{
  "data": {
    "countryOfOriginInfer": [
      {
        "brand": "8Bitdo",
        "categories": ["Video Games", "Controllers"],
        "confidenceScore": 0.882,
        "countryOfOrigin": "CN",
        "name": "8Bitdo Ultimate 2C Wireless Controller for Windows and Android with Hall Effect Joysticks - Mint",
        "description": "",
        "material": "",
        "alternates": [
          {
            "countryOfOrigin": "CN",
            "probabilityMass": 0.882
          },
          {
            "countryOfOrigin": "US",
            "probabilityMass": 0.065
          },
          {
            "countryOfOrigin": "JP",
            "probabilityMass": 0.046
          },
          {
            "countryOfOrigin": "HK",
            "probabilityMass": 0.002
          },
          {
            "countryOfOrigin": "TW",
            "probabilityMass": 0.001
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Implementering 

Vi anbefaler at implementere forudsigelse af oprindelsesland med tillidstræk, der stemmer overens med dine overholdelsesstandarder, gennemgå arbejdsprocesser for resultater med lav tillid og implementere fallback-strategier, når primære forudsigelser returnerer moderat tillid.

Denne løsning er beregnet til at forbedre (ikke erstatte) dine eksisterende processer for oprindelsesland og overholdelse ved at udfylde informationshuller. Brug forudsigelser som handlingsorienteret intelligens til at støtte verificeringsindsatser og identificere, hvor der er behov for yderligere due diligence.