Voorspel COO

Voorspelling van het land van herkomst 

De voorspelling van het land van herkomst (COO) elimineert onzekerheid in de toeleveringsketen door intelligent de productiefaciliteiten te bepalen wanneer deze kritische informatie ontbreekt. Ons COO-voorspellingssysteem onderzoekt productkenmerken en productiepatronen om het meest waarschijnlijke land van herkomst te identificeren met meetbare betrouwbaarheidscores.

Nauwkeurige informatie over het land van herkomst is essentieel voor naleving van internationale handelsvoorschriften, het bepalen van douanerechten, het voldoen aan regelgeving en het navigeren door handelsbeperkingen. Ontbrekende of onjuiste herkomstgegevens kunnen leiden tot douanevertragingen, boetes en verstoringen in de toeleveringsketen.

Deze oplossing behandelt kritieke scenario's zoals ontbrekende fabrikantgegevens van verkopers of leveranciers, tweedehands marktplaatsen waar wederverkopers de oorspronkelijke productielocatie niet kennen, en het verifiëren van naleving door bestaande claims over het land van herkomst te controleren.

Hoe het werkt 

Achter de schermen draait de service op ons eigen multimodale, meertalige transformer-gebaseerde model. Het model verwerkt tekst uit de velden naam, beschrijving en categorieën, en wanneer beschikbaar, worden afbeeldingen gecodeerd door een gedeelde visie-adapter. Het model is geoptimaliseerd om goed gekalibreerde inferentieprobabiliteiten te produceren voor alle 200+ Zonos ondersteunde landen. Het label met de hoogste waarschijnlijkheid wordt teruggegeven als countryOfOrigin en de top 5 labels vormen alternates. Het model wordt op een doorlopende basis vernieuwd met behulp van tientallen miljoenen geanonimiseerde douaneaangiften en e-commercevermeldingen.

De nauwkeurigheid van de voorspelling correleert direct met de kwaliteit van de invoergegevens. Gedetailleerde productbeschrijvingen met gegevens over het verzendland leveren resultaten met hoge betrouwbaarheid op, terwijl generieke beschrijvingen onvoldoende informatie bieden voor een betrouwbare voorspelling.

Alternates 

Aangezien wereldwijde productie vaak meerdere landen omvat, biedt de COO-voorspellings-tool een primaire voorspelling van het land van herkomst, samen met alternatieve mogelijkheden wanneer productiepatronen meerdere levensvatbare locaties aangeven. Elke voorspelling omvat betrouwbaarheidscores op basis van de sterkte van de gegevens. We raden aan om alternates te gebruiken om randgevallen te evalueren en weloverwogen verificatiebeslissingen te nemen, vooral wanneer de primaire voorspelling een gematigde betrouwbaarheid heeft.

Betrouwbaarheidscores 

Elke voorspelling omvat een betrouwbaarheidscore (0.0-1.0) op basis van de kwaliteit van de gegevens en de sterkte van het patroon, waarbij hogere scores een grotere zekerheid aangeven en lagere scores suggereren dat handmatige controle nodig kan zijn.

De primaire voorspelling ontvangt de belangrijkste confidenceScore (0.0-1.0) die de algehele betrouwbaarheid van het topresultaat vertegenwoordigt. Alternates gebruiken daarentegen probabilityMass-waarden - negatieve logprobabiliteiten waarbij waarden dichter bij nul een hogere waarschijnlijkheid onder de alternatieve landen aangeven. Alle voorspellingscores over alternates tellen op tot 1.0, wat laat zien hoe de zekerheid is verdeeld over mogelijke landen.

U kunt aangepaste betrouwbaarheidsdrempels vaststellen die aansluiten bij uw zakelijke vereisten - bijvoorbeeld, automatisch primaire voorspellingen accepteren boven 0.85 terwijl lagere scores naar handmatige controle worden geleid waar alternates de besluitvorming kunnen begeleiden.

Vraag een COO-voorspelling aan 

COO-voorspelling is momenteel alleen beschikbaar via API.

Om een voorspelling van het land van herkomst aan te vragen, gebruikt u de countryOfOriginInfer mutatie met uw productgegevens. Hoewel alleen het name-veld vereist is, verbetert het verstrekken van meer gedetailleerde informatie de nauwkeurigheid van de voorspelling en de betrouwbaarheidscores aanzienlijk.

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
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Implementatie 

We raden aan om de voorspelling van het land van herkomst te implementeren met vertrouwensdrempels die aansluiten bij uw nalevingsnormen, werkstromen te herzien voor resultaten met lage vertrouwensniveaus, en fallbackstrategieën te implementeren wanneer primaire voorspellingen een gematigd vertrouwen teruggeven.

Deze oplossing is bedoeld om uw bestaande processen voor het land van herkomst en naleving te verbeteren (niet te vervangen) door informatiehiaten op te vullen. Gebruik voorspellingen als actiegerichte inzichten om verificatie-inspanningen te ondersteunen en te identificeren waar aanvullende zorgvuldigheid nodig is.