Mo，AI 供应链分析师
向您的供应链提出任何问题
Mo 以通俗易懂的语言回答您的报告和仪表板无法处理的问题，这些回答基于您的真实数据，而非通用的基准。
不是聊天机器人，而是分析师
直接在 project44 中使用自然语言提问。无需 SQL，无需导出，也无需猜测该打开哪个仪表板。Mo 通过三层智能理解您的业务运营：
语言
Mo 理解您所说的“准时”含义、哪些里程碑至关重要，以及您的业务中如何对异常情况进行分类。
模式识别
Mo 基于您自己的运输历史记录，了解数据模式在您的业务中通常预示着什么。
推理
Mo 提供结论及其背后的背景信息，并在不确定时进行标记。
从提问到回答，只需几步
01
提问——使用通俗易懂的语言
02
推理——Mo 通过其语义层将您的意图映射到正确的数据。
03
回答——以发现结果为先，展示其工作过程，标记低置信度而非凭空猜测。
04
教导它——只需添加一次您的提前期、阈值和窗口期；Mo 就会记住它们。
为什么 Mo 与众不同
Mo 会对原始和标准化的 carrier 数据进行推理，并知道该使用哪一种。导出到通用大语言模型 (LLM) 的数据通常只显示清洗后的版本。您的 SOP、SLA 和线路定义会在查询时应用，而非使用通用的供应链逻辑。由于解释已在语义层中代码化，因此同一个问题每次都会返回相同且值得信赖的数字。
验证推理过程，而不仅仅是答案
Mo 会展示其工作过程，包括使用了哪些货运、哪个窗口期以及哪种准时定义，并首先说明其假设，在不确定时也会如实告知。它在每次分析前都会运行数据质量诊断，其语义层像代码一样通过回归测试套件进行测试，在错误到达您面前之前将其捕获。
智能背后的数据
Mo 运行在世界上最准确、实时的物流数据图谱之上，该图谱基于多年来与 carrier 的互联互通而构建
3.7 万亿
每年验证的数据点
7 亿+
每日处理的物流事件
80 亿
每日捕获的外部风险信号
28 万
全球连接的 carrier