Paxafe由Ashok Seetharam和Ilya Preston共同成立于2018年，总部位于美国威斯康星。Paxafe是一个利用人工智能和机器学习处理供应链数据的平台，旨在针对B2B运输场景一体化预测路线状况、货色到达韶光和潜在危害事宜，实现智能货色保险。
Paxafe利用AI、物联网 传感器和风险模型的组合，根据实际货运风险为货色供应保险定价，范围涵盖海陆空运输。据Paxafe透露，其保险的打算将关键的供应链成分以及景象和交通等变量一体整合在内，包括产品种类、沿途停靠的次数、运输韶光和运输办法等。该软件可将传感器数据转化为情景化信息，在每个关键运输节点发送关照，许可实时查看货色状态，并在货色涌现潜在偏差时发出警报，自动进行索赔诊断和缘故原由剖析，最大限度止损。
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过去数十年间，环球供应链的痛点是缺少可视性，从而导致丢失率高、运输效率低下。而如今可视化的货色追踪平台各处着花，传感器、ELD（电子记录仪）等被广泛利用在运输链条中，货色丢失率却没有改进。根据Cloudleaf和Sapio Research的数据，在医药供应链中，仅温控物流就有代价350亿美元的年度丢失。而拥有高绩效供应链的公司中，有79%的公司收入增长高于行业内的均匀水平。
目前，市场上的办理方案大都类似失火探测器——一旦发生问题，探测器才会发出警报。这种模式的毛病是只能在丢失发生后作出被动相应，无法诊断问题发生的逻辑和缘故原由，也无法预测潜在的问题概率。Paxafe系统的创新之处就在于利用精确的自动化诊断，帮助托运人建立普适的预测模型，以降落未来货运的供应链风险。
供应链在疫情期间面临着更大的寻衅，尤其对付疫苗运输来说，一条完备可控的供应链至关主要。疫苗本身对付产品完全性、运输条件，和交货韶光等的严格哀求，导致环球对可视化供应链的需求激增。
在过去的6个月里，Paxafe已经与医疗、易腐品、油气、物流、制造、珠宝和保险等垂直领域的领先企业推出了一系列付费试点。最近，公司还推出了其平台的商业版本，将10家旁边的试点客户转化为商业互助伙伴。Paxafe打算利用新的资金优化AI驱动的预测模型，同时加速向更多企业客户推广其商业平台。
编辑 | 陈淑雅