#14 Data不能fix deal，Agent能：海运AI Broker的故事

杨凌，ShipLinker创始人兼CEO。20年科技和供应链经验，本科计算机，研究生生物信息学。最早在中国国际电子商务中心（阿里巴巴起源的地方）做电商和供应链SaaS，后来创业做IoT物联网，为世界500强做数字化转型。2019年来新加坡，负责Marine Online（海运在线）——一站式海运B2B电商平台，两年做到20亿美金营收，覆盖141个国家、6000+ B2B客户。后因业务模式太重，战略性关停。现在做ShipLinker——海运AI Broker，用AI Agent帮船东、货主和经纪人做船货匹配和交易决策。这期把海运行业从头到尾拆了一遍——四个角色怎么分工、佣金怎么构成、经纪人一天怎么过、三种租船模式的区别、为什么不能用满帮的逻辑来套。然后讲了ShipLinker的AI Agent具体做什么：从理解需求（NLP）→扫描200万数据点→裁判系统打分→推荐最优解→自动化文档和audit trail。核心判断是一句话：data不能fix deal，agent能。Highlight：→ 喜欢用科技手段处理复杂信息系统，"行业越复杂、越不透明、越依赖经验，越适合用AI Agent"→ Marine Online做到20亿美金营收后战略关停，带走的最大教训：不能硬套互联网平台逻辑，关系不能被替代，ShipLinker必须做轻资产高科技→ 海运行业三阶段：信息化→数字化/电商化→智能化。Marine Online在第二阶段，ShipLinker在第三阶段→ 海运四个核心角色：货主/租家（有货要运）、船东/operator（有船要跑）、经纪人/broker（撮合+传递信任）、服务商（供油/供应/保险/代理等）→ 经纪人四个价值：信息价值（谁有真实货盘）、匹配价值（哪条船最适合）、谈判价值（价格博弈）、信任传递价值（省去KYC）→ 海运vs公路货运（满帮）五大区别：跨国/高金额/非标/高风险/关系驱动→ "Data doesn't close deal, AI agent does"——数据公司只解决了"看见市场"的问题→ AI Agent五步流程：理解需求（NLP）→扫描200万数据点→裁判系统（不是离得近就最好）→scoring推荐→自动化文档+audit trail→ 在Marine Online想干掉中间人，失败了→ShipLinker选择与broker共舞→ 骆驼拉骆驼：新疆人的说法，"一个可靠的人会带来另一个可靠的人"。网络效应自然发生，粘性极强Timeline：00:00 开场：杨凌，ShipLinker创始人，20年科技和供应链经验00:25 自我介绍：从阿里巴巴起源地做电商SaaS→IoT创业→Marine Online→ShipLinker01:56 海运行业判断：不缺数据不缺软件，缺的是理解行业、理解交易逻辑、帮人做判断的智能层02:18 暗线：喜欢用科技处理复杂信息系统，行业越复杂越适合AI04:36 Marine Online：一站式海运B2B电商，两年做到20亿美金营收05:40 为什么关停：8条业务线+供应链融资→运营资本极重→偏离科技公司初衷07:57 从Marine Online到ShipLinker的战略转变：轻资产、高科技、AI驱动08:52 海运行业三阶段：信息化→数字化/电商化→智能化10:06 不能硬套互联网平台逻辑：客单大、风险高、非标、不能点击成交10:40 关系不能被替代：最早的船货交易在伦敦小酒馆里谈成12:40 海运四个核心角色详解：货主、船东、经纪人、服务商15:22 封闭的圈子：跑熟不跑生，bus route vs taxi route16:32 干散货占60%以上，其中一半以上是taxi模式——ShipLinker的切入点16:50 佣金构成：3.75-5%（有时候船东付1.25%），经纪人四个价值18:20 经纪人的一天：查邮件→匹配资源→打电话沟通→筛船→谈价格→签租约20:48 完成一票货：1-2周，前3-7天找船21:39 三种租船模式：定程（VC）、定期（TC）、光船（Bareboat）24:49 海运vs满帮：五大结构性区别32:28 为什么笃定做Agent而不是卖数据33:50 "Data doesn't close deal, AI agent does"35:01 AI Agent五步流程：NLP→200万数据点扫描→裁判系统→scoring→自动化文档39:54 不替代关系，替代重复劳动：Marine Online想干掉中间人失败了41:03 经纪人反应比预期积极：从3-5天找船变成1分钟42:06 中东局势升级案例：30% organic registration43:33 vs Sedna：三层壁垒45:46 ESG不是为了BP好看：IMO脱硫→脱碳→欧盟碳交易48:17 定价逻辑：1000→3000→Enterprise API50:06 33%客户主动升级，trigger是从工具变成日常工作流51:22 骆驼拉骆驼：网络效应自然发生52:44 先抓稀缺端：船公开货不公开53:56 大客户vs独立经纪人：像Bloomberg55:42 希腊扩张策略：关系切入+wow factor+小场景先行57:13 收尾：Data不能fix deal，Agent能-----感谢本期嘉宾🙏：杨凌，Shiplinker⁠创始人/CEO期待大家继续关注我们主理人：Ellen｜新加坡小红书：⁠Ellen的离线时间⁠联系：⁠[email protected]⁠