AI-Brokering voor Rederij de Jong
Jaar:
2025
Dienst:
Maatwerk AI-software
Sector:
Maritiem
Aantal werknemers:
51-200 FTE
Website:
Bonsai Software heeft samen met Rederij de Jong een AI-gedreven matchmakingplatform ontwikkeld om niet alleen makkelijker deals te kunnen maken, maar vooral ook kwalitatief betere deals voor hun binnenvaart operatie.
Introductie
Rederij de Jong is een gevestigde speler in de Nederlandse binnenvaart. Dagelijks koppelt het bedrijf ladingen aan beschikbare scheepsruimte. Een proces waarin snelheid, marktkennis en timing bepalend zijn voor succes.
Elke match vraagt om het samenbrengen van informatie uit een groot aantal bronnen: e-mails van verladers, aanbiedingen via Bargelink, Excel-overzichten, PDF-documenten, telefoongesprekken en WhatsApp-berichten.
In de praktijk betekende dit dat de beste brokers van De Jong het grootste deel van hun dag niet bezig waren met het sluiten van deals, maar met het doorzoeken van informatie. Honderden berichten per dag, verspreid over verschillende kanalen, zonder centrale structuur.
Matches werden volledig handmatig gemaakt, gebaseerd op ervaring die in hoofden zat in plaats van in systemen. Naarmate volumes toenamen, werd het steeds moeilijker om overzicht te houden en commerciële kansen tijdig te benutten.
Uitdaging
De kern van het probleem: de meest waardevolle activiteit van De Jong, het slim koppelen van lading aan scheepsruimte, werd vertraagd door handmatig zoek- en vergelijkwerk.
Een typische werkdag van een broker:
Hoge informatiestroom
Honderden berichten per dag via Outlook, Bargelink, WhatsApp en telefoon, elk met relevante marktinformatieGeen centrale waarheid
Vraag en aanbod waren verspreid over inboxen, spreadsheets en persoonlijke notitiesHandmatige matching
Ladingspecificaties zoals locatie, tonnage, tijdvenster en type vracht werden telkens opnieuw handmatig vergeleken met beschikbare schepenSterke persoonsafhankelijkheid
Cruciale marktkennis zat in hoofden van individuen en was niet geborgdGemiste commerciële kansen
Terwijl een broker oudere berichten verwerkte, kwamen nieuwe kansen al binnen
De Jong had geen gebrek aan data, maar een tekort aan verwerkingssnelheid. De informatie was aanwezig, maar niet toegankelijk op het moment dat het ertoe deed.
Oplossing
Bonsai Software ontwikkelde een AI-gedreven matchmakingplatform dat de bestaande werkwijze versnelt in plaats van vervangt. Geen nieuw systeem dat gedrag afdwingt, maar een intelligente laag bovenop de tools die brokers al gebruiken.
Het platform omvat:
Automatische e-mailinname
Via de Microsoft Graph API worden inkomende berichten en bijlagen automatisch uitgelezen en gestructureerd. AI extraheert kerngegevens zoals locaties, tijdvensters, tonnage en type ladingDrie centrale dashboards
Overzicht van ladingen, beschikbare scheepsruimte en een match-dashboard met automatisch gerankte combinatiesTwee werkmodi
Gericht zoeken voor het actief sluiten van deals en undercover zoeken om de markt te verkennen zonder strategische informatie prijs te gevenSlimme match algoritmes
Knock-outfilters op harde criteria zoals tijd, afstand en tonnage, gecombineerd met een rankingsysteem.Human-in-the-loop
Het systeem signaleert en prioriteert, de broker beslist.
De oplossing draait volledig binnen de Azure-omgeving van De Jong, met Entra ID-authenticatie en rolgebaseerde toegang.
Resultaat
Na implementatie en dagelijks gebruik:
Drastische tijdsbesparing
Matches die voorheen uren kostten, worden nu binnen seconden als concrete suggesties gepresenteerdGeen gemiste informatie meer
Alle inkomende communicatie wordt automatisch verwerkt en gestructureerd, ongeacht bron of formaatGeborgde marktkennis
Kennis is niet langer afhankelijk van individuen, maar vastgelegd en doorzoekbaar binnen het systeemVolledige operationele controle
Van intake tot planning en opvolging, alles is inzichtelijk in één omgeving
Het belangrijkste resultaat: de brokers van De Jong besteden hun tijd weer aan waar ze het verschil maken, deals sluiten. Het zoek- en analysewerk gebeurt op de achtergrond.
Technologie vervangt hun expertise niet, maar versterkt deze.
