AI Pantau Laluan Seludup: Iktibar untuk Logistik

Pada 08/11/2025, pegawai lapangan terbang di Singapura memeriksa satu penghantaran “aksesori perabot” yang mencurigakan. Bau yang kuat jadi petunjuk awal. Bila dibuka, yang ditemui bukan skru atau bracket—tetapi 20 tanduk badak sumbu seberat 35.7kg, dianggarkan bernilai S$1.13 juta, bersama 150kg bahagian haiwan lain.

Kes ini (yang dilaporkan pada 19/12/2025, 06:00AM) bukan sekadar kisah jenayah hidupan liar. Saya melihatnya sebagai cermin yang memantulkan realiti rantaian bekalan moden: rangkaian transit berlapis, penggunaan label kargo yang mengelirukan, dan eksploitasi hab logistik serantau. Bezanya, e-dagang guna sistem ini untuk menghantar barang yang sah—penyeludup guna rangkaian yang sama untuk “menyorok” barang haram.

Dalam siri “AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan”, kita selalu bercakap tentang ramalan permintaan, pengoptimuman laluan, dan automasi gudang. Tapi ada satu bab penting yang ramai syarikat terlepas pandang: pemantauan berasaskan data untuk mengesan corak anomali. Kalau AI boleh bantu kita kurangkan kos penghantaran dan elak stok habis, AI juga boleh bantu mengesan pola penghantaran yang “tak masuk akal”—yang selalunya jadi tanda awal penipuan, pemalsuan, atau penyeludupan.

Laluan 9,000km: bagaimana rangkaian transit dieksploitasi

Jawapan ringkasnya: penyeludup menang melalui kerumitan. Rangkaian yang bermula di kawasan kaya badak sumbu di Afrika Selatan, bergerak merentas benua, dan berakhir di pasaran Asia Tenggara, bergantung pada satu perkara—transit node yang sibuk dan sukar diperiksa satu per satu.

Menurut laporan, kedua-dua rampasan besar (tahun 2022 dan 2025) mengikuti laluan yang sama dari Afrika Selatan ke Laos, dengan Singapura sebagai titik transit penting kerana kedudukannya sebagai hab kargo udara. Ini bukan “masalah geografi” semata-mata; ini ialah masalah kebarangkalian:

• Lagi tinggi volum kargo dan penumpang, lagi sukar pemeriksaan menyeluruh.
• Lagi banyak lapisan transit (penerbangan bersambung, gudang sementara, dokumentasi pihak ketiga), lagi mudah “hilang jejak”.
• Lagi banyak kategori barangan yang boleh dijadikan penyamaran (contoh: “furniture fittings”), lagi susah nak bezakan yang normal vs mencurigakan.

Apa persamaan dengan e-dagang?

Dalam e-dagang, kita juga bergantung pada hab—KLIA, Changi, Pelabuhan Klang, gudang 3PL, pusat sortir. Sistem ini dibina untuk laju. Tapi kelajuan tanpa observability (kebolehmantauan) memang mengundang masalah.

Saya selalu kata begini: rantaian bekalan yang efisien tanpa pemantauan yang ketat cuma “laju menuju risiko”.

Sindiket “gaya mafia” dan pelajaran tentang data rangkaian

Poin utamanya: sindiket beroperasi seperti organisasi rantaian bekalan. Mereka ada peranan, KPI, “vendor” dan laluan alternatif. Laporan menggambarkan operasi pemburuan haram sebagai jenayah tersusun—dari penembak, “axeman”, koordinator logistik—hinggalah pengedar peringkat pertengahan dan penyeludup antarabangsa.

Bila rangkaian jenayah berlapis begini, kaedah pencegahan yang paling praktikal bukan semata-mata “cari tanduk badak”. Ia ialah cari corak rangkaian:

• Siapa penghantar yang kerap guna laluan tertentu?
• Apa corak masa penghantaran (contoh: hujung minggu, selepas musim cuti)?
• Adakah berat/isipadu kargo sepadan dengan kod barangan?
• Adakah ada pertukaran dokumen yang kerap (consignee berubah, alamat berubah, pihak deklarasi berubah)?

Di sinilah AI jadi relevan—bukan untuk “ganti manusia”, tapi untuk tapis risiko

Pemeriksaan fizikal ada had. AI boleh membantu di bahagian yang paling memenatkan: menyaring jutaan rekod untuk cari beberapa transaksi yang pelik.

Dalam dunia runcit dan e-dagang, ini sama konsep dengan:

• mengesan penipuan pembayaran,
• mengesan seller yang jual produk tiruan,
• mengesan pulangan (returns) yang mencurigakan.

Bezanya, dalam konteks logistik, kita mencari anomali rantaian.

Bagaimana AI memantau rantaian bekalan: 5 isyarat risiko yang praktikal

Jawapan terus: AI berkesan bila ia menggabungkan data operasi dan data konteks untuk skor risiko. Anda tak perlu tunggu sistem sempurna. Bermula dengan 5 isyarat ini pun dah boleh buat perbezaan.

1) Padanan “deklarasi vs realiti” (data semantik)

Jika deklarasi menyebut “aksesori perabot”, AI boleh semak:

• julat berat lazim untuk kategori itu,
• jenis pembungkusan lazim,
• negara asal yang biasa untuk kategori tersebut,
• sejarah shipment pengirim.

Bila satu shipment “lari” jauh dari norma, ia naik skor risiko.

2) Anomali laluan dan transit berulang

Penghantaran sah biasanya memilih laluan yang stabil. Penyeludupan cenderung:

• memilih transit node tertentu berulang kali,
• menukar laluan pada saat akhir,
• menggunakan kombinasi penerbangan yang ganjil.

Model graph analytics (analitik graf) sesuai untuk mengesan pola rangkaian—siapa berkait dengan siapa, dan laluan mana yang menjadi “urat” kepada aktiviti mencurigakan.

3) Musim puncak dan “bunyi” operasi

Disember sentiasa musim puncak: hadiah akhir tahun, jualan besar, volum kurier meningkat. Penyeludup suka bersembunyi dalam “bunyi” ini.

AI boleh membantu dengan baseline bermusim:

• normal untuk Disember ≠ normal untuk Mei
• normal untuk rute A ≠ normal untuk rute B

Bila baseline musiman diambil kira, kurang “false alarm”, lebih fokus pada yang betul-betul pelik.

4) Profil risiko pihak terlibat (shipper/consignee/forwarder)

Anda boleh bina sistem skor risiko yang menggabungkan:

• umur akaun perniagaan,
• kekerapan tukar alamat,
• ketekalan jenis barangan,
• kadar “exception handling” (shipment selalu sangkut, selalu ubah dokumen).

Dalam e-dagang, ini macam profil seller. Dalam logistik, ini profil pihak rantaian.

5) Gabungan sensor + AI (bukan AI semata-mata)

Laporan menyebut peranan unit anjing pengesan dan pemeriksaan radiografik. Ini peringatan penting: AI paling kuat bila digabungkan dengan bukti fizikal.

Contoh gabungan yang realistik:

• AI skor risiko → pilih kontena/ULD untuk pemeriksaan lanjut
• X-ray/CT scan → AI visi komputer bantu kenal pasti bentuk organik yang tak konsisten
• K9 unit → digunakan pada “shortlist” berisiko tinggi, bukan secara rawak

Hasilnya: lebih efisien, bukan sekadar lebih ketat.

Ayat yang saya suka guna untuk pasukan operasi: “AI bukan polis. AI ialah lampu suluh yang menghala ke sudut gelap.”

Dari tanduk badak ke runcit: apa yang pengurus logistik patut buat minggu ini

Jawapan paling praktikal: mulakan dengan pemetaan data dan SOP tindakan. Ramai organisasi ada data, tapi tak ada aliran kerja bila sistem mengesan risiko.

Langkah 1: Senaraikan sumber data yang anda sudah ada

Kebanyakan syarikat runcit/e-dagang sudah simpan:

• data pesanan (order),
• data penghantaran (waybill),
• data gudang (WMS),
• data pengangkut (carrier scans),
• data pulangan (RMA).

Satukan ini pada tahap minimum untuk buat single shipment view.

Langkah 2: Tetapkan 10 peraturan anomali mudah (rule-based) dahulu

Sebelum model ML yang kompleks, buat peraturan yang jelas:

1. berat tak selari dengan kategori
2. terlalu banyak perubahan alamat
3. transit node berulang yang luar biasa
4. deklarasi generik berulang (“parts”, “accessories”)
5. shipment bernilai tinggi tapi insurans rendah

Ini cepat, murah, dan memberi “signal” awal.

Langkah 3: Naik taraf kepada model ML untuk pengurangan false positive

Bila peraturan mula “bising”, barulah ML membantu:

• anomaly detection untuk corak baharu,
• classification untuk skor risiko,
• graph model untuk rangkaian pihak.

Langkah 4: Wujudkan playbook respons (siapa buat apa)

AI hanya berguna jika tindakan jelas:

• Siapa yang menerima alert?
• Dalam berapa minit perlu triage?
• Bila perlu tahan shipment?
• Bagaimana dokumentasi bukti disimpan?

Kalau ini tak ditetapkan, AI akan jadi dashboard yang cantik—dan itu saja.

“Permintaan yang memacu kematian” dan sisi gelap analitik pengguna

Jawapan yang tak selesa: analitik permintaan boleh digunakan untuk tujuan baik atau buruk. Laporan menekankan permintaan pengguna (mitos perubatan dan simbol status) yang terus mendorong pembunuhan badak.

Dalam runcit, kita guna AI untuk:

• ramalan permintaan,
• segmentasi pelanggan,
• personalisasi,
• penetapan harga.

Tetapi konsep yang sama boleh “menyokong” pasaran gelap—menilai trend, mengesan lokasi pembeli, mengoptimumkan saluran. Sebab itu organisasi yang matang perlu memegang dua prinsip serentak:

1. Optimasi operasi (kos, masa, inventori)
2. Integriti rantaian (pematuhan, anti-penipuan, anti-penyeludupan)

Kalau anda hanya fokus prinsip pertama, anda mungkin sedang membina lebuh raya—dan berharap tiada siapa guna untuk rompakan.

Penutup: rantaian bekalan yang laju mesti juga boleh dipercayai

Laluan penyeludupan 9,000km yang melalui hab logistik serantau menunjukkan satu hakikat: rantaian bekalan moden sangat berkuasa—dan sangat mudah dieksploitasi bila tiada pemantauan pintar.

Untuk pengurus runcit dan e-dagang, mesejnya jelas. AI bukan sekadar untuk ramalan permintaan dan pengoptimuman penghantaran. AI juga patut menjadi “sistem imun” rantaian bekalan—mengesan corak yang janggal, menaikkan bendera awal, dan membantu pasukan operasi bertindak sebelum risiko membesar.

Jika anda sedang merancang inisiatif AI dalam logistik untuk 2026, saya cadangkan satu soalan mudah untuk dibawa ke mesyuarat seterusnya: di bahagian mana rantaian bekalan kita paling mudah disalah guna—dan data apa yang boleh mendedahkan coraknya?