你能谈谈TNX物流如何将其在机器学习和金融市场的专业知识融入供应链服务，以及如何扩展传统的物流业务方式？
 
机器学习在过去几年中一直是改变游戏规则的技术，扩展了许多领域的可能范围。
 
例如，我们正在使用它来更好地了解承运人和货运代理商及其各自的分包商之间的互动。 它允许我们回答诸如任何分包商接受特定工作的可能性和价格的问题。 这些信息允许我们将分包商纳入规划过程，通过权衡特定货物是否由自有或控制的卡车或独立的分包商更好地处理。
 
此外，它允许我们优化与分包商集团的互动：向哪个分包商提供哪些工作，在什么时间以及以什么价格提供。 我们将这种智能招标称为“开箱即用”的分包商，无需任何配置工作。
 
金融市场的洞察力太诚实是一把双刃剑。 特别是对于技术提供商或创业公司等外部人员而言，很容易得出结论：运输市场需要某种类似交换的基础设施。 我认为这种观点是错误的，并且错误的方式对任何以这种观点开发的产品都是有害的。
 
如果你是托运人，你的第一个目标是找到愿意运送货物的人。 只有在满足之后，你才会考虑优化定价。
 
金融市场从根本上反过来运作。 它们以极高的效率为你提供最优惠的价格，但它们的设计并未考虑执行确定性。
 
例如，成功的货运交易的一个关键特征是它们非常不能作为证券交易所运作。 几乎所有各方之间的互动都是双边进行的，最重要的是所有价格设定都是双边进行的。 无法保证你同意的价格是最优惠的价格，甚至没有专门的机制来实现这一目标。
 
虽然现有货运交易所的商业模式存在可行的挑战，但我认为仅仅引入更多金融市场技术并不能解决任何这些挑战。

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