創立於2018年，並且在台灣、美國設立總部的海運解決方案新創業者BlueX Trade，今日 (6/16)對外分享如何藉由AWS旗下雲端服務協助海運業者數位化轉型。
BlueX Trade由過去創立貸款新創公司Smart Biz Loans的Sean O’Malley，與過去創立提供一站式物流、貿易、金流服務Port Alliance的林皇佑共同創辦，當時就是鎖定數位轉型比例仍不普及的海運業務，藉由數位化方式提昇業務運作效率，並且能精簡更多成本支出。
目前BlueX Trade分別在台灣、舊金山設定總部辦公室，主要看中台灣地區海運業務發展，並且與全球第六大貨櫃海運公司長榮海運合作，更是BlueX Trade旗下第一個客戶。而在2019年時，BlueX Trade更獲得400萬美元投資，同時在後續也持續吸引不少投資機會。
依照BlueX Trade技術長暨首席工程師鍾凱文說明，相比空運及陸運服務營運環境相對單純，同時很早就已經完成數位化轉型，海運服務由於涉及全球航班與可使用貨櫃數量，另外更包含各國進出口限制，以及可透過海運方式運送貨品等規定，因此讓實際營運相對複雜，而BlueX Trade則是希望透過數位化轉型方式讓傳統海運業務變得更簡單。
在傳統海運運作模式中，傳統業者必須花費2天左右時間溝通貨運航班、以及貨櫃數量，因此通常會花費不少時間與人力進行聯繫，而透過BlueX Trade藉由機器學習等人工智慧技術應用，即可在短短10分鐘內完成原本作業所需時間，同時也能精簡背後所需人力資源，或是傳統紙本等資源浪費。
同時，以BlueX Trade業務運作模式主要是提供技術解決方案，本身並非實際投入海運業務，因此海運業者使用數據依然會掌握在自己手中，不會有資料共享而被競爭業者知曉的風險。而藉由AWS雲端服務協助之下，BlueX Trade更強調能避免分散式阻斷服務攻擊 (DDoS)，並且透過防火牆避免惡意程式攻擊。
至於在機器學習應用方面，則是採用AWS SageMaker應用方案，讓業者能藉由AWS網路託管方式佈署高品質機器學習模型，藉此更快媒合貨櫃與船運需求，同時也能更快計算對應運送所需費用，或是分析全球海運物流趨勢，並且分析各地區對於貨櫃使用需求，藉此協助業者最佳貨運調配模式，讓海運貨運整體作業效率可提昇高達300%以上。
在未來發展中，BlueX Trade計畫透過AWS旗下SageMaker Data Wrangler、SageMaker Feature Store、SageMaker Clarify、SageMaker Model Monitor，以及SageMaker Pipelines等機器學習服務，並且串接物聯網技術整合更多數據分析效益，其中包含可透過全球貨櫃定位追蹤數據與貨櫃環境溫度檢測等功能，讓海運業者能分析更多貨運運送相關學習模型，進而可更精準判斷海運服務調配及計價方式。
