Sau ba năm gián đoạn thương mại chưa từng có trong lịch sử, các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh đã xuất hiện đúng lúc để hỗ trợ chính phủ và doanh nghiệp quản lý dòng cung ứng phức tạp của thế giới.
“Trong thời gian tới, chúng ta sẽ thấy các phân tích dự đoán và dự báo có độ chính xác cao hơn, được thúc đẩy bởi dữ liệu tích hợp từ mỗi bước trong chuỗi cung ứng”, Julie Gerdeman, Giám đốc điều hành công ty đánh giá rủi ro chuỗi cung ứng Everstream Analytics, cho biết. “Tự động hóa việc ra quyết định sẽ giảm thiểu rủi ro và gián đoạn, tạo ra chuỗi cung ứng linh hoạt, bền vững và thích ứng cao”.
Dữ liệu tốt hơn
Phân tích dữ liệu thương mại là một công việc cực kỳ phức tạp. Các bộ dữ liệu này không có cấu trúc chung, gồm hàng trăm triệu hồ sơ lô hàng, nằm rải rác ở vô số các công ty con và dịch vụ giao nhận vận tải, dẫn đến việc xử lý và sắp xếp thường xảy ra lỗi và cần nhiều nỗ lực.
Chẳng hạn, các công ty dữ liệu thương mại tư nhân có thể sử dụng công cụ máy học nhận dạng mẫu tờ khai hải quan, quét tài liệu pháp lý và dịch ngôn ngữ để tạo ra dữ liệu thương mại rõ ràng, chính xác giúp công tác tìm kiếm và phân tích trở nên dễ dàng.
Các công ty dữ liệu thương mại tư nhân như Scottsdale, ImportGenius có trụ sở tại Arizona, sử dụng các công cụ máy học để nhận dạng các mẫu hải quan, quét tài liệu quy định và dịch tiếng nước ngoài để tạo ra dữ liệu thương mại rõ ràng và chính xác, dễ tìm kiếm và phân tích.
“Chúng tôi đang xây dựng mô hình học ngôn ngữ để đóng vai trò là ăng-ten phát hiện, nhận dạng và kết hợp các chỉ báo vào nền tảng của chúng tôi”, Paulo Mariñas, Giám đốc công nghệ ImportGenius, công ty dữ liệu thương mại trụ sở Arizona, cho biết.
Trong khi đó, các công ty đa quốc gia như Nestle SA áp dụng các công cụ AI để tăng hiệu quả và phát hiện các vấn đề mới nổi trong chuỗi giá trị toàn cầu. Công ty thực phẩm và đồ uống có trụ sở tại Thụy Sĩ sử dụng thuật toán để phát hiện các vấn đề về chất lượng sản phẩm, cũng như đảm bảo khả năng tự điều chỉnh và kiểm soát với dây chuyền sản xuất.
Mercedes-Benz Group AG đang sử dụng nền tảng hỗ trợ AI có tên Omniverse, giúp các nhà máy sản xuất và lắp ráp của công ty trở nên linh hoạt hơn. Omniverse giúp nhà sản xuất ô tô Đức nhanh chóng tái cấu trúc các xưởng sản xuất thích ứng với cú sốc nguồn cung bên ngoài.
AI được cho sẽ tạo ra đột phá ở nhiều ngành công nghiệp, trong đó tăng trưởng đặc biệt cao trong thương mại. Nguyên nhân là do nửa đầu thập kỷ toàn cầu hoá vừa qua chủ yếu nhằm giảm bớt trở ngại với hàng hoá, dịch vụ và đầu tư. Trong khi đó, sang giai đoạn tiếp theo và bối cảnh hiện nay, xu hướng đảo ngược toàn cầu hoá, hàng rào thuế quan và cọ sát địa chính trị sẽ trở thành thách thức to lớn ngay cả với đội ngũ hậu cần dày dặn kinh nghiệm nhất.
Phân tích chuỗi cung ứng
Một lĩnh vực mà ứng dụng AI có thể có tác động lớn là giúp các công ty và chính phủ hiểu rõ hơn về những thay đổi trong chuỗi giá trị toàn cầu.
Tháng trước, Bộ trưởng thương mại nhóm G20 đã thông qua khuôn khổ nhằm lập bản đồ mới dữ liệu, xác định mức độ tập trung của các nhà cung ứng, đầu mối kết nối thương mại, biến động thị trường và tính dễ bị tổn thương của các ngành công nghiệp quan trọng toàn cầu.
Theo kết quả công bố tuần trước, ý tưởng này nhằm hỗ trợ chính phủ đánh giá khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng và xây dựng biện pháp giảm thiểu cú sốc từ bên ngoài. Hội nghị G20 cũng đưa ra một công cụ AI mới để khớp dữ liệu thương mại với thuật toán dự báo, từ đó làm cơ sở để nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp tối ưu hoá chiến lược xuất khẩu.
Công cụ AI có thể làm giảm thời gian và nghiên cứu cần thiết để ký kết các hiệp định thương mại, cũng như tính toán nhanh chóng thuế suất với hàng hoá vận chuyển. Song, tính phức tạp và một số khía cạnh của chính sách thương mại quốc tế đơn giản là không thể xử lý bởi AI.
“AI có thể giúp các nhà đàm phán chuẩn bị tốt hơn, nhưng không thể thay thế các cuộc đàm phán thực tế, nơi yếu tố con người là tối quan trọng”, Wendy Cutler, Phó Chủ tịch Viện chính sách xã hội châu Á nói. “Việc lắng nghe và xử lý những gì đối tác đàm phán thực sự đang nói, đọc ngôn ngữ cơ thể và đưa ra ý tưởng thân thiện ngay tại chỗ để thu hẹp bất đồng là điều công nghệ không thể thực hiện”.
(Theo Bloomberg)
