נתונים דיגיטליים ובינה מלאכותית ממזערים שיבושים באספקה, בונים כלכלה בת קיימא

[מודעה_1]

לאחר שלוש שנים של שיבושים חסרי תקדים בסחר, מודלים של שפה גדולה ובינה מלאכותית גנרית צצו בדיוק בזמן כדי לסייע לממשלות ולעסקים לנהל את שרשראות האספקה המורכבות בעולם .

"בשנים הקרובות נראה ניתוחים ניבוייים מדויקים יותר, המונעים על ידי נתונים משולבים מכל שלב בשרשרת האספקה", אמרה ג'ולי גרדמן, מנכ"לית חברת Everstream Analytics להערכת סיכונים בשרשרת האספקה. "אוטומציה של קבלת החלטות תפחית סיכונים ושיבושים, ותיצור שרשראות אספקה גמישות, עמידות וגמישות."

נתונים טובים יותר

ניתוח נתוני סחר הוא משימה מורכבת. מערכי נתונים לא מובנים אלה, המורכבים ממאות מיליוני רשומות משלוחים, מפוזרים על פני אינספור חברות בנות ושירותי שילוח מטענים, מה שהופך את העיבוד והמיון למועדים לשגיאות ודורשים עבודה רבה.

יתרונות הבינה המלאכותית עבור שרשרת האספקה.

לדוגמה, חברות פרטיות המספקות נתוני סחר יכולות להשתמש בכלי למידת מכונה כדי לזהות דפוסי הצהרות מכס, לסרוק מסמכים משפטיים ולתרגם שפות כדי ליצור נתוני סחר ברורים ומדויקים שקל לחפש ולנתח.

חברות פרטיות לנתוני סחר כמו ImportGenius מסקוטסדייל, אריזונה, משתמשות בכלי למידת מכונה כדי לזהות דפוסי מכס, לסרוק מסמכים רגולטוריים ולתרגם שפות זרות כדי ליצור נתוני סחר ברורים ומדויקים שקל לחפש ולנתח.

"אנחנו בונים מודל למידת שפות שישמש כאנטנה לזיהוי, זיהוי ושילוב אינדיקטורים בפלטפורמה שלנו", אמר פאולו מריניאס, מנהל הטכנולוגיה הראשי של ImportGenius, חברת נתוני סחר שבסיסה באריזונה.

בינתיים, חברות רב-לאומיות כמו נסטלה SA משתמשות בכלי בינה מלאכותית כדי להגביר את היעילות ולזהות בעיות מתפתחות בשרשראות ערך גלובליות. חברת המזון והמשקאות שבסיסה בשוויץ משתמשת באלגוריתמים כדי לזהות בעיות באיכות המוצר ולהבטיח ויסות עצמי ובקרה של קווי הייצור שלה.

קבוצת מרצדס-בנץ AG משתמשת בפלטפורמה המונעת על ידי בינה מלאכותית בשם Omniverse כדי להפוך את מפעלי הייצור וההרכבה שלה לגמישים יותר. Omniverse מסייעת ליצרנית הרכב הגרמנית לבנות מחדש במהירות את מפעליה כדי להסתגל לזעזועים חיצוניים באספקה.

כלי בינה מלאכותית עוזרים לעסקים לפשט את האופן שבו הם מנתחים נתונים כדי להתקדם לעבר מערכת סחר חוצת גבולות הפועלת בצורה חלקה יותר.

בינה מלאכותית צפויה לשבש תעשיות רבות, עם צמיחה גבוהה במיוחד בסחר. הסיבה לכך היא שהמחצית הראשונה של העשור האחרון של הגלובליזציה התמקדה במידה רבה בהפחתת חסמים לסחורות, שירותים והשקעות. בינתיים, בשלב הבא ובהקשר הנוכחי, מגמת הדה-גלובליזציה, חסמי המכס והחיכוך הגיאופוליטי יהפכו לאתגר עצום אפילו עבור צוות הלוגיסטיקה המנוסה ביותר.

ניתוח שרשרת האספקה

תחום אחד שבו יישומי בינה מלאכותית יכולים להשפיע רבות הוא סיוע לחברות ולממשלות להבין טוב יותר שינויים בשרשראות הערך הגלובליות.

בחודש שעבר, שרי הסחר של ה-G20 אימצו מסגרת למיפוי נתונים חדשים, תוך זיהוי ריכוזיות ספקים, קשרי סחר, תנודתיות בשוק ופגיעות של תעשיות בעלות חשיבות עולמית.

הרעיון, שהוכרז בשבוע שעבר, הוא לסייע לממשלות להעריך את חוסן שרשראות האספקה ולפתח אמצעים למתן זעזועים חיצוניים. מדינות ה-G20 השיקו גם כלי בינה מלאכותית חדש להתאמת נתוני סחר עם אלגוריתמים ניבוייים, שיכולים לסייע לקובעי מדיניות ועסקים לייעל את אסטרטגיות הייצוא שלהם.

כלי בינה מלאכותית יכולים להפחית את הזמן והמחקר הנדרשים לסגירת הסכמי סחר, וכן לחשב במהירות מכסים על סחורות שנשלחו. אך המורכבות וההיבטים הנדרשים של מדיניות הסחר הבינלאומית פשוט אינם ניתנים לטיפול באמצעות בינה מלאכותית.

"בינה מלאכותית יכולה לעזור למנהלי משא ומתן להתכונן טוב יותר, אך היא אינה יכולה להחליף משא ומתן אמיתי שבו האלמנט האנושי הוא בעל חשיבות עליונה", אמרה ונדי קאטלר, סגנית נשיא מכון המדיניות של אסיה. "הקשבה ועיבוד של מה שבן/בת הזוג למשא ומתן אומר בפועל, קריאת שפת גוף והמצאת רעיונות ידידותיים במקום כדי לגשר על חילוקי דעות הם דברים שטכנולוגיה לא יכולה לעשות."

(על פי בלומברג)

[מודעה_2]
מָקוֹר