डिजिटल डेटा और एआई आपूर्ति व्यवधानों को कम करते हैं, टिकाऊ अर्थव्यवस्थाओं का निर्माण करते हैं

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तीन वर्षों के अभूतपूर्व व्यापार व्यवधान के बाद, बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव एआई समय पर उभरे हैं, जो सरकारों और व्यवसायों को दुनिया की जटिल आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रबंधन करने में मदद कर रहे हैं।

आपूर्ति श्रृंखला जोखिम मूल्यांकन फर्म एवरस्ट्रीम एनालिटिक्स की सीईओ जूली गर्डेमैन ने कहा, "आने वाले वर्षों में, हम आपूर्ति श्रृंखला के हर चरण से एकीकृत डेटा द्वारा संचालित, अधिक सटीक पूर्वानुमान और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण देखेंगे।" उन्होंने आगे कहा, "स्वचालित निर्णय लेने से जोखिम और व्यवधान कम होंगे, जिससे लचीली, सुदृढ़ और अनुकूलनीय आपूर्ति श्रृंखलाएँ निर्मित होंगी।"

बेहतर डेटा

व्यापार डेटा का विश्लेषण करना एक अविश्वसनीय रूप से जटिल कार्य है। करोड़ों शिपमेंट रिकॉर्ड वाले ये असंरचित डेटासेट अनगिनत सहायक कंपनियों और माल अग्रेषण सेवाओं में बिखरे हुए हैं, जिससे प्रसंस्करण और छंटाई त्रुटि-प्रवण और श्रमसाध्य हो जाती है।

उदाहरण के लिए, निजी व्यापार डेटा कंपनियां सीमा शुल्क घोषणा पैटर्न को पहचानने, कानूनी दस्तावेजों को स्कैन करने और भाषाओं का अनुवाद करने के लिए मशीन लर्निंग टूल का उपयोग कर सकती हैं ताकि स्पष्ट, सटीक व्यापार डेटा बनाया जा सके जिसे खोजना और विश्लेषण करना आसान हो।

स्कॉट्सडेल, एरिजोना स्थित इम्पोर्टजीनियस जैसी निजी व्यापार डेटा कंपनियां सीमा शुल्क पैटर्न को पहचानने, नियामक दस्तावेजों को स्कैन करने और विदेशी भाषाओं का अनुवाद करने के लिए मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करती हैं ताकि स्पष्ट और सटीक व्यापार डेटा तैयार किया जा सके जिसे खोजना और विश्लेषण करना आसान हो।

एरिजोना स्थित वाणिज्यिक डेटा कंपनी इम्पोर्टजीनियस के सीटीओ पाउलो मारिनास ने कहा, "हम एक भाषा सीखने का मॉडल बना रहे हैं जो संकेतकों का पता लगाने, उन्हें पहचानने और उन्हें हमारे प्लेटफॉर्म में शामिल करने के लिए एंटीना के रूप में कार्य करेगा।"

इस बीच, नेस्ले एसए जैसी बहुराष्ट्रीय कंपनियाँ अपनी वैश्विक मूल्य श्रृंखलाओं में दक्षता बढ़ाने और उभरती समस्याओं का पता लगाने के लिए एआई उपकरणों का उपयोग कर रही हैं। स्विस-स्थित यह खाद्य और पेय कंपनी उत्पाद गुणवत्ता संबंधी समस्याओं का पता लगाने और अपनी उत्पादन लाइनों पर स्व-नियमन और नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

मर्सिडीज-बेंज ग्रुप एजी अपने विनिर्माण और असेंबली संयंत्रों को और अधिक चुस्त बनाने के लिए ओमनीवर्स नामक एक एआई-संचालित प्लेटफॉर्म का उपयोग कर रहा है। ओमनीवर्स इस जर्मन वाहन निर्माता को बाहरी आपूर्ति झटकों के अनुकूल अपने कारखानों का शीघ्र पुनर्गठन करने में मदद करता है।

एआई उपकरण व्यवसायों को डेटा विश्लेषण के तरीके को सरल बनाने में मदद कर रहे हैं, ताकि वे एक अधिक सुगम सीमा-पार व्यापार प्रणाली की ओर बढ़ सकें।

एआई से कई उद्योगों में, खासकर व्यापार में तेज़ वृद्धि के साथ, क्रांति आने की उम्मीद है। ऐसा इसलिए है क्योंकि वैश्वीकरण के पिछले दशक का पहला भाग मुख्यतः वस्तुओं, सेवाओं और निवेश की बाधाओं को कम करने पर केंद्रित था। इस बीच, अगला चरण और वर्तमान संदर्भ, वि-वैश्वीकरण की प्रवृत्ति, टैरिफ बाधाएँ और भू-राजनीतिक टकराव, सबसे अनुभवी लॉजिस्टिक्स टीम के लिए भी एक बड़ी चुनौती बन जाएँगे।

आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण

एक क्षेत्र जहां एआई अनुप्रयोगों का बड़ा प्रभाव हो सकता है, वह है कंपनियों और सरकारों को वैश्विक मूल्य श्रृंखलाओं में परिवर्तनों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करना।

पिछले महीने, जी-20 व्यापार मंत्रियों ने नए आंकड़ों को मैप करने के लिए एक रूपरेखा अपनाई, जिसमें आपूर्तिकर्ता संकेन्द्रण, व्यापार संबंध, बाजार में अस्थिरता और वैश्विक रूप से महत्वपूर्ण उद्योगों की भेद्यता की पहचान की गई।

पिछले हफ़्ते घोषित इस विचार का उद्देश्य सरकारों को आपूर्ति श्रृंखलाओं की लचीलापन का आकलन करने और बाहरी झटकों को कम करने के उपाय विकसित करने में मदद करना है। जी20 ने एक नया एआई टूल भी लॉन्च किया जो व्यापार डेटा का पूर्वानुमानात्मक एल्गोरिदम से मिलान करता है, जिससे नीति निर्माताओं और व्यवसायों को अपनी निर्यात रणनीतियों को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।

एआई उपकरण व्यापार समझौतों को पूरा करने में लगने वाले समय और शोध को कम कर सकते हैं, साथ ही शिपिंग वस्तुओं पर शुल्क की शीघ्र गणना भी कर सकते हैं। लेकिन अंतर्राष्ट्रीय व्यापार नीति की जटिलता और कुछ पहलुओं को एआई द्वारा नियंत्रित नहीं किया जा सकता।

एशिया सोसाइटी पॉलिसी इंस्टीट्यूट की उपाध्यक्ष वेंडी कटलर ने कहा, "एआई वार्ताकारों को बेहतर तैयारी करने में मदद कर सकता है, लेकिन यह वास्तविक वार्ताओं की जगह नहीं ले सकता जहाँ मानवीय पहलू सर्वोपरि होता है।" उन्होंने आगे कहा, "अपने वार्ताकार की बात सुनना और उस पर विचार करना, शरीर की भाषा को समझना, और मतभेदों को दूर करने के लिए तुरंत अनुकूल विचार प्रस्तुत करना, ये ऐसे काम हैं जो तकनीक नहीं कर सकती।"

(ब्लूमबर्ग के अनुसार)

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स्रोत