A digitális adatok és a mesterséges intelligencia minimalizálja az ellátási zavarokat, fenntartható gazdaságot épít

[hirdetés_1]

Három évnyi példátlan kereskedelmi zavar után a nagy nyelvi modellek és a generatív mesterséges intelligencia éppen időben jelentek meg ahhoz, hogy segítsék a kormányokat és a vállalkozásokat a világ összetett ellátási láncainak kezelésében.

„Az elkövetkező években pontosabb prediktív és előrejelző elemzéseket fogunk látni, amelyeket az ellátási lánc minden lépéséből származó integrált adatok vezérelnek” – mondta Julie Gerdeman, az Everstream Analytics ellátási lánc kockázatértékelési cég vezérigazgatója. „A döntéshozatal automatizálása csökkenti a kockázatokat és a zavarokat, rugalmas, rugalmas és adaptív ellátási láncokat hozva létre.”

Jobb adatok

A kereskedelmi adatok elemzése összetett feladat. Ezek a strukturálatlan adathalmazok, amelyek több százmillió szállítmányrekordból állnak, számtalan leányvállalatnál és szállítmányozási szolgáltatásnál szétszórva találhatók, így a feldolgozás és a rendezés hibalehetőségeket és munkaigényes feladatokat rejt magában.

A mesterséges intelligencia előnyei az ellátási lánc számára.

Például a magán kereskedelmi adatokat kezelő vállalatok gépi tanulási eszközöket használhatnak a vámáru-nyilatkozatok mintázatainak felismerésére, jogi dokumentumok beolvasására és nyelvek lefordítására, hogy világos, pontos, könnyen kereshető és elemezhető kereskedelmi adatokat hozzanak létre.

Az olyan magán kereskedelmi adatokat kezelő cégek, mint a Scottsdale-i (Arizona) ImportGenius, gépi tanulási eszközöket használnak a vámminták felismerésére, a szabályozási dokumentumok beolvasására és az idegen nyelvek lefordítására, hogy világos és pontos, könnyen kereshető és elemezhető kereskedelmi adatokat hozzanak létre.

„Egy nyelvtanulási modellt építünk, amely antennaként működik az indikátorok észlelésében, felismerésében és platformunkba való beépítésében” – mondta Paulo Mariñas, az arizonai székhelyű kereskedelmi adatokat kezelő ImportGenius műszaki igazgatója.

Eközben olyan multinacionális vállalatok, mint a Nestlé SA, mesterséges intelligencia eszközöket használnak a hatékonyság növelésére és a globális értékláncokban felmerülő problémák észlelésére. A svájci székhelyű élelmiszer- és italgyártó vállalat algoritmusokat használ a termékminőségi problémák észlelésére, valamint a gyártósorok önszabályozásának és ellenőrzésének biztosítására.

A Mercedes-Benz Group AG egy Omniverse nevű mesterséges intelligenciával vezérelt platformot használ, hogy gyártó- és összeszerelő üzemeit agilisabbá tegye. Az Omniverse segít a német autógyártónak gyorsan átalakítani gyárait, hogy alkalmazkodjanak a külső kínálati sokkokhoz.

A mesterséges intelligencia eszközei segítik a vállalkozásokat az adatelemzés egyszerűsítésében, hogy egy zökkenőmentesebben működő, határokon átnyúló kereskedelmi rendszer felé haladjanak.

A mesterséges intelligencia várhatóan számos iparágat felforgat majd, különösen a kereskedelem terén tapasztalható magas növekedéssel. Ez azért van, mert a globalizáció elmúlt évtizedének első fele nagyrészt az áruk, szolgáltatások és befektetések előtt álló akadályok csökkentéséről szólt. Eközben a következő fázisban és a jelenlegi kontextusban a deglobalizáció, a vámkorlátok és a geopolitikai súrlódások trendje hatalmas kihívást jelent majd még a legtapasztaltabb logisztikai csapatok számára is.

ellátási lánc elemzés

Az egyik terület, ahol a mesterséges intelligencia alkalmazásai nagy hatással lehetnek, az a vállalatok és kormányok jobb megértésének elősegítése a globális értékláncokban bekövetkező változások terén.

A múlt hónapban a G20 kereskedelmi miniszterei elfogadtak egy keretrendszert az új adatok feltérképezésére, amely azonosítja a beszállítói koncentrációt, a kereskedelmi kapcsolatokat, a piaci volatilitást és a globálisan fontos iparágak sebezhetőségét.

A múlt héten bejelentett ötlet célja, hogy segítsen a kormányoknak felmérni az ellátási láncok rugalmasságát, és intézkedéseket kidolgozni a külső sokkok enyhítésére. A G20-ak egy új mesterséges intelligencia eszközt is elindítottak, amely a kereskedelmi adatokat prediktív algoritmusokkal párosítja össze, ami segíthet a politikai döntéshozóknak és a vállalkozásoknak exportstratégiáik optimalizálásában.

A mesterséges intelligencia eszközei csökkenthetik a kereskedelmi megállapodások megkötéséhez szükséges időt és kutatást, valamint gyorsan kiszámíthatják a szállított árukra vonatkozó vámtarifákat. A nemzetközi kereskedelempolitika összetettségét és egyes aspektusait azonban a mesterséges intelligencia egyszerűen nem tudja kezelni.

„A mesterséges intelligencia segíthet a tárgyalóknak jobban felkészülni, de nem helyettesítheti a valódi tárgyalásokat, ahol az emberi tényező a legfontosabb” – mondta Wendy Cutler, az Asia Society Policy Institute alelnöke. „A technológia nem képes meghallgatni és feldolgozni, amit a tárgyalópartner valójában mond, olvasni a testbeszédet, és azonnal barátságos ötletekkel előállni a nézeteltérések áthidalása érdekében.”

(A Bloomberg szerint)

[hirdetés_2]
Forrás