Digitale data og AI minimerer forsyningsforstyrrelser og bygger en bærekraftig økonomi

[annonse_1]

Etter tre år med enestående handelsforstyrrelser har store språkmodeller og generativ AI dukket opp akkurat i tide til å hjelpe myndigheter og bedrifter med å administrere verdens komplekse forsyningskjeder.

«I årene som kommer vil vi se mer nøyaktig prediktiv og prediktiv analyse, drevet av integrerte data fra hvert trinn i forsyningskjeden», sa Julie Gerdeman, administrerende direktør i risikovurderingsfirmaet Everstream Analytics i forsyningskjeden. «Automatisering av beslutningstaking vil redusere risiko og forstyrrelser, og skape robuste, robuste og tilpasningsdyktige forsyningskjeder.»

Bedre data

Å analysere handelsdata er et komplekst foretagende. Disse ustrukturerte datasettene, som består av hundrevis av millioner forsendelsesposter, er spredt på tvers av utallige datterselskaper og spedisjonstjenester, noe som gjør behandling og sortering feilutsatt og arbeidsintensiv.

For eksempel kan private handelsdataselskaper bruke maskinlæringsverktøy til å gjenkjenne tolldeklarasjonsmønstre, skanne juridiske dokumenter og oversette språk for å lage klare og nøyaktige handelsdata som er enkle å søke i og analysere.

Private handelsdataselskaper som ImportGenius, basert i Scottsdale i Arizona, bruker maskinlæringsverktøy til å gjenkjenne tollmønstre, skanne regulatoriske dokumenter og oversette fremmedspråk for å lage tydelige og nøyaktige handelsdata som er enkle å søke i og analysere.

«Vi bygger en språklæringsmodell som skal fungere som en antenne for å oppdage, gjenkjenne og innlemme indikatorer i plattformen vår», sa Paulo Mariñas, teknisk direktør i ImportGenius, et handelsdataselskap basert i Arizona.

I mellomtiden bruker multinasjonale selskaper som Nestlé SA AI-verktøy for å øke effektiviteten og oppdage nye problemer i globale verdikjeder. Det sveitsiske mat- og drikkevareselskapet bruker algoritmer for å oppdage problemer med produktkvalitet og sikre selvregulering og kontroll over produksjonslinjene sine.

Mercedes-Benz Group AG bruker en AI-drevet plattform kalt Omniverse for å gjøre produksjons- og monteringsanleggene sine mer fleksible. Omniverse hjelper den tyske bilprodusenten med å raskt omstrukturere fabrikkene sine for å tilpasse seg eksterne forsyningssjokk.

AI-verktøy hjelper bedrifter med å forenkle måten de analyserer data på for å bevege seg mot et mer smidig fungerende grenseoverskridende handelssystem.

AI forventes å forstyrre mange bransjer, med spesielt høy vekst i handel. Dette er fordi den første halvdelen av det siste tiåret med globalisering i stor grad handlet om å redusere barrierer for varer, tjenester og investeringer. I mellomtiden, i neste fase og den nåværende konteksten, vil trenden med deglobalisering, tollbarrierer og geopolitisk friksjon bli en enorm utfordring for selv det mest erfarne logistikkteamet.

Analyse av forsyningskjeden

Et område der AI-applikasjoner kan ha stor innvirkning, er å hjelpe bedrifter og myndigheter med å bedre forstå endringer i globale verdikjeder.

Forrige måned vedtok G20-handelsministrene et rammeverk for å kartlegge nye data, identifisere leverandørkonsentrasjon, handelsforbindelser, markedsvolatilitet og sårbarhet for globalt viktige industrier.

Ideen, som ble annonsert forrige uke, er å hjelpe myndigheter med å vurdere forsyningskjedenes motstandskraft og utvikle tiltak for å dempe eksterne sjokk. G20 lanserte også et nytt AI-verktøy for å matche handelsdata med prediktive algoritmer, noe som kan hjelpe beslutningstakere og bedrifter med å optimalisere eksportstrategiene sine.

AI-verktøy kan redusere tiden og forskningen som kreves for å inngå handelsavtaler, samt raskt beregne tollsatser på fraktvarer. Men kompleksiteten og enkelte aspekter ved internasjonal handelspolitikk kan rett og slett ikke håndteres av AI.

«KI kan hjelpe forhandlere med å forberede seg bedre, men den kan ikke erstatte reelle forhandlinger der det menneskelige elementet er avgjørende», sa Wendy Cutler, visepresident i Asia Society Policy Institute. «Å lytte til og bearbeide hva forhandlingspartneren din faktisk sier, lese kroppsspråk og komme opp med vennlige ideer på stedet for å bygge bro over forskjeller er ting teknologi ikke kan gjøre.»

(Ifølge Bloomberg)

[annonse_2]
Kilde