Cyfrowe dane i sztuczna inteligencja minimalizują zakłócenia w dostawach i budują zrównoważoną gospodarkę

[reklama_1]

Po trzech latach bezprecedensowych zakłóceń w handlu pojawiły się duże modele językowe i generatywna sztuczna inteligencja, które pomagają rządom i przedsiębiorstwom zarządzać złożonymi światowymi łańcuchami dostaw.

„W nadchodzących latach będziemy świadkami dokładniejszej analityki predykcyjnej, opartej na zintegrowanych danych z każdego etapu łańcucha dostaw” – powiedziała Julie Gerdeman, dyrektor generalna firmy Everstream Analytics, zajmującej się oceną ryzyka w łańcuchu dostaw. „Automatyzacja podejmowania decyzji zmniejszy ryzyko i zakłócenia, tworząc odporne, odporne i adaptacyjne łańcuchy dostaw”.

Lepsze dane

Analiza danych handlowych to złożone przedsięwzięcie. Te nieustrukturyzowane zbiory danych, składające się z setek milionów rekordów przesyłek, są rozproszone po niezliczonych spółkach zależnych i firmach spedycyjnych, co sprawia, że przetwarzanie i sortowanie jest podatne na błędy i pracochłonne.

Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw.

Przykładowo prywatne firmy zajmujące się danymi handlowymi mogą używać narzędzi uczenia maszynowego do rozpoznawania wzorców deklaracji celnych, skanowania dokumentów prawnych i tłumaczenia języków, aby tworzyć przejrzyste i dokładne dane handlowe, które można łatwo przeszukiwać i analizować.

Prywatne firmy zajmujące się danymi handlowymi, takie jak ImportGenius z siedzibą w Scottsdale w Arizonie, korzystają z narzędzi uczenia maszynowego w celu rozpoznawania wzorców celnych, skanowania dokumentów regulacyjnych i tłumaczenia języków obcych, aby tworzyć przejrzyste i dokładne dane handlowe, które można łatwo przeszukiwać i analizować.

„Tworzymy model uczenia się języków, który będzie pełnił funkcję anteny wykrywającej, rozpoznającej i włączającej wskaźniki do naszej platformy” – powiedział Paulo Mariñas, dyrektor techniczny ImportGenius, firmy z siedzibą w Arizonie zajmującej się danymi handlowymi.

Tymczasem korporacje międzynarodowe, takie jak Nestle SA, wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji (AI), aby zwiększyć wydajność i wykrywać pojawiające się problemy w globalnych łańcuchach wartości. Szwajcarska firma produkująca żywność i napoje wykorzystuje algorytmy do wykrywania problemów z jakością produktów oraz zapewnienia samoregulacji i kontroli nad swoimi liniami produkcyjnymi.

Mercedes-Benz Group AG korzysta z platformy Omniverse, opartej na sztucznej inteligencji, aby zwiększyć elastyczność swoich zakładów produkcyjnych i montażowych. Omniverse pomaga niemieckiemu producentowi samochodów szybko restrukturyzować swoje fabryki, aby dostosować się do zewnętrznych szoków podażowych.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają przedsiębiorstwom uprościć sposób analizowania danych, aby umożliwić sprawniejsze funkcjonowanie systemu handlu transgranicznego.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje wiele branż, w tym szczególnie dynamiczny wzrost handlu. Dzieje się tak, ponieważ pierwsza połowa ostatniej dekady globalizacji w dużej mierze koncentrowała się na redukcji barier w dostępie do towarów, usług i inwestycji. Tymczasem w kolejnej fazie i obecnym kontekście, trend deglobalizacji, bariery taryfowe i napięcia geopolityczne staną się ogromnym wyzwaniem nawet dla najbardziej doświadczonego zespołu logistycznego.

Analiza łańcucha dostaw

Jednym z obszarów, w którym zastosowania sztucznej inteligencji mogą mieć duży wpływ, jest pomoc przedsiębiorstwom i rządom w lepszym zrozumieniu zmian w globalnych łańcuchach wartości.

W zeszłym miesiącu ministrowie handlu państw G20 przyjęli ramy służące mapowaniu nowych danych, określających koncentrację dostawców, powiązania handlowe, zmienność rynku i podatność na zagrożenia globalnie ważnych gałęzi przemysłu.

Pomysł, ogłoszony w zeszłym tygodniu, ma pomóc rządom w ocenie odporności łańcuchów dostaw i opracowaniu środków łagodzących wstrząsy zewnętrzne. Grupa G20 uruchomiła również nowe narzędzie oparte na sztucznej inteligencji (AI), które dopasowuje dane handlowe do algorytmów predykcyjnych, co może pomóc decydentom i firmom w optymalizacji strategii eksportowych.

Narzędzia AI mogą skrócić czas i ograniczyć badania wymagane do zawarcia umów handlowych, a także szybko obliczać cła na przewożone towary. Jednak złożoność i niektóre aspekty międzynarodowej polityki handlowej po prostu nie mogą być obsługiwane przez sztuczną inteligencję.

„Sztuczna inteligencja może pomóc negocjatorom lepiej się przygotować, ale nie zastąpi prawdziwych negocjacji, w których czynnik ludzki jest najważniejszy” – powiedziała Wendy Cutler, wiceprezes Asia Society Policy Institute. „Słuchanie i przetwarzanie tego, co mówi partner negocjacyjny, odczytywanie mowy ciała i błyskawiczne znajdowanie przyjaznych pomysłów na przezwyciężenie różnic to rzeczy, których technologia nie potrafi”.

(Według Bloomberga)

Źródło