Цифрові дані та штучний інтелект мінімізують перебої в постачанні, будують сталу економіку

Після трьох років безпрецедентних перебоїв у торгівлі, моделі великих мов та генеративний штучний інтелект з'явилися якраз вчасно, щоб допомогти урядам та бізнесу керувати складними світовими ланцюгами поставок.

«У найближчі роки ми побачимо точнішу прогнозну та передбачувальну аналітику, що базуватиметься на інтегрованих даних з кожного етапу ланцюга поставок», – сказала Джулі Гердеман, генеральний директор компанії з оцінки ризиків ланцюга поставок Everstream Analytics. «Автоматизація прийняття рішень зменшить ризики та збої, створюючи стійкі, стійкі та адаптивні ланцюги поставок».

Кращі дані

Аналіз торговельних даних – це складне завдання. Ці неструктуровані набори даних, що складаються з сотень мільйонів записів про відвантаження, розкидані по незліченних дочірніх компаніях та транспортно-експедиторських службах, що робить обробку та сортування схильними до помилок та трудомісткими.

Переваги штучного інтелекту для ланцюга поставок.

Наприклад, приватні компанії, що займаються торговельними даними, можуть використовувати інструменти машинного навчання для розпізнавання шаблонів митних декларацій, сканування юридичних документів та перекладу мов, щоб створювати чіткі та точні торговельні дані, які легко шукати та аналізувати.

Приватні компанії, що займаються торговельними даними, такі як ImportGenius зі Скоттсдейла, штат Аризона, використовують інструменти машинного навчання для розпізнавання митних моделей, сканування нормативних документів та перекладу іноземних мов, щоб створювати чіткі та точні торговельні дані, які легко шукати та аналізувати.

«Ми створюємо модель вивчення мови, яка діятиме як антена для виявлення, розпізнавання та інтеграції індикаторів у нашу платформу», – сказав Пауло Маріньяс, технічний директор ImportGenius, компанії з обробки торгових даних, що базується в Аризоні.

Тим часом, такі транснаціональні корпорації, як Nestle SA, використовують інструменти штучного інтелекту для підвищення ефективності та виявлення нових проблем у глобальних ланцюгах створення вартості. Швейцарська компанія з виробництва продуктів харчування та напоїв використовує алгоритми для виявлення проблем з якістю продукції та забезпечення саморегулювання та контролю своїх виробничих ліній.

Mercedes-Benz Group AG використовує платформу на базі штучного інтелекту під назвою Omniverse, щоб зробити свої виробничі та складальні заводи більш гнучкими. Omniverse допомагає німецькому автовиробнику швидко реструктуризувати свої заводи, щоб адаптуватися до зовнішніх потрясінь у постачанні.

Інструменти штучного інтелекту допомагають підприємствам спростити спосіб аналізу даних, щоб перейти до більш безперебійної системи транскордонної торгівлі.

Очікується, що штучний інтелект порушить роботу багатьох галузей, особливо в торгівлі. Це пояснюється тим, що перша половина останнього десятиліття глобалізації була значною мірою присвячена зменшенню бар'єрів для товарів, послуг та інвестицій. Тим часом на наступному етапі та в поточному контексті тенденція деглобалізації, тарифних бар'єрів та геополітичних тертя стане величезним викликом навіть для найдосвідченішої команди логістики.

Аналіз ланцюга поставок

Одна з сфер, де застосування штучного інтелекту може мати значний вплив, — це допомога компаніям та урядам у кращому розумінні змін у глобальних ланцюгах створення вартості.

Минулого місяця міністри торгівлі країн G20 ухвалили систему для картування нових даних, визначаючи концентрацію постачальників, торговельні зв'язки, волатильність ринку та вразливість галузей промисловості глобального значення.

Ідея, оголошена минулого тижня, полягає в тому, щоб допомогти урядам оцінити стійкість ланцюгів поставок та розробити заходи для пом'якшення зовнішніх потрясінь. G20 також запустила новий інструмент штучного інтелекту для зіставлення торговельних даних з прогностичними алгоритмами, що може допомогти політикам та підприємствам оптимізувати свої експортні стратегії.

Інструменти штучного інтелекту можуть скоротити час та витрати на дослідження, необхідні для укладання торговельних угод, а також швидко розрахувати тарифи на товари, що постачаються. Але складність та деякі аспекти міжнародної торговельної політики просто не можуть бути враховані за допомогою штучного інтелекту.

«Штучний інтелект може допомогти переговорникам краще підготуватися, але він не може замінити реальні переговори, де людський фактор є першорядним», – сказала Венді Катлер, віцепрезидент Інституту політики азіатського суспільства. «Слухати та обробляти те, що насправді говорить ваш партнер по переговорах, читати мову тіла та на місці висувати дружні ідеї для подолання розбіжностей – це те, чого технології не можуть зробити».

(За даними Блумберга)

Джерело