【媒体引用】2024年上半年哪些供应链可被AI赋能？

中国经济时报记者 张丽敏

生成式AI作为新质生产力有潜力的前沿技术，不仅在面向C端用户，如AI对话聊天、AI虚拟社交、AI生活助手等方面得以应用，在B端各行业领域也具有广阔提效增质的应用空间。

极光月狐数据提出，我国作为制造业大国，海量的传统行业企业带来的市场空间，推动AI+制造成为政策、投资重点关注的应用方向，2024年上半年在制造领域的研、产、供、销、存价值链各环节中均有望被AI重塑。

极光月狐数据提出，AI可介入采购标准化、寻源、招投标、价格预测等各环节，推动采购供需匹配与操作智慧化升级。第一，标准统一，AI大模型的语言技术、图像识别技术可帮助采购环节内部商品编号实现更高效的统一。第二，供需匹配，AI大模型基于对企业历史订单等业务数据的学习，判断如周期商品原材料的价格变化，将采购价格判断由“人工分析”向“AI辅助判断”迁移，如菜鸟物流就已推出“天机π”，赋能于销售和补货预测场景。

AI将为物流降本提供新质生产力，为运筹、调度、运输、分析等全链路环节挖掘价值，有望推动全环节降本增效。运筹调度环节在AI的支持下，基于对海量物流派送员的时间和地理信息建立监控系统，为地区运筹调度提供更有效的支持。据公开报道，顺丰、京东物流、货拉拉等物流公司已经将AI智驾赋能的无人配送车、无人机已在投入使用，以顺丰苏州吴江中转场的无人车为例，数据显示目前日均派件量已达10万多件。

AI以新一代的内容理解和生成能力，提升供应链领域高专业性业务知识回答效率。以OEM模式的产业链上下游为例（由品牌厂商设计、销售，但生产由外部代工负责），在寻源采购阶段，购方厂商往往需要多方比较，以招投标流程中的寻源为例，通过AI智能业务咨询的能力，有望为供应商明确客户需求提升效率，同时解放上游厂商的问题解答人工压力。在品质管理阶段，由供应商向客户提供相应的材料、配件、成品等，会涉及到品质协同环节，在该过程中，AI智能咨询有望帮助客户和供应商之间降低沟通难度，通过智能识别不良问题向供应商提供见解和报告，推动供应商品质稳定及持续改进。在销售阶段，对于TOB性质的企业在服务中小型客户的过程中，新一代AI的售后服务问答能力将提升效果，在面对TOC消费者时，80%以上的高频重复问题可由AI智能化解决，推动品牌方客户体验和效率达到新的台阶。

头部企业已将AI嵌入在供应链上下游业务咨询场景中。从行业实践来看，运用内外部行业、企业知识训练垂类大模型用于客户服务将成为未来行业的新趋势，下一步，在大语言语音技术的进一步成熟下，以超低时延、拟人化风格、随时打断等特性，AI业务咨询的体验将实现新一轮升级。