如何運用人工智能提升采購供應(yīng)鏈透明度策略

宋二飛  中科盛飛國際咨詢(北京)有限公司

【摘要】傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理存有信息不對稱、決策滯后、運營效率低下等弊病。如何借助人工智能技術(shù)提升采購供應(yīng)鏈的透明度，成為企業(yè)研究的重要課題。文章梳理了采購供應(yīng)鏈透明度的重要性，分析了人工智能提升采購供應(yīng)鏈透明度存在的問題，并從多方面提出策略，以期更好地提升采購供應(yīng)鏈透明度，助力企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，進而為企業(yè)創(chuàng)造更高的價值。

【關(guān)鍵詞】人工智能；采購供應(yīng)鏈；透明度；智能決策；供應(yīng)鏈管理

伴隨著市場競爭日益白熱化，企業(yè)在提升采購供應(yīng)鏈管理效益、降低成本以及增強供應(yīng)鏈透明度方面面臨重重壓力。采購供應(yīng)鏈的透明度，不僅影響企業(yè)的運營效率，還牽扯到風(fēng)險管理與客戶滿意度。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為這一問題給出新的化解方案。經(jīng)由應(yīng)用人工智能技術(shù)，企業(yè)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集與觀察，借此增進供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)信息的透明度，實現(xiàn)供應(yīng)鏈管理的高效精準(zhǔn)度。

采購供應(yīng)鏈透明度的重要性

采購供應(yīng)鏈透明度，即供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)中運營信息、交易記錄、供應(yīng)商狀態(tài)等關(guān)鍵信息的可視化與可追溯屬性。企業(yè)實現(xiàn)供應(yīng)鏈的透明化管理，能明顯增進對各類信息的掌控實力，進而更合理地優(yōu)化資源利用、提高工作產(chǎn)出率，企業(yè)利用透明的采購供應(yīng)鏈可識別、規(guī)避潛在供應(yīng)風(fēng)險。憑借實時掌控供應(yīng)商的生產(chǎn)狀態(tài)、庫存規(guī)模、交貨時段等信息，企業(yè)能事先預(yù)估供應(yīng)鏈中潛在的狀況，諸如原材料短缺、交貨延期等，以此采取有效的應(yīng)對策略，防止生產(chǎn)中斷及客戶的抱怨，提高決策精準(zhǔn)性可借助供應(yīng)鏈透明度。企業(yè)高級管理者可憑借透明的數(shù)據(jù)，作出更具科學(xué)性、準(zhǔn)確性的決策，如優(yōu)化采購方案、生產(chǎn)排程及庫存管理，實現(xiàn)企業(yè)資源的合理應(yīng)用。增強供應(yīng)鏈透明度，還可提高企業(yè)跟供應(yīng)商、合作伙伴之間的信任，以透明化的信息溝通為依托，供應(yīng)商可清晰掌握需求的改變走向，及時獲取產(chǎn)品與服務(wù)信息，由此增進合作成效。此外，企業(yè)可憑借數(shù)據(jù)透明化達成環(huán)境影響的評估及監(jiān)控，保障采購流程達到環(huán)保要求，推進綠色供應(yīng)鏈搭建。

人工智能提升采購供應(yīng)鏈透明度存在的問題

教據(jù)整合與信息其享難題

采購供應(yīng)鏈管理的數(shù)據(jù)來源蕪雜又分散，各系統(tǒng)相互間的信息壁壘極為嚴(yán)重，未具備統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合平臺，供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)往往借助不同的企業(yè)資源規(guī)劃，這些系統(tǒng)彼此的數(shù)據(jù)對接及共享往往不通暢，造成信息無法實時傳送與同步刷新。

數(shù)據(jù)整合實施絕非易舉，不同供應(yīng)鏈企業(yè)運用的技術(shù)平臺及軟件系統(tǒng)大不一樣，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式未達成一致，這令數(shù)據(jù)對接與整合變得格外復(fù)雜。供應(yīng)鏈牽涉多個合作伙伴，不同方對數(shù)據(jù)共享的敏感度與安全性要求不一致，這使數(shù)據(jù)共享的實現(xiàn)碰到隱私保護及合規(guī)性狀況。目前，雖然可以借助人工智能技術(shù)協(xié)助處理及整合數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性與安全性保障上，仍存在挑戰(zhàn)。

技術(shù)實施的復(fù)雜性與成本問題

人工智能技術(shù)在增進采購供應(yīng)鏈透明度方面潛力凸顯，但技術(shù)實施的復(fù)雜性以及高昂的成本，是不可忽視的問題。增強采購供應(yīng)鏈透明度要大量借助人工智能技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析等。企業(yè)若采用這些技術(shù)，必須投入大量資金開展系統(tǒng)研發(fā)并購買軟硬件設(shè)備，還需專屬的技術(shù)團隊進行系統(tǒng)維護及升級操作。在后期實踐中，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法離不開大量歷史數(shù)據(jù)，而且模型持續(xù)優(yōu)化會耗費大量的計算資源與時間。采購供應(yīng)鏈系統(tǒng)的智能化升級并非一朝一夕之功，而是要度過一個長久的階段，涉及數(shù)據(jù)收集、分析模型構(gòu)建、系統(tǒng)測試及優(yōu)化等，在此過程中，企業(yè)不僅要投入大量的資金，還需要有充足的技術(shù)做后盾。對很多中小型企業(yè)而言，人工智能技術(shù)成本過高，可能讓其無力承擔(dān)。此外，人工智能技術(shù)更新?lián)Q代速度極快，企業(yè)持續(xù)跟進最新的技術(shù)產(chǎn)出，推進系統(tǒng)的升級跟維護事宜，無疑抬高了其運營成本，也令技術(shù)的投資回報周期拉長。

人員技術(shù)素質(zhì)與轉(zhuǎn)型阻力

傳統(tǒng)采購供應(yīng)鏈管理往往依靠人工經(jīng)驗與手工操作，企業(yè)員工欠缺運用人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)認(rèn)知與技能。尤其是在中小企業(yè)中，相關(guān)人員的技術(shù)功底薄弱。人工智能技術(shù)運用面臨人才缺失和員工技術(shù)轉(zhuǎn)型的障礙。

為更好地提升采購供應(yīng)鏈的透明度，使員工快速掌握人工智能的基礎(chǔ)應(yīng)用技巧，企業(yè)不得不對員工實施系統(tǒng)性培訓(xùn)。培訓(xùn)需要投入時間、資源，尤其是在人才匱乏的情形下，培訓(xùn)成本呈現(xiàn)相對高值，且短期內(nèi)不易看到直接的效益回報。

部分企業(yè)員工對人工智能技術(shù)的引入和使用抱有抵觸態(tài)度，認(rèn)為這會威脅到自身的工作崗位，甚至引起工作方式的顛覆性變化。為了擺平這一心理障礙，企業(yè)需要投入精力做好技術(shù)轉(zhuǎn)型相關(guān)的溝通工作，這無疑增加了企業(yè)的人力投入。

數(shù)據(jù)安全與隱私保護的法律合規(guī)問題

采購供應(yīng)鏈涉及大量敏感數(shù)據(jù)，如供應(yīng)商的商業(yè)資信、合同細(xì)則、物流信息等，若這些數(shù)據(jù)泄露出去或被攻擊，會讓企業(yè)遭受巨大經(jīng)濟損失與信譽傷害。因此，在推動人工智能技術(shù)融入采購供應(yīng)鏈應(yīng)用時，數(shù)據(jù)安全和隱私保護是需重點考慮的課題。雖然人工智能可借助數(shù)據(jù)加密、隱私保護算法等技術(shù)策略保障數(shù)據(jù)的安全，但隨著技術(shù)的不斷升級，黑客攻擊和數(shù)據(jù)泄露的招式不斷翻新。因此，如何實現(xiàn)人工智能技術(shù)安全性的保障，建立健全數(shù)據(jù)安全體系，成為增進采購供應(yīng)鏈透明度進程中的重大挑戰(zhàn)。

運用人工智能提升采購供應(yīng)鏈透明度的策略

建立統(tǒng)一的智能數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)供應(yīng)鏈信息可視化

首先，破除“信息孤島”，構(gòu)建一體化智能數(shù)據(jù)平臺。通過大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及云計算方法，對分散于不同系統(tǒng)與環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)實時整合、分析及展示，進而打造一個覆蓋全鏈條、全生命周期的可視化信息平臺。該平臺可包含從供應(yīng)商篩選、采購下單、訂單執(zhí)行到物流運輸及付款等核心環(huán)節(jié)，為企業(yè)提供一站式?jīng)Q策支持體系。其次，依托該平臺基礎(chǔ)，可借助自然語言處理技術(shù)，對合同、發(fā)票、郵件這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)展開識別與分析，增進信息處理的效率及精準(zhǔn)性。同時，采用可視化圖表及動態(tài)看板，使不同層級管理人員可清晰洞察供應(yīng)鏈運行狀態(tài)，快速發(fā)現(xiàn)異常情形，如交期拖后、價格波動現(xiàn)象、庫存預(yù)警等。最后，該平臺還能給后續(xù)的預(yù)測分析打下基礎(chǔ)，協(xié)助企業(yè)開展趨勢預(yù)測、供應(yīng)商信用審核、成本約束等操作，全面增強透明度及管理效率。這一策略的核心聚焦系統(tǒng)整合及技術(shù)融合，引導(dǎo)企業(yè)實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)孤島”走向“智能其享”，是達成透明高效供應(yīng)鏈的核心路徑。

引入智能風(fēng)控模型，增強透明度下的風(fēng)險預(yù)測能力

在采購供應(yīng)鏈實現(xiàn)透明化的過程中，簡單的信息量現(xiàn)難以契合現(xiàn)代企業(yè)對風(fēng)險管理的要求。采用人工智能構(gòu)建智能風(fēng)控模式，可高效辨認(rèn)和預(yù)見潛在險情，為企業(yè)給予科學(xué)合理的預(yù)警。人工智能采用深度學(xué)習(xí)算法對歷史與實時運行數(shù)據(jù)進行分析，打造多維度的風(fēng)險圖譜，對供應(yīng)商信用、訂單執(zhí)行出現(xiàn)的偏差、物流延遲、政策調(diào)整做風(fēng)險評分。人工智能可把天氣、地緣政治、市場趨勢等外部數(shù)據(jù)源進行結(jié)合，鑒別某一地區(qū)供應(yīng)商是否存在交付不穩(wěn)定隱患，進而協(xié)助采購人員預(yù)先擬定應(yīng)對方案。人工智能風(fēng)控系統(tǒng)能動態(tài)對其預(yù)測模型進行更新，擁有自我學(xué)習(xí)的能力，讓其在遭遇未知或突發(fā)風(fēng)險時迅速適應(yīng)并精準(zhǔn)判斷。此外，人工智能可用于鑒別采購中的舞弊舉動，如訂單出現(xiàn)異常、價格異常變動、供應(yīng)商串標(biāo)等，為企業(yè)采購合規(guī)提供保障。這不僅增強了透明度應(yīng)用價值，還極大改善了供應(yīng)鏈的抗干擾韌性、采用系統(tǒng)預(yù)警與風(fēng)險排查，企業(yè)可從“事后反饋”過渡到“事前預(yù)防”，在復(fù)雜多變的供應(yīng)環(huán)境中奪得主動權(quán)。

推進智能決策輔助系統(tǒng)，提高采購響應(yīng)效率

智能決策輔助系統(tǒng)可憑借人工智能技術(shù)，迅速處理海量供應(yīng)數(shù)據(jù)，采用機器學(xué)習(xí)算法分辨最優(yōu)采購路徑、最便宜的供貨方以及可能存在的合作危機。例如，在多供應(yīng)商競價的場景當(dāng)中，智能決策輔助系統(tǒng)會對供應(yīng)商的歷史交付數(shù)據(jù)、價格波動、信用評級等維度展開綜合分析，挑出性價比最高的供應(yīng)主體。當(dāng)遭遇突發(fā)事件時，如物流停滯或原材料短缺，智能決策輔助系統(tǒng)可依照實時數(shù)據(jù)迅速模擬多種應(yīng)對手段，支持管理層迅速作出無誤的采購決策。智能決策輔助系統(tǒng)極大縮短了人工操作的時間，降低了因信息不匹配和人為判斷差錯造成的風(fēng)險。同時，智能決策輔助系統(tǒng)可憑借持續(xù)學(xué)習(xí)能力，依據(jù)過往決策成效開展迭代優(yōu)化，逐步增進推薦策略的精準(zhǔn)水平。依靠將人工智能嵌入采購決策流程，企業(yè)可在維持透明性的同時顯著強化整體響應(yīng)能力，實現(xiàn)“透明與高效”的協(xié)同管理結(jié)果。

建立智能供應(yīng)商管理體系，提升協(xié)作與信任機制

借助人工智能技術(shù)，企業(yè)可創(chuàng)建動態(tài)、可視化的供應(yīng)商管理系統(tǒng)，對供應(yīng)商績效、穩(wěn)定性及合規(guī)性實施實時監(jiān)控與評價。人工智能借助歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建供應(yīng)商畫像，再把實時反饋的信息結(jié)合，針對其響應(yīng)速度、交付質(zhì)量、價格穩(wěn)定性等指標(biāo)進行評分及排名。憑借區(qū)塊鏈技術(shù)跟人工智能技術(shù)協(xié)同配合，可達成訂單、發(fā)票、付款等環(huán)節(jié)記錄的不可算改性，進而增強整個合作流程的透明度與可信度。此外，人工智能技術(shù)可在供應(yīng)商培訓(xùn)與溝通事宜中發(fā)揮作用，例如，借助智能問答機器人與預(yù)測式交互平臺，提高供應(yīng)商運用系統(tǒng)及對接業(yè)務(wù)的效率，減少人工操作引發(fā)的延誤及差錯。搭建依托人工智能的智能供應(yīng)商管理平臺，企業(yè)不僅能更出色地篩選、管理供應(yīng)商，還可強化上下游的合作緊密度，為供應(yīng)鏈透明度賦予長期、穩(wěn)定的技術(shù)助力。

結(jié)語

綜上所述，采用人工智能技術(shù)可明顯提升采購供應(yīng)鏈的透明度，為企業(yè)提供更高效、準(zhǔn)確又智能的決策幫扶。依靠搭建實時監(jiān)控、預(yù)測分析和自動化決策等智能化體系，企業(yè)可高效應(yīng)對市場的變化，提升響應(yīng)的速度及資源配置的效率。

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