生成式人工智能（Generative AI）主要是用于生成數(shù)據(jù)而非僅僅解釋或分類數(shù)據(jù)。這種類型的AI模型如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs）等能夠生成圖片、文本、聲音等多種類型的數(shù)據(jù)。這是一種相對較新、且應(yīng)用范圍廣泛的AI技術(shù)。

供應(yīng)鏈（Supply Chain）是從原材料采購到產(chǎn)品制造，再到產(chǎn)品分發(fā)和最終到達(dá)消費(fèi)者手中的整個流程。供應(yīng)鏈管理涉及這一系列活動的優(yōu)化，以減少成本、提高效率，并確保產(chǎn)品質(zhì)量和交貨時間。

正如供應(yīng)鏈中斷成為 2020 年董事會討論的頻繁主題一樣，生成式 AI（人工智能）也迅速成為 2023 年的熱門話題。生成式 AI 如 OpenAI 的 ChatGPT 在前兩個月就達(dá)到了 1 億用戶，使其成為全球增長最快的消費(fèi)者應(yīng)用程序之一。這種飛速的發(fā)展使得生成式 AI 在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用變得更加值得關(guān)注。本文將探討生成式人工智能在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的潛在應(yīng)用和相應(yīng)的考量因素。

生成式人工智能與供應(yīng)鏈一覽

供應(yīng)鏈在某種程度上非常適合生成式人工智能的應(yīng)用，因?yàn)樗鼈冞\(yùn)行并生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量為解決如何優(yōu)化供應(yīng)鏈績效這一復(fù)雜問題增加了額外的挑戰(zhàn)。生成式人工智能在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用非常廣泛，包括提高自動化程度、需求預(yù)測、訂單處理和跟蹤、機(jī)器預(yù)測性維護(hù)、風(fēng)險管理、供應(yīng)商管理等。

輔助決策

生成式人工智能能夠支持供應(yīng)鏈管理的各個功能領(lǐng)域。通過生成式模型，供應(yīng)鏈經(jīng)理可以快速地提出問題、請求額外數(shù)據(jù)、更好地了解影響因素，并查看類似場景中的歷史表現(xiàn)。這樣，供應(yīng)鏈經(jīng)理能夠更快、更準(zhǔn)確地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

人才短缺問題的解決

生成式人工智能還可以緩解供應(yīng)鏈人才短缺的問題。通過會話式用戶界面和個性化的推薦，新員工能更快地適應(yīng)工作，從而緩解了人才短缺帶來的壓力。

構(gòu)建數(shù)字供應(yīng)鏈模型

生成式人工智能能夠處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而幫助企業(yè)更有效地構(gòu)建復(fù)雜的供應(yīng)鏈數(shù)字模型。這不僅提高了內(nèi)部和跨公司的協(xié)作和可見性，還能支持環(huán)境、社會和治理（ESG）方面的舉措。

需要考慮的因素

數(shù)據(jù)和環(huán)境的特異性

雖然生成式 AI 如 ChatGPT 等已經(jīng)有了相當(dāng)廣泛的應(yīng)用，但為了在特定的供應(yīng)鏈環(huán)境中取得成功，這些模型需要進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化。

安全和法規(guī)

由于生成式 AI 需要訪問大量的數(shù)據(jù)，這就引發(fā)了數(shù)據(jù)安全和法規(guī)遵從的問題。組織需要仔細(xì)考慮這些因素，以確保信息的安全性和合規(guī)性。

生成式人工智能為供應(yīng)鏈管理帶來了前所未有的可能性，從輔助決策到解決人才短缺，再到構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)字供應(yīng)鏈模型。然而，也需要注意到與其應(yīng)用相關(guān)的各種挑戰(zhàn)和風(fēng)險，包括數(shù)據(jù)的特異性、安全和法規(guī)等。綜合考慮這些因素，在投資生成式人工智能之前，企業(yè)需要有全面和平衡的計劃。