充分利用人工智能驱动的供应链风险管理

[muskanislam25]

供应链风险管理并不总是像今天这样复杂。该学科最早的形式是监控组织网络中一级供应商的财务状况。通过密切关注与其有业务往来的供应商的财务表现，组织可以很好地掌握何时以及如何调整其关系和做法。

随着时间的推移，该学科不断发展，纳入了自然灾害或地缘政治紧张等因素。增加此类标准可以提高风险状况；组织现在对影响其供应链的力量有了更深入、更细致的了解，并洞悉了如何适应。

在 20 世纪 10 年代，环境影响和人权问题等非物质因素开始受到关注。现在，这不仅仅是一个财务业绩问题，而是一个公司所有商业行为的问题——它们合乎道德吗？它们是否符合对地球最有利的原则？最后，COVID-19 疫情造成的供应链中断给各组织敲响了警钟，使深度供应链可视性从可有可无变成了必不可少。

由于增加了所有这些复杂性，组织需要采用更复杂的方法来提高供应链的弹性。因此，人工智能驱动的供应链风险管理的作用日益增强。

你需要知道什么

供应链智能：优质数据源的价值
随着人工智能在供应链风险管理中发挥的作用越来越大，高质量的数据变 巴西电话区号 得越来越重要。第三方优质数据的加入提高了风险警报的保真度和准确性。数据质量不仅对于实时识别供应链威胁至关重要，而且对于回顾过去以弄清某种威胁究竟是如何发生的也至关重要。

这些第三方优质数据源拥有专门的分析师团队、领域专业知识和强大的方法，可以为组织提供更深入的洞察。例如，每个优质数据供应商都有一个专门的分析师团队，有数十名甚至数百名专家，专注于收集、验证和提高数据质量。他们拥有深厚的领域专业知识以及多年来开发的模型和方法，可以带来更好的洞察，以及更好的噪音消除效果。

相反，公共数据源通常是免费提供的，但有时它们并不是最新的，并且缺乏获得最佳质量洞察的那种高度发达的流程。在许多情况下，它们与您在 Google 新闻提要中找到的内容没有什么不同。此外，这些数据源可能还缺乏行业特异性，而行业特异性对于帮助组织了解其运营环境以及最终如何影响其供应链运营至关重要。

以优质财务数据为例。一家公司可以预测未来 12 个月或更长时间，提前发现破产的可能性。在事件发生之前提前获得这些预警可以让团队纠正方向，在这种情况下，也许可以寻找替代供应商或进行其他战略调整。换句话说，优质数据意味着意外更少。

绘制地形图：增加 N 层可见性
我们已经谈到了供应链智能对优质数据源的需求。但这些数据对特定供应链的影响有多深？当人工智能能够在供应链的完整结构中发挥作用时，其功能最强大，包括子层级可视性。

完整的次级供应商可视性包括组织第一级直接供应商以外的所有内容。次级供应商可视性可帮助您识别关键依赖关系和风险。例如，在一个项目中，Sphera 发现我们客户的三家替代供应商都依赖一家二级供应商来供应关键材料，如果该特定供应商无法履行其职责，这种依赖关系可能会阻碍我们客户的货物生产流程。了解此类瓶颈可让企业主动应对风险并避免中断。

子层级可视性不仅仅关乎法规遵从性。它使公司能够更好地规划、预测风险并制定方案以减轻这些风险。它还有助于公司建立更全面的供应商资料，了解其供应链的弱点，并发现改进的机会。供应链的整体情况有助于做出数据驱动的决策，从而带来更好的结果。

人性化：需要专家验证
在供应链管理中，人工智能的优点是强大的，缺点是危险的。人工智能可以为供应链领导者带来前所未有的福音。通过快速自动地评估从监管变化到天气事件再到地缘政治问题等因素，这些工具可以预测中断并为供应链领导者提供信息，以规避潜在风险并保持业务连续性。

然而，人工智能也可能适得其反，最终导致领导者无法掌握与其供应链相关的、甚至更糟糕的不准确信息。这就是为什么人工智能与人类专业知识相结合时效果最佳的原因。此外，专家在警报过程中增加了一层噪音消除层。在许多情况下，人工智能会提醒您数百个问题，但通过增加人工验证，您只会收到有关供应链的真正风险的警报。

当专家审查人工智能提出的建议时，这项技术就能发挥其最大潜力，快速、准确，并能够提供前所未有的供应链可视性。