當(dāng)下，零售商正面臨與幾年之前截然不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境與地緣政治挑戰(zhàn)。以當(dāng)前的紅海危機(jī)為例，據(jù)摩根大通介紹，全球30%的集裝箱須經(jīng)過蘇伊士運(yùn)河，而當(dāng)?shù)匕l(fā)生的運(yùn)輸延誤正在破壞全球供應(yīng)鏈的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

未來幾個(gè)月內(nèi)，全球貿(mào)易面臨的全面威脅還將進(jìn)一步升級。而且已經(jīng)有部分零售商、制造商及其供應(yīng)鏈合作伙伴提前發(fā)出警告，表示這將對利潤率產(chǎn)生重大的連鎖反應(yīng)。例如，向來以低利潤、行動快著稱的服務(wù)零售商尤其會受到紅海延誤危機(jī)的影響。由于貨運(yùn)速度減緩，他們可能無法為希望購買當(dāng)季流行服飾的消費(fèi)者們準(zhǔn)時(shí)提供貨品供應(yīng)。

紅海危機(jī)絕非孤立事件

近期貿(mào)易中斷只是零售商近年來面臨的一系列意外挑戰(zhàn)中的又一重大案例。據(jù)估計(jì)，單是2021年和2022年，供應(yīng)鏈中斷每年就導(dǎo)致企業(yè)錯失1.6萬億美元機(jī)會收入。這個(gè)驚人的數(shù)字也再次強(qiáng)調(diào)，設(shè)計(jì)具有彈性的供應(yīng)鏈將不再是“錦上添花”的可選項(xiàng)，而是決定零售商未來成功、乃至生死存亡的重要基礎(chǔ)。

然而，目前大多數(shù)零售商仍處于僅著眼于短期的“響應(yīng)模式”，例如通過轉(zhuǎn)從較近的地點(diǎn)進(jìn)口貨物來避免因貨船在紅海地區(qū)改道而引發(fā)的交貨時(shí)間延后與價(jià)格上漲。

零售商們也正在探索更多其他選項(xiàng)，例如推動供應(yīng)來源多元化、尋找替代運(yùn)輸路線，以及更早批量采購商品等等。然而，現(xiàn)有貿(mào)易路線已經(jīng)在零售商的運(yùn)營體系中根深蒂固，偏離這些路線往往會帶來更高的運(yùn)營成本。

攜手生成式AI

多年以來，人工智能（AI）一直在幫助供應(yīng)鏈提高效率。其通過挖掘大量過往銷售數(shù)據(jù)以了解“發(fā)生了什么”，而后提出“可能發(fā)生什么”的后續(xù)建議以更好地滿足需求，最終通過“下一步該做什么”在幾十年間幫助零售商籌劃具體策略?，F(xiàn)如今，AI家族迎來了最強(qiáng)有力的新成員——生成式AI。自亮相以下，人們就對生成式AI在供應(yīng)鏈方面的潛力產(chǎn)生了濃厚興趣，而其中的原因并不難理解。

生成式AI的影響力遠(yuǎn)不止于眼下的任務(wù)。從新產(chǎn)品開發(fā)、采購與規(guī)劃、制造、物流再到今后服務(wù)，一切都可以在這項(xiàng)技術(shù)的扶持下煥發(fā)新的活力。

以數(shù)字孿生（基于機(jī)器、產(chǎn)品或流程的虛擬表示）為例，我們就能看到生成式AI相較于原有功能的強(qiáng)大之處。借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生模型能夠幫助零售商測試不同的響應(yīng)場景，同時(shí)不會影響到現(xiàn)實(shí)供應(yīng)鏈的實(shí)際日常運(yùn)營。以此為基礎(chǔ)，零售商能夠迅速發(fā)現(xiàn)潛在問題，例如瓶頸、質(zhì)量問題或者難以預(yù)見的需求變化，并在問題升級之前主動加以解決。

生成式AI還能推動供應(yīng)鏈之內(nèi)神經(jīng)中樞的設(shè)計(jì)與構(gòu)建。這類方案能夠利用云、數(shù)據(jù)、AI與分析等手段改善透明度，幫助零售商深入了解其供應(yīng)商與制造商網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而準(zhǔn)確把握風(fēng)險(xiǎn)因素。

這兩類應(yīng)用正迅速成為檢測供應(yīng)鏈漏洞時(shí)不可或缺的組成部分。它們能幫助零售商模擬供應(yīng)鏈在高強(qiáng)度負(fù)載之下的表現(xiàn)，并在規(guī)劃過程中持續(xù)制定更為穩(wěn)健的緩解計(jì)劃。

供應(yīng)鏈中的生成式AI之力

生成式AI為何會如此強(qiáng)大？埃森哲近期發(fā)布的報(bào)告發(fā)現(xiàn)，該項(xiàng)技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈中大部分流程的自動化或增強(qiáng)。生成式AI能夠幫助供應(yīng)鏈經(jīng)理根據(jù)來自非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（例如文本、圖片、視頻或事件社交媒體帖子）的情境洞察做出更佳決策?？梢韵胍?，未來我們也許可以通過生成式AI掃描大量公共在線數(shù)據(jù)源，借此識別可能影響后續(xù)需求的因素并改進(jìn)預(yù)測質(zhì)量。

生成式AI還能通過多種方式降低需求與容量規(guī)劃方面的實(shí)施門檻。眾多零售商已經(jīng)為此類任務(wù)建立起成熟的傳統(tǒng)分析解決方案，但其實(shí)際應(yīng)用往往需要依托于高度復(fù)雜的信息。生成式AI能夠幫助分解這些信息，以便工作人員查詢建議內(nèi)容并接收以自然語言形式呈現(xiàn)的原因闡釋。

生成式AI還能提供基于聊天機(jī)器人的交互通道，借此實(shí)現(xiàn)見解的自動化與個(gè)性化定制。具體方式包括引入生成式AI支持的溯源與采購助手，幫助引導(dǎo)用戶找到正確的購買渠道，支持即時(shí)取消或現(xiàn)貨采購，并配合專家意見共同管理采購行動。

在訂單配送方面，生成式AI也擁有節(jié)約大量時(shí)間與精力的潛力。例如，用于運(yùn)輸及出口流程的生成式AI能夠支撐起強(qiáng)大的進(jìn)口/出口文件生成器，利用大量信息自動填寫出入境報(bào)關(guān)/清關(guān)文件。

這項(xiàng)技術(shù)還可以幫助完成與供應(yīng)鏈相關(guān)的任務(wù)，例如范圍3碳排放報(bào)告。具體方式是使用生成式AI篩選數(shù)百萬行多種語言編寫的支出數(shù)據(jù)，而后自動將各行條目與排放因子映射起來，借此幫助采購團(tuán)隊(duì)輕松完成審查。

生成式AI將推動整個(gè)供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)重塑

過去幾年以來，零售商已經(jīng)遭遇意外因素引發(fā)的多重打擊，相信未來還會有更多挑戰(zhàn)等待著該行業(yè)。這就使得為供應(yīng)鏈建立能夠抵御未來沖擊的彈性，變得比以往任何時(shí)候都更加重要。

零售商們已經(jīng)一次又一次證明，要想在這樣一個(gè)隨時(shí)需要應(yīng)對庫存波動、勞動力需求變化以及消費(fèi)者趨勢轉(zhuǎn)換的行業(yè)中保持健康運(yùn)營，他們天生就需要積極認(rèn)識變革、理解變革、擁抱變革。如今，隨著生成式AI等先進(jìn)技術(shù)的迅速崛起，零售商終于有機(jī)會主動把握行情與命運(yùn)，在未來持續(xù)加劇的激烈競爭中保持領(lǐng)先地位。