Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, die fünf größten Risiken für Lieferanten zu mindern

Künstliche Intelligenz treibt viele Veränderungen in modernen Unternehmen voran. Viele Unternehmen nutzen KI-Technologie, um ihre Kunden besser zu verstehen, Möglichkeiten zur effizienteren Verwaltung ihrer Finanzen zu finden und eine Reihe anderer Probleme zu lösen. Da sich KI als so wertvoll erwiesen hat, gaben 37 % der Unternehmen an, dass sie bereits KI-Technologie einsetzen. In Wirklichkeit könnte diese Zahl höher sein, da einige Unternehmen nicht erkennen, dass sie möglicherweise unterschiedliche Formen künstlicher Intelligenz verwenden.

Künstliche Intelligenz ist besonders hilfreich beim Risikomanagement. Viele Anbieter suchen nach Möglichkeiten, künstliche Intelligenz und Datenanalyse effektiver zu nutzen.

Wie künstliche Intelligenz Lieferanten dabei helfen kann, Risiken besser zu managen

Seit vielen Jahren hilft die Technologie der künstlichen Intelligenz Unternehmen in verschiedenen Branchen. Da anhaltende wirtschaftliche Probleme neue Herausforderungen mit sich bringen, wird künstliche Intelligenz für Unternehmen noch wertvoller.

Die Vorteile der Einführung künstlicher Intelligenz ergeben sich aus der Notwendigkeit, enge Beziehungen zu Geschäftsinteressenten zu pflegen, was eine schwierige Aufgabe ist. Alle Unternehmen müssen komplexe Beziehungen zu einer Vielzahl von Lieferanten und Dienstleistern aufbauen, um die Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die sie ihren Kunden anbieten – die Aufrechterhaltung dieser Beziehungen birgt jedoch immer ein gewisses Risiko. Da der Russland-Ukraine-Konflikt, die COVID-19-Krise und andere Probleme diese Risiken verschärft haben, ist künstliche Intelligenz für Unternehmen, die diese Risiken mindern möchten, immer wichtiger geworden.

Hier sind einige der Risiken aufgeführt, denen Unternehmen im Umgang mit Lieferanten ausgesetzt sind, und was sie tun können, um diese Risiken mithilfe künstlicher Intelligenz zu mindern.

(1) Ausfall- oder Verzögerungsrisiko

Die Nichtlieferung ist eines der häufigsten Risiken, denen Unternehmen in den letzten zwei Jahren ausgesetzt waren. Dieses Risiko lässt sich am besten als vollständiger Liefer- oder Serviceausfall definieren, der dauerhaft oder vorübergehend sein kann.

Es kann viele lokalisierte oder weit verbreitete Gründe dafür geben, dass ein Lieferant Waren oder Dienstleistungen nicht liefert. Beispielsweise könnte ein schlechtes Management dazu führen, dass ihr Geschäft zusammenbricht und ihre Produkte aus der Lieferkette verschwinden. Die Materialverfügbarkeit kann zum Scheitern führen, weil Lieferanten aufgrund fehlender Ressourcen nicht in der Lage sind, Produkte herzustellen. Schließlich können unerwartete oder unvermeidbare Ereignisse wie Störungen wichtiger Handelsrouten oder beispiellos schwere Stürme zu katastrophalen Verzögerungen führen, die die Produktion lahmlegen oder den Handel in einer Region verhindern.

Dies ist ein Problem, das teilweise mit künstlicher Intelligenz gelöst werden kann. Unternehmen können Predictive-Analytics-Tools verwenden, um verschiedene Ereignisse vorherzusagen, die eintreten könnten, und auch Cloud-basierte Anwendungen können hilfreich sein.

Google Cloud-Autor Matt A.V. Chaban hat kürzlich in einem Artikel über dieses Problem gesprochen. Hans Thalbauer, General Manager des Lieferketten- und Logistikgeschäfts von Google Cloud, sagte, das Unternehmen nutze End-to-End-Daten, um Risiken an verschiedenen Punkten der Lieferkette besser zu verwalten und Ausfälle zu vermeiden.

(2) Markenreputationsrisiko

Lieferanten müssen ihrer Mission treu bleiben und ihren Ruf berücksichtigen. Glücklicherweise kann die Technologie der künstlichen Intelligenz diese Situation erleichtern.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie die Marke eines Unternehmens durch Mitglieder seiner Lieferkette negativ beeinflusst werden kann. Wenn schlechte Lieferantenpraktiken zu häufigen Produktrückrufen führen, können die Unternehmen, die diese Produkte verkaufen, von den Verbrauchern als fahrlässig und nicht vertrauenswürdig angesehen werden. Wenn ein Anbieter Informationen veröffentlicht, die im Widerspruch zur Marketingbotschaft einer Marke stehen, können die Verbraucher durch die Inkonsistenz in der Partnerschaft verwirrt oder frustriert sein. Da das Internet mehr über Lieferantenbeziehungen verrät und soziale Medien den Verbrauchern einen Kanal zur Interessenvertretung bieten, müssen Unternehmen den Risiken für den Markenruf, denen sie in ihren Lieferketten ausgesetzt sind, besondere Aufmerksamkeit schenken.

Wie kann künstliche Intelligenz dabei helfen, den Ruf der Unternehmensmarke zu verwalten? Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um Automatisierungs- und Data-Mining-Tools voranzutreiben, um die Darstellungen von Mitgliedern ihrer Lieferkette und ihren Kunden weiter zu untersuchen. Dies wird Unternehmen dabei helfen, Probleme zu identifizieren, die behoben werden müssen.

(3) Wettbewerbsvorteilsrisiko

Unternehmen, die sich auf die Einzigartigkeit ihres geistigen Eigentums verlassen, sind Risiken ausgesetzt, wenn sie mit Lieferanten zusammenarbeiten, die möglicherweise ihr geistiges Eigentum verkaufen, Waren fälschen oder auf andere Weise mit ähnlichen Produkten auf den Markt kommen.

Die Marktsättigung erfordert, dass Unternehmen eine Art Alleinstellungsmerkmal entwickeln, das ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Leider kann die Kraft dieses Wettbewerbsvorteils geschmälert werden, wenn Unternehmen sich dafür entscheiden, mit nicht vertrauenswürdigen Lieferanten zusammenzuarbeiten. In anderen Ländern, in denen die Regeln für geistiges Eigentum weniger streng sind, könnten Lieferanten daran interessiert sein, zusätzliche Einnahmen zu erzielen, indem sie mit den Wettbewerbern eines Unternehmens zusammenarbeiten, um Informationen über geheimes oder besonderes geistiges Eigentum bereitzustellen. Während die Lieferkette selbst durch dieses Risiko möglicherweise nicht geschädigt wird, könnte ein solches Lieferantenverhalten die Strategie eines Unternehmens untergraben und zum Scheitern führen.

Technologie der künstlichen Intelligenz kann Lieferanten auf vielfältige Weise dabei helfen, Wettbewerbsrisiken zu verbessern. Sie können durch Automatisierungstechnologie Geld sparen, kostengünstigere Wege für den Warentransport finden und durch künstliche Intelligenz auf andere Weise den Wert steigern.

(4) Preis- und Kostenrisiko

Dieses Risiko besteht in unerwartet hohen Preisen für Lieferanten oder Dienstleistungen. In einigen Fällen stellen Unternehmensleiter keine ausreichenden Budgets für die Waren und Dienstleistungen zur Verfügung, die sie von Lieferanten erwarten; in anderen Fällen nutzen Lieferanten fehlende Verträge oder „nicht feste“ Preise aus, um die Kosten in die Höhe zu treiben und Kosten einzusparen Geschäft Verdienen Sie mehr Umsatz mit Ihren Kunden. Dies ist eines der am einfachsten zu vermeidenden Risiken, da Unternehmensleiter eine Due-Diligence-Prüfung durchführen können und sollten, um faire Preise von Lieferanten in ihrem Markt zu verstehen.

Auch hier kann die Technologie der künstlichen Intelligenz helfen. Tools für maschinelles Lernen erleichtern die Durchführung von Kosten-Nutzen-Analysen zur Identifizierung von Chancen und Risiken.

(5) Qualitätsrisiko

Obwohl Abstriche die Kosten senken können, kann dies auch dazu führen, dass Produkte oder Dienstleistungen von schlechter Qualität sind und für Verbraucher unattraktiv sind. Bei der Überlegung, mit welchen Lieferanten sie zusammenarbeiten wollen, müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Erschwinglichkeit und Qualität finden.

Einige Lieferanten halten ein konstant hohes oder niedriges Qualitätsniveau aufrecht, bei anderen steigt und fällt die Qualität jedoch mit der Zeit. Zu den Faktoren, die sich auf die Qualität auswirken können, gehören Material- und Arbeitskosten in der Region des Lieferanten, Lieferzeit und -kosten sowie die Komplexität des erforderlichen Produkts oder der erforderlichen Dienstleistung. Unternehmensleiter, die eine sinkende Qualität feststellen, versuchen möglicherweise, das Problem mit ihrem aktuellen Lieferanten zu lösen, bevor sie eine neue Lieferantenbeziehung anstreben.

Glücklicherweise kann künstliche Intelligenz dabei helfen, diese Probleme zu erkennen.

Die besten Strategien zur Risikominderung erfordern Technologie der künstlichen Intelligenz.

Technologie der künstlichen Intelligenz erleichtert Lieferanten das Management ihrer Risiken. Der beste Weg, lieferantenbezogene Risiken zu mindern, ist zweifellos der Einsatz eines starken Lieferantenrisikomanagementsystems. Die richtigen KI-Tools und -Programme können Unternehmensleitern dabei helfen, detailliertere Recherchen durchzuführen und Lieferantenoptionen genauer zu bewerten, um eine Lieferkette zu entwickeln, die weniger wahrscheinlich unter Verzögerungen, Ausfällen, geringer Qualität, unangemessenen Kosten und anderen Bedrohungen leidet. Für die Lieferkette entwickelte Risikomanagementsoftware kann Unternehmensleitern dabei helfen, starke Beziehungen zu Top-Lieferanten aufzubauen und aufrechtzuerhalten, was zu stabilen und profitablen Ergebnissen für die Lieferkette der Zukunft führen wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz kann dazu beitragen, die fünf größten Risiken für Lieferanten zu mindern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!