人工知能はサプライヤーが直面する上位 5 つのリスクを軽減するのに役立ちます

人工知能は現代のビジネスに多くの変化をもたらしています。多くの企業は、顧客をより深く理解し、財務をより効率的に管理する方法を特定し、その他の多くの問題を解決するために AI テクノロジーを使用しています。 AI の価値が非常に高いことが証明されているため、37% の企業がすでに AI テクノロジーを使用していると回答しています。一部の企業は異なる形式の人工知能を使用している可能性があることに気づいていないため、実際にはこの数字はさらに高くなる可能性があります。

人工知能は、リスク管理に特に役立ちます。多くのベンダーは、人工知能とデータ分析をより効果的に使用する方法を模索しています。

人工知能はサプライヤーによるリスク管理の改善にどのように役立つか

長年にわたり、人工知能テクノロジーはさまざまな業界分野の企業を支援してきました。現在進行中の経済問題が新たな課題を生み出す中、企業にとって人工知能の価値はさらに高まっています。

人工知能を導入するメリットは、ビジネス関係者との緊密な関係を管理する必要があることから生まれますが、これは困難な作業です。すべての企業は、顧客に提供する製品やサービスを開発するために、さまざまなサプライヤーやサービスプロバイダーと複雑な関係を築く必要がありますが、これらの関係を維持するには常にある程度のリスクが伴います。ロシアとウクライナの紛争、新型コロナウイルス感染症危機、その他の問題によりこれらのリスクが悪化して以来、これらのリスクの軽減を目指す企業にとって人工知能の重要性はますます高まっています。

ここでは、サプライヤーと取引する際に企業が直面するリスクと、人工知能を使用してリスクを軽減するためにできることをいくつか紹介します。

(1) 失敗または遅延のリスク

提供の失敗は、過去 2 年間に企業が直面した最も一般的なリスクの 1 つです。このリスクは、永続的または一時的な供給またはサービスの完全な障害として定義するのが最も適切です。

サプライヤーが商品やサービスを提供できない場合には、局所的または広範な理由が多数考えられます。たとえば、管理が不十分だと事業が破綻し、自社の製品がサプライチェーンから排除される可能性があります。サプライヤーはリソースが不足すると製品を製造できないため、材料の入手可能性が失敗につながる可能性があります。最後に、主要な貿易ルートの寸断や前例のない激しい嵐などの予期せぬまたは避けられない出来事は、壊滅的な遅延を引き起こし、製造業の停止や地域の貿易の妨げとなる可能性があります。

これは人工知能で部分的に解決できる問題です。企業は予測分析ツールを使用して、発生する可能性のあるさまざまなイベントを予測できます。また、クラウドベースのアプリケーションも役立ちます。

Google Cloud の著者 Matt A.V. Chaban は、最近の記事でこの問題について述べました。 Google Cloudのサプライチェーンおよび物流事業のゼネラルマネージャー、ハンス・タルバウアー氏は、同社はエンドツーエンドのデータを利用してサプライチェーンのさまざまなポイントでのリスクをより適切に管理し、障害を回避していると述べた。

(2)ブランド評判リスク

サプライヤーは自らの使命に忠実であり、評判を考慮する必要があります。幸いなことに、人工知能テクノロジーはこの状況を容易にすることができます。

企業のブランドがサプライチェーンのメンバーによって悪影響を受ける可能性がある方法はいくつかあります。サプライヤーの不適切な慣行により製品のリコールが頻繁に発生した場合、これらの製品を販売している企業は消費者から不注意で信頼できないとみなされる可能性があります。同様に、ベンダーがブランドのマーケティング メッセージと矛盾する情報をリリースした場合、消費者はパートナーシップの不一致により混乱したりイライラしたりする可能性があります。インターネットがサプライヤーとの関係にさらに光を当て、ソーシャルメディアが消費者に権利擁護の手段を提供するにつれ、企業はサプライチェーン内で直面するブランド評判のリスクに特別な注意を払う必要があります。

人工知能は企業ブランドの評判の管理にどのように役立ちますか? 企業は機械学習を活用して自動化ツールやデータ マイニング ツールを推進し、サプライ チェーンのメンバーや顧客による表現を継続的に研究できます。これは、企業が修正する必要がある問題を特定するのに役立ちます。

(3) 競争優位性のリスク

自社の知的財産の独自性に依存する企業は、自社の知的財産、偽造品などを販売する可能性のあるサプライヤーと協力する際に​​リスクに直面します。同様の製品。

市場が飽和しているため、企業は競争上の優位性をもたらす何らかの独自の販売提案を開発する必要があります。残念ながら、企業が信頼できないサプライヤーと協力することを選択した場合、この競争上の優位性の力が弱まる可能性があります。知的財産に関する規則がそれほど厳しくない他の国では、サプライヤーは企業の競合他社と協力して機密または特別な知的財産に関する情報を提供することで追加の収益を生み出すことに興味を持っている場合があります。サプライチェーン自体はこのリスクによって被害を受けないかもしれませんが、サプライヤーのそのような行動は企業の戦略を損ない、失敗につながる可能性があります。

人工知能テクノロジーは、サプライヤーがさまざまな方法で競争上のリスクを改善するのに役立ちます。自動化テクノロジーを通じてコストを節約し、よりコスト効率の高い商品輸送方法を特定し、人工知能を通じて他の方法で価値を高めることができます。

(4) 価格およびコストのリスク

このリスクには、サプライヤーまたはサービスの予期せぬ高額な価格が伴います。場合によっては、ビジネスリーダーがサプライヤーから受け取ることを期待している商品やサービスに対して適切な予算を提示しないこともあれば、サプライヤーが契約の欠如や「非固定」価格を利用してコストを押し上げ、企業からのコストを削減することもあります。ビジネス 顧客からより多くの収益を獲得します。ビジネスリーダーは市場のサプライヤーからの公正な価格を理解するためにデューデリジェンスを実施することができ、またそうすべきであるため、これは回避するのが最も簡単なリスクの1つです。

人工知能テクノロジーもこの点で役立ちます。機械学習ツールを使用すると、機会とリスクを特定するための費用対効果分析を容易に行うことができます。

(5) 品質リスク

手を抜くとコストは削減できますが、そうすると消費者にとって魅力のない低品質の製品やサービスが生まれる可能性があります。どのサプライヤーと協力するかを検討する際、企業は手頃な価格と品質のバランスを見つける必要があります。

一部のサプライヤーは高品質または低品質の一貫したレベルを維持していますが、時間の経過とともに品質が上がったり下がったりするサプライヤーもいます。品質に影響を与える可能性のある要因としては、サプライヤーの地域での材料費と人件費、配送時間とコスト、必要な製品やサービスの複雑さなどが挙げられます。品質の低下を認識しているビジネスリーダーは、新しいサプライヤーとの関係を模索する前に、現在のサプライヤーとの問題を解決しようとするかもしれません。

幸いなことに、人工知能はこれらの問題の特定に役立ちます。

最良のリスク軽減戦略には人工知能テクノロジーが必要です

人工知能テクノロジーにより、サプライヤーはリスクを管理しやすくなります。間違いなく、サプライヤー関連のリスクを軽減する最善の方法は、強力なサプライヤー リスク管理システムを使用することです。適切な AI ツールとプログラムは、ビジネス リーダーがより詳細な調査を実施し、サプライヤーのオプションをより正確に評価して、遅延、障害、低品質、不当なコスト、その他の脅威に悩まされる可能性が低いサプライ チェーンを開発するのに役立ちます。サプライチェーン向けに開発されたリスク管理ソフトウェアは、ビジネスリーダーがトップサプライヤーとの強力な関係を構築および維持するのに役立ち、それが将来のサプライチェーンに安定した収益性の高い結果をもたらすでしょう。

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