인공 지능은 공급업체가 직면한 상위 5가지 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다

인공지능은 현대 비즈니스에 많은 변화를 주도하고 있습니다. 많은 기업이 AI 기술을 사용하여 고객을 더 잘 이해하고, 재무를 보다 효율적으로 관리하는 방법을 파악하며, 기타 여러 문제를 해결하고 있습니다. AI가 매우 가치 있는 것으로 입증되었기 때문에 기업의 37%가 이미 AI 기술을 사용하고 있다고 답했습니다. 실제로는 이 숫자가 더 높을 수도 있습니다. 일부 기업에서는 다양한 형태의 인공 지능을 사용하고 있다는 사실을 인식하지 못하기 때문입니다.

인공지능은 특히 위험 관리에 도움이 됩니다. 많은 공급업체에서는 인공 지능과 데이터 분석을 보다 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

인공지능이 공급업체가 위험을 더 잘 관리하도록 돕는 방법

수년 동안 인공지능 기술은 다양한 산업 분야의 기업을 돕고 있습니다. 지속적인 경제 문제가 새로운 과제를 야기함에 따라 인공 지능은 비즈니스에 더욱 가치가 있습니다.

인공지능 도입의 이점은 비즈니스 이해관계자와의 긴밀한 관계를 관리해야 하는 데서 나오는데, 이는 어려운 작업입니다. 모든 기업은 고객에게 제공하는 제품과 서비스를 개발하기 위해 다양한 공급업체 및 서비스 제공업체와 복잡한 관계를 발전시켜야 합니다. 그러나 이러한 관계를 유지하는 데에는 항상 약간의 위험이 따릅니다. 러시아-우크라이나 분쟁, 코로나19 위기 및 기타 문제로 인해 이러한 위험이 더욱 악화됨에 따라 이러한 위험을 완화하려는 기업에 인공 지능이 점점 더 중요해지고 있습니다.

다음은 기업이 공급업체와 거래할 때 직면하는 몇 가지 위험과 인공 지능을 사용하여 이러한 위험을 완화하기 위해 할 수 있는 일입니다.

(1) 실패 또는 지연 위험

납품 실패는 지난 2년 동안 기업이 직면한 가장 일반적인 위험 중 하나입니다. 이 위험은 영구적이거나 일시적일 수 있는 완전한 공급 또는 서비스 실패로 가장 잘 정의됩니다.

공급업체가 상품이나 서비스를 제공하지 못하는 데에는 국지적이거나 광범위한 이유가 많이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 관리로 인해 비즈니스가 붕괴되어 공급망에서 제품이 제거될 수 있습니다. 공급업체가 자원이 부족하면 제품을 생산할 수 없기 때문에 자재 가용성이 실패로 이어질 수 있습니다. 마지막으로, 주요 무역 경로의 중단이나 전례 없는 극심한 폭풍과 같은 예상치 못하거나 피할 수 없는 사건은 제조를 중단하거나 해당 지역의 무역을 방해하는 치명적인 지연을 초래할 수 있습니다.

이것은 인공지능으로 부분적으로 해결할 수 있는 문제입니다. 기업은 예측 분석 도구를 사용하여 발생할 수 있는 다양한 이벤트를 예측할 수 있으며 클라우드 기반 애플리케이션도 도움이 될 수 있습니다.

Google Cloud 작성자 Matt A.V.는 최근 기사에서 이 문제에 대해 이야기했습니다. Google Cloud의 공급망 및 물류 사업 총괄인 Hans Thalbauer는 회사가 실패를 방지하기 위해 공급망의 여러 지점에서 위험을 더 잘 관리하기 위해 엔드투엔드 데이터를 사용하고 있다고 말했습니다.

(2) 브랜드 평판 위험

공급업체는 자신의 사명에 충실하고 평판을 고려해야 합니다. 다행스럽게도 인공지능 기술은 이러한 상황을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

공급망 구성원이 회사 브랜드에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 공급업체의 부적절한 관행으로 인해 제품이 자주 리콜될 경우 해당 제품을 판매하는 기업은 소비자에게 태만하고 신뢰할 수 없는 기업으로 비춰질 수 있습니다. 마찬가지로, 공급업체가 브랜드의 마케팅 메시지와 상충되는 정보를 공개하는 경우 소비자는 파트너십의 불일치로 인해 혼란스럽거나 좌절감을 느낄 수 있습니다. 인터넷이 공급업체 관계에 대해 더 많이 드러내고 소셜 미디어가 소비자에게 옹호할 수 있는 출구를 제공함에 따라 기업은 공급망에서 직면하는 브랜드 평판 위험에 특별한 주의를 기울여야 합니다.

인공지능이 기업 브랜드 평판을 관리하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 기업은 기계 학습을 활용하여 자동화 및 데이터 마이닝 도구를 구동하여 공급망 구성원과 고객의 표현을 계속 연구할 수 있습니다. 이는 기업이 수정해야 할 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

(3) 경쟁 우위 위험

지적 재산의 독창성에 의존하는 기업은 지적 재산, 위조 상품을 판매하거나 유사 제품을 가지고 시장에 진입할 수 있는 공급업체와 협력할 때 위험에 직면합니다.

시장 포화로 인해 기업은 경쟁 우위를 제공하는 일종의 고유한 판매 제안을 개발해야 합니다. 불행하게도 기업이 신뢰할 수 없는 공급업체와 협력하기로 선택하면 이러한 경쟁 우위의 힘이 줄어들 수 있습니다. 지적 재산에 관한 규정이 덜 엄격한 다른 국가에서는 공급업체가 비밀 또는 특수 지적 재산에 대한 정보를 제공하기 위해 기업의 경쟁업체와 협력하여 추가 수익을 창출하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 공급망 자체는 이러한 위험으로 인해 피해를 입지 않을 수 있지만, 그러한 공급업체의 행동은 비즈니스 전략을 약화시키고 실패를 초래할 수 있습니다.

인공 지능 기술은 공급업체가 다양한 방법으로 경쟁 위험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화 기술을 통해 비용을 절감하고, 상품을 운송하는 보다 비용 효율적인 방법을 식별하며, 인공 지능을 통해 다른 방법으로 가치를 높일 수 있습니다.

(4) 가격 및 비용 위험

이 위험에는 공급업체 또는 서비스의 예상치 못한 높은 가격이 포함됩니다. 어떤 경우에는 비즈니스 리더가 공급업체로부터 받을 것으로 예상하는 상품과 서비스에 대해 적절한 예산을 제공하지 않는 경우도 있고, 다른 경우에는 공급업체가 계약 부족이나 "비고정" 가격을 이용하여 비용을 높이고 비용을 제거하는 경우도 있습니다. 비즈니스 고객으로부터 더 많은 수익을 창출하세요. 이는 비즈니스 리더가 시장 공급업체의 공정한 가격을 이해하기 위해 실사를 수행할 수 있고 또 수행해야 하기 때문에 가장 피하기 쉬운 위험 중 하나입니다.

이 점에서는 인공지능 기술도 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습 도구를 사용하면 비용 편익 분석을 더 쉽게 수행하여 기회와 위험을 식별할 수 있습니다.

(5) 품질 위험

비록 비용을 절감할 수 있지만 그렇게 하면 소비자에게 매력적이지 않은 품질이 낮은 제품이나 서비스가 발생할 수도 있습니다. 어떤 공급업체와 협력할지 고려할 때 기업은 경제성과 품질 사이의 균형을 찾아야 합니다.

일부 공급업체는 높은 품질 또는 낮은 품질을 일관되게 유지하지만 다른 공급업체의 경우 시간이 지남에 따라 품질이 오르락내리락합니다. 품질에 영향을 미칠 수 있는 요소로는 공급업체 지역의 자재 및 인건비, 배송 시간 및 비용, 필요한 제품 또는 서비스의 복잡성 등이 있습니다. 품질 저하를 인식한 비즈니스 리더는 새로운 공급업체 관계를 찾기 전에 현재 공급업체와 문제를 해결하려고 노력할 수 있습니다.

다행히도 인공 지능은 이러한 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최고의 위험 완화 전략에는 인공 지능 기술이 필요합니다.

인공 지능 기술을 사용하면 공급업체가 위험을 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 의심의 여지 없이 공급업체 관련 위험을 완화하는 가장 좋은 방법은 강력한 공급업체 위험 관리 시스템을 사용하는 것입니다. 올바른 AI 도구와 프로그램은 비즈니스 리더가 보다 세부적인 연구를 수행하고 공급업체 옵션을 보다 정확하게 평가하여 지연, 실패, 낮은 품질, 과도한 비용 및 기타 위협으로 고통받을 가능성이 적은 공급망을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 공급망용으로 개발된 위험 관리 소프트웨어는 비즈니스 리더가 최고의 공급업체와 강력한 관계를 구축하고 유지하는 데 도움이 되며, 이는 미래의 공급망에 안정적이고 수익성 있는 결과를 가져올 것입니다.

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