人工智慧會改變供應鏈嗎？

物流業佔全球GDP的12%，並以每年5%的複合年增長率成長。根據這些預計，到2023年，全球物流支出將飆升至15兆美元以上。這些預估數字加上全球疫情造成的供應鏈成本飆升，增加了對創新技術的需求，以提高效率並降低供應鏈成本。

但什麼是供應鏈呢？在最簡單的形式中，供應鏈是涉及產品生產和分配的一系列過程。雖然這聽起來很簡單，但透過手動流程自動化和利用機器在問題發生前識別問題，可以減少數萬億美元的物流支出。

幸運的是，人工智慧已被證明是一項創新，具有透過消除低效率和創造洞察力，來實現更有效的規劃和決策來改變供應鏈的潛力。問題是，如何有效地將人工智慧應用於供應鏈流程，以產生變革性的結果。

許多供應鏈流程需要多個文件，以確保組成供應鏈的交易中涉及的貨物、資金和資訊的流動。這些包括合約、發票、提單、提貨單和聲明等等。人為錯誤、遺失文件或其他問題可能會導致數千美元的費用，更不用說糟糕的客戶體驗了。因此，將這些文件數位化並以電子方式交換資料是消除供應鏈中大量浪費的關鍵步驟。事實證明，人工智慧在紙本文件數位化方面是有效的，有助於實現無紙化交易。

結合機器學習和區塊鏈，人工智慧的好處變得更加有效。例如，機器人技術目前已成功應用於許多供應鏈應用中，以自動化重複性任務；從而降低人員成本並提高效率。然而，機器人流程自動化只是冰山一角。

認知自動化帶來了像機器人流程自動化等新機會。 RPA利用光學字元辨識、文字分析和ML等人工智慧技術來改善客戶和員工的體驗。一個具體的例子是部署聊天機器人技術來回應基本的客戶詢問。聊天機器人降低了呼叫中心的成本，並增加了客戶回應時間。

供應鏈技術公司提供的創新技術也會對供應鏈的永續性產生重大影響。利用科技來量化二氧化碳排放，並利用數據作為一項關鍵活動，例如跨龐大的貿易夥伴網路進行規劃、預訂、結算和運輸追蹤。預測分析、端到端可見性和最後一英里，只是可以透過使用人工智慧改進的幾個關鍵領域。

最後，隨著人工智慧進一步部署以提高效率並消除供應鏈中的浪費，企業應該注意平衡這些決策及其對客戶體驗和滿意度的影響。他們必須確保人工智慧不會對人類經驗產生意想不到的負面影響，因為這些負面影響是不可忽視的。

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