智慧化技術在供應鏈管理的應用：人工智慧和智慧文件處理技術

 人工智慧(AI)在改善商業營運方面具有無可辯駁的潛力，但並非總是以人們想像的方式。對某些人來說，供應鏈中的人工智慧讓人聯想到機器人管理傳送帶或無人機加速交貨時間的畫面。雖然這可能最終會成為現實，但人工智慧在現代供應鏈管理策略中的應用要實際得多。

供應鏈面臨著按時交貨的巨大壓力，無論是向其他組織還是直接向消費者。由於全國各地的人員短缺，可用於日常業務任務的員工數量減少，這種情況進一步加劇。

人工智慧驅動的智慧文件處理(IDP)可以用自動資料擷取取代人工資料輸入，實現在幾分鐘內進行數位提取和匯出信息，簡化海關合規，減少積壓。透過整合人工智慧應用程序，優化用戶體驗，提供即時、可測量的結果，供應鏈行業可以簡化日常操作，簡化手動數據輸入，節省企業的時間和費用。

以下是將智慧型檔案處理整合到供應鏈管理作業中的一些最佳用例範例，以及該技術可以克服的障礙:

手動輸入資料錯誤

Gartner公司預測，糟糕的資料品質每年平均為企業帶來1,290萬美元的損失。許多因素促成了這個統計數據，手動數據輸入起著重要作用。這不僅耗時，而且還增加了引入人為錯誤的可能性。錯誤越多，資料品質越差，導致錯誤的業務決策。此外，人工輸入資料會讓供應鏈留下過時的訊息，因為員工無法跟上資料量。急於追趕可能會先於輸入數據質量，導致企業擁有不準確的資訊和過時的數據，從而導致效率低下和糟糕的決策。

2020年，一項研究將手動資料輸入列為員工中最討厭的辦公室工作之一，導致了員工的高流動率。智慧文件處理消除了人工資料輸入，讓員工專注於高價值的任務。數據品質隨之提高，數據處理速度加快，為企業節省了金錢和時間。

資料不一致

如果企業有手動資料輸入的職位，很有可能不只一個人負責這個職位。增加人員可能會減少將這些數據記錄到系統中的時間，但也可能導致數據不一致。例如，每個負責手動資料輸入的員工可能對類別的定義不同，對資料的解釋也不同。因此，資訊可能被正確輸入，但移位或排序不一致，從而惡化了公司可用資料的品質。雖然這種情況可以透過適當的訓練來減少，但這並不能消除這種不一致的可能性。

智慧型檔案處理(IDP)提供資料輸入的一致性和品質。該系統可以像人類一樣閱讀文檔，但它可以更好地識別和排序內容，而不是盲目地分析格式。隨著人工智慧系統被更多地使用，它將在數據擷取方面變得更好，使所有條目都更準確。這可以大大減少供應鏈中資料衝突的數量。

持續的積壓

積壓和瓶頸不斷造成運輸和物流的延誤。個別公司的這個問題可能會對全球經濟產生負面影響。公司可以透過在處理積壓時暫停銷售和訂單來解決這個問題，但需要保證持續的收入流來維持公司的運作。從這裡開始，積壓的工作繼續堆積，加劇了問題，使客戶和員工感到沮喪。隨著供應鏈的擴大，一個人負責處理這些積壓變得越來越不切實際。

智慧型檔案處理大大縮短了處理積壓的時間，加快了貨物的交付速度。發票將有一個更快的輸出，文件的錯誤將被更快地識別，並且系統可以合併即時錯誤糾正回饋。不準確的地方可以立即解決，並且消除了進一步追溯過程的需要。

加上電子郵件集成，智慧型檔案處理變得更加強大。想像一下，透過自動的電子郵件通知和狀態更新，能夠主動地讓供應商處於循環中。現在可以透過電子郵件自動化通知和警報、發送付款和發票資訊、確認收據、提供狀態和後續更新。

根據IDC公司發布的數據，未來5年，全球智慧文件處理(IDP)市場將以23.1%的複合年增長率成長。幾乎所有產業都開始認識到將國內流離失所人口納入其商業模式的重要性。

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然而，人工智慧在供應鏈或任何行業中的進步都不會在一夜之間發生。在設計新技術時，改進總是一個循序漸進的過程。為了確保供應鏈獲得最好的人工智慧，必須從基礎層面開始實現人工智慧。智慧型文件處理提供了自動化和簡化工作流程所需的人工智慧要素，從而獲得更大的營運靈活性。這項技術消除了繁瑣的人工資料輸入，同時為集體未來提供了一個門戶，可以支援那些吸引每個人注意力的無人機和機器人。

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