分析師的見解：消費(fèi)者期望的變化，供應(yīng)的分散以及更大的成本壓力給供應(yīng)鏈帶來了額外負(fù)擔(dān)。這些挑戰(zhàn)可以通過增強(qiáng)人工智能的預(yù)測(cè)能力和可見性來解決。通過使用AI來更深入地了解消費(fèi)者的購買習(xí)慣，公司可以更有效地部署庫存并更貼近最終客戶。

在電子商務(wù)時(shí)代，消費(fèi)者要求更短的交貨時(shí)間，多種購買渠道和無縫的購物體驗(yàn)。為了滿足這些期望，需要各種分銷渠道和更靠近最終消費(fèi)者的商店位置。但是，這樣的策略通常會(huì)帶來其他挑戰(zhàn)，例如供應(yīng)分散和成本壓力增加。

AI可以定義為機(jī)器執(zhí)行與人腦相關(guān)的認(rèn)知功能的能力。預(yù)測(cè)(將現(xiàn)有信息轉(zhuǎn)換為新信息的能力)是AI的核心。算法的進(jìn)步，數(shù)據(jù)的擴(kuò)散以及計(jì)算機(jī)功能和存儲(chǔ)的巨大增長，已經(jīng)使基于AI的預(yù)測(cè)算法既豐富又便宜。隨著數(shù)據(jù)可用性的擴(kuò)展，預(yù)測(cè)結(jié)果的能力在更廣泛的供應(yīng)鏈應(yīng)用中變得越來越有價(jià)值，越來越普遍。

隨著預(yù)測(cè)能力的不斷提高，基于匯總的歷史信息預(yù)測(cè)群眾行為的時(shí)代即將結(jié)束。依靠來自在線商務(wù)的大量數(shù)據(jù)的新時(shí)代已經(jīng)開始。這些數(shù)據(jù)的可用性使公司能夠更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的購買習(xí)慣和偏好。電子商務(wù)公司已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)特定消費(fèi)者在未來幾周內(nèi)將購買什么。

AI提供的另一項(xiàng)功能是增強(qiáng)的供應(yīng)鏈可見性。人工智能，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，提供了消化龐大數(shù)據(jù)集所需的方法和算法，同時(shí)僅呈現(xiàn)與決策者相關(guān)的信息。

為了通過擁抱AI實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的可預(yù)測(cè)性和可見性，公司應(yīng)關(guān)注以下挑戰(zhàn)。

自上而下的任務(wù)。

圍繞AI制定清晰的戰(zhàn)略很重要。像任何其他技術(shù)一樣，人工智能是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的一種手段，而不是最終目標(biāo)本身。最高管理者應(yīng)確定可通過增強(qiáng)的預(yù)測(cè)和可見性解決的業(yè)務(wù)問題，并根據(jù)公司的需求對(duì)這些問題進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。高級(jí)管理層還應(yīng)構(gòu)想新的業(yè)務(wù)模型，該模型應(yīng)利用通過AI的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的更大的預(yù)測(cè)能力和可見性。

數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)。

人工智能需要大量數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不是神奇的工具。數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用程序中獲得增強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和可見性的關(guān)鍵組成部分。公司應(yīng)開始將數(shù)據(jù)視為寶貴資產(chǎn)。他們需要投入資源來協(xié)調(diào)，存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)，以及制定有效的數(shù)據(jù)治理和管理策略，以建立單一的事實(shí)來源。