2024生成式AI时代的供应链转型，化潜能为实效会员免费

⽣成式AI时代的供应链转型化潜能为实效

埃森哲年度变⾰脉动指数（Pulse of Change Index）显⽰：2023年，由于⽣成式AI（⼈⼯智能）的迅猛发展，技术已经跃居成为最重要的商业颠覆⼒量。⽣成式AI具有独特的能⼒，能够影响整条价值链，进⽽重塑企业并激发新的增⻓潜⼒。埃森哲《技术展望2024》报告揭⽰，95%的受访企业⾼管认为，⽣成式AI将倒逼⾃⾝企业更新升级技术架构。令供应链⾼管欣喜的是，这场技术⾰命也为其所在领域的⼯作⽅式创新带来了诸多可能。本⽂将通过前瞻视⻆探索端到端供应链中潜藏的机遇。从采购与计划，到⽣产与履约，再延伸⾄售后⽀持与服务，我们看到了⽣成式AI的诸多⽤武之处。我们还发现，该技术可以创造显著的跨部⻔价值，包括增强供应链的可持续性和韧性、优化⼈才管理并强化以客⼾为中⼼。虽然⽣成式AI带来了巨⼤的机遇，但要真正实现这些价值并⾮仅靠简单的技术实施就能完成。企业必须为此展开转型，改变利⽤数据、⼈才和⼯作的固有⽅式。此外，负责任且安全地部署⽣成式AI也⾄关重要。通过积极拥抱这场变⾰，供应链⾼管可以从容驾驭⽣成式AI掀起的时代浪潮，推动供应链创新，使之惠及企业、⼈类和地球环境。这是⼀条令⼈振奋的征途，我们将在前进之路上与您携⼿同⾏。克⾥斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans）埃森哲供应链与运营业务全球总裁2

⾃ChatGPT于2022年底推出以来，⽣成式AI技术已席卷全球。各⾏各业以及企业的各个职能部⻔均在探索各种可能性，不断开启并利⽤⼈⼯智能的创新变⾰潜⼒。⼤量潜在的应⽤模式已引起了企业管理者的注意。我们的研究发现，97%的⾼管⼈员认同，⽣成式AI⼤语⾔模型（LLM）将为其所在企业带来变⾰。全体受访者⼀致预期，员⼯队伍会因此⽽变。2这对供应链⾼管来说是⼀项福⾳。因为⼤语⾔模型的能⼒并不局限于编码、内容创作或营销等⽅⾯。它们在端到端供应链中也能够⼤显⾝⼿。从新产品开发、采购与计划、制造与物流，⼀直到售后⽀持与服务，每⼀环节都可以获益。埃森哲的分析表明，⽣成式AI可以助⼒优化整个供应链职能部⻔43%的⼯作时间——例如通过实现业务操作⾃动化（29%）或是⼤幅提升员⼯能⼒（14%）。1 鉴于全球供应链从业⼈员的庞⼤规模，这种潜在的累积价值对企业⽽⾔将极为可观。3

所有的⾸席⾼管都在着⼒厘清⼀些基本问题。围绕⽣成式AI的炒作有多少可信度？其灿烂的应⽤前景能否转化为可扩展的解决⽅案？⽬前的哪些应⽤模式可以真正带来价值？领导者如何收集数据，并使企业做好把握机遇的准备？⽣成式AI擅于执⾏语⾔相关活动，我们将在本⽂后续部分详细探讨。然⽽，供应链⾼管也必须认识到，尽管它在擅⻓的领域中能⼒突出，但并不适合所有任务。特别是，对于更专注于数据处理或需要更⾼级别复杂推理的供应链活动，其直接影响⽐较有限。因此，我们建议企业以更⼴泛的视野看待⽣成式AI——将其作为⾃动化功能综合系统的组成部分，该系统包括传统的流程⾃动化、经典的机器学习模型，以及新的⼤语⾔模型。企业已普遍认识到了⽣成式AI的潜⼒并在积极尝试。但我们的变⾰脉动季度调研显⽰，迄今为⽌只有三分之⼀的受访企业为此进⾏了⼤规模投资。原因何在？4整条端到端供应链中都潜藏着实实在在的价值。但若想获取效益，企业必须深刻转变创造价值、⼯作和协作的⽅式。这意味着，不能将⽣成式AI视为软件部署列表中⼜⼀个常规项⽬，⽽是要从端到端的业务能⼒出发，实施企业级的全维度转型，并且明确数据、⼈员、⼯作⽅式、流程和负责任的应⽤等领域将受到哪些影响。埃森哲观点⽣成式AI的成功应⽤，需要企业在数据、⼈员和组织⽅⾯做好万全准备。

⽣成式AI正在助推企业重塑，从过去的线性供应链跨越⾄⾯向未来、真正互联的智能供应链。在此前供应链管理⼈⼯智能技术的基础上，⽣成式AI提供了⼀系列全新能⼒。5

6情境理解。供应链管理者可以利⽤⽣成式AI，从过去⽆法访问的⾮结构化数据来源中获得情境化洞⻅，据此制定更完善的决策。这⽅⾯的实例包括：扫描⼤量公开的在线资源，以此明确决定未来需求的根源，从⽽改进预测；或者将⽣成式AI嵌⼊供应链控制塔当中，增强⽤⼾与数据的交互，提⾼可解释性和信任度；⽣成...