埃森哲年度變革脈動指數(shù)（Pulse of Change Index）顯示：2023年，由于生成式AI（人工智能）的迅猛發(fā)展，技術已經(jīng)躍居為最重要的商業(yè)顛覆力量。我們的分析還表明，生成式AI可以助力企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務操作自動化或是大幅提升員工能力，從而優(yōu)化并重塑整個供應鏈職能43%的工作時間。（點擊藍字，了解更多）

優(yōu)化供應鏈各個職能

對于首席供應鏈官（CSCO）來說，生成式AI的潛力貫穿了供應鏈的所有運營環(huán)節(jié)，從新產(chǎn)品開發(fā)、采購與計劃、制造與物流，一直到售后支持與服務。埃森哲分析發(fā)現(xiàn)，在122種供應鏈流程中，有近六成（58%）可以借助生成式AI進行重塑。

設計與工程

在基于模型的系統(tǒng)工程等領域，生成式AI可以有效利用歷史數(shù)據(jù)，迅速創(chuàng)建新的設計和模型，從而節(jié)省設計人員的工作時間并減少重復勞動。

在包裝設計環(huán)節(jié)需要考慮多種因素，生成式AI可以兼顧可持續(xù)性、運輸便利性、耐用性、監(jiān)管要求、品牌等維度的復雜因素，快速提供多重設計概念（采用2D或3D形式），并提出包裝文案和營銷建議供員工審核，以確保符合產(chǎn)品和法規(guī)要求。

計劃

盡管許多企業(yè)已經(jīng)實施了高級分析解決方案，以增強和優(yōu)化供應鏈計劃，但這些工具的復雜性和對專業(yè)知識的要求，意味著其實際應用往往頗為困難。借助生成式AI，員工可以在簡單易用的界面上用日常語言查詢優(yōu)化建議，獲得易于理解和行動的解釋說明，從而徹底改變洞見的獲取方式。

采購

當下，尋源與采購團隊通常需要在戰(zhàn)略協(xié)調、尋源采購和數(shù)據(jù)校正方面花費大量時間，而生成式AI可以簡化運營、彌合信息缺口并擴大數(shù)據(jù)訪問源，更迅速地形成洞見并簡化過程。

埃森哲運用生成式AI構建了一款智能采購與簽約工具。它能夠分析業(yè)務需求、歷史合同和招標模式，建議恰當?shù)牟少彶呗?，幫助采購?jīng)理與供應商談判。該工具還可推薦合同條款和細則，確保在談判中達成最佳結果。

制造

在IT數(shù)據(jù)與運營和工程數(shù)據(jù)整合的基礎上，生成式AI有望幫助企業(yè)在制造過程中實現(xiàn)始終如一的高質量和卓越運營——特別是在資產(chǎn)維護和為員工提供可操作的預測性洞察等方面。此外，經(jīng)典人工智能和生成式AI的結合，也可以幫助簡化預測性維護、實時數(shù)據(jù)分析和故障診斷等流程。

履約

通過將生成式AI納入整體的數(shù)據(jù)成熟度與自動化提升議程，企業(yè)可以獲益良多。比如，打造超個性化的客戶體驗，以及基于大量全渠道數(shù)據(jù)生成洞見，從而挖掘新的創(chuàng)收良機。

服務

企業(yè)的服務領域普遍高度分散，資產(chǎn)和資源區(qū)域化或全球化分布，并且嚴重依賴與供應網(wǎng)絡其他部分的協(xié)調。面對由此而產(chǎn)生的海量信息，生成式AI能夠通過覆蓋更廣泛的數(shù)據(jù)源，來進行全方位的快速掃描——包括以往難以處理的非結構化數(shù)據(jù)，進而提供更深入的洞見。

埃森哲幫助一家大型汽車公司成功利用生成式AI增強了客戶支持。我們創(chuàng)建了一套智能事故解決助理系統(tǒng)，可以匯總事故資料、偵測已知問題、建議解決辦法并撰寫客戶回復，助力客戶支持人員獲取場景信息并更迅速地處理事故。

創(chuàng)造跨職能的增量價值

除了對供應鏈傳統(tǒng)功能的重塑，生成式AI還有望孕育出大量超越單一供應鏈職能的效益增量。

• · 可持續(xù)

企業(yè)當前面臨的供應鏈可持續(xù)性和社會責任要求愈來愈高，然而由于信息的分散性，數(shù)據(jù)收集和分析挑戰(zhàn)非常艱巨，工作往往進展遲緩。生成式AI的出現(xiàn)為此提供了解決之法。

埃森哲與一家全球制藥公司合作，加快供應鏈脫碳進程。我們創(chuàng)建了一款生成式AI解決方案，可以通過搜索數(shù)千個供應商網(wǎng)站來提供近乎即時的洞見。該公司借助這款方案，僅用一小時便可確切知曉，設定了科學碳目標的供應商數(shù)目已超越既定目標。

· 智能工作方式

生成式AI最具革命性的能力之一，就是能讓人們更輕松、更全面地處理和利用非結構化數(shù)據(jù)。我們可以將其視為“超能導航系統(tǒng)”，這將賦能供應鏈高管及其團隊重塑工作方式。

例如，生成式AI遠超人類的非結構化數(shù)據(jù)大規(guī)模轉換能力，有助于需求計劃和供應鏈韌性管理團隊洞悉市場發(fā)展趨勢，包括快速分析市場數(shù)據(jù)以了解和預測原材料的價格變化、掌握消費者對促銷活動的反應，以及將全球性的中斷事件與供應商交付周期聯(lián)系起來。

· 韌性

在管理供應鏈中斷方面，首席供應鏈官面臨的主要挑戰(zhàn)之一便是全面了解他們的N級供應商體系，并評估這些供應商是否潛藏著風險和漏洞。生成式AI可以通過分析更為龐大的非結構化數(shù)據(jù)（如新聞來源、視頻、聊天流量等），來增強只能分析結構化數(shù)據(jù)（如交易報告）的現(xiàn)有人工智能解決方案，從而更加深入地了解供應商網(wǎng)絡。

埃森哲構建了一款依托OpenAI GPT模型的N級供應網(wǎng)絡導航，通過提供實時洞見、回答特定查詢和促進數(shù)據(jù)驅動型決策，幫助采購經(jīng)理分析供應商網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。管理人員可以快速輕松地利用該工具，確定供應網(wǎng)絡中的脆弱點——比如處于沖突地區(qū)或自然災害地點的供應商。

· 以客戶為中心

生成式AI可以構建準確、易用的聊天機器人界面，這在建立更加以客戶為中心的供應鏈方面有著諸多用途。企業(yè)能夠借此革新與服務相關的呼叫中心體驗，具體可以包括預測客戶意圖，及創(chuàng)建量身定制的講話語氣——這在處理投訴時尤其重要。

· 人類潛力

通過合成數(shù)據(jù)、理解自然語言、將非結構化數(shù)據(jù)轉換為可操作的見解，生成式AI正在普及重新設計業(yè)務流程的能力，支持從一線人員、實驗室科學家到設計專家的所有人都能重塑自己的工作流程，使基于語言的工作更為快速輕松。生成式AI還可用于編寫量身定制的學習材料，幫助團隊新成員順利入職和提升技能。

開啟征程

當踏上生成式AI轉型之路時，我們建議首席供應鏈官發(fā)力幾項關鍵舉措。

1、做好數(shù)據(jù)準備

定制和優(yōu)化大語言模型需要大量數(shù)據(jù)，因此成熟的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是生成式AI轉型的重要前提。與同行相比，那些積極構建強大供應鏈數(shù)據(jù)能力的企業(yè)將擁有重要的領先優(yōu)勢。

生成式AI本身就可用于管理企業(yè)的數(shù)據(jù)通道，加速提升數(shù)字化成熟度。企業(yè)可以利用此項技術從供應鏈數(shù)據(jù)中自動合成和提取知識，包括大幅簡化和最大限度地利用非結構化數(shù)據(jù)。

2、負責任地使用

從潛在偏見和有害結果，到安全和數(shù)據(jù)漏洞，再到準確性質疑和用戶信任，生成式AI標志著企業(yè)風險格局前所未有的轉變。正因如此，從行動伊始就采用負責任的方法極為必要。

十余年來，埃森哲始終致力于打造負責任的人工智能框架。我們針對生成式AI更新了框架，并構建起四大關鍵支柱：原則與治理；風險管理、政策和控制；技術；人員、文化和培訓。該框架現(xiàn)已延伸覆蓋了埃森哲遍布全球的70多萬名員工。

3、聚焦人員與流程

埃森哲的分析表明，15種供應鏈職業(yè)中，有7種職業(yè)超過一半的工作時間將受到生成式AI的影響。包括采購經(jīng)理和采購員、生產(chǎn)、計劃和催貨員、工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)理、物流人員等，其影響方式為不同程度的自動化和能力強化。

供應鏈高管及其員工都有責任從兩個維度上理解并計劃這場工作方式重塑：哪些任務可以實現(xiàn)自動化或增強，哪些人員需要提升技能才可以有效地利用生成式AI。通過分析這些因素，企業(yè)可以厘清此舉對于員工的不同影響，并為其制定相應的技能提升計劃。

4、對供應鏈特定崗位工作的改變

生產(chǎn)、計劃和催貨員以及采購員的職責將很大程度地受生成式AI影響。然而，這種顯著的變革概率并不一定等同于失業(yè)。相反，這表明他們的工作有相當一部分可以借助生成式AI技術得到加強。

例如，34%的采購員任務可以交由生成式AI完成，包括評估數(shù)據(jù)的質量與準確性、確定商品和服務的價值或價格等。引入生成式AI可以使這些專業(yè)人員將時間重新分配給更具附加價值的活動當中，從而提高工作的整體效率和生產(chǎn)力。

為了以一種推動創(chuàng)新并豐富員工體驗的方式重塑工作，企業(yè)不僅需要提升員工的生成式AI核心技能，還應兼顧其他方面的發(fā)展，例如使工作具備使命感、加強信任，以及關注情感、身體和財務健康。埃森哲研究還發(fā)現(xiàn)，對于確保采用生成式AI并以此創(chuàng)造價值來說，軟技能正變得日益重要，而那些在工作重塑方面處于領先地位的企業(yè)也更有可能優(yōu)先增強此類軟技能，他們這樣做的比例高出其他企業(yè)近一倍。

5、激活生態(tài)系統(tǒng)

生成式AI要求企業(yè)更廣泛地與技術生態(tài)系統(tǒng)建立合作伙伴關系。這與企業(yè)整體架構密切相關，企業(yè)需要使其數(shù)字核心具備更高的敏捷性和靈活性。

埃森哲正在與微軟（Microsoft）合作，幫助企業(yè)在供應鏈中部署生成式AI，引入并擴展其顛覆性的強大能力，包括功能不斷延伸的埃森哲物流控制塔解決方案——通過識別新聞快訊中的非結構化數(shù)據(jù)，幫助運營人員預測延誤、減少中斷。

生成式AI和傳統(tǒng)AI的結合，正在為供應鏈打開充滿無限可能的新世界。這種優(yōu)勢互補的技術應用方法有望加快洞察速度，從過去的線性供應鏈重塑成為面向未來、真正互聯(lián)的智能供應鏈。