在当今快速发展的商业环境中，采购和供应链管理领域正经历着深刻变革，人工智能（AI）技术的融入成为推动这一变革的关键力量。（
本报告汇总解读聚焦于AI在采购和供应链管理中的应用农田水利工程包括哪些，深入剖析其发展现状、面临挑战与潜在机遇。通过对大量数据的分析，揭示AI技术在实际应用中的具体表现，如不同行业的采用比例、应用✅场景等。同时，结合企业实际案例，详细探讨企业在运用AI时遇到的问题，如数㊣据隐私、员工接受度等。本报告汇总洞察基于文末135份供应链行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进㊣群和500+行业人士共同交流和成长。
旨在为行业从业者提供全面、专业的市场洞察，帮助其制定更具针对性和前瞻性的策略，以充分发挥AI在采购和供应链管理中的价值，提升企业竞争力。
随着AI㊣技术的飞速发展，其在采购和供应链管理领域的应用日益广泛。据Gartner于2024年1月针对127位供应链领导者的调查显示，14%的供应链领导者已实施或正在实施生成式人工智能，50%的受访者计划在未来一年内实施，另有16%的受访者正在试点相关用例，这意味着80%的供应链领导者将在未来一年内开展相关实践。采购领导者调研数据也显示，73%的受访采购领导者在未来12个月内将开始或继续实施通用人工智能。
随着市场增速逐渐放㊣缓，企业们的关注重点逐渐从开拓新市场转向了争夺存量市场。然而，存量市场是有限的，销售增长需要通过相互竞争来实现。为了吸引消费者，企业不仅需要提升品牌价值和产品力，还需要通过成本控制来保持低成本竞争优势。因此，提升运✅作效率和盈利能力成为了当前市场竞争的关键。
供应链能力作为衡量企业流通效率和综合盈利效率的重要指标，直接影响着产品的流通效率、成本✅和服务水平。通过高效利用供应链中的各个渠道和环节资源，可以在提升流通效率和服务水平的同时降低成本。
然而，面对日益复杂的供应㊣链网络，传统的人工决策方式已经无法全面考虑到全局因素，制约了运作效率的提升，也更难以发现新的价值机会和渠道。
从应用工具来看，生成式AI聊天机器人在供应链实施中应用广泛，被用于员工协助、代码生成、与技术解决方案对接等多个方面。在采购和合同生命周期管理方面，寻源和合同生命周期管理工具的采用率为18%，供应商信息发现和管理工具占17%。不同行业对AI的应用各有侧重，零售业积极利用机器学习进行预测、分配和补货规划，石油和天然气行业也逐渐跟进，一些维护、维修和运营供应商开始提供相关服务，过程挖掘技术也在各行业广泛应用以解决供应链流程瓶颈问题。
AI㊣技术为采购和供应链管理带来诸多显著效益。在风险管理方面，AI通过自适应算法学习新数据改进预测，能够在销售数据变化或供应链中断时实时调整预测，实现更灵活的库存管理和对库存的实时监控。在支出分析上，AI工具可分析采购数据识别支出模式、挖掘降本机会㊣并优化供应商谈判策略。生成式AI和大型语言模型（LLMs）还能提升采购专业人员在供应商沟通、谈判和合规跟踪等工作的效率与准确性。
然而，企业在应用AI时也面临一系列挑战。数据管理与质量控制是主要难题，“垃圾进，垃圾出”，高质量数据是AI解决方案生㊣效的基础，但数据清理和治理任务艰巨。数据隐私问题也备受关注，许多公司担心数据被用于训练通用人工智能而泄露商业机密，如Cheniere Energy公司㊣因担心竞争优势受损，对共享设备维护等专有数据持谨慎态度。此外，实施AI技术还面㊣临财务、基础设施和技术投资压力，人才获取与技能发展难题，变革管理与文化培养挑战，以及法㊣规合规要求等。
随着人工智能代理能力的不断增强，其潜在的风险也不容忽视。由于其㊣运行具有一定的不可预测性，可能会出现偏离预期的行为，因此需要采取有效的控制措施。在测试和评估方面，离线评估相对更受青睐，这暗示了在线监控的难度较大。同时，人工监督和检查仍然是确保代理行为合理的重要手段。
面对AI应用挑战，企业可采取多种应对策略。在数据管理上，实施数据集成平台，统一数据战略，加大数据清理和验证投入，采用数据质量管理㊣系统。为保障数据安全，企业可与提供可定制数据控制的AI解决方案供应商合作，这些供应商通常与云服务提供商协作，提供数据加密工具，部分企业还会使用匿名化服务处理敏感数据。在员工层面，企业需重视✅培训与发展，提升员工㊣数字素养，鼓励员工积极学习AI技术。例如，Cheni✅ere Energy的供应链管理团队通过推进快速工程，为大型语言模型设计输入参数，提升员工对AI技术的应用能力。同时，企业应营造持续✅学习氛围，鼓励员工保持成长心态，让员工认识到AI可辅助他们专注于更具战略性的工作任务。
业务管理者对AI应用的期待呈现出明显的差异，他们高度期待那些“能独立完成任务的AI应用”，而对“人机协同的应用”则持较低关注。
根据对12个AI+业务赋能应用的调研数据，业务管理者普遍对AI应用抱有较高期待，其中11项应用的期待分均超过7分。
特别值得关注的是，有四个应用备受期待：AI自动收集和分发知识、AI对业务知识库进行自动分类和打标签、专家数字分身以及AI将知识服务嵌入工作流。这些应用凸显了AI作为✅独立作业者的“AI代理人”特质，它们能够无需人工干预，自主完成相关任务。通过㊣自动化、智能化和机器学习技术，AI系统不仅解放了员工从繁琐、重复或危险任务中✅的束缚，还赋予了他们完成以往无法胜任的工作的能力。这也许是业务管理者对这些“AI代理人”类型应用充满期待的原因。
展望未来，AI技术将持续重塑采购和供应链管理格局。尽管当前应用仍处于早期阶段，但潜力巨大。生成式AI的发展，尤其是聊天机器人的应用，有望进一步提升采购和供应链管理效率。企业应积极㊣拥抱AI技术，制定合理的战略规划，克服应用过程中的障碍，以在激烈的市场竞争中占据优势地位。
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