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在大數據、雲計算、AI等新興技術的催促下，傳統供應鏈已無法滿足企業發展需求，企業變革、創新升級勢在必行。智慧化、數字化、可視化的供應鏈成為行業發展主賽道！
人工智能（AI）技術納入供應鏈系統後，可以通過深度學習技術來分析過去的供應鏈失誤，防止新的供應鏈風險。
在新形勢下，整個行業、企業如何抓住智慧供應鏈新機遇？又如何利用智慧供應鏈做到內部產業變革與升級，創造出新的競爭優勢？
走向數字化供應鏈的道路
數字化供應鏈發展的路徑將分為四個階段，分別是可視化階段、預測分析階段、規範化供應鏈階段以及自我學習型供應鏈階段。隨著企業成熟度曲線逐步上移，企業對人工的依賴將被自動化應用所取代，並帶來明顯的效率提升和成本節約。
例如將企業資源規劃（ERP）系統與最佳解決方案和客戶系統連接起來，這種系統應用集成可以幫助企業直觀地了解產品在供應鏈中做到端到端的過程。 、
企業利用預測分析算法，通過大數據（例如物聯網、傳感器數據、SNEW數據等）處理，可以預測未來可能出現的供應鏈問題。
例如，通過對實時數據的預測和分析，結合天氣預報和港口擁堵情況分析，可以預測複雜因素對貨輪的影響，甚至可能比船長更早知道哪些貨物將遲到。
例如，對於預計遲到的貨物，智能系統可以提供多種備選解決方案（例如來自其他資源的交換需求或來自其他供應商的訂單），然後推薦最佳行動方案。
數字化供應鏈發展的最後階段是通過深度學習做到的自學供應鏈。深度學習是人工智能的一種形式，在這種方式下機器可以向機器學習，並且這種類型的人工智能技術（AI）已經開始出現。
深度學習將如何影響供應鏈
企業可以通過供應鏈做到數百萬種行動和政策的組合，大型企業每天都會收到數百萬條訂單；企業需要就網路布局戰略、補貨方法和運輸方式等戰略問題做出大量決策。所有這些決策都會對服務水平和成本產生直接影響。
此外，還有環境因素，如天氣、社交情緒、新聞事件、競爭對手活動等，這些因素可能會增加做出最佳決策的難度。
隨著人工智能技術嵌入自我學習型供應鏈，機器將能夠對供應鏈戰略進行檢查，以確定供應鏈失誤發生的位置和原因，以及相關的外部組合因素，如忠誠度、庫存水平、天氣、競爭對手的事件、市場表現、交通或社會經濟事件等。然後，機器學習算法將篩選這些數據，並了解這些因素是如何相互作用導致供應鏈失誤。
將來，自我學習型供應鏈將能夠告訴供應鏈計劃人員，當某個事件的組合同時發生時，可能會產生供應鏈失誤。然後，機器可以通過主動調整庫存水平來應對供應鏈失誤，或者是向供應鏈計劃人員發送提醒。
重構供應鏈上企業的內在關係
幫助核心企業提高在資本市場的表現。
核心企業增加服務題材，提升利潤率的同時，也更容易在資本市場上獲得青睞。
幫助核心企業獲得財務收益。
核心企業可以依托高信用優勢廣開門路，獲得廉價資金，並通過相對有效的徵信系統和完善的風險防范措施，向產業鏈上下遊客戶提供融資服務，獲得新利潤增長點，構建更緊密的產業鏈生態系統。
金融科技的引入，為供應鏈產業生態的重構優化注入了新的「活水」。
運用大數據、雲計算、區塊鏈、物聯網等新興技術，能夠重新勾勒產業鏈上下遊企業間的相對關係。
強化內部控制防止操作風險
操作風險主要源於內部控制及公司治理機制的失效。因為貸後管理是供應鏈金融信貸業務中重要的一步，所以發生操作風險的概率比傳統業務要高，這就要求銀行成立專門部門負責貸後跟蹤與對質押物的管理。
質押物管理環節多由物流公司或倉儲公司負責，銀行要加強與這些企業的聯繫，注意對其資格的審查，並且隨時進行抽查。
具體地說，就是要督促物流企業不斷提高倉庫管理水平和倉管信息化水平，並制訂完善的辦理質物人庫、發貨的風險控制方案，加強對質物的監管能力。有針對性地制定嚴格的操作規範和監管程序，杜絕因內部管理漏洞和不規範而產生的風險。
在大數據、雲計算、AI等新興技術的催促下，傳統供應鏈已無法滿足企業發展需求，企業變革、創新升級勢在必行。智慧化、數字化、可視化的供應鏈成為行業發展主賽道！
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