2024生成式AI时代的供应链转型，化潜能为实效-埃森哲-33页.pdf

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（PulseofChangeIndex）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（KrisTimmermans）
埃森哲供应链与运营业务全球总裁

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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
埃森哲的分析表明，⽣成式AI可以助⼒优化整个供应
⼯智能的创新变⾰潜⼒。
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
球供应链从业⼈员的庞⼤规模，这种潜在的累积价值对企
来变⾰。全体受访者⼀致预期，员⼯队伍会因此⽽变。2
业⽽⾔将极为可观。
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。

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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⽣成式AI的成功应⽤，需要企业在数据、⼈员
的受访企业为此进⾏了⼤规模投资。和组织⽅⾯做好万全准备。

原因何在？
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
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
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？
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
埃森哲观点应链活动，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
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
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视为软流程⾃动化、经典的机器学习模型，以及新的⼤语⾔模型。
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。

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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。

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情境理解。供应链管理者可以利⽤⽣成式AI，对话能⼒。供应链从业者能够借助⽣成式AI，内容⽣成。⽣成式AI有望按照需求，以产业化
从过去⽆法访问的⾮结构化数据来源中获得情境化基于聊天机器⼈⽇常语⾔互动，获得定制化洞⻅并规模创建富有相关性、针对特定情境的⽂本、代码、
洞⻅，据此制定更完善的决策。这⽅⾯的实例包括：⾃动执⾏⼯作任务。例如，聊天机器⼈能够帮助寻图像或⻅解。⽬前，寻购和采购领域的应⽤⽅式最
扫描⼤量公开的在线资源，以此明确决定未来需求找特定备件，并在缺货的情况下向⾸选供应商发出为有效，例如⾃动⽣成针对特定供应商的洞⻅（关
的根源，从⽽改进预测；或者将⽣成式AI嵌⼊供应采购通知或进⾏叫货。其他应⽤⽅式还有：⾃动⽣键绩效指标、市场趋势、需求预测）来⽀持与供应
链控制塔当中，增强⽤⼾