人工智能與貿易數據融合可能最終使笨重的供應鏈變得更加順暢 - 彭博社

卡車留下的光軌穿過上海洋山深水港的集裝箱。

攝影師：沈其來/彭博社

《供應鏈》是一份每日簡報，追蹤受疫情干擾的貿易和供應鏈。在這裏註冊。

像ChatGPT這樣的人工智能工具的出現可能會徹底改變公共和私營部門利用數據發現風險和機遇的方式，進而影響到價值32萬億美元的全球貿易體系。

在疫情期間，政府機構和金融服務、電信等行業加快了對機器學習工具的採用。但許多參與貿易的人陷入了模擬、紙質交易中，處於追趕狀態。

現在，在經歷了三年歷史性貿易中斷之後，生成式人工智能和語言學習模型出現了，正好在政府和公司需要它們更好地管理世界複雜供應鏈時出現。

“從更長遠的角度來看，我們將看到由供應鏈每個步驟的整合數據驅動的高度準確的預測分析和預測，”供應鏈風險評估公司Everstream Analytics的首席執行官朱莉·格德曼説。“這將自動化決策，以減輕風險暴露和中斷，實現完全具有彈性、可持續和風險調整的供應鏈。”

更好的數據

分析貿易數據是一個眾所周知的複雜實踐。在散佈在子公司名稱和貨運代理之間的數億份裝運記錄中進行排序，這些數據結構不完整、容易出錯，可能是一項勞神費力的工作。

但是人工智能工具正在幫助許多組織簡化貿易數據分析的方式，這可能有助於簡化跨境商務——這是世界經濟一個勞動密集、電子表格密集和碳排放密集的引擎。

供應鏈的人工智能優勢

使用人工智能工具的物流經理預計能夠節約成本，提高效率

來源：麥肯錫公司

像總部位於亞利桑那州斯科茨代爾的ImportGenius等私人貿易數據公司使用亞馬遜SageMaker等機器學習工具來識別海關模式，掃描監管文件並翻譯外語，以產生清晰準確的易於搜索和分析的貿易數據。

“我們正在構建一個語言學習模型，作為一個天線，用於檢測、接收和整合這些指標到我們的平台中，” ImportGenius首席技術官Paulo Mariñas通過電子郵件告訴彭博社。

與此同時，像雀巢SA這樣的跨國公司應用人工智能工具來提高效率並檢測全球價值鏈中出現的問題。這家總部位於瑞士的食品和飲料公司使用機器學習軟件來檢測產品質量問題，並確保雀巢的生產線是自我調節和自我控制的。

梅賽德斯-奔馳集團AG正在使用一款名為Omniverse的人工智能平台，幫助該公司的製造和裝配工廠更具靈活性。Omniverse幫助這家德國汽車製造商快速重新配置其工廠，以應對外部供應衝擊，確保生產線持續運轉。

當人工智能正在顛覆許多行業時，貿易領域的潛力尤為巨大。這是因為過去半個世紀的全球化主要是為了消除商品、服務和投資自由流動的障礙。在下一個階段，像關税、制裁和地緣政治不確定性這樣的障礙將不斷增加，這將考驗即使是經驗豐富的物流團隊來管理新的複雜性。

“人工智能有很多潛力，但也有很多炒作，”華盛頓總部的全國對外貿易委員會主席傑克·科爾文説。“因此，我們正在努力區分短期機會和長期的一廂情願。”

供應鏈分析

人工智能應用可能產生重大影響的一個領域是幫助公司和政府更好地瞭解全球價值鏈的變化。

這一目標在上個月的二十國集團貿易部長會議上得到了充分體現，會議支持了一個新的映射框架，幫助政府識別供應商的集中度、貿易連通性、貿易波動性以及關鍵行業的脆弱性等指標。

該想法是幫助政府評估全球供應鏈的彈性，並制定措施來減輕外部衝擊，根據上週發佈的一份成果文件。該組織推崇國際貿易中心的新全球貿易幫助台——一個利用預測算法將貿易數據與匹配的人工智能工具，幫助公司和政策制定者優化其出口策略。

當心炒作

人工智能工具有一天可能會減少制定貿易協議所需的時間和研究量，並快速準確地計算運輸貨物的關税。但是技術存在明顯的侷限性，國際貿易政策的某些方面無法被人工智能複製。

“人工智能可以幫助更好地準備談判代表，但無法取代實際的談判，人的因素至關重要，” 亞洲協會政策研究所副所長温迪·卡特勒説。“能夠傾聽並理解談判夥伴真正想表達的內容，讀懂肢體語言，並即時提出非正式想法以彌合差距，這是技術無法做到的。”

由於貿易統計數據存在的差距和不一致性，數據準確性仍然是人工智能應用的一個關鍵障礙。走私、轉口貿易和其他未報告的貿易流量仍然是一個重要障礙，正如俄羅斯、白俄羅斯和阿聯酋停止發佈統計數據，這是普京入侵烏克蘭後的證據。

“核對數據很重要，”總部位於日內瓦的貿易數據監測機構首席經濟分析師約翰·米勒説。“這個領域數據的運作方式是政治性的和複雜的，需要有人來核對和交叉驗證。”