Σε μια εποχή που η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τις βιομηχανίες, RobobAIμια παγκόσμια εταιρεία FinTech, αξιοποιεί την τεχνολογία AI για να βοηθήσει τους οργανισμούς να διαχειρίζονται τις αλυσίδες εφοδιασμού τους.
Η προσέγγιση της εταιρείας για ανάλυση δαπανών και βελτιστοποίηση προμηθειών προσελκύει την προσοχή μεγάλων επιχειρήσεων που επιδιώκουν να βελτιώσουν τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και να μειώσουν το κόστος σε μια ολοένα και πιο περίπλοκη παγκόσμια αγορά.
«Η βασική επιχειρηματική πρόκληση που στοχεύαμε να λύσουμε ήταν να παρέχουμε ορατότητα 360 μοιρών στα δεδομένα δαπανών μεγάλων οργανισμών». Nitin Upadhyayδήλωσε στο PYMNTS ο Chief Data and Innovation Officer της εταιρείας.
«Με την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, το RobobAI μπορεί γρήγορα να ενοποιήσει, να ταξινομήσει και να κατηγοριοποιήσει τεράστιες ποσότητες δεδομένων δαπανών, προσφέροντας πληροφορίες που προηγουμένως ήταν δύσκολο ή αδύνατο να αποκτηθούν μέσω παραδοσιακών μεθόδων».
Ως ΠΥΜΝΤΣ αναφέρθηκε προηγουμένωςοι επιχειρήσεις στρέφονται όλο και περισσότερο σε προηγμένες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI), ο αυτοματισμός και το blockchain για να μεταμορφώσουν και να εκσυγχρονίσουν κάθε πτυχή των διαδικασιών της αλυσίδας εφοδιασμού τους.
Εξοικονόμηση απόδοσης βάσει του AI Insights
Η πλατφόρμα της εταιρείας που βασίζεται στο AI έχει δείξει αποτελέσματα για τους πελάτες της. Σύμφωνα με τον Upadhyay, ένας τυπικός οργανισμός που ξοδεύει 1 δισεκατομμύριο δολάρια ετησίως σε αγαθά και υπηρεσίες μπορεί να πραγματοποιήσει εξοικονόμηση έως και 6-8 εκατομμυρίων δολαρίων ετησίως υιοθετώντας τις πληροφορίες που δημιουργούνται από την πλατφόρμα του. Αυτές οι εξοικονομήσεις προέρχονται από διάφορους τομείς, όπως η βελτιστοποίηση λειτουργιών, η αναδιάρθρωση πληρωμών και οι ευκαιρίες επέκτασης συμβολαίων.
Η Upadhyay μοιράστηκε ένα παράδειγμα πελάτη που εντόπισε μια ευκαιρία μείωσης 52% στις παραγγελίες αγοράς, που οδήγησε σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους, διατηρώντας παράλληλα λειτουργική αριστεία. Είπε ότι αυτό το επίπεδο βελτιστοποίησης μπορεί να έχει ιδιαίτερη επίδραση σε βιομηχανίες με στενά περιθώρια κέρδους ή σε βιομηχανίες που αντιμετωπίζουν αυξημένες ανταγωνιστικές πιέσεις.
Ένας άλλος πελάτης αποκάλυψε τη δυνατότητα μετάβασης του 33% των προμηθευτών του σε συναλλαγές με εμπορικές κάρτες, απλοποιώντας τις διαδικασίες πληρωμής και βελτιώνοντας τη διαχείριση ταμειακών ροών. Τέτοιες γνώσεις μπορούν να προσφέρουν ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε ένα οικονομικό περιβάλλον όπου οι ταμειακές ροές είναι ο βασιλιάς.
Η πλατφόρμα του RobobAI βοήθησε έναν πελάτη να εντοπίσει ευκαιρίες συμβάσεων αξίας 98 εκατομμυρίων δολαρίων από προμηθευτές ουρών — μικρότερους προμηθευτές που συχνά πετούν κάτω από το ραντάρ στις παραδοσιακές αναλύσεις δαπανών. Αυτή η ανακάλυψη υπογραμμίζει τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης να αποκαλύπτει κρυφή αξία σε τομείς που οι ανθρώπινοι αναλυτές μπορεί να παραβλέψουν.
Η εταιρεία βοήθησε επίσης πελάτες να αντιμετωπίσουν το διαχρονικό πρόβλημα των ασαφών δαπανών. Σε μια περίπτωση, η ανάλυση με τεχνητή νοημοσύνη του RobobAI αποκάλυψε δαπάνες 1 δισεκατομμυρίου δολαρίων με λευκές περιγραφές τιμολογίων, παρέχοντας την ευκαιρία στον πελάτη να αποκτήσει μια βαθύτερη κατανόηση των εξόδων του και να εντοπίσει πρόσθετα μέτρα εξοικονόμησης κόστους.
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας έχει τις προκλήσεις της. Ο Upadhyay επισημαίνει ότι η διαμάχη δεδομένων – η διαδικασία καθαρισμού, δόμησης και εμπλουτισμού ακατέργαστων δεδομένων – παραμένει το πιο σημαντικό εμπόδιο για την επιτυχημένη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. «Το AI μπορεί να αντιμετωπίσει ασυνεπή, ελλιπή ή ανακριβή δεδομένα», σημειώνει. Η υπέρβαση αυτών των εμποδίων απαιτεί εξελιγμένες τεχνικές και εργαλεία, ειδικά όταν πρόκειται για μεγάλα, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων από πολλαπλές πηγές.
Αυτή η πρόκληση είναι ιδιαίτερα έντονη στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, όπου τα δεδομένα προέρχονται συχνά από ένα πλήθος συστημάτων, προμηθευτών και γεωγραφικών περιοχών. Η επιτυχία της RobobAI σε αυτόν τον τομέα μιλά για την πολυπλοκότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και των δυνατοτήτων επεξεργασίας δεδομένων της.
Ένα άλλο σημαντικό πρόβλημα είναι η επεκτασιμότητα. Καθώς τα σύνολα δεδομένων αυξάνονται σε μέγεθος και πολυπλοκότητα, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να μπορούν να επεξεργάζονται και να αναλύουν δεδομένα αποτελεσματικά χωρίς υποβάθμιση της απόδοσης. Η RobobAI έχει επενδύσει πολλά στην ανάπτυξη κλιμακούμενης υποδομής για να ανταποκριθεί σε αυτήν την πρόκληση, επιτρέποντάς της να εξυπηρετεί μεγάλους παγκόσμιους οργανισμούς με πολύπλοκες, πολυεπίπεδες αλυσίδες εφοδιασμού.
Η εταιρεία χρειάστηκε επίσης να αντιμετωπίσει μη δομημένα δεδομένα – όπως κείμενο, εικόνες και βίντεο – τα οποία απαιτούν πιο προηγμένες τεχνικές AI για αποτελεσματική ανάλυση. Αναπτύσσοντας δυνατότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και υπολογιστικής όρασης, η RobobAI έχει επεκτείνει τους τύπους δεδομένων που μπορεί να αναλύσει, παρέχοντας ακόμα πιο ολοκληρωμένες πληροφορίες στους πελάτες της.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας
Πρόσφατες γεωπολιτικές εντάσεις, συμπεριλαμβανομένων των εμπορικών διαφορών και του Η σύγκρουση στην Ουκρανία έχει εκθέσει τα τρωτά σημεία στα παραδοσιακά μοντέλα της εφοδιαστικής αλυσίδας. Τα ακραία καιρικά φαινόμενα που προκαλούνται από την κλιματική αλλαγή έχουν περιπλέξει περαιτέρω τις λειτουργίες logistics παγκοσμίως. Σε απάντηση, Οι εταιρείες στρέφονται όλο και περισσότερο σε εργαλεία που τροφοδοτούνται από AI για καλύτερες προβλέψεις και διαχείριση κινδύνων.
Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει τη δυνατότητα επεξεργασίας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων και εντοπισμού μοτίβων που μπορεί να χάσουν οι άνθρωποι, κάτι που θα μπορούσε να είναι κρίσιμο για την πρόβλεψη διακοπών και τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, οι παρατηρητές λένε ότι η μετάβαση σε αλυσίδες εφοδιασμού που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι προκλητική.
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, η RobobAI προσπαθεί να επεκτείνει τις προσφορές της. Η εταιρεία σχεδιάζει να παρέχει άμεση πρόσβαση στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της, επιτρέποντας στους πελάτες να επωφελούνται πιο εύκολα από τα δικά τους οικονομικά δεδομένα και δεδομένα προμηθειών. Αυτή η κίνηση προς τον εκδημοκρατισμό των δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε ενδεχομένως να επιταχύνει την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας σε όλους τους κλάδους.
Η Upadhyay προβλέπει επίσης μια τάση προς πιο εξειδικευμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης «εκτός ραφιού» προσαρμοσμένα σε συγκεκριμένες αγορές ή κλάδους. Αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να μειώσει το εμπόδιο εισόδου για μικρότερους οργανισμούς ή αυτούς σε εξειδικευμένες βιομηχανίες, επεκτείνοντας δυνητικά την αγορά για λύσεις εφοδιαστικής αλυσίδας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στο εργατικό δυναμικό είναι ένα συνεχές θέμα συζήτησης σε πολλούς κλάδους. Στη RobobAI, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης οδήγησε σε ανάπτυξη και νέες ευκαιρίες εργαζομένων.
«Το συναίσθημα των εργαζομένων ενισχύεται από τις νέες πρωτοβουλίες που αναπτύσσουμε, δίνοντας στο προσωπικό τη δυνατότητα να μαθαίνει νέες τεχνικές», λέει ο Upadhyay.