人工智能如何帮助企业在供应链风险发生之前发现它们
现代供应链因其复杂性和相互关联性而面临重大风险。从自然灾害到地缘政治紧张局势，企业经常发现自己被远远超出其直接控制范围的事件打得措手不及。根据 Jan Balatka 的说法，董事总经理语义视觉在这个充满挑战的环境中，恢复能力的关键是由人工智能提供支持的主动可见性。
Semantic Visions 通过为公司提供先进的人工智能工具来解决关键的供应链漏洞，这些工具有助于将可见性扩展到直接供应商之外。“大多数公司只能清楚地了解其直接的一级供应商，”巴拉特卡解释道。“我们的人工智能将整个供应链映射到原材料，揭示公司在不知不觉中依赖的隐藏的次级供应商。”
Semantic Visions 开发的人工智能驱动平台持续分析来自新闻媒体、海关数据库、公司注册和专门监管源的数百万个全球数据点。与传统方法不同，它使用母语处理而不进行翻译，保留了自动翻译可能遗漏的关键细微差别。这有助于确保跨不同地区和语言的准确、可操作的见解。
“我们不仅提供数据，我们还提供背景信息，”巴拉特卡强调。通过创建互连供应商、设施、地点和商品的广泛“知识图”，语义视觉可以快速识别某一地区的事件如何可能引发更广泛的破坏。根据巴拉特卡的一个例子，他们的平台向一家主要欧洲汽车制造商发出了影响一家主要铝供应商的局部洪水警报，使他们能够在竞争对手出现短缺之前几周获得替代来源。
将人工智能见解无缝集成到现有供应链工作流程中是 Semantic Visions 方法的核心。他们的平台并没有强迫公司采用全新的系统，而是丰富了现有的风险管理、ERP 或 SCM 软件。这种“智能数据馈送”策略使企业能够快速、自信地做出反应。
展望未来，巴拉特卡预测人工智能将从被动工具演变为主动合作伙伴，并在中断发生之前就预见到它们。渴望让供应链面向未来的公司现在就应该采用人工智能技术，但要经过严格的审查。“挑战人工智能提供商展示他们的技术如何预测过去的中断，”巴拉特卡建议。“如果他们能够令人信服地展示过去的成功，你就可以相信他们的技术会在未来为你提供保护。”
由先进人工智能驱动的主动风险管理对于企业在全球商业中的发展至关重要。Semantic Visions 创新方法强调了先进技术如何为供应链管理提供前所未有的弹性、清晰度和信心。
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