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生成式人工智能（Generative AI）主要是用于生成数据而非仅仅解释或分类数据。这种类型的AI模型如生成对抗网络（GANs）、长短时记忆网络（LSTMs）等能够生成图片、文本、声音等多种类型的数据。这是一种相对较新、且应用范围广泛的AI技术。
供应链（Supply Chain）是从原材料采购到产品制造，再到产品分发和最终到达消费者手中的整个流程。供应链管理涉及这一系列活动的优化，以减少成本、提高效率，并确保产品质量和交货时间。
正如供应链中断成为 2020 年董事会讨论的频繁主题一样，生成式 AI（人工智能）也迅速成为 2023 年的热门话题。生成式 AI 如 OpenAI 的 ChatGPT 在前两个月就达到了 1 亿用户，使其成为全球增长最快的消费者应用程序之一。这种飞速的发展使得生成式 AI 在供应链管理中的应用变得更加值得关注。本文将探讨生成式人工智能在供应链领域的潜在应用和相应的考量因素。
生成式人工智能与供应链一览
供应链在某种程度上非常适合生成式人工智能的应用，因为它们运行并生成大量数据。这些数据的种类和数量为解决如何优化供应链绩效这一复杂问题增加了额外的挑战。生成式人工智能在供应链中的应用非常广泛，包括提高自动化程度、需求预测、订单处理和跟踪、机器预测性维护、风险管理、供应商管理等。
辅助决策
生成式人工智能能够支持供应链管理的各个功能领域。通过生成式模型，供应链经理可以快速地提出问题、请求额外数据、更好地了解影响因素，并查看类似场景中的历史表现。这样，供应链经理能够更快、更准确地做出数据驱动的决策。
人才短缺问题的解决
生成式人工智能还可以缓解供应链人才短缺的问题。通过会话式用户界面和个性化的推荐，新员工能更快地适应工作，从而缓解了人才短缺带来的压力。
构建数字供应链模型
生成式人工智能能够处理大量的结构化和非结构化数据，从而帮助企业更有效地构建复杂的供应链数字模型。这不仅提高了内部和跨公司的协作和可见性，还能支持环境、社会和治理（ESG）方面的举措。
需要考虑的因素
数据和环境的特异性
虽然生成式 AI 如 ChatGPT 等已经有了相当广泛的应用，但为了在特定的供应链环境中取得成功，这些模型需要进行微调和优化。
安全和法规
由于生成式 AI 需要访问大量的数据，这就引发了数据安全和法规遵从的问题。组织需要仔细考虑这些因素，以确保信息的安全性和合规性。
生成式人工智能为供应链管理带来了前所未有的可能性，从辅助决策到解决人才短缺，再到构建复杂的数字供应链模型。然而，也需要注意到与其应用相关的各种挑战和风险，包括数据的特异性、安全和法规等。综合考虑这些因素，在投资生成式人工智能之前，企业需要有全面和平衡的计划。
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