假设您已经拥有由机器学习驱动的需求预测（甚至可能使用Dataiku 的需求预测解决方案）。供应链分析师通过专用界面与数据交互，从而可以选择特定的 SKU、市场、商店和时间线。
生成式人工智能可以带来的是将分析转化为行动的能力。例如，假设库存有限的 SKU 需求出现计划激增。这不仅可以识别，还可以采取行动。生成式人工智能可以为分析师提供加速能力，以便通过电子邮件跟进这一洞察，以参与采购活动。
对于这种用例，：
利用实时分析的见解提高购买和降价决策的响应时间。
由于持续响应产品需求而增加了收入。
通过改善团队之间的沟通和协作来增强权力，他们现在能够将分析转化为行动。
供应商风险管理
供应链从未如此全球化和多样化。这带来了机遇，但也带来了巨大风险。从地缘政治变化到环境破坏，一切都可能颠覆一级、二级或三级供应商，并使整个供应链面临风险。
无论是半导体等重要零部件，还是紧固件等看似无关紧要的零部件，都会导 葡萄牙电话号码数据 致生产停工、延误，甚至订单取消。意想不到的后果定律意味着，善意的即时库存管理策略可以节省短期成本，而当原材料变得稀缺时，这些成本可以很容易地抵消。应对这种不安全感并发现风险是供应链领导者的迫切需求。
生成式人工智能能够利用来自各种来源的大量非结构化文本数据，从公开信息到内部文件和合同。
寻求最小化和管理供应链风险的组织依靠个人来维护供应记分卡和供应商风险分析报告。这里的挑战有两方面：
过度依赖手动报告，且组织内其他利益相关者的监督不透明，
有限的数据输入无法通过不同层次和层级提供完整的供应链风险图景。
通过使用 LLM 和检索增强生成 ( RAG )，企业可以根据供应商订单模式、BOM（物料清单）明细和需求计划自动识别风险。在此基础上，他们可以自动计算对单一采购组件的依赖程度以及相应的供应商风险，并自动识别替代供应商。
生成式人工智能还可以进一步帮助对符合合规性和监管要求的供应商进行评级和评分。传统上，这些数据中的一些会显示在 BI 报告中，这些报告是根据 ERP 系统的摘录手动创建和拼接起来的，而且很少会利用供应链专业人员的机构知识进行增强。