在32萬億美元的全球貿易體系中，ChatGPT等AI工具的出現可能會徹底改變公共和私營部門使用數據的方式，發現風險和機遇。
在疫情期間，政府機構以及金融服務和電信等行業加快了對機器學習工具的採用。但許多貿易行業從業者還處在類似的、充滿紙張的交易情形中。如今，在經歷了三年的歷史性貿易中斷之後，政府和企業也开始運用生成式人工智能和語言學習模型來更好地管理世界上錯綜復雜的供應线。
供應鏈風險評估公司Everstream analytics首席執行官Julie Gerdeman表示:“從更長遠的角度來看，我們將看到由供應鏈各個環節的綜合數據驅動的高度精確的預測分析和預測。”“這將使決策自動化，以減輕風險暴露和幹擾，從而形成完全有彈性、可持續和風險調整的供應鏈。”
AI工具爲貿易供應鏈提供更好的數據
分析貿易數據是一項衆所周知的復雜工作。在非結構化且容易出錯的數據集中，要對分散在子公司和貨運代理之間的數億條貨運記錄進行排序，可能是一項徒勞的工作。但AI工具正在幫助許多組織簡化貿易數據分析，這可能有助於跨境貿易的順利進行。衆所周知，跨境貿易世界經濟中的勞動力、電子表格和碳密集型引擎。
ImportGenius等私營貿易數據公司使用亞馬遜(AMZN.US)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，以生成清晰准確、易於搜索和分析的貿易數據。ImportGenius首席技術官Paulo Marias表示:“我們正在建立一個語言學習模型，作爲檢測、接收並將這些指標整合到我們的平台中的天线。”
與此同時，雀巢公司(NSRGY.US)等跨國公司正在應用AI工具來提高效率，並在其全球價值鏈中發現新出現的問題。這家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，並確保雀巢的生產线能夠自我調節和自我控制。梅賽德斯-奔馳集團(MBGAF.US)也正在使用一種名爲Omniverse的AI平台，以幫助該公司的制造和組裝工廠變得更加靈活。Omniverse幫助這家德國汽車制造商迅速重新配置工廠，以便在面臨外部供應衝擊時保持生產线的正常運轉。
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標題：AI如何賦能貿易供應鏈？亞馬遜(AMZN.US)、雀巢(NSRGY.US)、奔馳(MBGAF.US)早已布局
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