物流業占全球GDP的12%，并以每年5%的復合年增長率增長。根據這些預計，到2023年，全球物流支出將飆升至15萬億美元以上。這些預估數字加上全球疫情造成的供應鏈成本飆升，增加了對創新技術的需求，以提高效率和降低供應鏈成本。

但什么是供應鏈呢？在其最簡單的形式中，供應鏈是涉及產品生產和分配的一系列過程。雖然這聽起來很簡單，但通過手動流程自動化和利用機器在問題發生前識別問題，可以減少數萬億美元的物流支出。

幸運的是，人工智能已被證明是一項創新，具有通過消除低效率和創造洞察力，來實現更有效的規劃和決策來改變供應鏈的潛力。問題是，如何有效地將人工智能應用于供應鏈流程，以產生變革性的結果。

許多供應鏈流程需要多個文件，以確保組成供應鏈的交易中涉及的貨物、資金和信息的流動。這些包括合同、發票、提單、提貨單和聲明等等。人為錯誤、丟失文檔或其他問題可能會導致數千美元的費用，更不用說糟糕的客戶體驗了。因此，將這些文件數字化并以電子方式交換數據是消除供應鏈中大量浪費的關鍵步驟。事實證明，人工智能在紙質文件數字化方面是有效的，有助于實現無紙化交易。

結合機器學習和區塊鏈，人工智能的好處變得更加有效。例如，機器人技術目前已成功應用于許多供應鏈應用中，以自動化重復性任務；從而降低人員成本并提高效率。然而，機器人過程自動化只是冰山一角。

認知自動化帶來了像機器人過程自動化等新機遇。RPA利用諸如光學字符識別、文本分析和ML等人工智能技術來改善客戶和員工的體驗。一個具體的例子是部署聊天機器人技術來響應基本的客戶詢問。聊天機器人降低了呼叫中心的成本，并增加了客戶響應時間。

供應鏈技術公司提供的創新技術也會對供應鏈的可持續性產生重大影響。利用技術來量化二氧化碳排放，并利用數據作為一項關鍵活動，例如跨龐大的貿易伙伴網絡進行規劃、預訂、結算和運輸跟蹤。預測分析、端到端可見性和最后一英里，只是可以通過使用人工智能改進的幾個關鍵領域。

最后，隨著人工智能被進一步部署以提高效率并消除供應鏈中的浪費，企業應該注意平衡這些決策及其對客戶體驗和滿意度的影響。他們必須確保人工智能不會對人類體驗產生意想不到的負面影響，因為這些負面影響是不可忽視的。?