當今的供應鏈比以往任何時候都更加互聯互通且復雜，公司經常求助于AI來提高可見性、效率和韌性，但許多企業發現，它們的AI計劃并未達到高期望值，真正的問題并不總是技術本身，而是為這些系統提供數據的數據的質量和可用性。

現代供應鏈中的數據挑戰

供應鏈產生海量數據，這些數據來自眾多系統、格式和合作伙伴。根據IBM的研究，大約80%的供應鏈數據仍是非結構化的，因此難以分析，這種碎片化的方法導致了重大的運營問題。庫存數據、運輸計劃和供應商信息通常分開存儲，為需要實時洞察以有效應對市場變化的決策者創造了盲點。

2022年麥肯錫的一份報告發現，擁有高級分析能力的公司通常比那些沒有有效數據管理的公司實現約7.5%的更高收入增長。盡管如此，許多供應鏈團隊仍然嚴重依賴電子表格和手動數據核對，浪費了他們本可以用于戰略舉措的寶貴時間。傳統上，接納新供應商或物流合作伙伴是一個費力的過程，由于復雜的數據要求和技術不兼容性，可能需要數周甚至數月的時間，給業務帶來各種困難。

首公里數據問題

當今供應鏈面臨的最大障礙之一是所謂的“首公里數據問題”，這指的是數據首次進入企業時捕獲和標準化數據的困難。每次與外部合作伙伴(如發票、采購訂單、裝運文件或庫存更新等)的交互都會將數據引入公司。如果這一初始步驟容易出錯或效率低下，它將影響后續的每一個流程，并破壞整個供應鏈的可靠性。

使這一挑戰更加復雜的是外部合作伙伴系統的多樣性，每個合作伙伴可能使用不同的軟件、文件格式和數據標準，需要人工干預來標準化和集成。隨著供應鏈在全球范圍內的擴展，這些差異不斷增多，使得人工管理變得越來越困難和不可持續。

AI驅動的數據自動化現實解決方案

許多企業已經開始轉向AI驅動的數據自動化解決方案來應對這些基礎數據挑戰，這些技術有助于簡化和標準化傳入的數據流，使整個過程更容易、更簡單、更順暢且錯誤更少。

從文檔中提取數據

AI增強的文檔處理現在能夠自動從傳統上具有挑戰性的文檔(如PDF、電子郵件和圖像)中提取關鍵信息。美國生產力與質量中心(APQC)最近的一項研究發現，使用AI進行文檔處理的公司可以將手動數據輸入減少高達80%，顯著提高準確性，自動化這些流程節省了大量時間，并降低了錯誤風險，創造了更可靠的數據基礎。

賦能業務用戶

當今的工具使供應鏈專業人員能夠直接管理數據集成，而無需廣泛的IT參與，這種自助服務能力允許更快地接納新供應商或物流合作伙伴，顯著縮短集成時間。根據Gartner的研究，實施這些自助服務解決方案的企業已將合作伙伴接納流程從數周縮短至僅數天。如今，業務和運營用戶都非常精通技術，并且越來越愿意在數據流中扮演更積極的角色。

主動識別錯誤

AI系統可以主動識別數據流中的異常、不一致和不準確之處，防止它們升級為重大問題，這些AI模型不斷從歷史數據中學習，變得越來越擅長早期發現潛在問題，從而防止中斷。

實時洞察與即時行動

傳統的批量數據處理方法(通常在夜間進行)正在被實時數據自動化所取代，這種轉變使供應鏈能夠立即響應數據變化或中斷。自動化實時響應增強了敏捷性，減少了停機時間或低效，使運營保持順暢。

現實應用與成果

各行各業的公司都獲得了切實的好處：

• 一家全球制造商顯著縮短了發票處理時間，從數天縮短至幾分鐘，同時提高了數據準確性，這允許進行更復雜的分析并加快決策速度。
• 一家零售分銷商大幅縮短了供應商接納時間，使其能夠在最近的中斷期間迅速擴展供應商網絡，增強了整體敏捷性和市場競爭力。
• 一家物流提供商提高了數據準確性和及時性，從而改善了交付計劃的預測能力，減少了客戶服務投訴，并增強了可靠性。

邁向改進的供應鏈數據管理

對改進供應鏈數據管理感興趣的公司應考慮以下實際步驟：

• 確定外部數據交換中導致延遲或不準確的關鍵痛點。
• 為團隊配備用戶友好的自助服務工具，以直接管理數據集成。
• 從能夠立即帶來改進并清晰展示自動化價值的小型、特定流程開始。
• 規劃能夠有效擴展的解決方案，支持增長而無需按比例增加成本或復雜性。

更好的數據意味著更好的AI成果

通過AI驅動的自動化解決基礎數據管理挑戰，使企業能夠充分發揮AI的潛力，了解數據質量與AI成功之間這種關鍵關系的公司將更能應對全球供應鏈的不確定性和復雜性。

最終，深思熟慮地投資于AI驅動的數據自動化的企業將在日益復雜和競爭激烈的商業環境中提升其響應能力、提高運營效率并增強韌性。