人工智能助力企业与供应商相对风险

人工智能正在推动现代商业领域的许多变化。许多企业正在使用人工智能技术来更好地了解他们的客户，识别更有效的财务管理方法，并解决其他问题。人工智能技术已经被证明是非常有价值的。事实上，这个数字可能更高，因为一些企业没有意识到他们可能会使用不同形式的人工智能。人工智能尤其有助于管理风险。很多供应商都在寻找更有效的方法来使用人工智能和数据分析。

如何帮助供应商更好地管理人工智能风险？

多年来，人工智能技术一直在帮助不同行业的企业。人工智能在不断的经济问题带来新的挑战，使企业更具价值。

使用人工智能的好处来自于管理与业务利益相关者之间的密切关系，这是一项艰巨的任务。为了开发他们为客户提供的产品和服务，所有企业都需要与各种供应商和服务提供商建立复杂的关系——但是保存这些关系总是有一些风险的。人工智能对于想要降低这些风险的企业来说越来越重要，因为俄乌冲突、新冠肺炎疫情危机等问题加剧了这些风险。下面是企业在与供应商打交道时所面临的一些风险，以及他们能采取什么措施来降低这些风险。

(1)人工智能降低之故障或延迟风险。

过去两年，未能交付是企业面临的最常见风险之一。这种风险最好定义为完全供应或服务故障，可能是永久性的，也可能是临时性的。

供应商未能提供商品或服务可能有很多本地化或广泛化的原因。例如，管理不善可能导致他们的业务崩溃，并从供应链中淘汰他们的产品。由于供应商在缺乏资源时无法制造产品，材料的可用性可能会导致失败。最终，主要贸易路线的受阻或前所未有的严重风暴等意外或不可避免的事件可能会导致灾难性的延误，从而导致制造业停产或某一地区的贸易交易。这个问题可以通过人工智能部分来解决。企业可以使用预测分析工具来预测可能发生的不同事件，基于云计算的应用程序也有帮助。

(2)人工智能降低之品牌声誉风险。

供应商必须忠于他们的使命，并考虑他们的声誉。幸好，人工智能技术可以让这种情况变得更加容易。企业的品牌有几种方式可能会受到其供应链成员的负面影响。如果供应商的不良做法导致产品频繁召回，那么销售这些产品的企业可能会被消费者视为粗心大意，不值得信赖。同样，如果供应商发布的信息与品牌的营销信息相矛盾，消费者可能会因为合作伙伴关系不一致而感到困惑或沮丧。因为互联网更多地揭示了供应商关系，社交媒体为消费者提供了宣传渠道，企业需要特别注意他们在供应链中面临的品牌声誉风险。

人工智能如何帮助管理企业的品牌声誉？为了继续研究其供应链成员及其客户的陈述，企业可以利用机器学习来促进自动化和数据挖掘工具。这将有助于企业确定必须纠正的问题。

(3)人工智能降低之竞争优势风险。

依靠其知识产权的独特性的企业在与供应商合作时面临风险，供应商可以通过其他方式出售其知识产权、假冒商品或使用类似的产品进入市场。

市场饱和度要求企业制定一些独特的销售理念，为他们提供竞争优势。不幸的是，如果企业选择与不可靠的供应商合作，这种竞争优势的力量可能会减弱。在其他国家，知识产权的规则并不那么严格，供应商可能有兴趣通过与企业竞争对手合作，提供关于秘密或特殊知识产权的额外收入和信息。虽然供应链本身可能不会受到这种风险的伤害，但这种供应商行为可能会破坏企业战略，导致其失败。

人工智能技术可以通过多种方式帮助供应商提高竞争风险。通过自动化技术，他们可以节约资金，确定更具成本效益的货物运输方式，并通过人工智能以其他方式提高价值。

(4)人工智能降低之价格和成本风险。

这种风险涉及到供应商或服务的意外高价。在某些情况下，企业领导者没有为他们期望从供应商那里获得的商品和服务提供足够的预算；在其他情况下，供应商利用缺乏合同或“非固定”价格来增加成本，从商业客户那里赚取更多收入。这是最容易避免的风险之一，因为企业领导者应该进行尽职调查，以了解其市场供应商的合理价格。在这方面，人工智能技术也能得到帮助。机器学习工具使得分析成本效益更容易识别机会和风险。

(5)人工智能降低之质量风险。

虽然偷工减料可以降低成本，但也会导致产品或服务质量差，对消费者没有吸引力。企业在考虑与哪些供应商合作时，需要在负担能力和质量之间找到平衡。

有些供应商保持一致的高质量或低质量水平，但其质量会随着时间的推移而上升和下降。一些可能影响质量的因素包括材料和劳动力成本、运输时间和成本以及供应商所在地区所需产品或服务的复杂性。意识到质量下降的企业领导者在寻找新的供应商关系之前，可能会尝试与当前供应商解决问题。

人工智能技术使供应商更容易管理他们的风险。使用强大的供应商风险管理系统是降低与供应商相关风险的最佳方法。正确的人工智能工具和程序可以帮助企业领导者进行更详细的研究，更准确地评估供应商选项，从而开发一个不太可能遭受延迟、故障、质量低、成本不当等威胁的供应链。为供应链开发的风险管理软件可以帮助企业领导者与顶级供应商建立牢固的关系，这将为未来的供应链带来稳定和有利的结果。

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