价格预测、精准营销，AI正让供应链管理变得更加智能

对于许多零售商、商城来说，过往对供应链信息化的目的是，想基于业务，看看能卖多少货，怎么更好地铺垫、增加自己的收入。但现在，能否通过供应链的数字化管理，进一步提升仓储、物流的效率，甚至预测价格变化、实现精准营销，成为商家更想要做到的事。

8月30日，在世界人工智能大会，2019第四范式标新·立异企业智能变革论坛上，第四范式行业技术总经理夏斌就向大众介绍了如何利用人工智能技术让供应链管理变得更加智能，甚至能为商家做到价格预测和精准营销的案例。

夏斌介绍，传统的供应链正从链式结构变成网状结构，以往是采购、询比价、入库，还有物流管理，成本管理链式管理，但现在是一个网状化的新的架构，每一个网状的节点都可以进行深入分析，找出数据价值的关键的点，所以现在人工智能技术已经不再是关注长链里面某一个局部，而是更关注全局的优化。

以产品管理例子，在人工智能技术介入前，商家往往缺乏对产品销量精准的预测。第四范式之前就联合中石化一起尝试做了一款化工品价格趋势的预测。在合作中让他感到惊讶的是，此前的价格预测模型已经15年没有变化了。

“大家可想而知，如果做机器学习的话，每三个月如果不更新模型的话，它的准确率会大幅下降，更何况15年。”夏斌说。

为此，他们利用相关数据，采用更加灵活的建模方式以及闭环的自学习方式，让预测模型能保持准确度，在一定的时间范围内，有新的数据进入反馈，也不会产生新的变化。目前，这套模型已经可以预测7天之内的价格走势，而且精准度达到99%。

此外，在零售行业里面，利用历史采购数据和相关的采购分析，以及目前损耗的分析，第四范式还做了一个模型推演，通过这个模型可以看到在什么时候，商家可以进行采购，什么样的货物可以确保安全的零售专储、正常物品的消耗。从仓储的角度出发，这套模型可以为商家预测在哪些地方设立中转站，保证最优势的库存。

但人工智能在供应链里的应用并非一蹴而就，最大的难点在于数据。第四范式介绍，在提升整个供应链智能和效率的过程中，全链条数据的整合、复杂数据源的整合、实时数据的处理，如何建立数字的闭环，确保更多流程数据的反馈的机制，以及如何确保标注样本的准确性，都是需要解决的问题。