近日，Gartner針對(duì)260位先進(jìn)的供應(yīng)鏈企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果顯示，絕大多數(shù)的供應(yīng)鏈企業(yè)開始使用高級(jí)分析和人工智能來輔助和自動(dòng)化供應(yīng)鏈決策。

Gartner研究副總裁兼分析師Noha Tohamy對(duì)此表示，“96%的受訪者使用預(yù)測(cè)分析，85%使用規(guī)范分析，64%則在使用AI技術(shù)。雖然調(diào)查結(jié)果不一定能反映出所有供應(yīng)鏈企業(yè)的現(xiàn)狀，但可以幫助其他企業(yè)評(píng)估和規(guī)劃未來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃?！?/P>

Gartner將使用三種先進(jìn)分析技術(shù)中的兩種或多種 - 即預(yù)測(cè)分析，規(guī)范分析和人工智能，定義為先進(jìn)的供應(yīng)鏈企業(yè)?！斑@一調(diào)查結(jié)果應(yīng)該可以幫助供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者評(píng)估他們目前對(duì)這三種技術(shù)的使用情況，同時(shí)也應(yīng)密切關(guān)注其他企業(yè)出現(xiàn)的任何問題，”Noha Tohamy說。

“如果你的企業(yè)尚未部署這些分析技術(shù)，那么這項(xiàng)調(diào)查報(bào)告將是改變這一現(xiàn)狀的最好理由。同時(shí)，調(diào)查結(jié)果也有助于幫助企業(yè)選擇將優(yōu)先采用哪種技術(shù)。”

AI和高級(jí)分析正在重塑供應(yīng)鏈決策

Gartner表示，雖然這三種技術(shù)（預(yù)測(cè)分析、規(guī)范分析和AI）有很多應(yīng)用場景，但最常見的還是提高決策效率或使決策自動(dòng)化。對(duì)此，Gartner給出了具體定義：

決策輔助：使用技術(shù)來生成業(yè)務(wù)洞察并將其推薦給業(yè)務(wù)人員，之后由業(yè)務(wù)人員來分析這些洞察建議并進(jìn)行批準(zhǔn)、執(zhí)行的操作。

決策自動(dòng)化：能夠產(chǎn)生業(yè)務(wù)洞察和決策建議，并在沒有人為干預(yù)的情況下自動(dòng)執(zhí)行這些建議的技術(shù)。

報(bào)告顯示，目前，58％的受訪者已經(jīng)使用預(yù)測(cè)分析和規(guī)范分析來輔助一些供應(yīng)鏈決策，另有一半的受訪者使用它們來進(jìn)行自動(dòng)化決策。只有10％和12%的受訪者表示，在未來兩年內(nèi)并沒有計(jì)劃使用分析來輔助決策和自動(dòng)化決策。

此外，對(duì)于人工智能技術(shù)的應(yīng)用目前并不普遍，數(shù)據(jù)表明有31％的受訪企業(yè)正在使用AI進(jìn)行決策自動(dòng)化，另有34％的企業(yè)使用AI進(jìn)行決策輔助。但當(dāng)被問及是否計(jì)劃在兩年內(nèi)部署AI技術(shù)用于決策自動(dòng)化和決策輔助時(shí)，這一比例分別上升至76%和78%。

這一結(jié)果也符合Gartner在《2018十大戰(zhàn)略技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)》報(bào)告中的預(yù)期，該報(bào)告曾指出，至少在2020年之前，開發(fā)能夠自我學(xué)習(xí)、調(diào)整并自主行動(dòng)的系統(tǒng)仍是技術(shù)提供商的主要戰(zhàn)場。直到2025年，人工智能將助力決策、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、重建客戶體驗(yàn)，這些都將進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。

Noha Tohamy表示，訂單履行，生產(chǎn)計(jì)劃和需求預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)場景，適用于通過高級(jí)分析以提高自動(dòng)化決策程度；而銷售、運(yùn)營、風(fēng)險(xiǎn)管理等協(xié)作流程則更適合應(yīng)用決策輔助。

“供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該把重點(diǎn)放在決策輔助上，將其作為邁向應(yīng)用人工智能技術(shù)的第一步，然而，如果想要在未來的競爭中脫穎而出，中期計(jì)劃必須包括決策流程的自動(dòng)化。對(duì)此，我們建議業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者現(xiàn)在就了解這些分析技術(shù)，并盡快建立供應(yīng)鏈自動(dòng)化的決策流程。”Noha Tohamy說。

AI+BI 助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

毫無疑問，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)正在深刻影響著BI行業(yè)的發(fā)展，并使得分析流程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都更加地智能和自動(dòng)化。在Gartner今年發(fā)布的《2018 BI與數(shù)據(jù)分析魔力象限》報(bào)告中也提到，未來，數(shù)據(jù)自動(dòng)準(zhǔn)備、自然語言處理（NLG）等功能將成為BI平臺(tái)的標(biāo)配。

其實(shí)，對(duì)于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，Tableau、Qlik等BI行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)在產(chǎn)品上有所體現(xiàn)。今年4月份，Tableau正式推出了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備產(chǎn)品Prep，Tableau介紹，該產(chǎn)品提供了一系列的智能算法，幫助用戶將復(fù)雜的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程完全自動(dòng)化，從而有效提升數(shù)據(jù)分析的整體效率。

另一家BI行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者Qlik也有類似的產(chǎn)品計(jì)劃，Qlik曾表示，未來將通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化Qlik Sense，并且會(huì)涵蓋數(shù)據(jù)分析周期的各個(gè)階段（包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)協(xié)作），具體功能包括智能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、深度分析算法、自然語言處理（NPL）等。

反觀國內(nèi)，亦有不少BI廠商將AI技術(shù)視為未來的主要發(fā)展方向，如DataHunter、永洪科技、Smartbi等。特別是DataHunter，作為近兩年涌現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)可視化分析展示服務(wù)商，DataHunter在今年上半年正式推出了數(shù)據(jù)智能決策服務(wù)Data Wisdom，通過應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使得BI產(chǎn)品可以根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)的不斷變化而進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，動(dòng)態(tài)生成有價(jià)值的信息并提供給業(yè)務(wù)和分析人員。

據(jù)悉，目前Data Wisdom主要應(yīng)用于制造和消費(fèi)品行業(yè)。對(duì)于制造業(yè)，通過對(duì)產(chǎn)線數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、成品率進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法調(diào)優(yōu)，全面提升產(chǎn)線成品率，降低生產(chǎn)成本；而對(duì)于消費(fèi)品行業(yè)，DataHunter數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)可以引入競品、地區(qū)人口結(jié)構(gòu)、天氣、過往活動(dòng)等數(shù)據(jù)，對(duì)促銷活動(dòng)進(jìn)行銷量預(yù)測(cè)，幫助門店準(zhǔn)確備貨，提升利潤。

當(dāng)前，全球企業(yè)正在加快數(shù)字化進(jìn)程，根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，到2020年，全球?qū)⒂?5%的企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型或處于轉(zhuǎn)型的路上，而由于能夠給企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和業(yè)務(wù)部門提供直接的決策支持，基于AI技術(shù)的商業(yè)智能無疑將成為最受企業(yè)青睞的幫手。