解锁“人工智能+”，突破大宗商品供应链管理瓶颈

从传统制造业到新质生产力，人工智能融合赋能已经成为产业数字化的重要发展方向。今年，" 新质生产力 "" 人工智能 +" 首次被写入《政府工作报告》。4月18日，工业和信息化部副部长单忠德在国务院新闻办举行的发布会上透露，下一步将深入推进智慧供应链建设，面向对国民经济影响大、带动力强、数字化基础好的重点行业，开展“人工智能+”行动，加快重点行业智能化升级，培育一批数字化转型、智能化发展的典型标杆，支持传统产业和中小企业基于成熟技术、先进适用技术进行技术改造。大宗商品企业如何抓住“人工智能+”的风口，利用数字技术提升供应链管理的效率？期货日报记者通过企业负责人了解到，在传统的大宗商品供应链中，需要买卖合同、货转证明、铁路大票、船运和汽运磅单、结算单等大量的线下表单来记录商品及其运输、交易信息。但是，企业与企业之间的单据样式存在较大差异，没有行业统一标准，而且往往机打单据与手写单据并存。因此企业在进行业务线上化操作时需要人工拍照、存档，然后人工进行信息录入。这就导致人工录入单据和追溯复查的难度极大。在业务密集期为企业工作人员带来了繁重的劳动成本，且出错率较高。因此，解决这些非标单据的录入问题成为推动业务线上化的关键。虽然市场上已经存在文字识别技术供应商，但鲜少有针对于大宗商品供应链开发的解决方案。且模型普遍缺乏针对特殊字符等行业数据的训练，难以支持多种非标表单的准确识别和信息抽取归类，导致信息识别效率低，无法满足当前业务的需求。记者了解到，郑州数链科技有限公司作为大宗商品供应链数字化服务平台，针对以上大宗商品贸易业务中存在的操作难点，与百度合作研发了“大宗商品数字供应链智能识别与管理系统”，采用百度飞桨开源技术框架，利用AI技术，通过学习多种贸易合同模板，实现了线下非标单据识别及关键字段提取，极大提高了人工补录相关单据的效率。原本人工补录线下合同需要5分钟，现在只需人工确认结果及部分纠正即可，时间提升至15秒以内，识别效率达到原先的20倍。突破了大宗商品供应链管理效率低下、出错率高、流程繁琐的瓶颈。据建发股份最新披露的2023年年度报告，人工智能等数字化技术的应用全面提升了供应链运营主要场景的流程自动化、智能化水平。记者了解到，“轻工小智”是其在RPA平台上开发的机器人项目，它能够根据预先设定的指令，自动化、智能化地完成各业务场景下的流程操作，如零售自动发货、下载客户订单、上传各类报告、物流订舱及客户订单资料转化等，释放人力，高效精准，全天候不间断，真正实现为业务赋能。如何更好地发挥人工智能技术的优势，推动行业产生质变？“数据是人工智能的基础，拥有针对特定领域的庞大数据集，能够成为竞争优势的重要来源。”据波士顿咨询公司（BCG）联合阿里研究院发布的报告《人工智能：未来制胜之道》，海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料，巨型数据库、十几年累积的搜索结果，乃至整个互联网都让人工智能变得更聪明。人工智能从庞大的、复杂的、无序的个体数据中发现更为本质、更能解释世界的规律，并复合多个规律共同作用，以解决问题。通过采集和分析大宗商品贸易中的物流、仓储、交易量等数据，人工智能技术可以更广泛地应用于风险管理、企业画像、商业决策等场景。例如，利用人工智能学习模型，分析历史销售数据、市场趋势、消费者行为等因素，可以预测大宗商品的需求变化。综合天气、土壤变化数据和大宗商品交易行情，人工智能可以为农业决策。在供应链金融场景中，人工智能还可以通过分析企业的工商、税务、水电、法律等数据，为企业精准画像，预测潜在的违约风险，提高风险管理水平。人工智能落地的前提是打通应用场景。如何实现这一目标？在近日举行的第十三届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖典礼暨2023中国人工智能产业年会上，中国工程院院士、中国人工智能学会党委书记赵春江表示：“只有面向地方传统产业数字化转型需求，推动通用人工智能与未来产业、实体经济的融合发展，加快推进人工智能场景创新和高水平应用，才能打造全方位、多场景、高频次的应用解决方案”。

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