生成式人工智能（Generative AI）主要是用于生成數據而非僅僅解釋或分類數據。這種類型的AI模型如生成對抗網絡（GANs）、長短時記憶網絡（LSTMs）等能夠生成圖片、文本、聲音等多種類型的數據。這是一種相對較新、且應用范圍廣泛的AI技術。

供應鏈（Supply Chain）是從原材料采購到產品制造，再到產品分發和最終到達消費者手中的整個流程。供應鏈管理涉及這一系列活動的優化，以減少成本、提高效率，并確保產品質量和交貨時間。

正如供應鏈中斷成為 2020 年董事會討論的頻繁主題一樣，生成式 AI（人工智能）也迅速成為 2023 年的熱門話題。生成式 AI 如 OpenAI 的 ChatGPT 在前兩個月就達到了 1 億用戶，使其成為全球增長最快的消費者應用程序之一。這種飛速的發展使得生成式 AI 在供應鏈管理中的應用變得更加值得關注。本文將探討生成式人工智能在供應鏈領域的潛在應用和相應的考量因素。

生成式人工智能與供應鏈一覽

供應鏈在某種程度上非常適合生成式人工智能的應用，因為它們運行并生成大量數據。這些數據的種類和數量為解決如何優化供應鏈績效這一復雜問題增加了額外的挑戰。生成式人工智能在供應鏈中的應用非常廣泛，包括提高自動化程度、需求預測、訂單處理和跟蹤、機器預測性維護、風險管理、供應商管理等。

輔助決策

生成式人工智能能夠支持供應鏈管理的各個功能領域。通過生成式模型，供應鏈經理可以快速地提出問題、請求額外數據、更好地了解影響因素，并查看類似場景中的歷史表現。這樣，供應鏈經理能夠更快、更準確地做出數據驅動的決策。

人才短缺問題的解決

生成式人工智能還可以緩解供應鏈人才短缺的問題。通過會話式用戶界面和個性化的推薦，新員工能更快地適應工作，從而緩解了人才短缺帶來的壓力。

構建數字供應鏈模型

生成式人工智能能夠處理大量的結構化和非結構化數據，從而幫助企業更有效地構建復雜的供應鏈數字模型。這不僅提高了內部和跨公司的協作和可見性，還能支持環境、社會和治理（ESG）方面的舉措。

需要考慮的因素

數據和環境的特異性

雖然生成式 AI 如 ChatGPT 等已經有了相當廣泛的應用，但為了在特定的供應鏈環境中取得成功，這些模型需要進行微調和優化。

安全和法規

由于生成式 AI 需要訪問大量的數據，這就引發了數據安全和法規遵從的問題。組織需要仔細考慮這些因素，以確保信息的安全性和合規性。

生成式人工智能為供應鏈管理帶來了前所未有的可能性，從輔助決策到解決人才短缺，再到構建復雜的數字供應鏈模型。然而，也需要注意到與其應用相關的各種挑戰和風險，包括數據的特異性、安全和法規等。綜合考慮這些因素，在投資生成式人工智能之前，企業需要有全面和平衡的計劃。