分析師的見解：消費者期望的變化，供應的分散以及更大的成本壓力給供應鏈帶來了額外負擔。這些挑戰(zhàn)可以通過增強人工智能的預測能力和可見性來解決。通過使用AI來更深入地了解消費者的購買習慣，公司可以更有效地部署庫存并更貼近最終客戶。

在電子商務時代，消費者要求更短的交貨時間，多種購買渠道和無縫的購物體驗。為了滿足這些期望，需要各種分銷渠道和更靠近最終消費者的商店位置。但是，這樣的策略通常會帶來其他挑戰(zhàn)，例如供應分散和成本壓力增加。

AI可以定義為機器執(zhí)行與人腦相關的認知功能的能力。預測(將現(xiàn)有信息轉(zhuǎn)換為新信息的能力)是AI的核心。算法的進步，數(shù)據(jù)的擴散以及計算機功能和存儲的巨大增長，已經(jīng)使基于AI的預測算法既豐富又便宜。隨著數(shù)據(jù)可用性的擴展，預測結果的能力在更廣泛的供應鏈應用中變得越來越有價值，越來越普遍。

隨著預測能力的不斷提高，基于匯總的歷史信息預測群眾行為的時代即將結束。依靠來自在線商務的大量數(shù)據(jù)的新時代已經(jīng)開始。這些數(shù)據(jù)的可用性使公司能夠更準確地了解消費者的購買習慣和偏好。電子商務公司已經(jīng)能夠預測特定消費者在未來幾周內(nèi)將購買什么。

AI提供的另一項功能是增強的供應鏈可見性。人工智能，尤其是機器學習，提供了消化龐大數(shù)據(jù)集所需的方法和算法，同時僅呈現(xiàn)與決策者相關的信息。

為了通過擁抱AI實現(xiàn)增強的可預測性和可見性，公司應關注以下挑戰(zhàn)。

自上而下的任務。

圍繞AI制定清晰的戰(zhàn)略很重要。像任何其他技術一樣，人工智能是實現(xiàn)目標的一種手段，而不是最終目標本身。最高管理者應確定可通過增強的預測和可見性解決的業(yè)務問題，并根據(jù)公司的需求對這些問題進行優(yōu)先級排序。高級管理層還應構想新的業(yè)務模型，該模型應利用通過AI的應用實現(xiàn)的更大的預測能力和可見性。

數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)。

人工智能需要大量數(shù)據(jù)。機器學習算法并不是神奇的工具。數(shù)據(jù)是AI應用程序中獲得增強的預測能力和可見性的關鍵組成部分。公司應開始將數(shù)據(jù)視為寶貴資產(chǎn)。他們需要投入資源來協(xié)調(diào)，存儲和分析數(shù)據(jù)，以及制定有效的數(shù)據(jù)治理和管理策略，以建立單一的事實來源。