智能供应链 洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI 助手能够实时分析海量 数据，快速提取重要洞察，为供应链团队提供重要的决策依据。此外，凭 借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解 信息来源。 例如，AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进

能源：紧张局势加剧，石油价格上涨 中国经济格局：中国将会走向何种增长模式？ 2025 年六大领导力主题 1. 人工智能与采购运营模式的演变 2. 人工智能驱动的采购协同：众望所归 3. 人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 结论 注释 引言 疲惫的人们没有时间休息。刚刚适应疫情后的现实情况，企业现在又面临着技术、地缘政治和监管 为企业重塑自身成为适应性强、面向未来的组织带来了挑战，但也带来了无限潜力。 适才迎来公司成立 25 周年的 GEP，是财富 500 强和全球 2000 强企业中众多领先采购和供应链领 导团队的紧密合作伙伴。我们的团队由经验丰富的顾问和技术指导组成，提供有价值的见解，帮助 企业主管为 2025 制定战略。 《GEP 2025 年趋势洞见：采购与供应链报告》涵盖了未来一年将主导企业议程的关键主题和优先 影响对于领导者至关重要。 GEP 的 2025 年趋势洞见报告指出了采购和供应链管理的六大趋势，每一项都为领导团队带来 了重大的挑战和机遇。 人工智能与采购的下一轮演变：随着人工智能的成熟，采购将经历重大变革，从自动执行任务 转向自主决策。在早期阶段，人工智能助手将处理重复性任务，让团队能够专注于战略。随着 组织沿着成熟度曲线前进，人工智能将独立管理工作流程，将采购重塑为数字优先的职能，注

年 ) 方案 • 强大的项目团队，包括三名董事总经理担任项目管理委员会成员，两名资深总监担任 PMO 成 员，经验丰富的业务与技术设计团队、实施开发骨干成员，以及多名营销、数字化、数据分析、 电商方案、供应链管理、财务管理等领域专家 团队 • 咨询公司以实现客户价值为出发点，承诺高质量的项目交付，保障项目的成功，咨询公司有愿 望、有机制、有能力、有团队与快消集团建立长期战略合作伙伴关系 再到如今全渠道的服务型数字营销体系，以应对挑战 快消 集团 消费者 媒介广告 / 营 销 数字化营销 营销渠道 销售渠道 经销商 终端 门店 电子商务渠道 传统渠道 直供渠道 电商渠道 终端销售团队 营销 1.0 营销 2.0 营销 3.0 6 KA KA 门 店 快消集团作为行业领军企业，主动思考及面对行业发展的各类趋势，是保持 领先优势的核心战略举措 7 在当前局势下 , 如何真正利用数字化新技术和新渠道 数字化触点和渠道有助于推动更多的创新 , 无论是营销方式的创新 , 还是业务模式 的创新 ; 甚至可以借此升级或创新传统的渠道经营模式 快消集团”营销 3.0” 作为 服务型数字化营销 , 包括对顾客、对渠道合作伙 伴、对销售团队的服务管理 , 以及相应洞察与决策支持体系 , 而现状仍存提 升空间 快消集团的”营销 3.0” 策略可以被解读为”三个服务一个支撑” , 而在这四大方面 , 快消集团仍存 在提升机会和空间 : 业务挑战与痛点

GPT、BERT 等）的出现为企业的智能 化转型提供了新的可能性。这些大模型不仅能够处理海量数据，还 能通过深度学习生成高质量的预测和决策支持。然而，大模型的部 署和应用需要强大的计算资源、专业的技术团队和灵活的架构设 计，这对企业的技术基础提出了更高的要求。因此，构建一个统一 的 AI 大模型底座平台，为企业提供从数据采集、模型训练到应用 部署的全流程支持，成为当前企业数字化转型的核心需求。 型底座平台，帮助企业实现以下目标： - 通过统一的技术架构，降 低 AI 技术应用的复杂性和成本； - 打通企业内部数据孤岛，实现数 据的全面整合与高效利用； - 提供灵活易用的 AI 工具链，支持业务 团队快速构建和部署智能化应用； - 通过持续的技术更新和优化， 确保平台在快速变化的技术环境中保持领先。 根据市场调研，2022 年全球企业在 AI 技术上的投资已达到 1200 亿美元，预计到 2025 定性。 6. 用户支持与培训：提供面向业务部门的技术支持和培训，帮助 他们理解和使用 AI 大模型底座。制定详细的操作手册和最佳 实践指南，降低用户的使用门槛。 为确保项目的顺利进行，项目团队将采用敏捷开发方法，分阶 段实施各项任务。每个阶段的目标和交付物将根据企业需求和市场 变化进行动态调整。通过持续迭代和反馈，确保项目的最终交付物 能够满足企业的实际需求，并在数字化转型过程中发挥重要作用。

小时不间断的服务，回答假期查询、工资单结构等问题， 提供高效便捷的人事服务，提升员工满意度和体验。对于企业管理者来说，智能助手可以基于数据分析为管理 者提供建议，例如推送团队考勤和绩效数据，并根据异常数据提供改进建议，为管理者减轻压力；或者根据现 有团队人员的维度对比分析，为管理者推荐合适的人选，帮助管理者更好地经营人才。 i 人事不仅仅利用了 AIGC 的技术，还将这种技术与其自身的业务深度整合， 实现 需求下进行学习和发展。 员工沟通和支持：可以用于构建智能助手或聊 天机器人，用于解答员工的常见问题、提供指 导和支持，以及进行实时沟通和反馈，有助于 提高员工满意度和工作效率。 数据分析和预测：可以帮助人力资源团队进 行数据分析和预测，从而更好地了解员工的 行为和需求。可以处理大规模的数据，发现 模式和趋势，并提供洞察力来指导人力资源 决策和战略。 多语言支持：可以支持多语言处理，从而帮 助企业处理来自不同语言背景的员工和候选 提升人际交往和沟通能力：GPT 技术的引入 并不意味着人力资源专业人员的角色消失， 相反，人际交往和沟通能力变得更加重要。 发展和提升自己的沟通技巧、人际关系管理 能力和情感智能，以更好地与员工和团队合 作。 深入了解和学习 GPT 技术：学习 GPT 技术相 关的基本概念和术语，了解其原理、应用场 景和潜在影响；了解人力资源管理领域与 GPT 技术的结合点，更新自己的技能和知识， 这包括数据分析、人工智能和机器学习的基

每打开一次随机 1 个对话练习，完 成全部 3-4 个，则视为完成场景学习； 请复述下面的话术 … 读 话术 A 团队 一 B 团队 … 团队 3 听录音 5 再次提问 1 交互 2 语音对答 语音对答 大模型对练平 台 使用系统的员 工 2 学习应对技巧 三色话术 + 技巧 1 班组管理小程序 + WFM 系统 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 软件使用 法规遵守 职业素养 基本信息 工作效率 就业经历 工作能力 学习经历 兴趣爱好 团队协作 工作态度 特长优势 人员招募中心 面试记录 成长轨迹 搭建一线坐席数字化档案 业务 平台 数据 平台 旅程 员工 承接 数据智能应用 数据管理中心 员工服务中心 数据分析洞察 直属上级评分 总分 KPI 考核分数 *70% （ 70 分） ① 月度考试成绩（ 10 分） ② 培训参与率（ 6 分） ③ 培训期活跃程度（ 4 分） ① 工时利用率（ 4 分） ② 团队协作能力（ 3 分） ③ 执行力及配合度（ 3 分） 业绩排名达成率 *70%+ 培 训考核成绩 *20%+ 直属 上 级和同组员工评议 360 度 评议 *10% 建立员工认证体系→

力，为全球优秀企业提供基于大模型增强的智 能指标平台、智能标签平台及智能营销平台系列产品，提升企业的数字化决策能力，推动企业数字化升级 我们的愿景 成为企业数字化升级首选长期技术伙伴 我们的团队能力 业内顶尖的技术专家和业务人才 基于行业落地实践经验的标准软件产品 先进的智能算法和垂直大模型应用 我们的使命 推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化 数势科技：行业领先的数据智能产品提供商 CONTENTS 金融行业经营分析领域的 现状和痛点 痛点 以下是 3 个不同客户发出的真实声音示例，反映了管理团队对现有数据 驾驶舱大屏产品的痛点体验： Data ≠� Insight ： " 我们公司花了很大精力建设了驾驶舱和各种大屏， 看起来很高端，但数字并不等于见解。每次有具体问题，团队还得回去 挖数据、分析指标，周报变成了无尽的等待游戏。 " Speed is Everything ： " 这些真实的客户声音例子反映了一个通用的诉 求：管理团队需要的不单是数据的可视化展示， 更是对数据的深入理解、 快速获取结论和基于 数 据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的 智能 性和即时交互性有着更高的期待。 管理团队之痛：现有数据产品无法端到端快速产出深度结论 信息过载 痛点 以下是 3 个不同客户发出的真实声音示例，反映了业务团队在指标获 取、数据分析与数据挖掘方面的核心痛点：

产业集中区域，海外员工人数占比最高。其次是欧洲，因其技术先进、市场成熟， 是出海企业进入高端市场的重要选择。 核心观点二 随着中国制造业企业出海进程的深入，中国企业开始在全球建立包括研发、 生产制造以及销售一体化的团队，岗位需求从过去更多集中在销售、职能类岗位 向生产运营、技术研发等方向拓展，对于岗位的要求也从注重人才0-1经验到更 强调本地化运营。 核心观点三 制造业企业的全球化之路会经历开荒、发展和深化的阶段转变，在海外设立 式差异大、缺乏全球化人才的职业发展路径设计等。中 国制造业出海企业需系统性优化人才管理机制，建立全球化人才培养机制，主要包括：安全培训与保障； 待企业出海达到一定成熟度后，考虑在当地建立本地决策团队；双向打通人才的职业通道，并建立有效 的工作绩效反馈和支持系统。 核心观点七 合规监管已经成为中企出海进程中的核心挑战之一，人力资源领域主要集中在招聘、薪酬与福利、 解雇流程和数据隐私方面。 显的制造业细分领域已成为中国制造业出海的主力军。 机电产品一般包括机械设备、电气设备、交通运输工具、电子产品、电器产品、仪器 仪表、金属制品等及其零部件、元器件等，涵盖行业较为广泛。透过官方公布的中国外贸 数据，研究团队得以深入剖析机电产品的重点出口细分领域，确立中国制造业出海的“头 阵部队”。 2 高端制造乘风破浪，高附加产品转型升级 图1 中国跨国公司100大企业所属行业分布 数据来源：根据《2023

降低生产成本，优化资源 配置 数字双胞胎技术 实时模拟工厂运行状态，进行可 视化管理 提高反应速度，强化问题 解决能力 最后，通过人才培养和技术升级，建立包含自动化技术、数据 分析和管理技能的高素质团队，确保高度自动化实施后能够稳定运 行并进行持续优化。同时，与设备供应商和技术伙伴保持密切合 作，保证系统在技术上的持续更新与维护，以应对不断变化的市场 需求。 综上所述，实现高度自动化的目标，不仅是技术的变革，更是 限于装配线、仓储区、质量检测中心等，以确保限定区域内的设备 与系统通过项目的实现得到优化和升级。 在资源需求方面，MDC 项目将涉及多方面的投入，包括：  人力资源：需组建一个跨部门的项目团队，包括项目经理、数 据科学家、系统工程师、现场工程师等。  硬件资源：采购和部署必要的传感器、数据采集器、服务器等 硬件设施，以支持实时数据采集和存储。  软件资源：开发或购买适合的分析软件和平台，以实现大模型 技术趋势分析和最佳实践分享。通过建立企业内部的知识分享平台 和外部培训合作，与专业机构及高校进行对接，引入最新的研究成 果和技术动态。此外，还将通过组织定期的交流与分享会，鼓励员 工分享学习成果，增进团队合作及创新能力。 为了确保培训的有效性，所有参训人员将在培训结束后进行评 估，包括理论考试和技能实操考核，以确定其对所学知识的掌握情 况。考核结果将作为后续级别培训的依据，确保每位员工都能在其

真正发挥其价值。因此，大模型必须与央国企的具 体业务场景紧密结合。央国企通常具有庞大的人员规模、复杂的业务流程和多样化的业务场景，能 够梳理出数百个潜在的应用场景。然而，受限于资源（时间、IT 团队、算力等），大模型无法在所 有场景中同时落地。因此，必须通过科学的场景选择方法论，筛选出优先级最高的场景，以确保资 源的高效利用。 根据央国企大模型项目的实践经验，制定并顺利执行场景选择方法论的关键可归纳为“三准备、一 限且安全性要求较高的背景下，国产化算力成 为重要的考量因素。此外，科大讯飞与华为、寒武纪、中科曙光等国内芯片企业深度合作，承 担多项国家级重大项目。特别是在华为昇腾芯片适配方面，双方已成立上百人团队进行软硬件 协同优化，适配效果显著。 亮点四：丰富的央国企落地经验 科大讯飞在央国企落地项目中积累了大量成功案例，如与中石油、中海油等企业的深度合作。 这些案例为中国绿发提供了的参考依据 。 随后，中国长安四川分公司邀请中关村科金进行概念验证（POC），主要聚焦于差旅助 手表单的填报场景。中关村科金仅用三周时间便完成了 Demo 的开发，并向中国长安 四川分公司的管理层及业务团队进行了演示，获得了高度认可。 | 2024 爱分析 央国企数字化应用实践报告 38 经过市场调研和对多家厂商的综合评估，中国长安四川分公司最终选择中关村科金作为 其 AI 转