在庞大的32万亿美元全球贸易体系中，人工智能工具的崛起正逐渐改变着公共和私营部门对数据的应用方式，以更好地洞察风险和机遇。
疫情期间，政府机构以及金融服务和电信等行业迅速采用了机器学习工具，但在贸易领域，依然存在大量繁琐的纸质交易。如今，历时三年的历史性贸易中断之后，政府和企业开始借助生成式人工智能和语言学习模型来更好地管理错综复杂的供应链。
供应链风险评估公司Everstream Analytics的首席执行官Julie Gerdeman表示：“从长期来看，我们将看到基于供应链各个环节的综合数据所驱动的高度精确的预测分析和预测。” 这将使决策自动化，降低风险和干扰，从而建立更具弹性、可持续和风险调整的供应链。
AI工具为贸易供应链提供更优数据
贸易数据分析一直以来都是一项复杂的任务。在非结构化且容易出错的数据集中，对分散在子公司和货运代理之间的数亿条货运记录进行排序可能是一项艰巨的工作。但AI工具正在协助众多组织简化贸易数据分析，这可能有助于促进跨境贸易的流畅进行。毫无疑问，跨境贸易在世界经济中扮演着至关重要的角色，涉及到劳动力、电子表格和碳密集型引擎等多个方面。
私营贸易数据公司如ImportGenius利用机器学习工具如亚马逊的SageMaker来识别海关模式、扫描监管文件并进行外语翻译，从而生成清晰、准确、易于搜索和分析的贸易数据。ImportGenius的首席技术官Paulo Mari?as表示：“我们正在建立一个语言学习模型，作为检测、接收并将这些指标整合到我们平台的天线。”
与此同时，跨国公司如雀巢也正在应用AI工具以提高效率，并发现其全球价值链中的新问题。这家瑞士食品和饮料公司使用机器学习软件来检测产品质量问题，并确保其生产线能够自我调节和自我控制。而梅赛德斯-奔驰集团则在其制造和组装工厂中采用名为Omniverse的AI平台，以增加灵活性。Omniverse帮助这家德国汽车制造商迅速重新配置工厂，以在面临外部供应冲击时保持生产线的正常运转。
随着AI技术的不断发展，贸易行业将继续受益于更智能、更高效的数据分析和风险管理方法。这一趋势不仅将为贸易参与者带来更多机遇，也有望提高全球贸易的可持续性和稳定性。
