Как введенные Трампом пошлины превратили искусственный интеллект в спасательный круг для бизнеса

Агрессивная торговая политика Дональда Трампа привела к увеличению стоимости импорта товаров и усложнила торговые правила, сделав их непредсказуемыми.

Предприятиям по всему миру не оставалось ничего другого, как быстро изменить подход к управлению цепочками поставок, планированию ценообразования и выбору глобальных партнеров.

Компаниям, зависящим от зарубежных заводов, приходилось перекладывать новые затраты на клиентов, искать новых поставщиков в других странах или разбираться с запутанной и постоянно меняющейся тарифной системой, которая делала каждую поставку дороже и затрудняла trac.

Многие компании осознали, что их старые системы недостаточно быстры и эффективны для обработки всех изменений, поскольку тарифное законодательство теперь может меняться в одночасье и подвергать их деятельность рискам, которые они не могли предсказать.

Искусственный интеллект стал для компаний спасательным кругом, позволяющим понимать свои цепочки поставок, снижать тарифную нагрузку и находить новые способы сокращения затрат.

Трамп начал торговую войну, и компании обратились к искусственному интеллекту

Администрация Дональда Трампа ввела пошлины, которые сделали мировую торговлю более напряженной и непредсказуемой для компаний, десятилетиями создававших международные цепочки поставок.

Введенные Трампом пошлины затронули электромобили и аккумуляторы, в то время как другие пошлины были направлены на сырье, оборудование, бытовую электроникуtronпростые товары, такие как текстиль и мебель.

Поскольку в таможенной системе США насчитывается более 20 000 категорий товаров, для каждой из них могут применяться разные ставки или правила в зависимости от страны происхождения и торгового статуса. 

Эта неопределенность вынудила компании вернуться к анализу тысяч товарных категорий, tracдлинные коды Гармонизированной тарифной сетки и выяснить, какие части их запасов теперь затронуты.

Предприятиям срочно потребовались более совершенные инструменты для чтения тарифных расписаний, tracкодов продукции, анализа затрат и мгновенного реагирования на обновления таможенных правил. Поэтому они обратились к искусственному интеллекту, чтобы выжить в новую эпоху быстрых, масштабных и непредсказуемых тарифов.

Компании обратились к искусственному интеллекту, чтобы не отставать от таможенных пошлин

Компании обнаружили, что ИИ способен читать огромные объемы сложных документов, устанавливать связи между отделами и реагировать быстрее, чем когда-либо могли бы это делать человеческие команды.

Компания Salesforce создала мощного агента на основе искусственного интеллекта , способного мгновенно сканировать и понимать Единый тарифный план США (4400 страниц), позволяющий предприятиям определятьdentвозможные категории товаров и связанные с ними пошлины. 

Компания Kinaxis использовала искусственный интеллект, чтобы позволить предприятиям запускать симуляции цепочек поставок в режиме реального времени, демонстрирующие, что произойдет, если они изменят одну из частей своей деятельности. Таким образом, компании смогут узнать, как поддерживать производство, снижая затраты и избегая новых пошлин.

Компания Wipro объединила традиционное машинное обучение с новыми системами генеративного искусственного интеллекта для быстрого анализа глобальных торговых маршрутов, местоположения поставщиков, транспортных путей и тарифной нагрузки. Затем система давала рекомендации по перенаправлению грузов, переходу к более дешевым поставщикам или корректировке стратегий закупок, чтобы предприятия могли оставаться гибкими и конкурентоспособными даже в условиях постоянно меняющихся правил.

Эти системы искусственного интеллекта взяли на себя работу, которая была слишком масштабной, быстрой и сложной дляdentвыполнения человеческими командами. Эти задачи включают tracновых торговых политик по мере их внедрения, сканирование глобальных данных поставщиков на предмет уязвимостей, моделирование сценариев «что если» для оценки влияния на затраты и предложение более эффективных решений, обеспечивающих баланс между скоростью, экономией и соблюдением нормативных требований.

Для крупных компаний это спасательный круг, но что насчет всех остальных?

Крупные корпорации обладают деньгами, талантами и данными для надлежащего обучения инструментов искусственного интеллекта. Искусственный интеллект сделал их достаточно гибкими и интеллектуальными, чтобы мгновенно реагировать на меняющиеся правила торговли и защищать свою прибыль способами, недоступными для старых систем или ручных процессов.

Однако у многих малых предприятий недостаточно средств, чтобы приобрести инструменты искусственного интеллекта, нанять экспертов для создания пользовательских моделей или собрать чистые данные в режиме реального времени, необходимые системам ИИ для корректной работы и получения полезных аналитических выводов. 

Искусственный интеллект часто изображают как нечто волшебное, но на самом деле его эффективность зависит от качества обрабатываемых данных. Если компания не может позволить себе чистые, актуальные и хорошо структурированные данные о своей продукции, поставщиках, логистике и затратах, то даже самая лучшая система ИИ не сможет обеспечить результаты, которые уже демонстрируют крупные предприятия.

В этом контексте ИИ стал спасательным кругом, помогая компаниям ориентироваться в непредсказуемой политике. Но более глубокий вопрос на будущее заключается в том, будет ли этот спасательный круг также служить лестницей, предоставляя малым предприятиям и компаниям с ограниченными ресурсами возможность подняться в будущее, или же он останется лишь костылем для самых сильных, позволяющим им сохранять лидерство, в то время как другие будут все больше отставать.