(Bloomberg) - Bình minh của các công cụ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT có thể cách mạng hóa cách cả công và tư sử dụng dữ liệu để nhận biết các rủi ro và cơ hội trong hệ thống giao dịch toàn cầu trị giá 32 nghìn tỷ đô la.
Trong thời đại đại dịch, các cơ quan chính phủ và các ngành công nghiệp như dịch vụ tài chính và viễn thông đã tăng tốc việc áp dụng các công cụ học máy. Nhưng nhiều người tham gia vào thương mại đã bị mắc kẹt trong các giao dịch giấy tờ, tiến trình bắt kịp đãng trí.
Bây giờ, sau ba năm gián đoạn thương mại lịch sử, trí tuệ nhân tạo sáng tạo và các mô hình học ngôn ngữ đã xuất hiện ngay khi chính phủ và các công ty cần chúng để quản lý tốt hơn các chuỗi cung ứng phức tạp trên thế giới.
"Trong tương lai xa hơn, chúng ta sẽ chứng kiến các phân tích dự đoán độ chính xác cao và việc dự báo dựa trên dữ liệu tích hợp từ mỗi bước trong chuỗi cung ứng", Julie Gerdeman, CEO của công ty đánh giá rủi ro chuỗi cung ứng Everstream Analytics, cho biết. "Điều này sẽ tự động hóa quyết định để giảm thiểu rủi ro và gián đoạn, dẫn đến chuỗi cung ứng hoàn toàn chịu được, bền vững và điều chỉnh rủi ro."
Dữ liệu tốt hơn
Phân tích dữ liệu thương mại là một thực hành phức tạp. Sắp xếp hàng triệu hồ sơ vận chuyển rải rác trên tên công ty con và công ty vận chuyển trong các tập dữ liệu không có cấu trúc và dễ mắc lỗi có thể là một công việc vất vả.Nhưng các công cụ trí tuệ nhân tạo đang giúp nhiều tổ chức đơn giản hóa phân tích dữ liệu thương mại một cách giúp thuận lợi cho thương mại qua biên giới - đó là một ngành công nghiệp độc đáo, là động cơ tiêu thụ lao động, bảng tính và cacbon khí của nền kinh tế thế giới.
Các công ty thương mại riêng tư như ImportGenius có trụ sở tại Scottsdale, Arizona, đã sử dụng các công cụ học máy như Amazon SageMaker để nhận biết các mẫu hải quan, quét tài liệu quy định và dịch ngôn ngữ nước ngoài để tạo ra dữ liệu thương mại rõ ràng và chính xác dễ tìm kiếm và phân tích.
![Chart data - AI can help supply chains](https://at2.sieuai.com/Chart-data-AI-can-help-supply-chains+2ef149260_0.jpg)
"Chúng tôi đang xây dựng một mô hình học ngôn ngữ để phục vụ như một ăng-ten để phát hiện, nhận và tích hợp các chỉ số này vào nền tảng của chúng tôi", Giám đốc Công nghệ Paulo Mariñas của ImportGenius cho biết trong email gửi Bloomberg.
Trong khi đó, các công ty đa quốc gia như Nestle SA đang áp dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng hiệu quả và phát hiện các vấn đề mới nổi trong chuỗi giá trị toàn cầu của mình. Công ty thực phẩm và đồ uống có trụ sở tại Thụy Sĩ sử dụng phần mềm học máy để phát hiện các vấn đề về chất lượng sản phẩm và đảm bảo các dây chuyền sản xuất của Nestle tự điều chỉnh và tự kiểm soát.
Mercedes-Benz Group AG đang sử dụng một nền tảng được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo có tên là Omniverse giúp nhà sản xuất ô tô Đức nhanh chóng tổ chức lại các nhà máy để duy trì các dây chuyền sản xuất trước sự sốc cung ứng từ bên ngoài.
Trong khi trí tuệ nhân tạo đang làm căng mọi ngành công nghiệp, lợi ích của nó trong thương mại đặc biệt là cao. Điều này bởi vì năm năm qua, toàn cầu chủ yếu đã xoay quanh việc giảm các rào cản đối với hàng hóa, dịch vụ và đầu tư tự do. Trong giai đoạn tiếp theo, sự tăng lên ổn định của các rào cản như thuế, lệnh trừng phạt và không chắc chắn địa chính trị sẽ kiểm tra ngay cả những đội logictic có kinh nghiệm nhất để quản lý những phức tạp mới.
"Trí tuệ nhân tạo hứa hẹn nhiều, nhưng cũng có nhiều quảng cáo quá đà gắn kết với nó", Jake Colvin, chủ tịch Hội đồng Thương mại Ngoại giao Quốc gia đặt trụ sở tại Washington cho biết. "Vì vậy, chúng tôi đang cố gắng phân biệt cơ hội ngắn hạn và tư duy lâu dài và mơ mộng."
Phân tích Chuỗi cung ứng
Một lĩnh vực mà các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể có tác động lớn là giúp các công ty và chính phủ hiểu rõ hơn về sự thay đổi trong chuỗi giá trị toàn cầu.Mục tiêu đó đã được nhấn mạnh trong cuộc họp bộ trưởng thương mại Nhóm 20 quốc gia (G20) tháng trước, trong đó đã chấp nhận một khung nhìn mới để giúp các chính phủ xác định các chỉ số như tập trung của các nhà cung cấp, kết nối thương mại, biến động thương mại và sự tổn thương của các ngành công nghiệp quan trọng.
Ý tưởng là giúp chính phủ đánh giá sự kiên cường của chuỗi cung ứng toàn cầu và phát triển các biện pháp để giảm thiểu các sự chấn động bên ngoài, theo một tài liệu kết quả được công bố tuần trước. Nhóm đã quảng cáo công cụ Global Trade Helpdesk mới của Trung tâm Thương mại Quốc tế - một công cụ được trang bị trí tuệ nhân tạo để kết hợp dữ liệu thương mại với các thuật toán dự đoán để giúp các công ty và nhà quyết định chính sách làm sắc bén chiến lược xuất khẩu của họ.
Đề phòng sự lừa dối
Trong tương lai, công cụ AI có thể giảm thiểu thời gian và nghiên cứu cần thiết để đạt được các thỏa thuận thương mại và tính toán thuế vụ trên hàng hóa được gửi đi một cách nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn có những giới hạn rõ ràng và một số khía cạnh của chính sách thương mại quốc tế đơn giản không thể được sao chép bởi công nghệ AI."Wendy Cutler, phó chủ tịch Viện Chính sách Xã hội Châu Á nói:" AI có thể giúp người đàm phán chuẩn bị tốt hơn nhưng không thể thay thế các cuộc đàm phán thực tế, nơi yếu tố con người là quan trọng nhất. "Khả năng lắng nghe và tiếp thu những gì đối tác đàm phán thực sự đang nói, đọc ngôn ngữ cơ thể và đưa ra ý tưởng không chính thức ngay tại chỗ để giới hạn khoảng cách không thể được thực hiện bằng công nghệ."
Độ chính xác của dữ liệu cũng là một rào cản quan trọng đối với các ứng dụng AI do sự chênh lệch và không nhất quán hiện có trong thống kê thương mại. Nạn buôn lậu, chuyển hàng và các dòng thương mại không báo cáo khác vẫn là một rào cản đáng kể, như được chứng minh bằng sự vắng mặt của dữ liệu thương mại từ Nga, Belarus và Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, các quốc gia này đã ngừng công bố số liệu thống kê sau khi Vladimir Putin xâm lược Ukraine.
"Kiểm tra dữ liệu là quan trọng", John Miller, nhà phân tích kinh tế trưởng tại Trade Data Monitor có trụ sở tại Geneva nói. "Cách dữ liệu này hoạt động trong không gian này là chính trị và rắc rối và nó cần người kiểm tra và xác minh.