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唐納德·特朗普的激進(jìn)貿(mào)易政策增加了進(jìn)口商品的成本，并使貿(mào)易規(guī)則變得復(fù)雜且難以預(yù)測(cè)。
全球業(yè)務(wù)別無選擇，只能迅速改變其管理供應(yīng)鏈、規(guī)劃定價(jià)和選擇全球合作伙伴的方式。
依賴海外工廠的公司必須將新的成本轉(zhuǎn)嫁給客戶，在其他國(guó)家尋找新的供應(yīng)商，或者想辦法應(yīng)對(duì)令人困惑且不斷變化的關(guān)稅制度，這使得每批貨物都變得更加昂貴且難以追蹤。
許多企業(yè)意識(shí)到他們的舊系統(tǒng)不夠快或不夠智能，無法處理所有變化，因?yàn)殛P(guān)稅法現(xiàn)在可能在一夜之間發(fā)生變化，使他們的運(yùn)營(yíng)面臨無法預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能已成為企業(yè)了解其供應(yīng)鏈、降低關(guān)稅風(fēng)險(xiǎn)和尋找削減成本新方法的生命線。
特朗普發(fā)起貿(mào)易戰(zhàn)，企業(yè)轉(zhuǎn)向人工智能
唐納德·特朗普政府出臺(tái)的關(guān)稅使得全球貿(mào)易變得更加緊張和難以預(yù)測(cè)，而這對(duì)于花費(fèi)了數(shù)十年時(shí)間建立國(guó)際供應(yīng)鏈的公司來說則更加不利。
特朗普關(guān)稅受影響電動(dòng)汽車和電池其他一些國(guó)家則瞄準(zhǔn)原材料、機(jī)械、消費(fèi)電子產(chǎn)品以及紡織品和家具等簡(jiǎn)單商品。
由于美國(guó)海關(guān)系統(tǒng)涵蓋超過 20,000 個(gè)產(chǎn)品類別，因此每個(gè)產(chǎn)品類別可能根據(jù)原產(chǎn)國(guó)和貿(mào)易狀況面臨不同的稅率或規(guī)則。
這種不確定性迫使公司回過頭來分析數(shù)千個(gè)產(chǎn)品類別，跟蹤冗長(zhǎng)的協(xié)調(diào)關(guān)稅表代碼，并找出哪些庫存部分受到了影響。
企業(yè)迫切需要更智能的工具來讀取關(guān)稅表、追蹤產(chǎn)品代碼、分析成本并即時(shí)響應(yīng)海關(guān)更新。因此，他們轉(zhuǎn)向人工智能，以求在關(guān)稅快速、深度且難以預(yù)測(cè)的新時(shí)代生存下來。
企業(yè)轉(zhuǎn)向人工智能以應(yīng)對(duì)關(guān)稅
公司發(fā)現(xiàn)人工智能可以閱讀大量復(fù)雜文檔，連接各個(gè)部門，并且比人類團(tuán)隊(duì)做出更快的反應(yīng)。
Salesforce 創(chuàng)建了一個(gè)強(qiáng)大的AI代理可以立即掃描并了解美國(guó)的情況。協(xié)調(diào)關(guān)稅表（4,400 頁）可供企業(yè)識(shí)別每種可能的產(chǎn)品類別和相關(guān)關(guān)稅。
Kinaxis 利用人工智能幫助企業(yè)運(yùn)行實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈模擬，展示如果改變運(yùn)營(yíng)的某個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)發(fā)生什么。這樣，企業(yè)就能知道如何在降低成本和避免新關(guān)稅的同時(shí)保持生產(chǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。
Wipro 將傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與新型生成式人工智能系統(tǒng)相結(jié)合，快速分析全球貿(mào)易路線、供應(yīng)商位置、航線和關(guān)稅風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)隨后會(huì)建議如何更改貨物路線、更換成本更低的供應(yīng)商或調(diào)整采購(gòu)策略，以便企業(yè)即使在規(guī)則不斷變化的情況下也能保持靈活性和競(jìng)爭(zhēng)力。
這些人工智能系統(tǒng)接管了人類團(tuán)隊(duì)無法獨(dú)立管理的龐大、快速且復(fù)雜的工作。這些任務(wù)包括：實(shí)時(shí)跟蹤新的貿(mào)易政策、掃描全球供應(yīng)商數(shù)據(jù)以查找漏洞、對(duì)成本影響進(jìn)行假設(shè)情景建模，以及提出兼顧速度、成本節(jié)約和合規(guī)性的更優(yōu)決策建議。
對(duì)于大公司來說這是一條生命線，但對(duì)于其他人來說呢？
大公司擁有資金、人才和數(shù)據(jù)來正確訓(xùn)練人工智能工具。人工智能使它們足夠靈活和智能，能夠立即響應(yīng)不斷變化的貿(mào)易規(guī)則，并以舊系統(tǒng)或手動(dòng)流程無法比擬的方式保護(hù)其利潤(rùn)率。
但許多小企業(yè)沒有足夠的資金購(gòu)買人工智能工具、聘請(qǐng)專家構(gòu)建定制模型，或收集人工智能系統(tǒng)正常運(yùn)行和提供有用見解所需的干凈、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
人工智能經(jīng)常被描繪成魔法，但事實(shí)是，它的效果取決于它所處理的數(shù)據(jù)。如果一家公司無法提供有關(guān)其產(chǎn)品、供應(yīng)商、物流和成本的干凈、更新和組織良好的數(shù)據(jù)，那么即使是最好的人工智能系統(tǒng)也無法提供大企業(yè)已經(jīng)看到的結(jié)果。
在這種背景下，人工智能已成為企業(yè)應(yīng)對(duì)不可預(yù)測(cè)的政策的救命稻草。但未來更深層次的問題是，這條救命稻草能否成為一架階梯，幫助小型企業(yè)和資源不足的參與者攀登未來？還是它只是巨頭們保持領(lǐng)先地位、而其他企業(yè)則進(jìn)一步落后的拐杖？
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