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L'intelligence artificielle peut aider à atténuer les cinq principaux risques auxquels les fournisseurs sont confrontés
L'intelligence artificielle peut aider à atténuer les cinq principaux risques auxquels les fournisseurs sont confrontés
L'intelligence artificielle est à l'origine de nombreux changements dans les entreprises modernes. De nombreuses entreprises utilisent la technologie de l’IA pour mieux comprendre leurs clients, identifier des moyens de gérer leurs finances plus efficacement et résoudre un certain nombre d’autres problèmes. Parce que l’IA s’est avérée si précieuse, 37 % des entreprises ont déclaré utiliser déjà la technologie de l’IA. En réalité, ce chiffre pourrait être plus élevé, car certaines entreprises ne réalisent pas qu’elles peuvent utiliser différentes formes d’intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle est particulièrement utile dans la gestion des risques. De nombreux fournisseurs recherchent des moyens d’utiliser plus efficacement l’intelligence artificielle et l’analyse des données.
Comment l'intelligence artificielle peut aider les fournisseurs à mieux gérer les risques
Depuis de nombreuses années, la technologie de l'intelligence artificielle aide les entreprises de différents secteurs industriels. Alors que les problèmes économiques actuels créent de nouveaux défis, l’intelligence artificielle devient encore plus précieuse pour les entreprises.
Les avantages de l’adoption de l’intelligence artificielle découlent de la nécessité de gérer des relations étroites avec les parties prenantes de l’entreprise, ce qui est une tâche difficile. Toutes les entreprises doivent développer des relations complexes avec une variété de fournisseurs et de prestataires de services pour développer les produits et services qu'elles proposent à leurs clients – mais il existe toujours un risque à préserver ces relations. Depuis que le conflit russo-ukrainien, la crise du COVID-19 et d’autres problèmes ont exacerbé ces risques, l’intelligence artificielle est devenue de plus en plus importante pour les entreprises qui cherchent à atténuer ces risques.
Voici quelques-uns des risques auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles traitent avec des fournisseurs, et ce qu'elles peuvent faire pour atténuer ces risques grâce à l'intelligence artificielle.
(1) Risque d'échec ou de retard
Le défaut de livraison est l'un des risques les plus courants auxquels les entreprises ont été confrontées au cours des deux dernières années. Ce risque est mieux défini comme une défaillance totale de l’approvisionnement ou du service, qui peut être permanente ou temporaire.
Il peut y avoir de nombreuses raisons localisées ou généralisées expliquant l’incapacité d’un fournisseur à livrer des biens ou des services. Par exemple, une mauvaise gestion pourrait entraîner l’effondrement de leur entreprise, éliminant ainsi leurs produits de la chaîne d’approvisionnement. La disponibilité des matériaux peut conduire à l’échec car les fournisseurs sont incapables de fabriquer des produits lorsqu’ils manquent de ressources. Enfin, des événements inattendus ou inévitables, tels que des perturbations sur les principales routes commerciales ou des tempêtes d’une intensité sans précédent, peuvent entraîner des retards catastrophiques pouvant entraîner l’arrêt de la production ou empêcher le commerce dans une région.
C'est un problème qui peut être partiellement résolu grâce à l'intelligence artificielle. Les entreprises peuvent utiliser des outils d'analyse prédictive pour prédire différents événements susceptibles de se produire, et les applications basées sur le cloud peuvent également les aider.
L'auteur de Google Cloud, Matt A.V. Chaban, a évoqué ce problème dans un article récent. Hans Thalbauer, directeur général de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique de Google Cloud, a déclaré que l'entreprise utilise des données de bout en bout pour mieux gérer les risques à différents points de la chaîne d'approvisionnement afin d'éviter les pannes.
(2) Risque de réputation de marque
Les fournisseurs doivent être fidèles à leur mission et tenir compte de leur réputation. Heureusement, la technologie de l’intelligence artificielle peut faciliter cette situation.
Il existe plusieurs façons dont la marque d’une entreprise peut être affectée négativement par les membres de sa chaîne d’approvisionnement. Si les mauvaises pratiques des fournisseurs entraînent des rappels fréquents de produits, les entreprises vendant ces produits peuvent être considérées par les consommateurs comme négligentes et peu dignes de confiance. De même, si un fournisseur publie des informations qui contredisent le message marketing d'une marque, les consommateurs peuvent devenir confus ou frustrés par l'incohérence du partenariat. Alors qu’Internet en révèle davantage sur les relations avec les fournisseurs et que les médias sociaux offrent aux consommateurs un moyen de plaidoyer, les entreprises doivent accorder une attention particulière aux risques de réputation de marque auxquels elles sont confrontées dans leurs chaînes d’approvisionnement.
Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider à gérer la réputation de la marque de l'entreprise ? Les entreprises peuvent tirer parti de l'apprentissage automatique pour piloter des outils d'automatisation et d'exploration de données afin de continuer à étudier les représentations faites par les membres de leur chaîne d'approvisionnement et leurs clients. Cela aidera les entreprises à identifier les problèmes qui doivent être corrigés.
(3) Risque d'avantage concurrentiel
Les entreprises qui s'appuient sur le caractère unique de leur propriété intellectuelle sont confrontées à des risques lorsqu'elles travaillent avec des fournisseurs, qui peuvent vendre leur propriété intellectuelle, contrefaire des produits ou entrer sur le marché avec des produits similaires.
La saturation du marché oblige les entreprises à développer une sorte de proposition de vente unique qui leur confère un avantage concurrentiel. Malheureusement, le pouvoir de cet avantage concurrentiel peut être diminué si les entreprises choisissent de travailler avec des fournisseurs peu fiables. Dans d'autres pays, où les règles en matière de propriété intellectuelle sont moins strictes, les fournisseurs peuvent être intéressés à générer des revenus supplémentaires en collaborant avec les concurrents d'une entreprise pour fournir des informations sur la propriété intellectuelle secrète ou spéciale. Bien que ce risque ne nuise pas à la chaîne d'approvisionnement elle-même, un tel comportement des fournisseurs pourrait nuire à la stratégie d'une entreprise et la conduire à l'échec.
La technologie de l'intelligence artificielle peut aider les fournisseurs à améliorer les risques concurrentiels de plusieurs manières. Ils peuvent économiser de l’argent grâce à la technologie d’automatisation, identifier des moyens plus rentables de transporter des marchandises et augmenter la valeur par d’autres moyens grâce à l’intelligence artificielle.
(4) Risque de prix et de coût
Ce risque implique des prix étonnamment élevés pour les fournisseurs ou les services. Dans certains cas, les chefs d'entreprise ne prévoient pas de budgets adéquats pour les biens et services qu'ils s'attendent à recevoir des fournisseurs ; dans d'autres cas, les fournisseurs profitent de l'absence de contrats ou de prix « non fixes » pour augmenter les coûts et les supprimer. entreprise Gagnez plus de revenus auprès de vos clients. Il s’agit de l’un des risques les plus faciles à éviter, car les chefs d’entreprise peuvent et doivent faire preuve de diligence raisonnable pour comprendre les prix équitables proposés par les fournisseurs de leur marché.
La technologie de l’intelligence artificielle peut également aider à cet égard. Les outils d’apprentissage automatique facilitent la réalisation d’analyses coûts-avantages afin d’identifier les opportunités et les risques.
(5) Risque lié à la qualité
Bien que faire des économies puisse réduire les coûts, cela peut également entraîner la production de produits ou de services de mauvaise qualité et peu attrayants pour les consommateurs. Lorsqu’elles déterminent avec quels fournisseurs travailler, les entreprises doivent trouver un équilibre entre prix abordable et qualité.
Certains fournisseurs maintiennent un niveau constant de qualité élevée ou faible, mais pour d'autres, la qualité augmente et diminue avec le temps. Certains facteurs pouvant affecter la qualité comprennent les coûts des matériaux et de la main-d'œuvre dans la région du fournisseur, les délais et les coûts d'expédition, ainsi que la complexité du produit ou du service requis. Les chefs d'entreprise qui reconnaissent une qualité en baisse peuvent essayer de résoudre le problème avec leur fournisseur actuel avant de rechercher une nouvelle relation avec ce fournisseur.
Heureusement, l’intelligence artificielle peut aider à identifier ces problèmes.
Les meilleures stratégies d'atténuation des risques nécessitent la technologie de l'intelligence artificielle
La technologie de l'intelligence artificielle permet aux fournisseurs de gérer plus facilement leurs risques. Sans aucun doute, la meilleure façon d’atténuer les risques liés aux fournisseurs est d’utiliser un solide système de gestion des risques fournisseurs. Les bons outils et programmes d'IA peuvent aider les chefs d'entreprise à mener des recherches plus granulaires et à évaluer plus précisément les options des fournisseurs afin de développer une chaîne d'approvisionnement moins susceptible de souffrir de retards, de pannes, de mauvaise qualité, de coûts excessifs et d'autres menaces. Les logiciels de gestion des risques développés pour la chaîne d'approvisionnement peuvent aider les chefs d'entreprise à établir et à entretenir des relations solides avec les principaux fournisseurs, ce qui conduira à des résultats stables et rentables pour la chaîne d'approvisionnement du futur.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
