大数据与AI融合：释放商业价值的关键引擎

是什么单一发展最深刻地塑造了企业从数据分析能力中驱动商业价值的未来？

根据MIT斯隆管理评论，答案是大数据与人工智能的融合。然而，当面对由此带来的商业收益时，许多企业表达着相同的顾虑：“我们没有那样的数据。数据分散混乱，不干净。”

顾虑背后的真相：AI正是解决数据乱局的良药

这种担忧可以理解。数据分散、孤岛化、海量化是跨行业企业的共性痛点。因此业务领导者可能认为自己未准备好部署AI等前沿技术。现实恰好相反：AI能帮助清洗、整合、合理化数据，从而释放巨大商业价值。

在供应链管理与业务运营中，利用AI赋能大数据项目的最大机遇集中于四大核心场景。

场景一：引入需求驱动因素与领先指标，重塑预测体系

传统上，企业统计预测主要基于历史销售与发货数据。但在日益动荡的市场中，过去并非未来的最佳预测器。大数据与AI模型构建了面向未来的环境，使企业能从主要依赖历史发货数据的预测，转向融合多种需求驱动因素的预测。这些驱动因素涵盖外部事件（竞品定价、市场状况、竞品品类组合）与内部驱动因素（促销、定价）。

未部署机器学习与AI的企业，若要在统计预测中引入需求驱动因素，必须投入大量人力按异常值标准化数据。例如，销售下滑可能因供应链制约导致缺货，而非市场需求下降。传统方法需人工输入“原因”、修正历史数据后再喂给模型。

AI预测平台彻底改变这一现状。机器学习算法基于数据模式构建模型，无需显式指令。这意味着驱动需求预测的数据输入可被清洗、关联、正确归因，进而基于长期模式生成处方性需求决策。

场景二：以学习系统取代部落知识，驱动规划决策

如今，许多组织的知识建模仍停留在“部落”层面。规划决策很大程度上依赖个别规划师的经验与判断。例如，规划师收到销售预测建议加急供应链预算，他们会信任需求真实性吗？愿意投入真金白银满足需求，还是会犹豫？加急与否往往基于规划师与销售高管或客户的私人交往史进行主观臆断。

引入AI后，部落知识转化为制度化知识。历史预测与实际销售数据让AI系统学会识别可靠需求特征，辨别谁的预测更准。加急决策将基于智能推荐：极其可靠则自动执行；客户历史不可靠则需管理层审批。

此环境下，决策权衡更快、更准、更具成本效益。人为偏见被消除，无论哪位规划师值守，决策连续性得到保障。

场景三：连接断裂数据，构建一体化规划与决策模型

几乎每家企业都面临数据断层。Vanson Bourne研究估算，美英企业每年因数据断层合计损失1400亿美元。数据孤岛源于技术、架构、文化等多重维度。

典型问题源于并购扩张：对外呈现为单一实体，内部却长期保留分裂架构。往往存在多套ERP及销售、供应链、产品管理等孤岛系统。同一产品在不同系统下拥有多个名称。

这给构建统一视图以支撑规划决策带来巨大挑战。传统修正手段（实施单一ERP、修正所有源系统数据）耗资耗时，导致许多企业叹息：“虽知其弊，却无力当下修复。”

AI与自然语言处理可识别不同数据点实为同一实体。模型可关联所有同类产品，无需修改源系统。库存可视化、规划与决策由此打通，因系统识别出产品同一性。

场景四：攻克规划系统中的主数据难题

AI在规划系统中的威力在于驱动更快的自动化智能决策。但企业高管常反映：支撑规划决策所需的大量主数据，并不存在于任何记录系统中。

例如大型零售商处理数十万SKU，需建模仓储、劳动力等多维度产能需求。不同SKU消耗资源差异巨大：卸货电视机（重劳动）与布洛芬（轻小件）所需时间天壤之别。

精准规划决策需基于流经配送中心的具体产品量及其对应产能需求。但谁维护这些数据？过去难以建模，因需汇总层面处理，且鲜有人采集维护。

如今，大数据与AI可利用交易传感器IoT数据实时生成决策所需主数据。工人从卡车卸货、移入配送中心等全过程产生海量交易数据。AI可自动生成主数据：知晓电视机到货，即刻掌握所需劳动力精准数据。在此及所有场景中，AI助企业将数据转化为最宝贵资产。

Chakri Gottemukkala为o9 Solutions首席执行官。