AI讓物流資產(chǎn)能夠可見、說話和思考，大大緩解了對現(xiàn)代物流工作的體力需求。比如AI機(jī)器人解決方案和AI計算機(jī)視覺系統(tǒng)，都能讓當(dāng)今的物流運(yùn)營如虎添翼，例如材料分類、處理和檢驗(yàn)。

AI驅(qū)動型用戶體驗(yàn)可讓客戶接觸點(diǎn)進(jìn)一步個性化，增加出貨量，并且提高客戶忠誠度和留存率。例如，使用會話式AI界面（如Amazon Alexa），可以使物流提供商精簡交互，更好地適應(yīng)客戶的需求和發(fā)展。

主要機(jī)會

■ 通過數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策和轉(zhuǎn)向預(yù)測性AI供應(yīng)鏈，來獲取競爭優(yōu)勢

■ 通過高效流程降低成本

■ 使用AI實(shí)現(xiàn)服務(wù)個性化，提高客戶滿意度

主要挑戰(zhàn)

■ AI的成本和要求較高，需要大量數(shù)據(jù)集、強(qiáng)大的計算能力和高度專業(yè)化的AI人才技能

■ 使用AI的道德隱憂

■ 受自動化影響的監(jiān)管機(jī)構(gòu)和勞動者抗拒使用AI

大數(shù)據(jù)分析（Big Data Analytics）

數(shù)據(jù)驅(qū)動型洞察的力量正在改變物流行業(yè)。企業(yè)隨著數(shù)字化程度的不斷提高，開始從供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)獲取海量的數(shù)據(jù)。如果利用得當(dāng)，大數(shù)據(jù)在優(yōu)化容量利用率、改善客戶體驗(yàn)，降低風(fēng)險和創(chuàng)造新物流業(yè)務(wù)模式等方面都有巨大的潛力。

主要發(fā)展和影響

大數(shù)據(jù)已經(jīng)在物流行業(yè)應(yīng)用，將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有價值的資產(chǎn)。未來，要利用大數(shù)據(jù)的全部潛力，企業(yè)需要掌握來自多個數(shù)據(jù)流的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括社交、圖像、視頻等數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)湖（data lakes）將在實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)（尤其是在分散的IT環(huán)境中）快速訪問方面發(fā)揮重要作用。

根據(jù)數(shù)據(jù)流（貨運(yùn)信息、天氣、交通等）動態(tài)實(shí)時優(yōu)化路線，可以更高效地安排調(diào)度，優(yōu)化裝載順序，隨時更新預(yù)計到達(dá)時間。

通過大數(shù)據(jù)分析智能對需求、產(chǎn)能和勞動力進(jìn)行預(yù)測，可以顯著優(yōu)化規(guī)劃和資源利用率、流程質(zhì)量和表現(xiàn)，并減少供應(yīng)鏈中不必要的成本。

在線零售商可以通過分析顧客購買行為，來預(yù)測可能產(chǎn)生哪些訂單，然后將貨物運(yùn)到離產(chǎn)品潛在購買客戶更近的配送中心。這樣零售商能夠做到在同日、甚至一小時內(nèi)交付。

通過評估當(dāng)前條件和現(xiàn)有數(shù)據(jù)池，可以改善端到端供應(yīng)鏈風(fēng)險管理。大數(shù)據(jù)可以用來檢測、評估和警告由意外事件（如持續(xù)增長的口岸擁堵或洪水風(fēng)險）導(dǎo)致的各種關(guān)鍵交易通道潛在中斷，來降低風(fēng)險。通過整合來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)，可以起到進(jìn)一步強(qiáng)化風(fēng)險管理的作用。