Глобальная торговля под влиянием искусственного интеллекта преобразуется таким образом, что меняются и участники, и способы ведения бизнеса, говорится в докладе экспертов Всемирного экономического форума. В документе описывается влияние ИИ на цепочки поставок, финансирование торговли, логистику и таможенное оформление.
К 2030 году ИИ может принести мировой экономике $19,9 трлн. «Успешное внедрение ИИ в глобальной торговле, или „конвергенция ИИ“, может значительно увеличить реальный рост торговли, обеспечивая при этом повышение эффективности, устойчивости и инклюзивности всей торговой экосистемы. Фрагментарное внедрение ИИ в мировой торговле, или „дивергенция ИИ“, может увеличить реальный рост торговли, но сконцентрировать преимущества ИИ на „торговых островах“ — хабах, оснащенных ИИ, которые обеспечивают более высокую эффективность, но имеют ограниченное участие. В краткосрочной перспективе это может усугубить глобальное неравенство», — отмечается в докладе.
Более 90% патентов, связанных с ИИ, сосредоточено в пяти секторах. К этим секторам относятся компьютерная техника и электроника, машиностроение, ИТ-услуги, транспортное оборудование, а также электрооборудование. В связи с этим роль ИИ в мировой торговле будет резко возрастать. «Рост объема услуг в результате развития информационных и коммуникационных технологий, особенно цифровых услуг, увеличивает трансграничные потоки данных. ИИ может повысить эффективность доставки и услуг, а также способствовать созданию новых услуг и возможностей для бизнеса. Новые услуги способствуют дальнейшему развитию тенденции сервисификации в цепочках поставок».
В мировой торговле используется два типа ИИ — предиктивный и генеративный. Предиктивный ИИ опирается на вероятностные модели и используется для восполнения информационных пробелов в торговой статистике, оптимизации складских запасов, оценки рисков, проверки подлинности информации и выявлении подделок и мошенничества, прогнозировании экономических траекторий. Генеративный ИИ используется для создания и перевода текстов, моделирования сложных сценариев для разработки планов действий в чрезвычайных ситуациях, ответов на запросы клиентов и трейдеров, обобщения информации из торговых документов, создания торговых документов, таких как таможенные декларации.
ИИ может упростить цепочки поставок. «Минералы, используемые для производства батарей электромобилей, проходят в среднем около двух окружностей Земли от места добычи до производства. ИИ способен составить схему цепочки поставок, чтобы упростить эти сложные глобальные процессы. Современные цепочки поставок требуют от компаний соответствия нормативным требованиям, управления закупками, экономической безопасностью, снижением вреда окружающей среде и эффективностью на больших расстояниях — и делать это в масштабах компании. ИИ помогает упорядочить данные о цепочках поставок в режиме реального времени и интегрировать их в общий процесс принятия решений. ИИ может объединить контекстную информацию, содержащуюся в корпоративных реестрах, транспортных документах и заказах на поставку с обработкой на всех основных языках, чтобы получить новые сведения о современных цепочках поставок. Объединение источников данных позволяет создавать постоянно обновляемые карты, которые обеспечивают новый уровень видимости сложных цепочек поставок».
Применение в логистике. «ИИ отлично справляется с анализом больших объемов данных для прогнозирования результатов логистических операций. Такие прогнозы могут помочь компаниям предвидеть каскадные последствия, например, последствия наводнения в сельской местности или забастовки в каком-нибудь порту. ИИ может проанализировать огромные объемы данных, связанных с торговыми тенденциями, погодными условиями, портовым трафиком и геополитическими событиями. ИИ также может помочь поставщикам логистических услуг прогнозировать спрос и планировать маршруты. Такая предиктивная аналитика повышает способность предприятий оптимизировать товарные запасы».
Подробности от АК: https://actualcomment.ru/iskusstvennyy-intellekt-izmenit-globalnuyu-torgovlyu--2501201254.html