实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 2 大中华区业务联系人 作者 埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 3 目录 挑战催生变革， 供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能

处理与分 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 为和偏好，提供个性化的服务建议，从而提升客户满意度和忠诚度。 此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 实时分析这些数据以做出快速的业务决策。AI 智能体通过其强大的 数据处理能力和智能分析功能，能够帮助企业实现数据驱动的决 策， 从而提升运营效率。例如，在供应链管理中，AI 智能体可以通过预 测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。 此外，随着企业组织结构的复杂化，跨部门协作和流程整合成 AI 智能体应用服务方案，对于企业在数字化时代的发 展至关重要。 以下是 AI 智能体在商务场景中的主要应用领域及其潜在效益 的对比： 应用领域 主要功能 潜在效益 供应链管理 预测分析、库存优化 减少库存成本，提升供应链效率 客户服务 智能客服、实时响应 提升客户满意度，降低人力成本 内部协作 智能任务分配、流程自动化 提高协作效率，优化资源配置 市场营销 精准营销、个性化推荐 提高转化率，降低营销成本

制高点 关键芯片 基础软件 产业链控制 主导权 卡脖子 产业基础 创新能力、供应链体系、 人才资源 决定性 关键性 基础性 研发 设计 断链风险 核心 制造 美国 / 欧洲 中国台湾 / 韩 国 中国大陆 产业竞争从国家间分段互补合作模式转为主导权、制高点和卡脖子的争夺 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 产业资源对接 创新要素匹配 产业生态融 入 产业链安全 转型升级需求 新兴产业培育 市场竞争需求 产业协同需求 创新体系建 14 亿 + 、招投标项目 300 万 + 、金额 2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心

对预测结果的解释，帮助用户理解影响造价的关键因素。 此外，DeepSeek-R1 还结合了强化学习算法，通过与实际工 程环境的交互，不断优化模型的决策能力。例如，在材料采购策略 优化中，模型通过与供应链管理系统的集成，能够动态调整采购计 划，以最大程度降低成本并满足工程需求。 2.4 模型训练与优化 在 DeepSeek-R1 大模型的训练与优化过程中，采用了分布式 训练架构，结合大规模的工程造价数据集进行迭代训练。数据集涵 学习技术，全面评估合同履行中的潜在风险。模型可基于历史数据 和行业趋势，识别常见的合同风险类型（如工期延误、成本超支或 质量问题），并量化其发生的概率和影响程度。例如，模型可通过 分析天气数据、供应链信息和劳动力市场动态，预测某项目可能面 临的工期风险，并提前制定应对措施。此外，模型还能自动监控合 同条款的执行情况，识别违约风险并提供法律建议。  合同签订：自动生成合同草案，识别风险点，优化条款。 对模型结果的信任度。 在应用场景上，DeepSeek-R1 将不仅局限于传统的工程造价 管理，还可以扩展到项目风险管理、供应链优化和合同管理等多个 领域。例如，通过分析历史项目数据，模型可以预测潜在的项目风 险，并提供相应的风险缓解策略。此外，模型还可以在供应链管理 中发挥重要作用，通过优化材料采购和设备租赁策略，降低项目成 本。 最后，随着人工智能伦理和法规的逐步完善，DeepSeek-R1

业务系统操作日志（包括非常规时间段的权限变更记 录） o 供应链上下游企业信用评级变动 o 行业监管政策更新内容 2. 风险识别层部署三种并行分析模型： 其中规则引擎内置 287 个审计规则模板，包括但不限于： o 应收账款周转率同比下降超 30%时触发橙色预警 o 同一 IP 地址在非工作时间多次访问核心数据库时生成安 全事件 o 供应商集中度超过 60%时启动供应链风险评估 3. 响应处置层实行分级预警机制，对应措施如下： 智能体辅助覆盖场景：450 个/月（提升 125%） o 其中新兴技术相关风险场景（如 AI 算法偏差）覆盖率从 15%提升至 65%。 3. 长尾风险捕获能力 通过智能体的持续学习机制，对低频但高危害风险（如供应链 中断的二级传导效应）的捕获比例显著提高。采用蒙特卡洛模 拟验证显示，在 1000 次仿真审计中，智能体对长尾风险的识 别率从 32%提升至 79%，误报率控制在 8%以下。 最终评估以季度 的链下计算框架，关键审计指标（如 异常交易识别结果）通过 SHA-3 哈希算法生成数字指纹后写入不可 篡改账本。典型应用场景包括： - 跨境审计中的多方数据验证 - 上 市公司季报审计的实时存证 - 供应链金融审计的贸易背景溯源 物联网(IoT)的实时审计数据流 在制造业审计场景中，通过部署边缘计算节点整合设备传感器数据 与 DeepSeek 分析引擎，可构建动态风险监测系统。某汽车零部件 企

都是半自主运行的，但其设计目的是与其他 Agent 互动，形成一个动态的生态系统，从个体行为中产 生集体行为。对于这种 Agent 程序来说，协作是关键。 交通管理系统、用于能源管理 的智能电网、供应链与物流 资料来源：botpress，海通证券研究所 2.1 自动化类：微软智能体 AutoGen 微软研发的 AutoGen 是一种多智能体沟通的模型，这些智能体通过对话完成任务。 AutoGen 的实验也提到多智能体可能会导致错误循环（智能体之间反馈错误但一直无法 解决），这也是降低成功率的因素之一。4）OptiGuide: 是专门设计来通过自然语言处理， 解读和指导复杂供应链优化决策。在用不同语言模型运行 OptiGuide 的时，发现多智能 体协作模式的成绩显著高于单智能体。其中多 GPT4 智能体协作运行 OptiGuide 时， F1-score 和 Recall

（3）算力安全风险。大模型的训练和运行高度依赖算力基础设施，这些设施可能由不 同类型的计算资源构成，面临着算力资源被恶意消耗的风险，以及算力层面风险跨边界传 递的威胁，这些都可能对保险业务的稳定性和效率造成不良影响。 （4）供应链安全风险。保险科技产业链呈现出高度全球化的分工协作格局。然而，个别 国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施，试图构建发展壁垒，恶意阻断全球AI供应 链。这种行为给保险行业带来了显著的芯片、软件、工具等关键资源的断供风险，对保险科 响应措 施，一旦供应链厂商发生安全事件，能够立即响应并妥善处理。 （3）算力安全风险管控。需要建立合理的算力资源分配机制，避免算力资源被恶意消 耗或滥用。同时，对不同用户的算力资源进行严格的隔离和监控，及时发现并处理任何异 常的算力消耗行为。此外，定期备份算力基础设施的数据和配置信息，以便在发生安全事 件时能够迅速恢复系统，确保保险业务的连续性和稳定性。 （4）供应链多元化。针对大模型 （4）供应链多元化。针对大模型系统所采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源等，应 建立多元化的供应链体系，以降低对单一供应商或技术的过度依赖。与供应链伙伴建立长 期稳定的合作关系，并加强对供应商的监督和管理，确保其产品和服务的安全性与稳定 性。同时，对供应链中的各个环节进行全面的风险评估，识别并应对潜在的安全隐患。 4.5 业务应用 （1）输入输出内容安全风险。若大模型所生成或合成的内容未经严格审核，可能引发 虚

资产配置，提升投资回报率。 证券行业 AI 架构实践 阿里巴巴在多个行业中应用大模型技术，优化了其企业架构中的业务流程和决策支持系统。通 过 AI 模型的实时数据分析，阿里巴巴实现了智能化的供应链管理和客户服务，显著提升了运 营效率和客户满意度。 跨行业 AI 架构创新 11 预期效益与 ROI 分析 运营成本降低与效率提升测算 自动化流程优化 通过大模型技术，银行可以实现业务

私人银行、定制化投资组合 年轻白领 年龄 25-35 岁，月收入 1-3 万 移动支付、短期理财、信用卡服 务 小微企业主 年营业额 100-500 万，资金周转需求 大 商业贷款、资金管理、供应链金 融 老年客户 年龄>60 岁，风险偏好低 储蓄产品、退休规划、医疗保障 通过 DeepSeek 的机器学习算法，银行可以实时更新客户画 像，动态调整服务策略。例如，当检测到年轻白领客户的收入提升 并提出改进建议。例如，在贷款审批流程中，DeepSeek 可以通过 数据分析和机器学习模型，自动筛选出符合标准的申请，减少人工 审核的工作量，从而加快审批速度。同时，DeepSeek 还可以优化 银行的供应链管理，确保物资和服务的及时供应，降低库存成本。 在客户体验方面，DeepSeek 的个性化推荐系统能够根据客户 的历史行为和偏好，提供定制化的金融服务产品。例如，对于经常 进行国际转账的客户，银行可以推荐更优惠的汇款套餐；对于有投 其次，区块链技术的逐步成熟将与 DeepSeek 形成互补，金融交易 的透明性和安全性将得到显著增强。通过将 DeepSeek 与区块链技 术结合，银行可以实现更加高效的资产管理和跨机构协作，尤其在 跨境支付和供应链金融领域，将大幅提升交易速度和降低成本。 此外，未来金融服务的个性化需求将显著上升，DeepSeek 在 客户画像和智能推荐方面的能力将成为银行提升客户体验的关键。 通过对客户行为数据的深度挖掘，DeepSeek

用友网络科技股份有限公司，是中国及亚太地区领先的企业数智化软件与服务提供商，专注于信息技术在企业与公共组织中的应用。用友不断深化AI技术的 开发和应用，通过其智能软件研发业务为客户提供包括但不限于智能制造、财务管理、供应链管理等领域的智能化解决方案，帮助企业实现业务在线、数据 驱动以及智能运营的能力进阶，成就数智企业，推动社会商业进步。用友还推出了企业服务大模型YonGPT，作为深懂企业服务的垂类大模型，为企业提供智