【亿邦原创】3月30日消息，在“2017中国（成都）跨境电商出口峰会”上，IBM电子商贸贸易与供应链业务发展总监蒋翔发表了题为《认知时代的全球贸易供应链》的公开演讲，他指出，Watson它可以很好地帮助你理解、推理和学习，还可以跟你互动，基于它收集的信息帮助你分解这些信息，还可以基于它以前学习的经历，帮助你找到解决国际贸易风险的办法。
IBM电子商贸贸易与供应链业务发展总监蒋翔
据了解，此次会议由成都市商务委、双流区人民政府、亿邦动力网联合主办，成都双流区自贸管理局（筹）、成都市跨境电子商务协会承办。会议围绕“全球连接、出口无界”的主题展开，分别就跨境贸易新常态下出口电商的机遇及挑战、成都跨境电商发展的新思路、新兴市场的出口商机等话题展开探讨。eBay、谷歌、汇通天下、环球市场、Facebook、米兰网等企业出席会议并发表演讲。
（温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。）
以下是演讲实录：
蒋翔：我来自IBM，很高兴有这个机会来到美丽的成都，和我们分享一下IBM在电子贸易和供应链方面新的发展趋势和新的技术，我们把它叫做认知时代的全球贸易供应链。
大家不知道我们在电子贸易和供应链领域做了很多年，我们有全球最大的B2B电子贸易交易网络，全球30多万家大大小小的企业每天交互着各种各样的电子数据和订单、发货单、付款信息等等。这些企业涵盖了零售业、物流业、银行等等，一些知名的企业像福特、沃尔玛和欧尚这些企业也通过我们的网络跟供应商交换数据。
我经常开玩笑说我做的事有点像某一个矿泉水公司，那个公司说“我们不生产水，我们是大自然的搬运工。”我们不生产数据，我们是数据的搬运工，我们把很多企业上下游之间每天搬运着各种各样的数据，利用安全的手段，可靠的手段，符合客户需求的手段，帮助他们把数据从一个点运输到另一个点。
做了这么多年的搬运工之后我们也想做一些高大上的事，什么是比较高大上的事呢？IBM在这一年里我们大力发展认知技术，或者是人工智能，我们想把人工智能运用到各行各业。在供应链领域，尤其是在国际贸易的供应链领域，在这个领域里有几个特点：
首先一个是它很长，大家可以看到一个例子，从德州生产棉花再到中国加工，再到孟加拉制造，最后再运送到美国零售商铺，这件衣服旅行的时间是多长呢？16500英里！
除了距离，还有一些因素也影响着国际贸易中的风险，比如你拥有各种各样的参与方，你发展报关、报检去跟政府部门打交道，因为贸易方式不同，你也面临非常复杂的流程，每个环节也会或多或少产生一些因素。现在很多出口型企业都不是自己生产企业，都是分工精细化，有自己的上游生产零部件或者原材料的小型供应商，但是这些小型供应商因为IT技术能力的不足，它无法给你提供准确的数据，他们往往说谁的单子大一点我就供货给谁。这里面有很多不可控因素影响了你对客户的承诺。
再比如说互联网，出口很多时候有季节性，比如年前大家都在赶工，当时订一个仓都订不到，种种因素都会影响你的供应链。还有一些自然灾害，比如天气、地震，我的一个客户是电梯行业的企业，大家知道两年前的熊本地震，当时零部件不能运输到中国，我的客户是一周之后才知道不能运货到中国，只能到现货市场购买，导致整个开销非常大。
还有一些特别的地区有一些违法违规的环节存在。其实这些因素都会对你造成非常大的影响。
所以很多企业在做供应链或者全球电子贸易时，他们会分两部分来做，一个是要有非常完美的计划。我们碰到很多客户，尤其是在中国，只有60%的计划是准确的，甚至某些情况下你无法做出计划，如果你是做化妆品的，一个新的化妆品发布，依靠什么数据做计划？所以很多人说我们要做快速反应供应链。但是在供应链执行阶段也有各种各样的风险，比如说畅销了怎么办，滞销了怎么办，物流出状况了怎么办，台风、地震了怎么办？这些风险出现了之后怎么办？
我相信在座各位不管是企业的拥有者，还是企业的供应链或者企业的销售，或多或少都受到了我这里所列因素的影响。
我们也发现，在这几年B2B发展过程中，随着数字企业的发展，美国有亚马逊，中国有京东、阿里这些龙头企业，这些企业在做贸易的时候，会对你的供应链提出更加苛刻的要求，因为你可以准确地把这些货物运输给他，他又满足他的客户对他的要求，因为这些C对产品的运输时间的要求是非常严格的。
我们就在想，我们怎么提供一个好的网络帮助客户做的更好，如果我们的网络具备洞察力，同时还具备推荐建议的能力，就是人工智能的能力，是不是可以给企业带来更好的服务。所以这是我们想到的增值服务。但是在做增值服务之前有一个数据的难题，就是暗数据，我们知道企业都有大量的数据，这些数据是我们已有的，在我们自己的手里和系统里，我们分析这些数据没有什么问题，我们靠人和建立分析模型去分析，都没有问题。但是还有相当一部分数据不在你的手里，在你的企业和防火墙之外，我们怎么获得这些数据，比如天气和一些社交媒体的数据，这些数据都是图或者一些非结构化的数据，针对这些数据，之前都是靠人去看的，没有办法利用系统去分析的，那么现在怎么分析这个数据？所以这就是我们IBM就可以很好地分析这些暗数据。
Watson它可以很好地帮助你理解、推理和学习，还可以跟你互动，基于它收集的信息帮助你分解这些信息，还可以基于它以前学习的经历，帮助你找到解决这些风险的办法。
我们推出这个Watson Supply Chain Insights，它汇聚了所有的信息，比如KPI数据和仓库、供应商的数据，再把外面防火墙之外的一些数据也拿过来，经过一些推理，给你提供一些进一步的分析能力，像这个图里我们看到，我们拿到这个天气数据，IBM在去年收购了全球天气网，我们把天气的数据拿过来，在这里面可以看到未来两天之后可能有一个台风会影响到某一个地区，这个事件会不会对我们的供应链，对我们的贸易、出货造成一些影响，我们可以进行一个分析和预判。
Business Collabratino Network，就是可以帮助你获得各种各样的数据，通过这个网络去获取，不管这个数据在什么地方，以什么形式存在，我们获取过来，然后人工智能这个能力帮助你理解。我们利用人工智能技术理解之后，就可以把相关数据关联起来，比如台风要来了，我们是不是已经有一些现有的发货计划会产生风险，比如这里我们预测到我们会有什么影响，这样就可以把所有的数据集合起来，给你形成一个前瞻性的风险预测。
做到这一点还不够，这还只是停留在分析层面，人工智能更大的特点是它可以跟你互动，当你知道这些风险之后，我们要找到办法，我知道风险就要找到办法去解决这些风险，以前是打电话、查资料，如果这个货受到影响是不是要改路径，如果这个供应商受到应该是不是要找一家备选的供应商，现在不用这样了，利用我们这些技术，就可以帮助你找到最优的方法，通过互动，就像聊天室一样，给你作出一个推荐。
所以，借助认知供应链，就可以实现几个转变：一个是从单纯的运营者，转变为一个顾问，因为你背后有了一个人工智能这样的机器在给你不断地去提供预测性的洞察力。你以前可能需要花很多的时间去追溯这个问题是什么原因造成的，而现在不用了，因为有人工智能在帮助你，你可以有更加前瞻性的方式去管理，也可以减少我们在整个业务中碰到的风险。你你可能要花很长时间也无法找到最优的解决方法，而现在人工智能在背后，它就可以给你提供一个最好的解决方法，因为它是从无数的案例中找到对你最好的解决方法。
IBM自己本身也是在认知之旅的旅途上不断地前进，因为IBM本身也是一个硬件制造商，我们在全球有6个比较大的SC地点，有30个EPR系统，我们以前也碰到了一些问题，比如我们碰到某一类风险时要花很长时间才能解决我们供应链上的问题，因此我们自己开始借助人工智能技术，把所有数据集中到一个单一的事实来源，通过人工智能技术去分析和理解、学习，帮助我们去预测到这个供应链里面产生的各种各样的风险所在，提供一个更好的解决方案，所以我们自己也在不断地在认知之旅的道路上前行。
在全球很多的客户、合作伙伴也都一起加入到了认知之旅计划中，包括了Transvoyant，还有天气网，我们为客户提供一些增值服务，当然还包括各行各业的企业，包括波音、惠尔浦，我们希望跟它们在一起找到更好的方法。
感谢大家给我这个时间，如果大家想了解IBM的Watson Supply Chain的细节，我们也有专门的网站，谢谢大家！
主持人：感谢蒋总的精彩分享。
文章来源：亿邦动力网
