【亿邦原创】在数字经济大环境下，数字化、电商化、集中化采购已成为中央到地方公共资源交易的主要形式。但是在数字化变革的过程中数据安全、数据编码不统一等问题给集采带来了挑战。齐心集团作为数字化采购服务商，利用AI大模型技术围绕数字化采购痛点积极探索，给出解决方案。目前齐心集团AI大模型应用的40余个场景覆盖了从下单、商品结算、对账服务，到售后、营销等全采购流程，保障数据安全的同时实现降本增效。
围绕“供应链变革与AI落地”主题，亿邦动力邀请已申报千峰奖的企业，参与2024千峰系列访谈，分享企业过去一年在供应链创新变革与AI落地实践方面的经验。
受访企业：齐心集团
受访人及职务：于斌平 齐心集团CTO
所属行业：集采服务/公共采购
亿邦动力：贵公司所专注行业的销售、生产或采购供应链呈现哪些特点、痛点？有哪些环节存在变革优化机会？
于斌平：齐心集团主营业务主要所处B2B办公物资集采行业。在数字经济大环境下，数字化、电商化、集中化采购已成为中央到地方公共资源交易的主要形式。一方面政府出台电子商务、数字商务和数字化采购相关支持政策，为数字化采购的发展提供了有力保障；另一方面，随着数字技术的广泛应用，供应链正逐步实现数字化和智能化。
数字化采购作为供应链的重要环节，使得采购效率得到了大幅提升，供应链的各个环节都在探寻利用数字化技术实现降本增效。但是在数字化变革的过程中数据安全、数据编码不统一等问题给集采带来了挑战，而这些挑战也让集采行业的服务商找到了突破点，引入AI大模型解决从主数据治理、询价比价、订单预测、订单分配等直至订单交付、对账结算全流程问题，并且一直在迭代优化中。
亿邦动力：针对上述问题，贵公司探索了怎样的供应链创新模式？应用于哪些场景？取得了怎样的效果？
于斌平：齐心集团从客户需求出发，利用AI大模型技术赋能数字化供应链数建设，应用于商品推荐模型、商品标准库模型等场景。例如齐心集团供应链自动推荐模型，针对不同客户的采购需求,该模型根据数据标签自动选取合适的供应商和履约方式,实现部分品类库存降低20%,履约效率提升15%+,达到帮助客户提效降本的目的,也促进供应链上下游高效协同发展。截至目前,齐心集团已将AI大模型技术应用于40余个业务场景。
亿邦动力：生产制造及供应链同数字化还有哪些结合之处？您还看好未来哪些方向的创新？
于斌平：数字化在生产制造领域的核心作用是首先解决需、产、供的协同匹配问题，具体涉及到智能需求预测、智能订单协同、智能计划协同、智能采购协同及智能供应链协同。同时，要不断用数字化能力，来提升供应链的能力和效率，如智能寻源比价、智能审核、智能选品、智能下单、智能仓储、智能履约、智能结算对账等。
齐心集团部分应用案例：
(1) 商品规划和仓储
随着数字化程度的不断加深，智能化仓储将会逐渐泛化。齐心集团利用AI大模型技术能够为客户提供商品采购建议，协助客户进行商品采购计划梳理，提高计划的精准度和实时性；同时，面对供应商侧进行数据共享，帮助供应商优化库存管理，实现降本增效。
(2) 数字化平台构建
齐心集团打造了专属的数字化采购服务平台，能够对供应商进行系统评估，并自动化推进采购服务流程，例如在分单、履约、结算等方面，系统会根据设定选定合适的服务商履约，提高集采服务效率。
(3) 产品品控
齐心集团利用大模型技术，结合大数据技术自动进行产品质量分析，并给出综合评分，保证产品质量。
在数字化集采领域，未来看好的创新方向：
(1）供应链全面数字化转型
未来，数字化集采领域供应链数字化转型将进一步深化，从单一环节的数字化向全链条、全生态的数字化转变，实现供应链各环节高效协同和纵深发展。
(2) 数字化产业链整合
建立全行业的数字化产业链平台，实现整个供应链的信息共享和价值协同，优化和再造产业链，促进产业升级和发展。目前，齐心集团也在积极探索行业AI大模型的建设，希望能为行业变革贡献企业力量。
(3) 绿色供应链的发展
社会发展的趋势是可持续的，绿色供应链将成为未来发展的重要方向。通过数字化手段实现供应链的绿色化、低碳化和循环化，将有利于可持续发展，也可以提升企业竞争力。
亿邦动力：关于供应链平台化/对外赋能行业，贵司是否有开放意愿或已经开始实践？建立了怎样的数字化协同生态和数字产业集群，请展开谈谈规划或具体行动。
于斌平：自2017年起，齐心集团就已经开启并不断优化平台建设，使得数字化逐渐渗入并赋能供应链的各个环节。目前，齐心集团积极打通供应链上下游，利用大模型在数字化集采的各个环节已逐渐实现自动化有效协同，提升供应链平台竞争优势。例如在库存补货、个性化商品推荐、智能订单分配与物流调度以及自动化结算等多个业务场景中，AI大模型技术发挥了关键作用，提升了供应链效率。
(1) 一站式企业服务平台建设
齐心集团企业服务平台涵盖50多个大类、200多万个SKU，根据不同客户行业、规模、场景，可为客户提供数采、云采、易采三大对接模式和一站式解决方案，满足企业全场景、多模式采购服务需求，使得上下游企业能够实现高效对接，助力政企客户降本增效。平台围绕MRO工业品、办公行政物资、员工福利品、营销物料等大办公产业链多个场景和领域，为客户打造数智化全链路采购解决方案，充分满足客户一站式物资采购需求。
(2) 数字化技术支持
齐心集团拥有专职的数字研发团队，能够为客户、合作伙伴提供技术支持，提高客户满意度，助力合作伙伴发展。
目前，齐心集团已服务能源电力、矿业冶金、航空航天等多个行业，通过数字化采购服务带动了MRO工业品制造、办公用品制造等相关产业的发展，形成了上下游协同发展的良好生态，有利于数字化产业集群的形成。
未来，齐心集团将继续加大在数字化平台建设方面的投入和创新力度，推动数字产业集群的进一步发展。公司计划通过持续的技术研发和应用创新，提升数字化采购服务的智能化水平和个性化服务能力。同时，齐心集团还计划探索行业大模型，推动行业数字化转型和产业升级。
亿邦动力：大模型与AI技术的迭代发展，给贵公司所在的行业带来哪些影响？
于斌平：随着大模型和AI的深入应用，集采服务行业逐步实现自动化、智能化发展，采购从需求到落实交付等各项环节的效率得到了大幅度提升。
(1) 采购企业侧
大模型技术的应用不仅提高了企业效率，同时还优化了企业的管理和决策。例如，在国央企采购中，大模型技术的应用正在不断拓展，在招投标环节，大模型应用在智能辅助编制招标文件、智能审核、智能采购需求预测、智能供应商推荐等多个环节，提高了编制效率和准确性，减少了人为错误，进一步确保了招标采购过程的合法合规性。目前，国央企也正在利用大模型做采购数据分析、流程自动化管理、智能辅助决策等。
(2) 供应链侧
大模型技术的应用使得各供应商、服务商能够更精准、高效、智能地提供服务。例如，齐心集团将AI技术深度融入政企采购的各个环节，从需求预测、商品匹配、智能报价到售后服务，打造全链条智能化解决方案，积极推进数智化供应链建设。
截至2024年上半年，齐心集团已将AI大模型技术应用于40余个于业务场景，主要应用场景为：主数据治理、商品标准库、以图生图、企业知识库、智能营销、商品专有大模型库、智能询报价、数字人、智能客服、智能结算、智能产品分析等方面。AI大模型的应用极大提高了客户对于服务的满意度，也为公司业务人员提升了效率。
亿邦动力：AI落地过程中遇到过哪些难题？将如何克服？
于斌平：主要有以下三方面。
1） 对AI的认知和对业务场景的识别问题，如对AI能力的理解、对AI技术的掌握程度、能否有明确的AI项目目标和预期收益、哪些业务场景适合用AI等。这些需要技术部门、业务部门、高层决策者沟通协调达成一致，对有短板的环节快速补充，比如深入了解业务需求和痛点，针对性出具解决方案，为AI技术的应用找到更多的商业价值落地场景。
2） 技术难题，如计算资源投入问题、模型推理能力和泛化能力受限问题、安全性与鲁棒性问题、工程化标准和范式问题、通用或基础大模型不适用行业和具体业务场景问题等。解决这些问题，需要选择合适的算法和模型架构，并充分利用好云计算服务，甚至针对不同的场景，选择不同的云服务和模型架构。建立企业私有知识库及使用MOE（混合专家模型）架构，用工程化思路解决AI短板问题。当然，最重要的是要有配套的AI技术人才，不断学习、自我培养是个很好的途径。
3） 数据问题，如数据质量参差不齐、数据孤岛现象、高质量且标注好的大数据集构建难度大且成本高、数据隐私与安全问题等。解决办法是尽可能地进行主数据治理，如数据预处理、数据清洗、数据整合、建立数据流程和规则，提升数据质量与管理水平。同时，在架构设计和数据使用方面，要有方案来加强数据隐私保护。
关于2024千峰系列访谈
千峰竞立，追梦双千亿是产业互联网人的情结。千峰系列访谈是由亿邦动力针对已申报千峰奖的企业年度亮点专题报道，由企业决策人回复，经审核编辑后在亿邦官网发布。
文章来源：亿邦动力
