SPS Commerce 数十年来一直处于零售供应链的核心地位，它将人工智能应用于贸易伙伴交易汇编的数据，以生成需求预测、基于角色的营销和其他供应链增强功能。
SPS Commerce Inc. 数十年来一直处于零售供应链的核心地位，它正在将人工智能应用于贸易伙伴交易汇编的数据，以生成需求预测、基于角色的营销和其他供应链增强功能。
该公司报告称，2023 年营收为 5.369 亿美元，较 2022 年增长 19%，在 85 个国家/地区拥有 12 万名客户。使用 SPS 零售网络的公司包括 WW Grainger Inc.、The Home Depot Inc. 和 Target Corp.。
“SPS 位于零售交易的中心——包括采购订单、发货通知、发票等基本交易——所有这些都是实现商业的关键，”技术总监Jason Popillion说道，“我们还在辅助文件中保存了库存文件等内容，可以随时显示现有库存。”
“我们可以利用所有这些数据来分析它们，这是人工智能的一大亮点，我们可以用以前无法做到的方式对它们进行剖析和分析。”
他补充道：“交易数据讲述了很多关于我们经济的生命和周期、客户情绪和购买习惯的故事……哪些产品在一年中的某些时候似乎更强劲，或者你在未来可能会如何寻找产品。”
Popillion 表示，SPS 定义了其数据结构，以便 AI 更易于理解。“我们创建了一个模式，它表示‘这是我们要处理的数据；这些都是我们可用的部分。’”
因此，“人工智能在理解数据方面做得非常非常好”，并产生了与供应链运营相关的有用的机器学习评估，他补充道。
SPS 于 12 月推出了其 AI 技术，并于今年前四个月与一些客户通过试点项目测试了其有效性，并于本月向所有客户提供 AI 数据结果。
他补充道：“交易数据讲述了很多关于我们经济的生命和周期、客户情绪和购买习惯的故事……哪些产品在一年中的某些时候似乎更强劲，或者你在未来可能会如何寻找产品。”
Popillion 表示，SPS 定义了其数据结构，以便 AI 更易于理解。“我们创建了一个模式，它表示‘这是我们要处理的数据；这些都是我们可用的部分。’”
因此，“人工智能在理解数据方面做得非常非常好”，并产生了与供应链运营相关的有用的机器学习评估，他补充道。
SPS 于 12 月推出了其 AI 技术，并于今年前四个月与一些客户通过试点项目测试了其有效性，并于本月向所有客户提供 AI 数据结果。
到目前为止，该公司发现，在需求预测等方面，人工智能的效率（包括速度和准确性）比非人工智能方法高出十倍。
例如，SPS 使用 AI 根据一段较长时间内过去的订单量来预测未来一段时间的订单量。
“如果你想要计划即将到来的假期，我们要做的就是回顾过去两年，看看数据向我们展示了什么，这样你就能了解即将到来的假期会发生什么。”
SPS 与 AI 结合使用的其他方法包括：
- 加快供应商产品数据的导入速度。SPS使用内部开发的 AI 聊天客户端工具，使其内部供应链专业人员能够更快、更准确地汇编零售商将商家的新供应商纳入 SPS 零售网络的要求，从而帮助加快零售商的商业活动。Popillion 表示：“当您试图与为您的商业引擎提供信息的供应商群建立连接时，您越早让他们加入，您就能越早从这些供应商那里获得收入。”
- 客户角色。为了帮助零售商定制营销沟通，SPS 使用 AI 来定制营销语言，以满足公司中特定角色的经理（例如销售总监）的需求，或根据其在美国的位置（例如东海岸、南部或西部）具有沟通偏好的经理的需求。
作为一名认证信息系统安全专家，Popillion 表示，SPS 通过与知名的人工智能技术提供商微软公司和亚马逊网络服务合作并制定数据管理标准，解决了许多人对人工智能的安全担忧。
“一切都与数据有关，”他说，“关键在于培训个人，让他们知道如何有效地使用数据，还在于制定正确的访问策略，只允许[授权]人员访问数据。”
他补充说，他注意到公司对人工智能的思维发生了转变。就像互联网早期一样，当公司意识到他们可以利用网络来发展业务并提高效率时，组织意识到人工智能提供了改善业务运营的实用方法——例如，可能在几分钟而不是几小时内生成需求预测。
Popillion 表示，目前，SPS 正在内部使用其 AI 技术，为客户提供增值服务，同时继续开发该技术。但他补充说，SPS 还希望最早在今年晚些时候推出客户可以直接访问和使用的 AI 应用程序。
原创文章，作者：Terry，如若转载，请注明出处：https://www.52foreigntrade.com/20240742243.html
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