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左手职场.右手AI
有故事.有方法.有工具
2024年5月25日
这是2023年第40篇原创文章
总第704篇原创文章
全文2419字，阅读时间约8分钟
5月16日，我受邀在SSCL APAC 2024暨第十五届上海国际物流节上发表了主旨演讲——“趋势：用AI全方位重塑采购”。
演讲的效果很不错，不仅演讲过程中观众全程在线、互动频频，而且有些观众整场都举着手机，几乎拍了每一张PPT。
现在，图文完整版来了...
演讲分为三个部分：
第一部分重温了Gartner 2024战略技术趋势，以及AI赋能采购的正确姿势；
第二部分概述了AI在采购应用中的三条主线和六大场景，并辅以具体的案例进行了展示和分析；
第三部分介绍了免费好用的AI工具、资源和相关书籍。
以下是演讲精华的第二部分：
你知道生成式人工智能（Generative AI，简称GAI）在采购市场中的商业价值吗？如果用一句话形容就是——潜力无限！
根据市场研究报告，GAI在采购领域的影响将得到显著提高，预计全球采购领域的人工智能市场将从2022年的约1.3亿美元增长到2032年的20.97亿美元。而在2023年至2032年长达10年的时间里，复合年增长率可能达到33%！点击阅读详情：GAI：降低40%成本，缩短60%的采购时间
这是什么概念？
股神巴菲特的公司，伯克希尔哈撒韦每股市值的复合年增长率也只有约为20%！
33%的复合年增长率突显了人工智能和机器学习解决方案在采购策略中日益增长的应用和价值。
深入分析可以看到，2022年，GAI在直接采购（Direct Procurement）中的应用占据了最大的市场收入份额，达到37.6%。预计它将继续在使用GAI方面保持领先。
根据应用类型，市场被分为寻找供应商（采购术语叫寻源）、产品/服务推荐、谈判支持、风险评估、合同分析、欺诈检测、预测建模和其他应用。其中，寻找供应商在GAI采购市场中的应用占比最大，约为25%。
图表显示，除了寻找供应商，产品/服务推荐也是GAI在采购市场的一个重要应用部分，预计它将在GAI在采购市场的应用部分中增长得更快。GAI为采购提供宝贵的建议，使决策变得更容易，并促进更快的决策。GAI算法可以快速分析大量数据，例如过去供应商表现的购买模式、市场趋势和用户偏好，为采购专业人员提供智能建议。具体案例点击阅读：生成式人工智能在采购中的应用：直接采购占比最大37.6%，最大用途是找供应商占比25%
说起人工智能的本质，你的答案是什么？我这里说的不是学术上的定义，而是比学术更底层的东西。
首先，你看到我在“人工.智能”四个字的中间放了一个点，因为人工智能实际上是一个组合词，人工+智能。
我们先来看一下什么叫智能，它的显著特征是自动的、协助的、增强的、自主的。
自动的：一个典型的例子是RPA，机器人流程自动化。RPA是一种软件技术，它允许开发者在各种应用程序和系统中创建自动化流程，这些流程可以自动执行重复性、规则性的任务，而无需人工干预。
RPA机器人（也称为软件机器人或数字助手）能够读取和理解各种应用程序的用户界面，并像人类操作员一样执行任务，如数据输入、数据提取、文件处理、报告生成等。流程自动化。2019年，我在智慧供应链年度盛典中发表的主旨演讲“AI来了，你在哪儿”中就提到了强悍的德勤财务机器人，它用的就是RPA机器人。
协助的：你用过智能助手产品吗？它是一种能够理解和执行人类指令的软件或硬件设备，它们通过语音识别、自然语言处理等技术，帮助用户完成各种任务。智能助手可以在日常生活中提供帮助，如设定闹钟、查询天气、提供导航信息、控制智能家居设备等。
比如，小度是百度旗下的智能助手产品。它通过小度APP连接多款小度旗下智能设备及合作设备，如智能音箱、智能平板电脑、蓝牙车载设备等，允许用户通过自然语言与设备或手机进行流畅的对话，从而获得丰富的AI体验。
增强的：大家知道苹果的AR眼镜和谷歌的AR眼镜吧？"AR"里的"A"和"R"分别是英文Augmented和Reality的首字母。
增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术是一种将数字内容与现实世界融合的技术，它通过在用户的视野中叠加图像、文字、视频等信息，来增强用户对现实世界的感知。苹果和谷歌都在这一领域推出了自己的AR眼镜产品。
苹果的AR眼镜"Apple Vision Pro"被认为是苹果公司开创性的空间计算设备，它能够将数字世界融入真实世界，实现增强现实。比如，它可以进行办公、娱乐，拍摄空间视频等，用户可以通过手、眼和语音进行交互。
谷歌的AR眼镜则主要专注于实时翻译功能。这款眼镜能够实时显示对话者的译文，类似字幕效果，支持24种语言的翻译。除了翻译功能，谷歌在地图、搜索、AI等领域也有大量技术和数据的积累，这使得谷歌AR眼镜的未来更加值得期待。
自主的：自动驾驶汽车备有各种传感器和计算机系统，这些汽车可以在没有人类驾驶员的情况下行驶，可以感知周围环境并自主做出决策，比如自主控制加速、制动、转向等操作。
图片来源：公众号公共图片库
但是，如果没有人工，能实现以上的功能吗？
答案是“不能”。
在人工智能领域，“人工”指的是人类在算法、程序、数据处理等方面的工作。具体来说，这些工作可以分为以下几个方面：
编写和优化算法：人类专家需要设计和改进算法，以解决特定问题。算法是AI的逻辑基础，决定了AI如何处理输入数据并产生输出结果。例如，在自然语言处理中，算法决定了如何理解语言和生成回应。
编写程序来实现特定功能：人类开发者编写代码来实现AI的具体应用。这包括用户界面的开发、后端服务的实现以及数据处理流程的编程。
清洗数据、准备数据、标注数据：这些是数据处理的关键步骤，对于训练高质量的AI模型至关重要。人类需要确保数据集的质量，包括去除噪声、错误和无关信息，准备数据以便于AI模型训练，以及为模型提供正确的标注，使其能够正确理解数据。例如，在训练一个图像识别模型时，人类可能需要为图像标注类别或对象。
训练和调整模型：人类专家负责监督模型的训练过程，调整参数以优化性能。他们还需要在模型训练完成后进行评估和测试，以确保模型的准确性。
提供反馈和改进：人类用户在使用AI产品时提供的反馈对于改进AI至关重要。这些反馈可以帮助开发者识别模型的局限性和改进点，从而不断优化AI的功能和性能。
没有人类在这些方面的参与，AI将无法达到当前的智能水平。例如，没有人类专家编写和优化算法，AI将无法进行复杂的逻辑推理和决策；没有人类清洗和标注数据，AI将无法从数据中学习并生成准确的输出。
所以，人工智能的底层逻辑是什么——没有人工就没有智能。
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