震坤行刘阳:以数智之力调降工业品采购“三高”

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01震坤行CTO刘阳在2024年世界互联网大会乌镇峰会上分享工业用品服务平台的创新故事。

02刘阳表示,工业用品行业存在品类繁杂、采购选型比价困难和管理海量商品等问题。

03为此,震坤行提出了AI物料管家、AI比价助手和AI推进大脑三个解决方案。

04通过人工智能技术,工业领域的发展将实现零库存、按需生产,降低物流成本。

05刘阳强调,数字化和智能化的顶层设计尤为重要,企业需选择适合的技术路线和核心竞争优势。

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人民网记者 罗知之

编者按:

当前,新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,人工智能等新技术方兴未艾。如何迎接数字时代的机遇与挑战,携手迈进更加美好的“数字未来”。11月19日至22日,在2024年世界互联网大会乌镇峰会期间,人民网《对话企业家》栏目邀请互联网企业负责人分享创新故事,解读发展热点,洞察智慧未来。

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震坤行CTO刘阳。人民网 任峰涛摄

如何在海量库存中快速找到最合适的工业产品?如果清晰洞察专业客户在不同场景中的潜在需求,实现反向推荐?如何用数智之力调降工业品采购中的管理、比价、选型“三高”?11月20日,“2024人民之夜@乌镇咖荟”在浙江乌镇成功举办,数字化工业用品服务平台震坤行CTO刘阳在现场接受了人民网记者专访。

人民网:您第二次参加乌镇峰会,有什么样的新感受?

刘阳:我有两个很直观的感受:第一个是大模型的发展趋势很明显,正从基础转向应用;第二个是从整个产业实践路径来看,正逐步从消费互联网过渡到产业互联网。

去年大家聊得比较多的是海外大模型,今年我们看到更多的是国内各行各业的大模型应用,包括我们所在的工业用品赛道也是如此,形成新的超级APP可能性在增加。

人民网:如何理解工业超市这个概念?进入智能化数字化时代,我们的业务形态有什么样的变化?

刘阳:我们早期提出了工业超市理念,最核心的出发点是,中国广大的制造业企业在数字化采购过程当中,需求没有被很好地满足。工业用品这个行业有几个很大的特点:第一是品类繁杂,尤其我们中国又是一个制造业大国;第二是采购选型比价非常难,因为数据量太大;第三是原来的采购方式主要是线下与传统贸易。基于这个判断,我们提出要打造一站式的工业用品超市,希望通过数字化以及电子商务的方式,解决广大制造型的大中小企业的共同诉求。

在早期,我们的经营主要是由需求拉动,制造型企业需要什么商品,我们去寻找什么样的商品,早期我们其实更多地是在解决商品上架和销售问题。

随着企业的发展,我们发现要管理的商品数量越来越多,数量非常庞大,而且工业用品的专业属性越来越强,小到一个螺丝、螺帽,大到一个精密仪器,有的参数要达到几百上千个,管理海量商品,一定是要用数字化手段,因为非人力可为。

从需求拉动,逐步过渡到数智化驱动和供应链驱动,我们发现,当对海量商品有足够识别管理能力之后,可以反向推荐给客户。在不同行业领域里,也逐步积累了很多行业数据,通过大数据识别,就可以更好地为客户推荐在不同场景中使用的更适合的商品。

人民网:人工智能技术如何赋能工业用品领域?存在哪些难点?

刘阳:在工业用品领域,我们经常把它分成三个环节,智能采购、智能履约交付和智能制造。智能采购环节,主要解决信息流问题,智能履约交付解决物流问题。

在智能采购环节,存在“三高”问题:一是商品管理难度高,因为标准化程度比较低;二是比价难度高,因为有海量的线上和线下供应商;三是选型难度高,每个行业都有特殊的场景选型要求。

基于“三高”痛点,我们针对性地提出了三个AI解决方案,分别叫AI物料管家、AI比价助手和AI推进大脑。

AI到底能发挥什么样的价值?我举一个例子:同一个物料,不同的采购企业和不同的供应企业,编码命名规则都是完全不一样的,1000个人眼里面1000个哈姆雷特,工业用品这个行业也存在这个问题,我们把它叫“万马奔腾”。

作为平台型的企业,信息流都在我们这里汇集,通过AI物料管家这样的产品,我们就能更好地帮助大家理解不同的描述与编码规则,大大优化了采购流程。对于这个产品,不少客户的合作意愿非常强烈。

人民网:在新技术加持下,工业领域的发展将呈现什么趋势?怎样把握趋势背后的机遇?

刘阳:工业局部领域其实正在解决数字化绩效问题,智能采购、智能履约交付,再加上智能制造,形成了一个智能化有机体。

这样的优势是什么?基本可以实现零库存、按需生产。当工厂生产完之后,能自动化打包配送及交付。这样一来,大量靠人工协同的中间环节被缩短,产业链效率得到了极大提升。

随着人工智能技术的大量的应用,制造业的流通成本和物流成本都将降低,这个趋势非常值得期待。

怎样把握趋势背后的机遇?数字化和智能化的顶层设计尤为重要。在AI时代,打造一款数字化产品要讲究产品和市场的平衡。

对于企业与商业组织而言,必须要做足够的战略研判,选好切入点。首先,要坚持从价值创造角度出发,只要有价值需求的地方就会有机会;其次,要考虑适合的技术路线,想清楚是选择大模型还是选择垂直模型;第三,明确自己核心的竞争优势是什么。

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