未来仍有更多动荡，但人工智能和机器学习将帮助我们在噪音中快速找到解决方案
在全球范围内，供应链正以前所未有的方式受到关注。当新冠疫情爆发时，混乱随之而来，其中大部分与供应链有关。政府无法采购到必要的医疗物资，消费者也只能无助地面对空荡荡的货架。
2020 年，无数企业发现它们以从未意识到的方式相互依赖。全球化使我们都通过供应链紧密相连，而这些供应链过于复杂，传统的年度调查和手动检查表等方法已无法有效管理。
即使疫情消退，严重的、持久的经济动荡仍将持续，要求企业不断审视其全球供应链。同时，新冠疫情很可能不是本十年唯一的冲击，而是众多冲击之一。在 2020 年代，全球供应链必须应对气候变化和自然灾害、保护主义抬头以及网络战和安全漏洞带来的威胁等各种挑战。
鉴于供应链韧性日益重要，美国总统乔·拜登发布了一项行政命令，启动为期 100 天的审查，评估对国家安全、公共卫生、公共安全和就业创造至关重要的供应链。这是确保公共和私营部门运营韧性的一个重要步骤，但仍需做更多工作。
过去，供应链的唯一问题是：“我们是否达到了成本效率的最大化？”现在的问题是：“我应该在世界的哪些地方开展业务，与谁合作？”如果发生不利情况：“我还应该在哪里开展业务，以保持一定的敏捷性和运营韧性？”
然而，援助就在眼前：人工智能（AI）和机器学习（ML）可以帮助企业在数周内而非数月或数年内更好地理解其供应链。这些技术常常揭示出先前未知的脆弱性矩阵。通过将适当的能力与洞察力和经验相结合，您可以现在就为供应链提供抗冲击能力，并应对未来的挑战。
冠状病毒时期的全球供应链
2020 年初，当致命病毒在中国悄然传播时，国际商业运营即将遭受打击的第一个迹象出现在 2 月中旬，当时苹果宣布将错过其 630 亿至 670 亿美元的季度收入目标。随着中国采取措施控制病毒，影响苹果的供应链，该公司股价下跌了 11.7%。显然，武汉封城引发了连锁反应——一些受影响的企业直到那一刻才意识到自己对中国供应链的依赖。
我们今天仍在感受那些由新冠疫情早期引发的供应链冲击的余波。新冠疫情初期的爆发将消费者对硅芯片的需求从汽车制造商转向消费电子领域。如今，这种需求开始回流，汽车制造商发现自己正处于硅片短缺之中，研究机构 IHS Markit 估计，因此 2021 年第一季度将少生产 67.2 万辆汽车。
依赖电子表格和手动检查系统来跟踪跨境供应链关系的企业难以评估自身受病毒间接影响的程度。很少有公司配备了必要的技术，或知道如何获取这些技术。
在疫情之前，大多数公司都知道其主要供应商是谁，并对其供应商的供应商有一定了解。但在优化时代的供应链要复杂得多。随着全球化，出现了第三层、第四层乃至更深层的联系，延伸到遍布全球的数百甚至数千个错综复杂的连接。供应链底端单个零部件的缺失可能在顶端造成中断和长期混乱。
这就是中国一家工厂关闭如何导致 iPhone 突然短缺的原因，尽管 iPhone 可能在另一个国家制造；这也是全球供应链的脆弱性在一个世纪的四分之一时间里未被察觉，却最终暴露无遗的方式。
回顾几十年前，跨境供应链错综复杂的互联性在 20 世纪 90 年代变得系统化。外包成为一种新的全球趋势，日本首创的“准时制”方法被全世界采用。随着供应链跨越越来越多的边界，商业领袖本应提出这样的问题：“我们与谁做生意？我们在哪里做生意？我们最终依赖哪些资源？这对我和我的企业意味着什么？”
现在是时候从疫情中汲取教训了。为确保业务连续性，企业需要提高对潜在冲击的警觉性，并了解如何应对。随着威胁不断演变和变化，必须保持持续的警惕。
对于大多数跨国公司而言，识别供应链风险可能如同近距离凝视一幅莫奈的画作般令人困惑。但人工智能（AI）和机器学习（ML）可以帮助它们聚焦：这些技术能够从数百万个数据点中解析出模式——揭示复杂供应链中企业间紧密的联系。然而，你仍需依靠人类的洞察力来解读这些模式，并理解如何进行调整。在充满不确定性的未来岁月里，借助 AI 和商业智能，完全有可能将这些威胁转化为机遇，从而在竞争中占据优势。
面向未来：实操指南
供应链威胁多种多样，正如新冠疫情所教育我们的那样，其影响之深远超任何人的预期。以下是一些值得考虑的主要全球风险主题，以助力企业实现未来韧性：
第二波和第三波疫情。迄今为止，COVID-19 已在全球造成超过 200 万人死亡，引发严重的经济损害，并使跨境货物运输更加困难。许多国家正经历病毒的第二波和第三波疫情，可能导致全球供应链问题再度加剧。企业现在就需要制定应急计划。
自然灾害与国家紧急状态。COVID-19 是系列不可预见冲击中的最新一例。2008 年的全球金融危机导致市场陷入混乱；2010 年冰岛火山灰云使全球航空旅行停摆；2011 年日本东北大地震及海啸扰乱了依赖日本的企业运营。去年，与黎巴嫩有关联的公司受到贝鲁特爆炸事件的影响，而在澳大利亚则遭受了毁灭性的丛林火灾。此类事件不胜枚举。
气候变化。冰盖迅速融化、海平面上升以及长期干旱可能导致某些地区无法居住，从而引发人口迁移，并对食品、渔业和农业等行业的生产造成影响。
即使在新冠疫情之前，一些政府就开始将对中国依赖视为一个问题，尤其是在中美贸易战的背景下。美国曾誓言将生产“带回国内”，并出台立法禁止 5G 技术公司华为的业务，影响了至少十几个行业，包括航空航天、技术和汽车制造——这些行业都将联邦政府作为客户。新的美国国防法涵盖了全球子公司和服务提供商，深入企业的供应链深处。
环境、社会和企业治理（ESG）。企业需为其遥远供应商的行为承担责任，而这些供应商往往是企业所不知情的。企业需要确保其供应链各层级的供应商与其自身的价值观和承诺保持一致。
网络攻击和数据盗窃。在互联网时代，许多供应链已经数字化，但这并不意味着它们对突发冲击的抵御能力有所增强。网络犯罪，如黑客攻击和网络钓鱼，其泛滥程度至少与疫情前相当，甚至可能更高，因为人们对这些问题的关注已被转移。例如，全球金融行业依赖成千上万种基于卡片的申请系统，这些系统需要不同的访问控制，并持续成为网络攻击的目标。如果不将人工智能和机器学习纳入全面的风险管理策略中，几乎不可能追踪此类漏洞。
管理集中度风险
过度集中的供应链——即依赖少数供应商或大量位于同一地理区域的供应商——会使企业面临风险。各种事件可能在毫无预警的情况下发生，并在几乎一夜之间产生连锁反应。
即使你看似与某个特定地区没有直接关联，你的二级和三级供应商可能与之有关联。追踪和追溯潜在问题来源的唯一方法，是将此作为战略思考的关键部分，从而开始构建针对这些问题的韧性。
在某些行业，如科技行业，专业化程度如此之高，以至于供应链可能需要从数百个不同地点——甚至更危险地，仅从少数几个地点——采购数十万个零部件。一个发生在遥远角落、你知之甚微的事件，可能会对你的利润预测产生重大影响。
要确定潜在问题所在并进行应对，具备人工智能能力至关重要——随后是对数据进行熟练、细致且复杂的分析。这一过程有助于识别替代供应源，并开始制定战略路线图，以实现不间断的运营韧性。
保护品牌与声誉
未能分析、规避或绕开集中度风险的后果难以估量。短期风险显而易见：由于供应链中断导致企业无法生产、供货或销售产品，客户将无法购买所需商品。长期来看，这可能对品牌和声誉造成严重后果。
因此，对于具有战略思维的任何公司而言，在后疫情时代维持稳健的供应链必须始终是首要任务。疫情清楚地表明，了解自身弱点所在、制定应急计划以及防止供应链崩溃的重要性。如果事先没有部署好应急预案，一个在 overnight 发展起来的局面可能让首席执行官第二天早上就不得不向股东和利益相关者负责。
现在是时候开始投资先进的技术能力了——以发现潜在风险、制定最有效的应对策略，并使贵公司在新机遇中以竞争优势占据有利位置。这类似于一种高科技侦探活动。话虽如此，我们生活在一个技术空前进步的时代。必须运用人类智慧来理解哪些地方需要改变——而这始于动态且主动的领导心态。希腊哲学家赫拉克利特曾写道：“人不能两次踏进同一条河流，因为河水已非原来的水，人也已非原来的人。”对企业及其延伸的供应链而言，情况完全相同。
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