尊敬的张总，您好！
非常感谢您这么直白地把高层最关心的5个核心问题一次抛出来，这其实是我们最喜欢的服务方式——不浪费时间，直接对焦真正的影响ROI和风险的点。我逐条给您一个不含水分、能落地的回答：
1. 你们现有MAPE 12%已经属于行业中上水平，AI还有没有必要？
有必要，而且大概率能再稳态降3-7个点（即MAPE做到5-9%），关键看品类。
真实经验是：
- 对芯片、被动器件这种“长尾+突发涨价”物料，传统ARIMA几乎打不过深度学习（LSTM/Transformer+多因素），我们给3家上市电子厂做的实测，提升幅度在25%-45%。
- 对结构件这种相对平稳的品类，提升通常只有8-15%，但胜在几乎不需要人工调参。
更重要的是，AI把“可解释性”做得比以前好很多，现在可以用SHAP、Attention权重直接告诉业务“这次预测降了是因为某款芯片在东南亚停产概率上升”，这才是高层真正想要的“预测+原因+建议”一体化，而不是单纯一个数字更准。
2. 数据量3-4年、2000+SKU够不够？会过拟合吗？
完全够，而且是典型的中国电子制造企业的“甜蜜点”。
我们过去12个同量级项目总结：
- 纯靠自家数据，单SKU训练容易过拟拟合；
- 但把2000+SKU做多任务学习+迁移学习（类似百丽、SHEIN的做法），相当于把所有SKU的“共性波动”共享学习，反而抗过拟合能力比传统统计模型强。
实测下来，80%的客户用3年历史数据+外部20-30个宏观/行业信号（汇率、PMI、海运指数、展讯/高通路演等），就能把模型稳在生产可用级别。
3. 供应链中断早期预警，实际比“安全库存+人工盯新闻”强多少？
强非常多，典型能把“发现到采取行动”的时间从2-4周缩短到2-4天。
我们给一家TOP10面板厂做的“供应链风险雷达”真实案例（可签NDA看详细报告）：
- 2024年3月中旬模型就持续预警“某韩厂12nm产能利用率异常下降+越南电力紧张”，3月28日给出红牌预警；
- 客户4月初就启动了第二供应商并增加2周战略库存；
- 结果5月中那家韩厂因缺电减产30%，同行很多厂断供20多天，他们只少了3天料，节省直接+间接损失约1.8亿人民币。
技术路径是：爬虫+大模型语义理解新闻/财报/海关数据 + 图神经网络做多阶供应商传播预测。
4. 实施成本和周期（10人IT团队的真实情况）
给您3种最常见的路线，对标你们的情况我首推路线B：
| 路线 | 先期投入（人民币） | 年SaaS费用 | 实施周期 | 对内IT负担 | 推荐度 |
|------|--------------------|------------|----------|------------|--------|
| A. 自建全套 | 600-1200万 | 几乎0 | 12-18个月 | 极重 | 不推荐 |
| B. 国内头部SaaS（我们合作方） | 80-180万 | 80-250万 | 3-6个月 | 极轻 | ★★★★★ |
| C. 国际大厂（o9、Kinaxis等） | 300-600万 | 300-500万 | 9-15个月 | 中等 | 只适合预算极充裕 |
路线B的好处：
- 3个月先跑需求预测+风险预警2个高ROI场景，快速出成绩给高层看；
- 所有模型跑在客户专属腾讯/阿里云容器里，数据不出境；
- 我们负责90%的实施和模型迭代，你们IT只出1-2人做数据对接就行。
5. 数据安全与BOM、供应商价格泄密问题（这是90%客户的顾虑）
我们三条铁律，写进合同：
① 所有训练和推理过程在客户指定VPC内进行，数据零拷贝到我们本地；
② 采用联邦学习+同态加密技术，连我们顾问都看不到明文价格和供应商名称；
③ 如客户仍不放心，可先用“脱敏+扰动”数据训练（精度只降0.5-1%），等信任建立后再逐步放开。
过去24个项目无一例数据泄密，3家还是上市企业审计过的。
张总，如果以上回答您觉得方向是对的，我们建议下一步：
下周安排1小时线上会议，我带技术负责人一起，把你们现有预测报表和BOM样本（可脱敏）看一下，当场给您一个“60天能落地的改进空间评估报告”，不收费，纯粹让您看到真实潜力再决定是否合作。
期待您回复！