應用指南發布，應用場景明晰，人工智能為采購供應鏈帶來什么？

文 / 現代物流報記者 馬敬澤

2025年是人工智能從技術升級向落地應用特別是產業融合轉化的重要一年。今年8月，印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（下稱：《意見》），不僅推動人工智能應用的深刻變革，也明確了其與經濟社會發展融合的主要方向。

在AI賦能千行百業的“大潮”中，作為產業經濟運行的重要組成部分，采購供應鏈成為人工智能應用的主要領域。12月1日，中國物流與采購聯合會正式印發《人工智能+采購供應鏈應用指南》，緊扣《意見》等國家戰略部署，明確了“人工智能+采購供應鏈”的十大關鍵應用領域。

（圖源：新華社）

那么，人工智能具體能對哪些環節進行優化，又如何解決采購供應鏈運行中存在的問題？

AI賦能已成為采購供應鏈“必答題”

如今，“人工智能+”創新應用正推動采購供應鏈從傳統經驗驅動向數據智能驅動的范式升級，全面提升運營效率與管理水平。中國物流與采購聯合會調查數據顯示，與傳統的采購模式相比，采用智能采購供應鏈的企業，采購效率可以提高30%以上，采購周期可以縮短50%以上。

在12月4日舉行的2025公共采購行業年會上，中國物流與采購聯合會公共采購分會秘書長、采購委主任彭新良介紹了2025“人工智能+采購供應鏈”十大應用場景。其中，提升需求管理精準度、提升監管預警及時性、人機交互等應用，靶向性強，因其能精準切入并系統解決傳統采購供應鏈的長期痛點，而成為驅動行業智能化升級的關鍵突破口。

（中國物流與采購聯合會公共采購分會秘書長、采購委主任彭新良）

彭新良指出，在傳統采購模式下，想要實現需求的精準管理十分困難。一方面，審核標準的不統一阻礙品類物料的精確識別，對數據錄入構成影響；另一方面，需求預測本身的工作量大，需要兼顧多個維度，傳統人工測算和錄入往往無法兼顧，降低了需求預測的精準度。而人工智能大模型除了在數據高效精準處理分析能力上的優勢外，還能聚合生產計劃、歷史數據、市場趨勢、庫存等要素數據，構建智能預測算法模型，并在算法的加持下持續進行學習和優化，為提升需求預測的準確性帶來幫助。

人機交互協同也是人工智能推動模式變革的關鍵能力之一。通俗來講，借助語言模型，人工智能可以理解人類語言文字，不僅可以協助合同的審查、簽署，也可實現通俗語言和機器語言的雙向轉化，在人與系統間搭建起一條便捷的溝通渠道。

在數據集成分析、持續學習、人機交互等能力的基礎上，人工智能也擁有了智能輔助決策能力。彭新良表示，采購決策是AI可以大顯身手的場景，推動戰略采購活動從依賴個人經驗，轉為以數據驅動、邏輯嚴密的科學決策。伴隨著相關應用的不斷深入，AI有望在采購決策中扮演“超級分析員”的角色，依據供應商各維度數據構建全面的畫像，為采購策略提供深度支持。

除此之外，人工智能已在智能采購實施、智能采購監管、智能庫存管理等領域發揮作用。彭新良強調，政策引領、技術進步、企業內在需求、國內外環境挑戰四個因素推動了“人工智能+采購供應鏈”的蓬勃發展。在這四重驅動因素的疊加之下，AI與采購供應鏈的融合，現在已經從一道“選擇題”變成了一道“必答題”。

“AI+供應鏈”將呈現四個趨勢

在人工智能應用逐步深入采購供應鏈領域的同時，數據的合規獲取、風險防范等問題也需要得到解決。

彭新良在接受《現代物流報》記者采訪時表示，人工智能的訓練和迭代需要大量數據積淀，如果數據的真實性、相關性、有效性得不到保障，人工智能做出的判斷就會出現問題。因此，要真正發揮人工智能在采購供應鏈領域的作用，拿到一手的、準確的數據就十分關鍵。

當前，我國各大央國企打造的采購平臺、供應鏈平臺，以及政府構建的政府采購平臺，對數據的要求越來越高，這些平臺更多使用在真實交易環境中抓取的數據，其質量也憑借區塊鏈技術得到較好的保障。因此，目前來看，在央國企及政府體系內，數據的高質量獲取并不困難。

不過，大企業間和企業與供應商之間的數據互聯仍存在一些“堵點”。例如，各大企業都根據自身需求與業務情況構建自身信息系統，其數據格式與標準往往并不一致，底層數據難以順暢流通；另外，許多中小供應商的信息化、數字化能力存在不足，對數據對接也存在安全隱私方面的顧慮。

“要讓AI全面融入采購供應鏈各環節，中小企業一定不能‘掉隊’。因此，大型央國企應該發揮引領標桿作用，在搭建數字化、智能化供應鏈系統的過程中要降低使用門檻，讓供應商尤其是中小企業能夠便捷實用。”彭新良說。

隨著AI浪潮的到來，企業也應在采購供應鏈數字化方面做好充分準備。

京東工業相關負責人在接受《現代物流報》記者采訪時表示，首先，企業的高層應充分認識到采購供應鏈建設的戰略價值。京東工業研究發現，在降低成本方面，采購供應鏈優化的效果更加明顯，難度也遠低于市場擴充、生產工藝改進等手段。

“許多企業在與我們的交流中提到，采購供應鏈的數字化升級和核心競爭力的打造，已經逐漸成為他們的第二利潤增長點。”該負責人說。

其次，企業在開展采購供應鏈數字化轉型的過程中，要根據自身實際情況循序漸進，這一過程不能過快，也不能止步不前。他建議，企業可與行業內的合作伙伴共同開展采購供應鏈數字化轉型，以開放包容的心態提升上下游協同整體效率。

最后，供應鏈數字化建設絕非IT部門單獨的工作，需要高層統籌、業務等多部門協同推進，只有這樣，供應鏈數字化轉型才能真正發揮提升業務效率的作用。

在我國步入新發展階段的同時，AI的成熟也將使我國采購供應鏈數字化轉型呈現出新特點。

西域智慧供應鏈（上海）股份公司副總裁張頔在接受《現代物流報》記者采訪時表示，過去的數字化側重于流程線上化和數據可視化，解決了“看得見”的問題。而未來的“數智化”核心在于利用AI和數據模型進行預測、決策與自主優化，AI驅動決策將成為核心。

同時，隨著監管趨嚴和企業風控意識增強，合規不再僅僅是滿足資質審核的“門檻”，而是融入商品全生命周期、業務流程與數據交互的體系化能力。數智供應鏈必須內置合規邏輯，將合規從成本中心轉變為保障企業穩健運營的價值中心。

彭新良認為，我國“AI+供應鏈”應用在“十五五”期間將呈現四個趨勢：一是從“單點智能”向“全鏈協同智能”轉型；二是從“被動響應”向“主動預判智能”轉變；三是從“技術應用”向“生態重構智能”轉化；四是智能體能力向高階自主與持續演化。

“未來，中國物流與采購聯合會將進一步發揮行業統籌協調作用，持續推動標準引領、資源共享、創新驅動的行業發展生態構建，助力人工智能技術深度賦能采購供應鏈高質量發展。”