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京東全球科技探索者大會舉行 京東企業業務持續推動采購大模型技術創新

7月13日,主題為“跨越·產業智能”的2023京東全球探索者大會暨京東云峰會(JDD)在京舉行,在大會上京東推出了京東言犀大模型。京東零售企業業務產品部總經理李飛在大會上做了主題演講,就新技術在企業采購領域的應用實踐進行了分享。作為京東服務企業客戶的窗口,京東企業業務將持續推動采購大模型技術創新,助力企業采購經營決策及采購行業數智化升級,為企業客戶的數智化轉型提供一站式企業服務解決方案。

新技術驅動企業服務升級 打造一站式數智化供應鏈解決方案

在大會上,京東集團CEO許冉首次對外展示了京東的技術追求,即成本、效率、體驗、可信、普惠、突破。京東集團的發展來自產業場景歷練,這為京東積累了產業數據和行業Know-How,成為研發大模型的獨特優勢。關于大模型的價值,京東提出一個公式:大模型的價值=算法×算力×數據×產業厚度的平方。許冉表示:從產業切入大模型,這條路雖然難走,卻如同從北坡攀登珠峰,有更波瀾壯闊的風景,有巨大的探索價值。

京東20年的發展史,就是一部供應鏈技術的發展史,也是用技術驅動產業降本增效的發展史。隨著行業的發展、數字經濟的增長,人工智能等新技術正在向數字化采購全鏈路和全場景不斷滲透。京東企業業務為客戶提供了包括商品智能審核、商品標準化管理、智能運營、智能價格管控、智能結算、供應商智能管理等6大場景和20+細分場景的數智化供應鏈服務解決方案。

采購是企業管理的高頻場景,也是提升企業采購效率和效益的關鍵。京東慧采SaaS專屬采購平臺,不但能夠在采購尋源、在線協議、電子發票、審批流程等采購全流程均實現線上化互聯互通,同時京東慧采豐富的商品資源及智能選品推薦,方便了企業進行選品、比價,做出最優的決策方案。

在智能預測應用實踐上,京東企業業務對內外部數據進行結構化的處理,構建預測算法模型,實現京東側供應鏈效益分析、銷售預測、行業預測、趨勢預測等智能預測能力,并聯動品牌方實現智能調撥、補貨、調整生產計劃的能力,加速形成共享共贏的供應鏈生態。

在智能選品解決方案中,京東企業業務打造了用戶圖譜、場景圖譜、輿情圖譜、行業標準圖譜、商品圖譜、供應商圖譜等六大采購知識圖譜,讓AI來思考用戶真實需求、使用場景以及商品的搭配組合,通過匹配推理引擎,洞察用戶需求,為用戶精準推薦商品。

此外,京東企業業務還基于AI技術打造了“采購大腦”,為企業客戶提供智能審核、智能價控、智能尋源、智能薦品、流程自動化等采購全鏈路智能化解決方案,可以把采購人員從日常瑣碎的工作中解脫出來,同時采購大腦加強了對采購人員的洞察能力和推理能力,進一步提升采購決策的科學性和準確度。

推動采購大模型應用 助力企業客戶高質量發展

人工智能技術目前已經在企業采購領域廣泛應用,以AIGC為代表的生成式AI數字技術正在加速向B2B全鏈路滲透。依托于京東言犀大模型能力,京東企業業務建立了行業大模型、場景大模型和企業專屬大模型,通過“預訓練+精調”的開發范式,使整個研發更加標準化和集約化。

例如,在京東企業業務的商品智能審核方案中,能夠通過計算機視覺技術對圖文、視頻進行監測識別和分析,解決商品合規審核的難題;在智能價控解決方案中,通過大數據和深度機器學習,輸出價格預警策略以及行業價格指數,解決價格不合規的痛點問題;在智能商品運營解決方案中,通過預測和推薦模型的建立,助力客戶需求與優質供應商的精準匹配,解決供給匹配的痛點問題等。

采購供應鏈是企業數智化轉型的必經之路,京東企業業務通過企業洞察管理、品類管理、定價管理、庫存管理、履約管理五大管理模塊,構建起企業采購供應鏈的數據底座,通過智能預測、智能選品、智能定價、履約決策四大策略中心,實現客戶需求的匹配與識別,強化供應鏈的協同,促進產業鏈的共振。

行業和應用場景的差異,是推動大模型實踐應用的難點之一。以企業采購中常見的MRO類商品為例,采購時要面對采購頻次高、供應商數量過多、價格不透明、商品標準難以統一、交期要求高等諸多問題。京東企業業務將大量MRO類供應商接入京東統一的采購平臺,不但解決了商品的標準化問題。同時,京東透明、可追溯的數字化平臺,能夠實現采購全流程的可視化、可追溯,幫助企業杜絕采購舞弊現象,提高整個采購管理的合規性與透明度。

未來,京東企業業務還將基于不同的行業和不同的采購場景,在數據標準化、數據資產化、資產服務化等方面持續發力,將企業采購流程按照主題單元建立通用數據模型,通過各單元數據模型的互通互聯,構建采購交易的大模型,最終實現通過采購大模型技術助力企業實現采購經營決策的數字化、智能化。

“人工智能技術的行業應用主要有三個核心要素,即數據、算力、場景。”李飛表示。在企業采購領域,將顯著降低人工智能的應用門檻。京東企業業務將借助京東大模型進一步夯實底層算法、算力,整合更多供應鏈上下游的數據,積累采購核心數據資產,不斷深入零售、物流、金融、健康、政務等知識密集型、任務型產業場景,解決真實產業問題,助力千行百業的企業客戶高質量發展。

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