自2025年以來，國產AI大模型 DeepSeek憑借媲美國際領先的技術實力和極具競爭力的訓練成本，掀起了一場AI風潮。各行各業也在紛紛接入DeepSeek，提升大模型應用水平。對于產業數智化升級而言，接入大模型只是開始，如何將其與企業服務的場景相結合、解決業務問題才是關鍵。
京東工業作為中國領先的工業供應鏈技術與服務提供商，始終致力于通過技術創新提升供應鏈效率。京東工業在2024年已將自然語言理解相關的AI模型應用于商品尋源、合規管理等供應鏈管理場景，通過屬性識別與語義匹配實現商品的智能尋源匹配。京東工業借助DeepSeek-R1模型的推理能力，進一步提高企業客戶采購過程中的商品滿足率、尋源響應速度以及合規性，為企業降本增效提供了有力支持。
精準抓取關鍵參數、識別需求信息 全面提升商品滿足率及尋源時效
尋源是企業采購最基礎也是最關鍵的環節之一。在工業品領域，由于商品品類繁雜、長尾商品多，導致實際采購過程中，常常會遇到上下游描述方式不統一、參數型號命名不一致的問題，為尋源工作帶來了巨大的挑戰。
此前，行業普遍采用智能識別的方式，通過導入企業客戶提供的采購商品信息和數據，再與品牌商、經銷商的商品資源進行匹配。然而，這一過程常常面臨著數據質量差、信息模糊等問題，尤其是對于不規范的商品描述，例如商品標題文本堆砌，會讓傳統的系統算法難以準確抽取關鍵信息，導致系統自動識別的結果最終仍需大量的人工校對，這樣不僅效率低下而且也容易出錯。
在接入DeepSeek-R1模型后，京東工業有了更好地解決這一問題的方法。通過將自身深耕工業品商品標準化多年打造的墨卡托標準商品庫與DeepSeek-R1模型的強大推理能力相結合，京東工業實現了對需求文本中關鍵規格參數的自動識別和精準抽取，從而更準確地識別商品信息。此外，DeepSeek-R1模型還能靈活評估識別結果，并針對未匹配的部分進行指令調優，反復優化。
經測試，京東工業接入DeepSeek-R1模型后，企業客戶的尋源速度和商品滿足率均得到顯著改善，整體運營效率也得到全面提升。
破解“同品識別”難點 為企業提升供應鏈合規性提供技術保障
合規管理同樣是企業供應鏈管理中不可或缺的一環。在傳統的合規管理中，一品多碼、一品多商是阻礙合規的主要因素之一，其背后的核心挑戰是“同品識別”，即如何判斷實際采購的商品和規定商品完全一致。
此前，行業中普遍的做法是預先定義同品規則，再通過數字技術將采購商品的規格參數與規定的規格參數進行比對，但這一方式也存在一些問題。因為實際管理中，預先定義的規則往往無法覆蓋所有商品，例如有些企業沒有對顏色、材質進行規定，就會導致顏色或材質不同的同類商品被視為同品，進而帶來合規風險。
接入DeepSeek-R1模型后，京東工業實現了對企業商品管理規則的有效抽取，可幫助客戶快速完善同品規則定義，從而有效減少“一品多商”現象，提升合規管理的精準性和效率。這不僅能夠為企業降低合規風險，也為供應鏈的透明化和規范化提供了有力支持。
京東工業對于DeepSeek-R1模型的創新應用，再次展現了AI技術在企業采購和供應鏈管理中的巨大潛力。后續，京東工業將繼續探索人工智能在供應鏈管理中的更多應用場景，在以專業可信賴的創新推動產業降本增效的同時，為客戶創造更大價值。同時，京東工業即將舉辦“智鏈六點半”直播策劃，邀請行業專家與京東工業相關負責人共同探討人工智能技術在智能供應鏈中的應用實踐，敬請關注。
