“阿尔法狗”（AlphaGo）与最顶尖人类棋手柯洁的对弈即将在本月底于杭州拉开序幕，这也是继去年李世石以1:4的比分输给了阿尔法狗后又一场人工智能和人类的巅峰对决，也让机器学习、深度学习、神经网络等概念进入了公众的视野。人工智能目前除了在人脸识别、语音识别、无人驾驶、天气预测、医疗诊断等众多C端领域已经有了广泛的应用，在B端商务领域特别在智慧供应链领域也已经有了深入的应用并且会更加有用武之地。
一、战胜人类——AlphaGo的使命
AlphaGo之所以能够战胜人类，其不是如同人类一样靠逻辑推理进行思考，而是更多的靠着大量的数据以及智能算法，而这些大数据其实就是众多的人类围棋高手之前下棋的记录，这也是AlphaGo智能的来源。谈及核心的智能算法，它有两个，第一个是启发式搜索算法—蒙特卡罗书搜索算法（Monte Carlo Tree Search），这个算法保证AlphaGo在有限的空间和时间内找到应对对手的下法，第二个算法其实就是概率算法，即使把每一步的下法变成一个获胜概率的数学模型。
具体到下棋步骤，AlphaGo会预测并且搜索对手可能的走法，然后它要针对对手搜索自己下面可能的多种对策，并且计算每种走法获胜的概率，随之找到获胜概率最大的一种，周而复始直到自己胜利为止。从这个角度来说，AlphaGo所代表的人工智能其实就是大数据和智能算法（图一）。
图一
本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因未知和不确定而焦虑。AlphaGo的逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”（图二），这个逻辑不仅仅适用于下棋，也适合于商业活动特别是在“智慧供应链”。
图二
二、增收降本——智慧供应链的初衷
和人工智能在下棋中的运用不同，商业活动及智慧供应链有着不同的数据、算法以及模型。下棋面对的仅有一个对手，而商业人工智能则涉及到众多的内部职能、竞争对手、外部客户和供应商，加上复杂和不稳定的流程，会徒增人工智能在商务行为中应用的难度，这也是为什么人工智能在C端首先得到广泛应用的一个重要原因。但是随着企业各类系统，如ERP、CRM等的普及和管理水平的提升，不少中国企业特别是电商、零售、物流、时尚品行业等已经积攒了大量的运营数据如销售历史数据、配送数据、进货数据、促销数据、库存数据等等，而且内部各个职能协同已经达到一定程度，其实已经具备了运用人工智能来构建智慧型供应链的数据基础和管理基础。
同时这些企业目前所遇到了很多棘手的现实问题，如不能精准和及时的预测和捕捉消费者需求，不少电商企业的缺货率达20-30%，易错失销售机会，造成销售提升乏力；还有库存周转慢，呆滞库存比例高达30-40%，爆仓现象严重，企业现金流压力极大毛利率低，常常有“累死累活就是不盈利”的现象。而人力资源问题更是让不少这类企业头疼，以上行业的企业大多以80后90后员工为主，根据相关统计，75%的企业存在运营人员缺口，年流失率在20-50%左右。 如何解决这些现实问题，也是众多企业所关注的核心（图三）。
图三
三、预测决策——智慧供应链的本质
如同AlphaGo的本质一样，智慧供应链就是人工智能在商业中的典型应用，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。
预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对具体的商务和智慧供应链所涉及到的领域进行决策。
从战略层来讲，结合公司、分公司、区域、渠道等整体市场经营计划，以及大量历史数据以及未来的影响，建立商品、门店分类以及成本效益分析模型，目的是给商品分类，贴上商品属性独有的标签，这些标签和分类如同“指挥棒”，会对这些商品未来的销售、预测、库存、生产以及财务回报情况起到指引作用，同时切记，这些模型从来不是一成不变，而是根据市场、消费者的变化而动态的发生调整的。
然后再将战略层的商品、门店、成本、经营目标等策略，根据供应链管理的精髓—“供需匹配”，具体到战术层的品类计划、销售预测、智能定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等应用场景，至此上述所建立的预测和决策模型可以开始发挥重要作用了，制定计划、协调资源、动态调整开始为进一步的执行动作构建的了指挥中心。最后到执行层，销售、活动、订单、生产、补货、运输、仓储、配送、等具体的运营行为开始启动，直到一个消费行为的最终结束。
在执行的过程中，大量新的运营数据产生、大量的关于市场趋势、消费者喜好、竞争对手行为等数据得以记录，这些数据最终又会影响到未来的战略层和战术层计划，形成信息和流程的闭环反馈（图四）。其核心就是为企业解决“卖什么、卖多少、怎么卖、多少钱、投多少”五大核心问题，目的就是构建预测体系，提升销售预测准确性，降低渠道库存，提升商品现货率，同时通过商品智能选择、分类和定价精准服务销售者，提升销售额，并且具体指挥商品的采购下单、跟单、促销、物流等场景，提升供货满足率和产品有货率（图五）。
图四
图五
四、智能商业——京东的智慧供应链的背后是什么？
今年在京东集团年会上，刘强东曾提到「智能商业-供应链」理念。其Y 事业部随后也公开宣布 2017 年将重点发力系统自动化商品补货在京东零售中的应用，在消费品、服饰家居、大家电、3C 数码四个品类自动补货系统将覆盖 80% 以上的采购场景。到 2017 年底，消费品和服饰家居两个品类，无人监管的全自动化采购订单将占比 50% 以上。寥寥数语，貌似简单仅仅涉及到了其自动补货的领域，但其实在不为人知的背后则是关于京东智慧供应链的预测和决策体系：大数据、算法、云计算、闭环流程等等。在国内电商平台竞争开始迈向新阶段的背景之下，这些让人丈二摸不着头脑的东西未来则是京东的核心竞争力之一。
当然，这并不是京东的原创，一些知名的企业如亚马逊、沃尔玛、一号店、特步电商等在此领域都有不同层次和着重的应用。甚至一些物流企业由于累积了大量的客户终端的需求、配送、库存等领域的数据，其实完全有条件去给上游客户企业提供除了仓储和运输之外的供应链服务如销售预测、库存管理、补货调拨、物流计划等增值服务。而智慧供应链对于中国企业来讲，想要转型升级，想要弯道超车，想要增加利润则将是必由之路之一。
五、实干兴邦——智慧供应链如何落地？
而谈到智慧供应链的落地实施，首先谈到的并不是大数据和算法，而是业务的需求，也就是业务需要解决什么的问题和带来什么样的效益，回归到本质其实还是以消费者需求为原点，分析消费者更喜欢什么样的商品、未来的销量多少、价格如何定能让消费者满意同时企业自身收益最大化、促销活动投资回报比例、在供应链网络里安全库存如何设定等等，在明确自己的业务目的后，根据现有的数据进行相关算法匹配建立模型以及调整关键参数。
有企业会说，假如自己没有那么多数据怎么办，或者数据质量不好怎么办，这些都是实践中非常普遍的问题，但并不是没有办法解决。中国电商和零售行业的火爆让数据搜集的质量、数量和速度远超大家的想象，关键是把数据积累和搜集的关键规则要先确定下来，而这些规则是服务于业务的需求，这样只要持续积累几个月时间，一些模型就可以发挥作用了。
至于数据质量不好，则可以通过人工或者自动清洗的方式进行解决。谈及算法，很多的开源的算法都是公开的。而且在今天大数据和人工智能的时代，虽然每个人都会从中受益，但并不是每家公司都要聘请数据、算法方面的科学家，更加切合实际的是由能够理解公司业务需求并且能够与大数据、算法相匹配的专业公司来提供专业第三方的分析、建模和优化服务。在未来我们可以看到，智慧供应链领域的工具如同水和电这样的资源，由专业的服务商提供企业来使用。
和人工智能在C端的应用不同，智慧供应链也不是完全取代人，它能够帮人做预测和决策，当做这些成本下降的时候，对判断的需求就会增加，因此人的判断价值就会提升，而且企业是个集体，人之间，部门之间的协同以及流程还会发挥重要的作用。智慧供应链在企业策略中的应用只是开始，而不是结束。
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