第一部分：通用人工智能的曙光：从经典人工智能到生成式AI大模型
1. 从早期人工智能算法到机器学习，到人工神经网络和深度学习：
· 人工智能是一类计算机模拟的，完成传统上认为只有人类可以执行的任务的硅基智能
· 机器学习是一类让算法从数据中找到规律、模式的设计:从判断信用卡交易是否套现的实现，看程序代码方式和机器学习方式的差异
· 深度学习/人工神经网络是一类机器学习算法，通过模拟生物神经网络，处理相对抽象的信息：人工神经网络怎么能识别小狗的照片？其实跟我们教小朋友认小狗非常类似
2. 生成式AI兴起 - 从分析式AI到生成式AI，AI从做判断题/选择题，到做填空/问答题
3. 从“偏科专才”到“通才”，通用人工智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？
· 以Deepseek和ChatGPT为代表的等大语言模型基本核心原理
o ChatGPT带来了通用逻辑能力AI的曙光
o Deepseek为中国自己的智能操作系统打下坚实的基础
· 其他主流大模型主要类别和基本原理
o 以扩散模型为代表的文生图模型：训练机器对像素的“组装”和“组合”
o 数字三维构建模型：算法对世界的“脑补”
o “世界模拟器”：OpenAI的视频生成模型SORA
第二部分：AI在商贸流通企业的应用赋能
2.1 流通企业面临的挑战与机遇
· 挑战：库存管理复杂、需求预测不准确、客户体验不佳。
· 机遇：通过AI实现精准营销、优化库存、提升客户满意度。
2.2 数据驱动的决策支持系统
· 预测分析：利用历史销售数据预测未来需求，优化库存水平。
· 客户行为分析：通过分析顾客购买行为提供个性化推荐，增强客户粘性。
2.3 智能物流与仓储管理
· 自动化仓库操作：使用机器人进行货物搬运、拣选。
· 路径优化与运输调度：利用AI算法规划最优配送路线，减少成本。
实际案例分析：某大型连锁超市的AI应用
· 背景：该超市面临库存积压和缺货问题。
· 解决方案：引入AI驱动的需求预测系统，结合实时销售数据调整库存策略。
· 效果：库存周转率提高了20%，缺货率降低了15%。
第三部分：AI赋能提高大宗商品供应链服务能力
3.1 大宗商品供应链的特点与挑战
· 特点：价格波动大、交易量大、周期长。
· 挑战：如何有效应对价格波动带来的风险，保证供应链的稳定性和透明度。
3.2 应用案例分析
· 价格波动预测与风险管理：使用机器学习模型预测市场价格变化，提前制定应对策略。
· 智能合约与区块链技术的应用：确保交易透明度，减少欺诈风险。
· 物流追踪与透明度提升：利用物联网（IoT）和AI技术实时监控货物状态，提高物流效率。
3.3 创新解决方案探讨
· 供需匹配优化：通过AI分析市场需求与供应情况，动态调整采购计划。
· 环境可持续性与资源高效利用：运用AI优化能源消耗，减少碳排放。
实际案例分析：某国际矿业公司的AI应用
· 背景：该公司面临原材料价格剧烈波动的问题。
· 解决方案：开发了一个基于AI的价格预测模型，并结合区块链技术改善供应链透明度。
· 效果：成功预测了几次重大价格波动，帮助公司及时调整采购策略，减少了约10%的成本。
第四部分：AI大模型赋能企业通用职能
4.1 营销赋能
· 个性化推荐：根据用户行为数据分析，为每位客户提供定制化的产品推荐。
· 市场分析：利用大数据和AI工具进行市场趋势分析，发现潜在机会。
4.2 智能客服
· 智能客服：基于Deepseek类的聊天机器人，快速响应客户咨询，提高服务效率。
· 情感分析：通过语音语义语旨层技术分析客户反馈的情感倾向，改进服务质量。
4.3 办公 +AI助手
· 自动化办公助手：集成AI功能于日常办公软件中，如自动整理会议记录、安排日程。
· 知识管理：建立智能化的知识库，便于员工快速查找所需信息。
4.4 财务管理的AI赋能
· 财务预测：利用AI进行收入预测、预算编制，辅助决策制定。
· 审计自动化：通过AI技术自动检查财务报表的合规性，减少人为错误。
4.5 人力资源 +AI
· 招聘筛选：使用AI评估候选人的简历和面试表现，提高招聘效率。
· 员工发展：基于数据分析为员工制定个性化的职业发展规划。
4.6 代码助手
· 代码生成与调试：借助AI自动生成基础代码框架，辅助开发者进行调试。
· 项目管理：通过AI优化团队协作流程，提升项目交付速度。
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