ERP的未来以及企业应为AI做好准备的分析

人工智能(AI)和机器学习已动摇从网络安全、市场分析、机器人到自驾车等众多领域的企业。但对于企业核心职能，AI的使用还处于起步阶段。目前先行企业在业务转型过程中用AI改善企业资源规划系统(Enterprise Resource Planning；ERP)的需求正不断成长，而ERP厂商正在将机器学习功能融入其产品中，以便满足未来需求。

据CIO报导，以美国宾州药品批发公司AmerisourceBergen为例，该公司在全球47国有1.9万名员工，年营收达1,470亿美元，在Fortune 500中排第十一位。

AmerisourceBergen订价副总裁Alexander Kugler深知，AI有助于公司在产品订价时做出更好决策。该公司之前用试算表从各种系统中提取数据，藉此确定生产成本，并利用过去纪录和常识来弄清客户对价格变化，以及竞争对手的行为有多敏感。

Kugler表示，这种订价方法已过时，跟不上产业趋势和动态。因此，AmerisourceBergen在15个月前开始转向一套整合系统，该系统能自动计算生产成本、分析历史交易数据，并撷取天气预报等外部数据，为将来部署AI创建基础层。

ERP的未来

AmerisourceBergen选择的Vendavo平台内建智能功能，但该公司迄今尚未将这些功能投入使用。而仅使用内建的专家算法，例如在价格低于成本时发出警报。这些功能是资料科学家所创建，但并非由机器学习系统实时产生。

而且还有其它可能警报，系统需做判断而非简单计算。例如，特定天气事件可能会引发对流感疫苗的更多需求。或者新的竞争者可能即将进入某特定细分市场，导致产品价格下滑。

Kugler表示，展望未来，业务风险警报绝对有其价值。该公司拥有数以万计的客户，销售数以万计的产品，拥有能在发生问题之前提醒潜在问题的流程或架构，会很重要。

机器学习的另个用途是工作流程自动化。第一步是建立架构，让单名员工就能做出会自动触发一系列行动的决策。然后在下次有需要做决策时，系统可根据过去经验建议行动过程。最后，一旦对建议有足够信心，系统就能自动采取行动，人类仅监督进程并处理例外情况。

Kugler表示，企业会得到一致的决策，使订价团队更专注于价格背后的艺术。这将释放价格团队，专注于真正为企业带来价值的机会。

例如，订价团队成员目前可能要花3个小时进行更复杂的价格分析，5小时处理与价格管理相关的日常工作。透过智能自动化，他们可能只要花1小时进行价格管理，另外7个小时就能进行加值活动。

目前，AmerisourceBergen仍在采用AI的奠基阶段，因此将继续研究如何将机器学习用于业务风险警报、预测分析和工作流程自动化，但尚未用机器学习做决策。但做出更好预测、设定更好价格，甚至降低生产成本并非让系统更智能化的唯一好处，AI也将协助企业自卫，而且不仅针对其当前直接对手。

Kugler表示，像亚马逊(Amazon)的公司正在进入该公司所在市场，而且肯定会用尽一切可能手段。而不利用AI的企业将遭受损失。其获利将受侵蚀，最终若不得不多元化，寻找其它营收来源，就会成为被接管的候选公司。

为AI做好准备

跟AmerisourceBergen一样，许多企业仍在为使用机器学习和高级分析、智能接口和工作流程自动化的智能ERP系统做准备。纽约顾问公司SapientRazorfishAI负责人Josh Sutton表示，基于AI的ERP产品和功能直到最近才被市场所接受，众家企业在采用上持缓慢而谨慎的态度。

Sutton指出，AI是现今商业转型的重要组成部分，而转型速度比以往任何时候都快。Sutton看到很多企业开始进行将AI加到ERP中的试点计划，但一切仍在早期阶段。他说，目前不过是这条路的起点。而取得最大成功的企业是从小型产品试起，而非好高骛远的企业。