AI会不会取代采购？供应链影响解读

在年初小龙虾特别火的时候，我就一直想聊聊AI。等到这波热度慢慢过去，咱们可以再把话题落回到：AI到底在供应链里会带来哪些变化。小龙虾火爆那阵子，确实让不少人产生“全民AI”的氛围，好像不会人工智能就会被时代淘汰。说实话，我自己也有同样的焦虑。最近我参加了人工智能相关的培训和学习，也和不少业内从业者以及准备入行的人做过交流。

我注意到，关注我的很多都是做采购或供应链工作的伙伴，所以想借此机会跟大家聊聊AI的影响。当然要讨论，就得先定几个大家可能关心的方向，比如：“AI会替代采购人员吗？”“AI对供应链的哪个环节影响最大？”“目前或未来，哪些人工智能体在供应链领域可能会被广泛使用？”也欢迎大家在评论区补充其他主题。

今天我们就先从一个问题切入：“AI会替代采购这个岗位吗？”

——目前来看不会，未来真正发生的概率也相对较小。（以下是我基于目前人工智能发展阶段的个人判断）

先说现阶段的情况。我们大多数人接触AI，主要还是在用大模型：提问咨询、做调研分析；也有人用它来协助做视频、PPT，甚至用于会议纪要等工作。以采购来讲，大模型确实能在行业咨询、技术趋势梳理上做得很细、覆盖面也很广。但如果你想用它直接推到某个产品的成本价格，或获取更深一层的关键信息，难度会明显增大。

当然，也有人强调AI能提升效率。这里的效率提升，更多是对全员的“通用能力”层面。如果把采购按工作属性拆开，通常可以归为两块：信息获取、以及决策与推荐。从根本上说，短期内企业的采购信息收集和决策还不太可能交给AI去直接完成，原因主要有以下几方面：

①信息的准确性：价格、供应商、账期等往往属于商业机密，很难让大模型直接拿到可靠数据，因此很难作为可用依据；

②关系属性：采购里有一部分决策并不在“信息本身”，而是在“公司与供应商的关系”上。哪怕我们可以加一些规则或流程，但只要双方之间存在真实合作关系，就很难用非常清晰的边界去完全划分清楚；

③认同属性：就算公司把采购决策授权给AI，供应商那边是否接受也仍然可能要再确认。并且，AI给出的决策在供应商或企业内部是否还需要复核、是否要走审核流程，也会影响落地。所以目前AI更多只能充当信息提供者，但它提供的信息仍然有限。

另外还有一个关键点：模型训练离不开数据。前面说过，采购相关的信息大多涉及商业机密。如果要建立一套适配的模型，就只能由公司自行搭建并训练，这不仅需要投入，而且往往还是持续投入。

以上只是我的一些个人理解，不一定完全正确。欢迎大家一起交流、共同学习。我们对AI来说其实都是在路上的新人。