激活采购组织活力，引领供应链创新与价值创造。近日，震坤行CTO刘阳出席行业采购峰会，并发表题为《AI和大数据赋能工业用品采购智能化升级》的演讲，分享了震坤行对AI大模型在工业用品供应链这一垂直领域落地应用的思考与实践。

一、AI赋能供应链方法论：解构工业用品采购16大场景120子场景

刘阳在演讲中指出：“如今生成式AI在文生文、文生图、文生视频等场景应用爆发式增长，但从实际产业实践分析，生成式AI在与具体产业业务场景结合方面具有广泛的应用潜力。震坤行作为一家数字化的工业用品服务平台，一直致力于运用 AI解决工业用品采销过程中遇到的问题，并从顶层设计角度把握数字化到智能化的发展趋势。”

震坤行面临众多客户的采购需求，往往是清单式的一句话需求。例如客户描述希望要一个扳手时，通常一句话是“公制全抛光两用快扳 5.5”，使用上一代基于规则和专项训练的技术，信息提取只能把5.5提取成一个单位，并不能确定是厘米还是毫米。但是，当我们引入生成式AI这样的新技术时，情况发生了改变。它具备了一定的联想和推理能力，能够把“5.5单位”精准地推理成“5.5毫米”，从而精准地确定商品，快速向客户提供报价，完成一次授权问询行为。从震坤行的测算分析来看，仅信息提取这一环节，应用这一代新的生成式AI会比上一代技术的准确率从83%提升至99%。

刘阳认为AI赋能工业品采购智能化升级有一个重要的方法论，即先进行解构再重构。每个企业都是产销协同的企业，也是一个产业链。将这个链条拆分充分解构，才能了解哪些环节更适宜应用AI，哪些环节应用AI的投入产出比并不高。目前，震坤行将工业用品采购领域解构为16大场景和120个子场景，包括市场调研与分析、产品设计与开发、物料需求规划、供应商选择与评估、物料采购、物料运输与接收、物料仓储管理等。刘阳表示只有足够解构清楚这些场景，才能有机会用AI重构每一个业务环节。此外在不同业务场景下被 AI 影响的程度和时间进程也各不相同，每个企业都有自己独特的数据、业务和流程，需要探索出匹配企业发展的AI可升级的业务环节和核心流程。

二、震坤行自研AI应用 破局工业用品采购“三高”痛点

基于服务10万+工业企业经验，震坤行总结出工业用品采购“三高”痛点：物料复杂度高、比价成本高、选品难度高。针对这些挑战，震坤行自研了AI物料管家、AI比价助手和AI推品大脑等应用，为客户提供生成式、成长型的智慧供应链解决方案。

应用1：AI物料管家。震坤行在接收客户需求时，发现物料描述往往非常复杂，包括大量的字符串、数字、汉语拼音等，而且同一种物料，不同客户的表达不同。如何通过AI帮助纷繁复杂的表达实现规范标准化是一个非常重要的问题。震坤行推出了“AI物料管家”这一产品，也是国内首款生成式AI物料管理工具。它能够将来自客户和供应商的纷繁复杂、多种模式和模态的资料描述，通过AI快速结构化、标准化，输出标准化的目录参数，实现一物一码。例如，应用了AI物料管家后，原先需要一天完成的物料梳理工作，现在基本上一个小时就能完成，秒级的处理速度极大地降低了物料管理成本，并减少了人工出错的可能。通过工业用品相关大数据积累，震坤行建立了覆盖1700万SKU、10亿级工业用品参数的震坤行数据字典。刘阳表示：“基于这本数据字典，未来物料管理将像查字典一样方便，哪怕是一颗细小的螺丝钉，也能将其相关数据全部记录在数据字典中，做到应存尽存，应用尽用。”

应用2：AI比价助手。在采购过程中，比价是一个重要且耗时的环节，采购人员需要逐一联系供应商、询问价格和条款并进行分析比较。震坤行开发的“AI比价助手”，能够快速从数以万计的供应商中选择最优的价格，并综合考虑供应商的资质、供货质量、售后服务等多维度因素。刘阳表示，AI比价助手在帮助企业做出采购决策时，表现出了降本增效的显著优势。某电力和自动化领域的世界500强外资企业，采购PPE类产品种类繁多、数量庞大，需投入大量人力进行物料梳理、制定采购计划、搜集采购决策必要信息，如商品信息、价格、交期、服务等。因而采购与管理每年会产生大量支出，非常容易导致企业的采购管理成本过高。使用AI比价助手后，实现了全网工业用品销量、价格、评价等数据汇总快速对比，帮助客户做出最具性价比的采购决策，实现SKU数量精简84%，节约成本15%

应用3：AI推品大脑。在工业用品采购领域，商品多、参数复杂、行业差异大等特性导致选品难度高。震坤行推出“AI推品大脑”，帮助客户更快，更准选品。C端电商的千人千面，即每个人同时打开淘宝、拼多多、抖音等不同用户看到的内容都不同。刘阳表示：“通过大数据和AI的结合，有机会在工业用品采购或者To B采购领域实现千客千面的转变和精准触达。”震坤行自研的AI推品大脑,基于AI大模型，解构行业作业场景，建立客户采购画像，准确洞察客户采购需求与变化。目前已覆盖多个主要行业包括新能源、食品加工和医药等，打造了基于40+行业场景的数字化选型方案，建立了行业客户个性化商品池，实现了基于产业链洞察的场景推荐选型和智能供需匹配。

三、打造AI驱动的生成式、成长型的智慧供应链系统

震坤行的AI实践不仅限于解决当下的采购难题，更着眼于构建一个生成式、成长型的数字化系统。这个系统的核心是数据、模型和应用的有机结合。通过持续大数据积累和AI模型的不断优化，震坤行的智能决策能力得到了显著提升，最终反馈回原有的IT业务系统，形成良性循环。

智慧供应链系统的最大特点在于其动态性和成长性。传统ERP系统通常是静态的，而震坤行的数字化系统则每天都在变得更加聪明。通过不断的数据积累和模型训练，震坤行的采购流程在全链路各场景都得到了持续的提升，这不仅增强了企业的竞争力，也为整个行业树立了一个生成式AI应用的典范。

震坤行的实践表明，AI在采购领域有着广阔的应用前景。随着AI技术的不断发展，震坤行将不断探索和创新，推动更多企业实现数字化和智能化的采购管理。