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推動采購大模型新意 京東企業業務助企業客戶完成數智化轉型升級

7 月 13 日，主題為“跨越·產業智能”的 2023 京東全球思慮者大會暨京東云峰會(JDD)在京舉行，在大會上京東推出了京東言犀大模型。京東零售企業業務產品部總經理李飛在大會上做了主題演講，就新技術在公司采購領域的應用實踐進行了分享。視為京東服務企業客戶的窗口，京東企業業務將持續推動采購大模型技術創意，助力公司采購經營決策及采購行業數智化升級，為公司客戶的數智化轉型提供一站式企業服務解決方案。

新技術驅動公司服務升級打造一站式數智化供給鏈解決方案

在大會上，京東集團CEO許冉首 次對外展示了京東的技術追求，即成本、效用、體驗、可信、普惠、突破。京東集團的發展來自產業場景歷練，這為京東積累了產業數據和行業Know-How，成為創想大模型的出格特長。關于大模型的價值，京東提出一個公式:大模型的價值=算法×算力×數據×產業厚度的平方。許冉表態:從產業切入大模型，這條路盡管難走，卻如同從北坡攀登珠峰，有更波瀾壯闊的風景，有浩瀚的琢磨價值。

京東 20 年的發展史，就是一部供應鏈技術的發展史，也是用技術驅動產業降本增效的發展史。隨著行業的發展、數字經濟的增長，人工智能等新技術正在向數字化采購全鏈路和全場景不斷滲透。京東公司業務為客戶供給了網羅商品智能審核、商品標準化管理、智能運營、智能價格管控、智能結算、供應商智能管理等 6 大場景和20+細分場景的數智化提供鏈服務解決方案。

采購是企業管理的高頻場景，也是提高公司采購用意和效益的重大。京東慧采SaaS專屬采購平臺，不但恐怕在采購尋源、在線協議、電子發票、審批工序等采購全工序均實行線上化互聯互通，同時京東慧采豐盛的商品資源及智能選品推薦，方便了企業進行選品、比價，做出優質的決策方案。

在智能推想應用實踐上，京東公司業務對內外部數據進行結構化的處置，構建推想算法模型，實現京東側提供鏈效益分析、售賣猜想、行業猜想、趨勢推測等智能猜想能力，并聯動品牌方兌現智能調撥、補貨、調整生產安排的能力，加速形成共享共贏的供應鏈生態。

在智能選品解決方案中，京東公司業務打造了用戶圖譜、場景圖譜、輿情圖譜、行業標準圖譜、商品圖譜、供給商圖譜等六大采購知識圖譜，讓AI來思慮用戶真實需求、使用場景以及商品的搭配組合，經過匹配推理引擎，洞察用戶需求，為用戶精確推薦商品。

此外，京東企業業務還基于AI技術打造了“采購大腦”，為公司客戶提供智能審核、智能價控、智能尋源、智能薦品、過程自動化等采購全鏈路智能化解決方案，允許把采購人員從平素瑣碎的工作中解脫出來，同時采購大腦加強了對采購人員的洞察能力和推理能力，進一步抬高采購決策的科學性和精確度。

推動采購大模型應用助力公司客戶高質量發展

人工智能技術當下已經在公司采購領域廣泛應用，以AIGC為代表的生成式AI數字技術目前加速向B2B全鏈路滲透。依托于京東言犀大模型能力，京東公司業務建立了行業大模型、場景大模型和公司專屬大模型，通過“預訓練+精調”的開發范式，使整個改進更加標準化和集約化。

譬如，在京東企業業務的商品智能審核方案中，恐怕通過計算機視覺技術對圖文、視頻進行監測識別和分析，解決商品合規審核的難題;在智能價控解決方案中，經過大數據和深度機器學習，輸出價格預警策略以及行業價格指數，解決價格不合規的痛點問題;在智能商品運營解決方案中，經過預測和推薦模型的建立，助力客戶需求與優質提供商的切實匹配，解決提供匹配的痛點問題等。

采購供應鏈是公司數智化轉型的必經之路，京東公司業務經過企業洞察管理、品類管理、定價管理、庫存管理、履約管理五大管理模塊，構建起公司采購供給鏈的數據底座，經過智能預測、智能選品、智能定價、履約決策四大策略中心，實現客戶需求的匹配與鑒別，強化供應鏈的協同，促進產業鏈的共振。

行業和應用場景的差異，是推動大模型實踐應用的難點之一。以企業采購中常見的MRO類商品為例，采購時要面對采購頻次高、供給商數量過多、價格不透明、商品標準難以統一、交期要求高等諸多問題。京東公司業務將大量MRO類供給商接入京東統一的采購平臺，不但解決了商品的標準化問題。同時，京東透明、可追溯的數字化平臺，大概實行采購全工序的可視化、可追溯，援手公司杜絕采購舞弊現象，提高整個采購管理的合規性與透明度。

將來，京東公司業務還將基于不同的行業和不同的采購場景，在數據標準化、數據資產化、資產服務化等方面持續發力，將公司采購工序按照主題單元建立通用數據模型，經過各單元數據模型的互通互聯，構建采購交易的大模型，最后實行通過采購大模型技術助力公司完成采購經營決策的數字化、智能化。

“人工智能技術的行業應用嚴重有三個核心要素，即數據、算力、場景?！崩铒w表態。在公司采購領域，將顯著降低人工智能的應用門檻。京東企業業務將借助京東大模型逐漸夯實底層算法、算力，整合更多供應鏈上下游的數據，積累采購核心數據資產，不斷深入零售、物流、金融、強健、政務等知識密集型、任務型產業場景，解決真實產業問題，助力千行百業的企業客戶高質量發展。

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