LLM trong Chuỗi Cung Ứng: Không Phải là Chatbot, mà là Công cụ Làm Sạch Dữ Liệu

Mục lục:

1. Lý do không nên tập trung vào chatbot LLM
2. Ba ví dụ về trường hợp sử dụng LLM hiệu quả trong chuỗi cung ứng
3. Kết luận: Tăng cường giá trị cho nhân viên chuỗi cung ứng

Lý do không nên tập trung vào chatbot LLM

Trong khi ChatGPT và các chatbot LLM khác đang tạo nên làn sóng trong giới công nghệ, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp đang trở nên thận trọng với những tiềm ẩn của AI. Các chatbot LLM, mặc dù đầy hứa hẹn, đã chứng minh sự thiếu ổn định và dễ đưa ra những thông tin sai lệch, gây nguy hiểm cho doanh nghiệp.

Thay vì vội vàng áp dụng chatbot LLM, các chuyên gia chuỗi cung ứng nên tập trung vào việc tận dụng LLM để giải quyết các vấn đề về làm sạch dữ liệu. Những lợi ích của việc này:

• Rủi ro thấp: Các ứng dụng LLM trong việc làm sạch dữ liệu không tiếp xúc với khách hàng, nên hạn chế tối đa khả năng gây thiệt hại.
• Hiệu quả cao: LLM có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, giúp giảm thời gian và công sức cho các nhân viên.
• Tăng cường giá trị: Việc làm sạch dữ liệu cho phép các chuyên viên chuỗi cung ứng tập trung vào phân tích, đưa ra quyết định và chiến lược, thay vì lãng phí thời gian cho các công việc thủ công.

Ba ví dụ về trường hợp sử dụng LLM hiệu quả trong chuỗi cung ứng

1. Làm Sạch dữ liệu trong ghi chú đơn hàng: Việc loại bỏ các ký tự lỗi, bổ sung số 0 bị thiếu trong các trường dữ liệu đơn hàng có thể tốn hàng tuần cho nhân viên với bảng tính thông thường, nhưng LLM có thể giải quyết trong vài phút.
2. Trích xuất dữ liệu từ văn bản: Thay vì sử dụng công thức bảng tính, LLM có thể trích xuất thông tin như tên người, ngày tháng, địa điểm từ một văn bản với độ chính xác cao.
3. Kết hợp dữ liệu: LLM có thể xác định các dữ liệu trùng lặp, giúp kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

Kết luận: Tăng cường giá trị cho nhân viên chuỗi cung ứng

Việc tích hợp LLM vào công việc hàng ngày của bộ phận chuỗi cung ứng giúp chuyển hướng sự tập trung từ cách thức sang mục tiêu. Nhân viên sẽ dành ít thời gian hơn cho các hoạt động không tạo giá trị, thay vào đó là phân tích kết quả, thảo luận và đưa ra khuyến nghị.

LLM có tiềm năng lớn để cách mạng hóa chuỗi cung ứng, nhưng chúng ta cần lựa chọn những ứng dụng phù hợp để khai thác tối đa lợi ích của công nghệ này. Việc tập trung vào việc làm sạch dữ liệu là một hướng đi hiệu quả, giúp giải quyết các vấn đề thực tế trong chuỗi cung ứng và tạo ra giá trị cho nhân viên.