Використання ШІ в процесі кількісного оцінювання ризиків субʼєктів логістичної діяльності

Abstract

Штучний інтелект революціонізує процес кількісного оцінювання ризиків у логістичній діяльності, забезпечуючи точність, автоматизацію та гнучкість у прогнозуванні й управлінні невизначеностями. Логістика, що охоплює транспортування, складування та управління ланцюгами постачання, характеризується складною структурою та численними ризиками, включаючи затримання доставки, технічні збої, коливання попиту, економічні потрясіння та природні катаклізми. Традиційні методи оцінювання ризиків, засновані на статичних моделях, не відповідають сучасним вимогам через обмежену здатність опрацьовувати великі обсяги даних у реальному часі. ШІ, зокрема алгоритми машинного навчання, такі, як регресійні моделі, дерева рішень і нейронні мережі, аналізує історичні та поточні дані, прогнозуючи ймовірність негативних подій і оптимізуючи логістичні процеси. Нейронні мережі опрацьовують неструктуровані дані, такі, як текстові звіти, зображення зі складів чи сенсорну інформацію з транспортних засобів, виявляючи ризики, пов’язані з пошкодженням вантажу чи технічними несправностями. Інтеграція різнорідних джерел даних, включаючи фінансові звіти, контракти та новинні потоки, дозволяє оцінювати геополітичні, економічні та операційні загрози. Системи прогнозування попиту, засновані на ШІ, використовують алгоритми часових рядів для оптимізації запасів, зменшуючи витрати на складування. Моделювання сценаріїв за методами Монте-Карло та байєсівськими мережами оцінює вплив зовнішніх факторів, таких, як зміна цін на паливо чи нові митні тарифи, сприяючи розробленню планів дій. Незважаючи на переваги, ШІ має обмеження: якість прогнозів залежить від повноти даних, а впровадження технологій вимагає значних ресурсів і кваліфікованого персоналу. Етичні виклики, зокрема конфіденційність і безпека даних, потребують уваги. У перспективі квантові обчислення та федеративне машинне навчання посилять можливості ШІ, сприяючи створенню стійких і ефективних ланцюгів постачання. Загалом, ШІ стає незамінним інструментом для логістичних підприємств, що прагнуть мінімізувати ризики, оптимізувати операції та підвищувати конкурентоспроможність у мінливому ринковому середовищі.

Artificial intelligence is revolutionising the process of quantifying risks in logistics, providing accuracy, automation and flexibility in forecasting and managing uncertainty. Logistics, which encompasses transportation, warehousing and supply chain management, is characterised by a complex structure and numerous risks, including delivery delays, technical failures, demand fluctuations, economic shocks and natural disasters. Traditional risk assessment methods based on static models do not meet modern requirements due to their limited ability to process large amounts of data in real time. AI, in particular machine learning algorithms such as regression models, decision trees and neural networks, analyses historical and current data to predict the likelihood of negative events and optimise logistics processes. Neural networks process unstructured data, such as text reports, images from warehouses, or sensor information from vehicles, to identify risks associated with cargo damage or technical malfunctions. Integrating heterogeneous data sources, including financial reports, contracts, and news flows, allows for the assessment of geopolitical, economic, and operational threats. AI- powered demand forecasting systems use time-series algorithms to optimise inventory, reducing warehousing costs. Scenario modelling using Monte Carlo and Bayesian networks assesses the impact of external factors, such as changes in fuel prices or new customs tariffs, to help develop action plans. Despite its advantages, AI has limitations: the quality of forecasts depends on the completeness of data, and the implementation of technologies requires significant resources and qualified personnel. Ethical challenges, including data privacy and security, require attention. In the future, quantum computing and federated machine learning will enhance AI capabilities, contributing to the creation of sustainable and efficient supply chains. All in all, AI is becoming an indispensable tool for logistics companies seeking to minimise risks, optimise operations, and increase competitiveness in a changing market environment.