人工智能在供应链中的应用需要以下技术支持：物联网技术：通过物联网传感器实现对各个环节的实时监测，以及物流配送和库存管理等方面的自动化控制。大数据处理技术：通过对供应链中大量数据进行采集、整合和分析，揭示潜在的业务机会和风险，帮助企业制定更科学的决策。
顶层设计与规划：需要制定人工智能与供应链深度融合的顶层设计和规划，明确发展路线与规划。 政策法规支持：需要政府出台鼓励人工智能在供应链应用的政策法规，为企业应用营造良好环境。 技术指导框架：需要研究制定人工智能在供应链管理中的技术框架、应用模式与实施路径，为企业应用提供指导。
技术支持：人工智能的应用需要高级的技术支持，例如机器学习、自然语言处理、图像识别等技术。此外，供应链中的复杂性也需要人工智能具备处理复杂问题的能力，例如优化运输路线、减少库存水平等等。经济效益支持：人工智能在供应链中的应用需要具备经济效益，包括降低成本、提高效率、提高准确性等。
在供应链中使用人工智能需要遵守相关的合规要求，以下是一些常见的合规支持方面： 数据隐私和保护。在采用人工智能技术之前，组织需要确保会员数据的保护措施符合有关法规的规定。
数据分析和挖掘技术：通过对供应链中产生的巨量数据进行深入分析和挖掘，揭示数据背后的模式、趋势和关联性，为决策者提供有力的数据支撑。 人工智能与机器学习：借助人工智能和机器学习算法，供应链智能决策技术能够在复杂多变的环境中，基于历史数据和实时信息做出更为准确和快速的预测与决策。
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。零售 人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。
金融服务：AI在金融领域应用广泛，包括风险评估、欺诈检测、智能客服、投资分析、自动化交易和财务规划等。 零售和电子商务：AI在零售和电子商务中用于个性化推荐、需求预测、智能营销、虚拟购物助手和供应链优化等。
人工智能在众多行业都有着广泛而深入的应用，以下是一些主要的领域：在医疗行业，人工智能可以用于医学影像诊断，如通过对大量影像数据的学习，准确识别病变区域，辅助医生进行更精准的诊断。还能进行药物研发，利用算法预测药物的效果和潜在副作用。智能医疗辅助系统可以为患者提供在线咨询和初步诊断建议。
金融和银行业：人工智能应用于风险评估、信贷审批、交易监控和欺诈检测等关键环节。 医疗保健：AI在疾病诊断、药物研发、基因组学和健康管理等领域发挥着重要作用。 零售业：通过市场营销、个性化推荐、库存管理和物流优化，AI提升了购物体验和运营效率。
1、人工智能可以通过智能化的规划和调度等方式提高供应链的灵活性，从而更好地应对市场变化和客户需求。
2、优化生产计划：利用人工智能技术，可以对生产计划进行优化，提高生产效率和生产质量。例如，通过机器学习算法对生产流程进行分析和优化，可以减少生产过程中的浪费和损失，提高生产效率。供应商管理：人工智能可以对供应商的表现进行实时监控和评估，帮助供应链企业识别和解决潜在的问题，减少风险和损失。
3、自动化协调和协作：供应链涉及多个参与方的协调与协作。AI可以通过自动化协调和协作系统，提供实时的信息共享、通信和协作平台。这有助于各参与方之间的沟通和决策，减少人为错误和延误，提高供应链的可控性和协同效应。
4、优化调度：人工智能可以基于货物的实时位置、运输方式、交通状况等信息，利用算法优化供应链调度和配送路线，减少运输时间和成本，提高配送效率和客户满意度。
5、物流优化：智能物流技术的应用能够整合供应链资源，通过算法优化运输路线和方式，从而减少运输时间和成本，提升整体物流效率。 质量控制：借助图像识别和声音识别等技术，人工智能能够对生产过程中的产品进行自动检测和分析，确保产品质量，及时识别并处理不合格产品。
包括环境信息的获取和共享、增强可持续性的供应链规划、绿色供应链协同决策机制。环境信息的获取和共享：通过人工智能技术，对供应链中的环境信息进行采集和处理，实现环境数据的模拟、预测和评估，并将信息共享给供应链参与方，便于其做出绿色决策。
在所有的系统建设过程中，需要考虑好数据闭环，包括数据收集、数据整理、AI训练、系统测试等方面所付出的成本和迭代的速度。
战略规划质询会可能是分批的系列会议， 如：先是对营销、研发、供应链等核心业务规划的质询；之后，HR、财务、管理改进与IT等职能根据业务规划的资源需求进行调整，再召开质询会。 整个战略规划质询会的召开，需要高层及部门负责人全程参与，从而充分地了解其他部门的工作和协同点，产生出有共鸣的行动计划是执行的基础。