數碼新秩序

　　新零售圍繞著「人」、「貨」和「場」的三個環節，今次講「貨」。

　　先說以前的傳統零售，就舉「服裝」為例子。每賣出一件正價貨品背後，其實要製造不同呎碼和顏色作庫存，可能有三件衣服需要作處理，包括打折銷售、以大批量賣給outlet或作報銷，只有四分之一能以正價售出，成本非常之高，明明出廠價是10元但要賣100元，才能彌補其餘三件的折讓和損耗。

　　今日互聯網顛覆了傳統零售，廠方可以是C2M收了訂單才製造，便不用考慮那三件庫存的問題，售價可以減至70元仍有利潤，再計算網店省下的舖租和人手，利潤會更為豐富。如果廠商不好好生產流程與時並進，just on time已不是優勢，Order-to-Make是大方向，只要掌握零庫存和工業化4.0，用數據節省成本和改善生產技術才能生存。

（影片由作者提供）

　　在當今AI人工智能浪潮之下，各行各業引入不少由AI驅動的規劃部署，加強競爭優勢。惟有專家指出，企業須同時兼顧內部風險管理，盡早制定相應政策。

　　以工業生產領域為例，近年企業走向「第四次工業革命」（工業4.0），其推動智能製造的過程中，自然會涉獵不少與AI相關的創新技術應用。對於一些老牌企業而言，管理層亦同樣需要牽頭變陣及做好規劃，以保營運有序。

Veeam技術產品戰略高級總監Rick Vanover表示，提供交流空間及平台予各行業社群互動，可有助分享知識與最佳實踐。（張寶燕攝）

　　雲端數據管理備份解決方案供應商Veeam技術產品戰略高級總監Rick Vanover，早前在美國勞德代爾堡（Fort Lauderdale）接受本報專訪時表示，針對最新的生成式人工智能（GenAI）發展，尤其需要處理指數級增長的數據，擁有著龐大數據量的企業，內部團隊亦必須以安全、可靠且道德的方式開發、評估及部署AI系統，達到「負責任人工智能」標準。

採第三方 存私隱外洩風險

　　由於不少企業在規劃部署時會採用第三方的方案，必然會伴隨一定私隱外洩風險，嚴重更可破壞企業內部運作及日常業務。因此，對於現今的企業管理層來說，其治理模式及管理視野，亦需要跟上AI發展步伐，並且培養「AI風險管理思維」，確保管理框架嚴格執行。

　　以活躍於工業、能源、醫療、城市業務及基礎建設多行業的老牌企業西門子（Siemens AG）為例，其管理層已變陣部署AI及自動化，應對工業4.0時代。同時，該企亦需與時並進，找到提高可用性的解決方案。

企業管理層也需跟上生成式AI的發展步伐，培養風險管理思維，保持營運有序。（Siemens AG圖片）

　　據透露，目前全球約有三分之一的製造設備採用了西門子技術，若該企遇上生產流程中斷，可能會造成每日逾百萬美元的損失。因此，該企內部還要加強備份及還原能力，以最大限度地減低因製造廠停機帶來的商業挑戰。

　　Rick又舉例，企業內部採取人工智能私有化部署，也是可行的考慮方案。「不是指所有事情都使用ChatGPT，而是能夠使用自家的人工智能，避免自家的數據與原始碼外洩。」

　　而科企巨頭蘋果早前雖被批評，在GenAI領域行得太慢，惟近日在其管理層對外公布私有AI戰略後，亦被外界稱讚，有能力在資料保護方面展現創新思維，助挽回用戶信心。

設社群資源中心 促進交流

　　另隨著人工智能在幫助處理商業數據等方面，發揮關鍵作用，並且可提供有價值的商業洞察。Rick留意到，與智能分析相關的業務，其吸引力已延伸到各行業，除了金融服務、醫療保健之外，還包括製造業及零售業等。

　　而且，他認為通過市場細分策略，以及聆聽客戶的反饋和經驗分享，亦有助提升市場競爭力。他補充，其背後還需要提供交流空間及平台予各行業IT社群互動，分享知識與最佳實踐，例如該企亦有針對香港及澳門市場，設立Community Resource Hub社群資源中心。