麥肯錫（McKinsey & Company）資深顧問，曾擔任偉創力（Flex）的採購與供應鏈長。
資訊科技的進步已經大幅改善供應鏈的管理，但企業領導人仍無法獨立得出見解。生成式AI可以讓領導人不必仰賴專家協助，就能達成這些目標。本文以微軟為例，具體說明生成式AI能帶來的效益。
供應鏈資訊地圖繪製公司Resilinc，與美國馬里蘭大學的供應鏈管理中心和地球系統科學跨學科中心合作，研究氣候變遷會對美國、中國和台灣三地的供應鏈帶來多大的風險。結果令人憂心。此三地有49％的據點，經歷了愈來愈劇烈的氣候變化，而中國和台灣的比率（93％）遠遠高於美國（33％）。雪上加霜的是，這三地的所有據點中，只有11％針對氣候相關的中斷作業做好充分準備。請領導人即刻開始準備因應相關風險！
2020年爆發新冠疫情，即使進入2021年，在疫苗施打率的提高下，疫情的威脅相對降低，但關於各大車廠缺半導體的新聞，卻成了全球新一輪的煩惱，因為不只汽車產業，半導體晶片早已深入我們生活的各個層面；沒有晶片，就沒有「智慧生活」。在這場持續不斷的「晶片荒」中，我們看到了供應鏈的薄弱環節，也凸顯出嚴格管理供應鏈的重要性。
疫情對供應鏈的影響日益嚴重，有許多製造商因為採購策略的弱點，現正面臨著供應危機；而他們在幾年前，原本就有機會修正這些漏洞。換句話說，這些公司因為沒有遵循最佳實務而正在付出代價。其實，公司至少應該投入資源，全天候監測全球供應商。人工智慧與自然語言處理之類的新科技，讓公司做得到大範圍監測供應商，而且隨時都能進行。
企業過度授權給第一級供應商，結果變成高度依賴對方，傷害自己創新、精簡成本和管理風險的能力。因此，企業應與較低層級的供應商，選擇性地建立直接關係。唯有如此，才能真正控制成本、提高效率，進而永續經營。
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