AI讓物流資產能夠可見、說話和思考，大大緩解了對現代物流工作的體力需求。比如AI機器人解決方案和AI計算機視覺系統，都能讓當今的物流運營如虎添翼，例如材料分類、處理和檢驗。

AI驅動型用戶體驗可讓客戶接觸點進一步個性化，增加出貨量，并且提高客戶忠誠度和留存率。例如，使用會話式AI界面（如Amazon Alexa），可以使物流提供商精簡交互，更好地適應客戶的需求和發展。

主要機會

■ 通過數據驅動型決策和轉向預測性AI供應鏈，來獲取競爭優勢

■ 通過高效流程降低成本

■ 使用AI實現服務個性化，提高客戶滿意度

主要挑戰

■ AI的成本和要求較高，需要大量數據集、強大的計算能力和高度專業化的AI人才技能

■ 使用AI的道德隱憂

■ 受自動化影響的監管機構和勞動者抗拒使用AI

大數據分析（Big Data Analytics）

數據驅動型洞察的力量正在改變物流行業。企業隨著數字化程度的不斷提高，開始從供應鏈的各個環節獲取海量的數據。如果利用得當，大數據在優化容量利用率、改善客戶體驗，降低風險和創造新物流業務模式等方面都有巨大的潛力。

主要發展和影響

大數據已經在物流行業應用，將海量的數據轉換為有價值的資產。未來，要利用大數據的全部潛力，企業需要掌握來自多個數據流的結構化和非結構化數據（包括社交、圖像、視頻等數據）。數據湖（data lakes）將在實現企業數據（尤其是在分散的IT環境中）快速訪問方面發揮重要作用。

根據數據流（貨運信息、天氣、交通等）動態實時優化路線，可以更高效地安排調度，優化裝載順序，隨時更新預計到達時間。

通過大數據分析智能對需求、產能和勞動力進行預測，可以顯著優化規劃和資源利用率、流程質量和表現，并減少供應鏈中不必要的成本。

在線零售商可以通過分析顧客購買行為，來預測可能產生哪些訂單，然后將貨物運到離產品潛在購買客戶更近的配送中心。這樣零售商能夠做到在同日、甚至一小時內交付。

通過評估當前條件和現有數據池，可以改善端到端供應鏈風險管理。大數據可以用來檢測、評估和警告由意外事件（如持續增長的口岸擁堵或洪水風險）導致的各種關鍵交易通道潛在中斷，來降低風險。通過整合來自物聯網設備的數據，可以起到進一步強化風險管理的作用。