面对关税乱局，AI递出解决方案，新西兰能否接住？

后花园6月6日综合报道

全球各地的公司都在担忧关税问题，新西兰也不例外。

不过，一些人认为，科技的进步正帮助部分企业在关税压力下保持领先。

ASB Bank 在4月24日至5月5日间，对344位新西兰企业领袖进行的一项调查显示，67%的人担心美国拟议中的关税影响，其中出口企业中有80%的比例表示担忧。

ASB在总结调查结果时指出：“Kiwi企业领袖认为，特朗普关税带来的全球影响将比新冠疫情和全球金融危机（GFC）更严重。”

PlanView的美国总部运营总裁Matt Zilli认为，若没有人工智能等数字工具，全球企业的情况将更为糟糕。

Zilli表示，数字化和AI使各地高管能够迅速制定应对情境，与政策变动的速度相匹敌。

“现在的局势非常不稳定。我们不知道监管环境会如何变化，也不知道特朗普的政策会怎样，更不清楚未来可以从哪些国家采购或向哪些国家出口。”

“如果是五到十年前，要应对这种局面将困难得多。”

那么，新西兰企业是否已准备好利用这些工具呢？

Zilli认为新西兰是个“技术前沿”的国家，但Deloitte人工智能研究院负责人Amanda Williamson表示，多个瓶颈阻碍了多数新西兰企业以这种方式应用AI。

AI遇上特朗普

在全球媒体上，人工智能被视为帮助企业应对不断变化关税状况的有力工具。

CNBC报道称，美国供应链管理公司Kinaxis的机器学习技术，正被用来帮助企业选择可替代高关税商品的低关税替代品。

Salesforce在5月宣布，已开发出一款AI代理工具，用于帮助企业全面理解关税对其产品线的影响。

Williamson指出，关税变动正是AI可以“大放异彩”的场景之一，因为AI擅长处理海量数据并进行解析。

“像关税、宏观经济或全球经济这类议题非常复杂。它们不只是单一因素的变化，而是整个系统的变动。你改变一个变量，整个系统就随之改变。”

然而，Williamson也表示，这并不是大多数新西兰公司所擅长的情境规划模式。她说，即便新西兰企业采用了先进的技术平台，数据往往仍被困在某一个垂直领域，如销售或市场，但在处理关税时，数据必须横向整合。

“如果现在要做情境规划，通常需要人工进入不同系统，将数据导出再粘贴到某处。因此整个过程非常依赖人工操作，而这正是当前的现状。我常常笑说，新西兰大多数公司都是靠Excel表格在运营。”

横向运作

Zilli表示，一些公司已经转向使用数字平台（例如他所在的Planview平台），这意味着它们开始收集更多关于各方面的信息。

“我们有客户在最初宣布关税时就找到我们说，‘我们之前在你们的平台上做过一些尝试，但现在这成了我们公司的核心任务，因为我们必须保护供应链，判断是否需要从其他国家采购谷物或其他物料。’”

那么，新西兰企业是否像海外企业一样也在利用数字化？

Zilli没有透露具体公司正在做些什么，但他愿意从全球行业角度进行探讨。

他特别指出一个受关税影响显著的行业是快速消费品（CPG）行业，Planview在该领域的客户包括Cargill、Danone、ConAgra 和 Fonterra。

“这些快速消费品企业，往往为某一款产品从三到五个不同国家采购原料。这并不是一个无法管理的问题，它不像是有十亿个变量，但足够复杂，需要仔细考虑关税变化所带来的各种可能性。”

Zilli表示，一旦建立起不同国家的情境模型，企业可以根据不同的关税设定进行微调。“他们可以持续追踪新闻变化以及各国关税的实际变动，日复一日地分析，比如‘如果英国的关税从30%降到10%，会不会带来不同的结果？’”

Zilli在接受BusinessDesk采访时正好在新西兰，参加由他任职的公司Planview主办的一场会议。该公司总部位于德克萨斯州奥斯汀，提供组合与项目管理软件平台。

Zilli说，Planview在新西兰的客户数量超过澳大利亚，他将其归因于新西兰在科技上的积极姿态，更乐意尝试新技术，以及该国常常欢迎具有科技背景的移民。

“我认为，当你有一群技术导向的人来到一个乐于尝试新事物并具备开放心态的国家，就会形成像这样一个充满活力的社群。”

并非所有人都“技术导向”

Williamson指出，有必要澄清，AI不仅仅是人们熟知的生成式AI，还包括其他用于处理和理解数据的机器学习工具。后者在应对关税问题时特别有用。

不过，Williamson也坦言，目前仅有少数新西兰公司真正利用了这些先进模型，不论是大企业还是小公司，在AI采纳方面都面临不少障碍。

她指出，大型企业常因技术债务缠身而难以升级系统。这些公司也可能拥有大量历史数据，难以整合并加以应用。此外，缺乏具备技能的人才也是推动AI转型的一大挑战。

她还提到，国际大型云服务商在新西兰设立的数据中心较少，这也限制了部分大型企业使用AI的能力。

在金融服务等对数据安全要求较高的敏感行业，企业必须将数据储存在本地，这就使得使用通过云服务运行的全球AI模型变得困难。

因为AI平台通常由国际云服务商运营，要使用这些模型，就必须具备由这些服务商在本地运营的数据中心。

对小公司而言，尝试一些“开箱即用”的AI工具或许可行，但他们往往也缺乏足够人力来真正利用这些工具。如果希望进一步发展，他们很可能也缺乏访问GPU集群、存储和相关网络基础设施的资源。

Williamson说：“大家还在复制粘贴，几乎没有什么自动化……效率非常低。而当关税可以在一夜之间，甚至一顿午餐的时间内就发生变化时，我们到底需要多长时间才能做出响应？这将远远慢于我们理想中的反应速度。”

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