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想象一下，您正在漫步 - 或者您的自动驾驶汽车在2025年围绕着您的新的大型居住的新大城市而兴奋不已然后，既然您实际上没有开车？）
无论如何，当您检查LinkedIn上的推送通知时，告诉您祝贺您的大学室友，他刚刚在新的Facebook上找到了新工作时，您的采购组织使用的供应风险技术也使用LinkedIn；仅在幕后。
例如，当您敲出“恭喜演出，兄弟”时，一个AI机器人可以让您知道LinkedIn一直在与您有关系的战略供应商中感知叛逃。就本身而言，也许没什么大不了的 - 但是与其他数据合成，所绘制的图片是供应风险管理的新常态。
这是一种激进的未来SRM场景，在这种情况下，民主，汇总，社会和个性化供应商风险评级是常态。
考虑一下：信贷局和Dun＆Bradstreet- 型评级模型已被一种新的风险评分方法和预测分析构建在民主化，汇总和社会投入的基础上的新方法，而推杆驱动的AI框架则在所有合并的数据集中进行了繁重的工作。
考虑一下在实践中如何发生这种情况。买方从供应风险“ AI机器人”中收到有关小型但战略性下层供应商的通知。它使采购用户知道：
- LinkedIn一直注意到供应商员工开始缺陷
- 社交聊天表明已经增加了负面情绪 - 尽管仅略微
- GlassDoor.com评论也一直在下降
- 一些内部交易量也在
- 阿里巴网络的供应商的社区排名浮出水面
单击她的风险仪表板后，我们的类别经理了解到，这种特殊情况的奇怪之处在于，按时交货实际上已经改善了。风险框架中包含的其他AP仪表板信息表明，金融仍在按良好的条件支付。
但奇怪的是，3％折扣净0的动态折扣优惠突然被接受。最奇怪的是快速评分报道说，供应商在过去两个阶段中拒绝参加其FHR评分。
有什么要看的？你敢打赌。尤其是因为在考虑这些因素之后，供应商的个性化风险评分表明，潜力很高（破产，破坏，质量问题等）。
但这只是2025年供应风险管理虚拟工作台的另一天。
启用技术包括：AI，社交，大数据，分析/算法，云，数据和移动设备。
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上面的情况是杰森·布希（Jason Busch）和皮埃尔·米切尔（Pierre Mitchell）的最新支出问题研究报告之一，标题为万博体育下载app2025年的数字供应风险管理：基于当今的破坏性技术模型建立的三种激进方案。
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