摘要：在数字化转型不断深入的背景下，供应链风险管理面临着新机遇和新挑战。新兴技术例如人工智能、大数据分析及区块链正在广泛用于提高供应链敏捷性、适应性及优化资源配置以提高供应链整体弹性。但技术集成、数据安全和人才短缺也越来越突出，并成为技术应用实施的关键阻碍。本研究将讨论新兴技术应用于供应链风险管理之潜力，挑战与实际应用案例等，目的在于提供供应链管理者决策之参考。

关键词：数字化转型；供应链风险管理；新兴技术

引言

在数字化浪潮驱动下，供应链管理正在发生空前的转变。供应链的稳定性和弹性成了决定企业竞争力强弱的一个关键因素。人工智能、大数据分析以及区块链等新兴技术应用为供应链风险管理带来了全新的手段与方法。这些技术既可以提高供应链敏捷性、适应性，又可以优化资源配置、协同合作以增强供应链整体弹性。

1.数字化转型下的供应链风险管理：新兴技术提升供应链弹性的潜力

1.1 增强供应链的敏捷性和适应性

数字化转型大潮下，增强供应链敏捷性与适应性更加重要。利用新兴技术使供应链管理者能够对市场的变化做出更快速的调整与反应，减少风险，加快反应速度。灵活的供应链能较好地适应需要的改变，达到快速生产，库存管理及物流配送等目的，使运营风险得到了有效减少。同时，提高供应链的适应能力也意味着更有效地应对外部环境的各种变化，包括自然灾害、政策法规的变化等多种风险因素，以确保供应链系统的稳定性和可持续性。

1.2 优化资源配置与协同合作

在数字化转型的浪潮中，企业通过应用先进的技术与数据分析工具，能够实现资源的精确规划和高效利用，从而最大化资源的效益。此外，通过加强内部部门间的协同以及与供应链伙伴的合作，建立高效的沟通与协作平台，对于促进信息的共享和风险的共同应对具有重要意义。优化资源配置与协同合作既有利于改善供应链运作效率与品质，又能降低成本，提高顾客满意度，从而给企业带来更多商业价值。数字化转型大潮下，资源优化与协同合作是企业增强竞争力的主要战略之一。

2.数字化转型下的供应链风险管理：新兴技术在提升供应链弹性中的应用面临的挑战

2.1 技术集成与落地难题

首先，技术系统之间兼容性存在显著问题，各个环节可能采用不同的平台与数据格式，很难做到无缝对接。其次，技术集成耗时耗资且涉及精细规划与实施，往往超过企业预算与时间表。另外，技术落地还需要解决适应性的问题，在原有的过程中植入新的技术，以保证不会对经营造成影响。与此同时，复杂的新技术也给技术团队带来了更高的要求，不然就会有技术故障、运营中断等危险。最后，各个环节参与者在技术集成过程中认同与配合度的不同可能会造成项目推进迟缓或者不能顺利落地。

2.2 数据安全与隐私保护问题

数字化转型背景下供应链管理数据安全和隐私保护面临着巨大的挑战。各个环节的数据传输与存储都很容易受到攻击，黑客可能会盗用或者篡改这些数据造成信息失真与经济损失。数据泄露的现象也比较严重，各个环节都需要对敏感数据进行分享，泄露后将影响企业的竞争力，造成法律纠纷。越来越严的法律法规需要大量的资源来达到合规的要求。另外，内部人员有可能被泄露出去，公司面临着巨大的危险。数据安全技术的局限性导致无法彻底阻止泄露与篡改。

2.3 人才短缺与观念转变

数字化转型背景下供应链管理正面临着人才短缺、观念转变等问题。一方面市场上缺少掌握专业技术与管理知识的人，传统供应链管理人员很难满足新技术的需求，人才培养机制落后。另一方面是观念转变难度大，职工对新技术产生疑虑和对变革的抵触情绪，高层领导对于数字化转型关注不够，没有清晰的战略规划等。此外，企业文化的变革还需时日，要逐渐适应数字化的环境。观念转变需要教育培训，需要成功案例的支撑。

3.数字化转型下的供应链风险管理：新兴技术在提升供应链弹性中的应用

3.1 人工智能助力风险识别与预警

在数字化转型的大背景之下，人工智能（AI）在供应链风险管理领域起到了至关重要的作用，尤其是在风险的识别和预警环节。利用尖端的机器学习技术和数据分析方法，AI能够在大量的供应链数据中迅速地识别出可能的风险要素。更具体地说，AI有能力对来自多个不同渠道的数据进行分析，这些数据包括但不限于市场趋势、气候波动、供应商的行为模式以及运输路径等，以便对供应链的各个环节进行实时监控。在某一个环节出现异常情况或者有风险时AI系统能快速响应并发出信号进行预警，为商家争取宝贵时间采取相应对策。比如通过分析历史数据，AI就能预测出未来一段时间可能出现的供需波动情况，提前调整库存以避免供需不平衡造成供应链中断。

3.2 大数据分析在风险评估中的作用

通过对不同渠道海量数据的采集与处理，大数据分析有助于企业对供应链运行状况及潜在风险有一个整体认识。一是大数据分析能够通过深度挖掘供应链中各个环节数据并进行关联分析来找出可能存在的风险因素。比如对供应商交货记录，财务状况和生产能力进行数据分析，就能发现有供货不稳，财务风险或者生产能力不足等问题，以便事先采取措施避免供应链中断。二是大数据分析可以通过对历史数据进行比较以及趋势分析来预测将来可能出现的各种风险。比如通过分析以往市场需求数据、销售数据等，就能预测出未来市场需求变化情况，以便提前调整生产、库存，以免供需不平衡造成库存积压或者断货等问题。三是大数据分析能够通过对供应链各个环节运行状态进行实时监控，对可能存在的问题进行及时地发现与预警。

3.3 区块链保障供应链信息安全与信任

区块链技术对供应链管理起着关键作用，特别是对确保信息安全和建立信任。区块链具有去中心化，不可篡改以及透明性等特点，使供应链各个环节中的参与者都能分享到同一组真实可信数据，进而显著提升信息透明度以及可信度。具体地说，区块链以分布式账本的形式对每笔交易及事件进行记录，从而实现对供应链上每笔交易的溯源与核查。这样既有利于防范欺诈、数据篡改等行为，又能快速发现问题环节。以食品供应链为例，区块链能够记录下每个环节的生产、加工、运输以及销售等信息，当某批食品发生质量问题后，能够快速追溯其根源并找出问题产生的根源。另外，区块链技术能够通过智能合约来自动完成预定交易条款以保证交易透明、公平。以跨境贸易为例，借助区块链与智能合约技术的结合，买卖双方能够在达到预设条件时自动完成付款与商品的送达，减少中间环节、降低交易成本与风险。

结束语

总之，数字化转型给供应链风险管理提供了新机遇，新兴技术在其应用中大有可为，但是也随之带来了一系列的挑战。供应链管理者需意识到技术集成问题的复杂性，数据安全问题的重要性和人才培养问题的迫切性。经过不断地探索与实践，将人工智能、大数据分析与区块链相结合，能够有效增强供应链弹性，保障供应链稳定持续。今后，在科技不断进步，管理理念不断更新的情况下，供应链风险管理也会越来越智能化、精准化，从而为企业长期发展提供稳固的支持。

参考文献

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[3]程蕾， 艾新宇. 要素市场化配置、供应链弹性与流通企业绩效[J]. 商业经济研究， 2022， （05）： 9-12.

作者简介

姓名：陈语迎      性别 ：女      籍贯： 内蒙古

民族：汉     出生年月：1993.4

学位： 公共管理硕士      职称：全球供应链研究专家

研究方向：全球供应链

单位：中航技进出口有限责任公司

单位邮编：100176