信息是關鍵，互聯網上充斥著數據，而一種既可信又可靠的方法可以快速篩選信息泥潭，并丟棄質量較差的數據，轉而采用有價值的可信材料，可以為擁有長供應鏈且距離遙遠的公司提供寶貴的支持。合作伙伴。

供應鏈中的安全通常歸結為了解那些與您合作的人，當無法深入到小型供應商時，人工智能系統可以識別并鏈接可能導致供應問題的區域事件或活動鏈。

其中一個問題是燒烤木炭的運輸，其中可能添加了促進劑，已知會引起船上火災。確定木炭的區域供應商（通常是小規模供應商）可以提醒公司注意潛在的問題。

認識到本地化挑戰是收集、分析和存儲人工智能數據的一個積極屬性，但有關大公司的更容易獲得的數據可以為供應鏈合作伙伴提供替代見解，包括管理變革、財務發展和并購。

通過人工智能在全球范圍內收集、分析和交叉引用的信息可以為供應鏈運營商及早提供有關遠程合作伙伴的關鍵信息，從而增強對這些合作伙伴的信任。

Semantic Visions (SV) 是提供數據挖掘服務的此類公司之一，該公司總部位于捷克共和國首都布拉格，SV 開發了一種基于人工智能的系統，該系統可搜索特定公司和地區的數據，從而為業務合作伙伴提供見解。

SV 的首席運營官 Julius Rusnak 告訴Seatrade Maritime News，該公司每天有能力下載和處理 200 萬條數據，即新聞文章、博客開源數據和專有數據。

“我們擁有自己的公司數據庫，我們不斷地用數據豐富該數據庫，并將數據庫中存儲的這些公司與事件以及它們之間的關系互連起來。我們還確保我們能夠識別消息來源是否在撰寫有關特定公司或一般品牌的文章，”Rusnak 解釋道。

SV 的系統具有多語言搜索能力，并由多語言團隊提供支持，可以搜索西班牙語、中文、德語、意大利語、法語、日語和英語等語言的項目。魯斯納克表示，該團隊“了解全球不同地區文化和事件的復雜性和差異”，并補充說該公司不僅僅依靠機器來分析數據。

魯斯納克承認，要識別一家企業，公司必須在互聯網上存在，而欠發達國家的一些較小的供應商可能不會出現在互聯網上。

“我們是識別事件的專家，”魯斯納克說，“我們不僅使用最新的機器學習，而且還使用我們在技術出現之前構建的龐大本體。”

該數據庫包含世界各地發生的 600 多個預定義事件及其歷史，涉及各種類型的人類工作，包括環境、社會和治理事件，無論是積極的還是消極的，系統將分析這些事件的相關性。

根據魯斯納克的說法，人工智能系統能夠描述機會并識別“文本中的模式、含義和語義結構”，這意味著人工智能系統“善于識別正在發生的事情”。

對互聯網的持續監控還可以充當事件的早期預警系統，例如港口擁堵、石油泄漏或運輸延誤。

魯斯納克說：“我們找出輸入數據中實際提到了哪些地區和哪些公司，并正確地將這些供應商與事件對應起來。”

人工智能數據源的目標是為客戶提供經過過濾和結構化的信息，從而有效消除事件周圍的“噪音”。

魯斯納克說，實際上，“我們獲取了大量非結構化形式的信息，并將其轉換為非常結構化形式的高價值數據。”

魯斯納克解釋說，雖然人工智能可以在某些情況下提供工具，但解釋所呈現的數據將取決于讀者。

SV 的俄羅斯報告就說明了這一點，魯斯納克稱其為“情緒”，在入侵前幾年和一年內保持穩定，“對烏克蘭的情緒瘋狂飆升”，他說。

“這并不意味著我們能夠針對世界上實際發生的事情得出這樣的結論，”他解釋道，“但是掌握了這份報告的分析師，他們本來能夠得出自己的結論。所以，我說，我們不解釋這些東西本身，我們提供數據。”