利用人工智能增强航空供应商风险评估

风险的新前沿：为什么航空业现在需要更智能的评估

安全指南和最佳实践在不断发展。等到组织内所有人都达成共识时，那些最终遵循的指南可能已经过时了。跟上这些变化可能会让人抓狂，尤其是当你需要在整个机队中每架飞机的每个部件上都增加这些要求时。

越来越多的航空公司希望借助人工智能来减轻负担。企业正在利用人工智能来自动化和优化风险管理流程，检查供应商的稳定性以及潜在的质量和交付限制。

传统的航空风险评估工具主要关注机械故障率、维护间隔和法规遵守情况，但当今的解决方案可以描绘出更全面的图景。

使用人工智能的供应商风险评估工具可以：

人工智能在管理风险方面具有巨大的潜力，但使用该技术本身也会带来风险。

目前，航空航天公司正在使用机器学习来推动预测性维护，成功率超过 95%（三角洲技术行动然而，我们仍然不清楚应该在多大程度上盲目信任不透明的算法。许多人认为，更广泛的行业必须制定清晰的人工智能风险管理战略。

乔治城安全与新兴技术中心 (CSET) 表示，风险识别不再是最大的挑战，而是以负责任的方式将人工智能融入系统。关键在于以可治理、透明且可追溯的方式，在原始设备制造商 (OEM)、航空公司、供应商和其他利益相关者之间实施人工智能。乔治城大学 CSET）。

美国联邦航空管理局 (FAA) 和其他监管机构目前正在尝试确定如何 人工智能或许可以安全地引入现有的安全框架，而不会损害监管。与此同时，航空公司正在重新思考如何对供应商和其他业务领域进行风险评估。

人工智能能否帮助供应商选择更安全、更可靠的供应商，从而提高航空安全？目前，企业依赖的主要指标是准时交货率和零部件性能，而后者在航空这样一个广泛而复杂的行业中往往难以衡量，因为零部件的转手次数可能多达数十次甚至更多。

但随着人工智能技术的成熟，供应商评估的可能性将大大扩展。人工智能可以帮助企业分析供应商的软件系统、自动化工具、数据共享协议等等。

供应商风险的演变和加强监管的必要性

由于直接供应商和分级供应商遍布全球，风险管理变得比以往任何时候都更加复杂。但对于航空业而言，由于政府持续的审查、狭窄的价格利润空间以及持续的供应链不稳定，甚至更加分散。

四级零部件供应商的一次中断就可能导致关键航空电子系统停产、监管证书延期，甚至航班停飞。企业需要强大可靠的解决方案（超越电子表格和内部关系），以客观评估供应商的绩效。

人工智能供应商风险评估工具可以评估从财务健康状况和地缘政治风险到准时交货等级和监管罚款的一切。

根据研究人员科恩和唐在《乔治城国际事务杂志》（GJJA）上撰写的文章，只有 2% 的受访公司声称对二级供应商以外的供应商具有了解。

这种缺乏深度的情况给这个行业带来了巨大的风险，因为一个看似很小的中断就可能导致整个船队停飞（广济）。借助人工智能可以弥补这一可见性差距。人工智能可以自动提取和合成来自采购订单、货运日志、海关申报单、供应商认证等数据，并以动态方式映射数据，以便采购团队持续进行供应商风险评估。在这里，团队可以考虑实时情况，例如天气相关的港口关闭、贸易制裁或冲突地区的延误。

普华永道 (PwC) 表示，这种程度的风险预见正在成为强制性要求。在普华永道关于负责任的人工智能框架的研究中，他们敦促在风险评估过程中保持透明度和公平治理。这意味着需要建立记录风险评分生成方式、标记异常并在必要时允许人工干预的系统。PricewaterhouseCoopers）。

人工智能的战略和预测能力

现代人工智能风险评估工具对雷达上的潜在威胁有着近乎精准的洞察力。它们可以监测宏观经济指标、货币稳定性、政治选举、天气模式和区域冲突地区，并在供应商成为负担之前及时向采购团队发出警报。

这些工具使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习来处理结构化和非结构化数据，包括新闻报道、监管文件、社交媒体聊天，甚至便签。当检测到潜在威胁时，AI 会自动发出红旗警报。

许多公司使用主动人工智能系统以及缺陷率或定价条款等更传统的指标来生成动态供应商资料。

根据田纳西大学哈尔萨姆商学院的一项研究，采用这种混合方法的公司可以削减成本并将风险降低 67% 以上（哈斯拉姆 UTK例如，物流团队已经在使用人工智能来优化运输路线，检测和减轻减速威胁，从而提高准时交货的表现。

如果供应商的可靠性评分下降，同样的包裹重新路由技术也可以用来降低其评级。通过持续掌握表现最佳的供应商的最新信息，公司可以更好地吸收任何供应链冲击。

麦肯锡 2025 年报告人工智能现状证实，已将人工智能添加到工作流程中的公司（尤其是用于实时监督的公司）正在看到显著的底线影响。（麦肯锡）。对于航空公司而言，这意味着更加可靠和一致的飞行服务和业务运营。

政府对人工智能的监管方式

某种程度上，我们处于“观望”状态。但目前，许多联邦政府机构至少已经制定了人工智能整合的蓝图。

2024 年，美国联邦航空管理局发布了美国联邦航空管理局（FAA）人工智能安全保障路线图，随后于 2025 年 3 月发布通知生成式人工智能工具和服务的使用。

这些文件标志着美国联邦航空局首次为人工智能创建安全框架，并在创新和运营责任之间取得平衡做出重大努力。

该路线图概述了如何逐步将人工智能引入航空系统，首先从低风险应用开始。随着部署证明安全，公司可以逐步扩大规模。

FAA文件还区分了“学习型人工智能”（离线静态训练）和“学习型人工智能”（动态实时自适应）。这一区分至关重要，因为FAA认为学习型人工智能模型过于难以预测，不宜使用。与此同时，FAA将学习型人工智能归类为“发现就绪”级别，这表明它们距离获准用于高风险环境还有数年时间。

然而，学习型人工智能如今已在许多航空应用中得到使用，包括供应商风险评估。

虽然两份文件均未直接提及供应商风险，但美国联邦航空管理局明确指出，任何用于运营决策的人工智能都必须满足透明度、可解释性和可追溯性的高标准。系统必须包含记录在案的风险评估、清晰的审计线索，并体现人工监督。

这些政策暗示了政府对航空航天以外人工智能部署的更广泛期望：

乔治城安全与新兴技术中心 (CSET) 将这些人工智能风险框架与网络安全政策进行了比较，并指出采购要求（供应商为了向特定公司或机构销售产品或服务必须满足的规则和条件）可以成为强制合规的有力杠杆（计算机科学与技术教育）。

在政府的指导下，人工智能可以帮助企业确保其供应链的未来发展，并优化供应商风险评估。使用人工智能可以提高效率并减少责任，因为更精确、更透明的记录可以清晰地显示谁对什么、在哪里以及为什么负责。

利用人工智能构建韧性：绘制多层风险图

航空业中断很常见供应链但它们很少来自你最显眼的合作伙伴。威胁通常潜伏在服务之下，两三层（或更多）深，在这些层级，公司的可见度和影响力都低得多。新冠疫情期间的半导体短缺就是如此。这种依赖关系深深地埋藏在供应链中，以至于人们直到为时已晚才注意到。

人工智能可以洞察多层级供应商网络，揭示隐藏的依赖关系和风险。人工智能工具能够整合海量数据（结构化和非结构化）、不同格式和语言的数据，创建实时的全球供应商网络可视化地图，展现供应商的健康状况。

科技公司开始根据公共和私人数据构建这些实时地图，并使用聊天机器人界面和文档处理管道来识别和升级薄弱环节（乔治城 JIA）。

利用人工智能加强供应商风险评估。该技术增加了弹性乘数，可以更快地检测风险并更好地模拟可能的应对措施。

负责任的人工智能：管理评估风险的风险

用人工智能来管理风险固然具有讽刺意味，但人工智能本身也会带来新的风险。如果不加以控制，人工智能系统可能会放大偏见，产生虚假信心，甚至在没有任何责任的情况下运作。

普华永道 (PwC) 认为，“负责任的人工智能”意味着将治理、透明度和人类责任融入到开发和部署的每个阶段（普华永道)。应用于航空业，这意味着确保您的供应商风险评估工具标记威胁和 解释如何以及为何识别这些威胁。这还意味着要验证你的人工智能没有使用有缺陷或有偏见的训练数据来不公平地惩罚任何供应商。

这种更高的透明度在使用人工智能进行采购和合规决策时尤为重要，并且也与员工的准备程度息息相关。人工智能并不能取代人类的判断，但它改变了人类判断的应用场景和方式。麦肯锡指出，使用人工智能最大的盈利并非仅仅来自于技术本身，而是来自于围绕经过培训、能够负责任地运用人工智能洞察的团队重新设计工作流程。麦肯锡）。

实时洞察和预测：人工智能作为驾驶舱副驾驶

航空业的风险瞬息万变。有效的风险评估工具能够采集实时数据流，标记异常，并在风险发生之前进行模拟，包括运输放缓、港口关闭以及气候相关威胁（哈斯拉姆 UTK）。

这些人工智能模型可以将预测误差减少高达 50%（麦肯锡），为企业提供更稳固的应急计划和预算分配基础。如果您不等到需要堵漏时才采取行动，规划替代方案总是更容易。

面向未来的供应链：合规性、弹性和竞争优势

航空业的人工智能已在预测性维护、预测和供应商风险评估方面展现出显著优势。各大公司正在围绕负责任的人工智能治理原则构建系统，以应对即将出台的全球法规。

公司对新 AI 工具的功能很感兴趣，和 如何确保它们符合世界各国政府推出的透明度和可审计性标准（计算机科学与技术教育）。

航空业已受到严苛的监管，有望引领所有业务领域。压力已然存在。每一次挫折都会被放大，但航空公司所开创的最佳实践可能会成为行业通用的标准。长远来看，航空航天投资将增强我们的供应链韧性，并通过支持真正低影响的供应商而非仅仅进行“漂绿”来支持真正的可持续发展目标。普华永道）。

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