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對于食品生產企業而言，采購食品原輔料的成本通常占產品成本的50-70%，采購工作是企業產品成本的關鍵所在，因此降低采購成本對于控制企業產品成本，提高產品競爭力有著極其現實的意義。采購成本下降不僅體現了食品生產企業現金流出的減少，而且直接體現在產品成本的下降、利潤的增加，以及企業競爭力的增強，重要性不言而喻。
食品生產企業采購的原輔料多是以玉米、大豆、白糖等農產品為原材料的大宗商品，具有供應鏈條長、價格波動頻繁、影響因素復雜多變的特征。不少食品生產企業在采購食品原輔料過程中面臨成本控制困難、供貨不穩定、信息不對稱等痛點，這些問題的根源在于企業對市場信息了解不足，無法準確判斷行情變化趨勢，做出科學的采購策略與計劃。
作為深耕食品原輔料領域的供應鏈服務平臺，廣州有醬料網絡科技有限公司(以下簡稱有醬料)合作客戶以各類食品生產企業為主，除了為客戶提供優質產品，有醬料也在不斷深度挖掘并滿足客戶的潛在需求，助力客戶降本增效，以此促進上下游企業協同發展互利共贏。針對客戶面臨的采購痛點，有醬料推出了一系列的增值服務，其中就包括為客戶提供獨家AI行情預測報告。
有醬料的AI行情預測報告涵蓋玉米淀粉、白糖、味精、I+G等多個品類，是由有醬料行業研究團隊在對市場進行科學觀測和實證研究的基礎上，通過建立大數據算法自動生成AI數據預測模型，對實時宏觀經濟、金融數據，行業生產、銷售、庫存和原料數據、下游行業等多個維度進行深度挖掘和高頻模擬，并基于情景分析（含政策、天氣、心態等無法量化因素）對食品原輔料價格行情進行分析、研究，最終形成短中長期的走勢預判報告。
有醬料行業研究團隊負責人表示，相對于傳統行情預測，AI行情預測有以下幾個優點：①更高效：AI模型可以快速分析大量復雜數據，挖掘關聯性，遠超人腦的計算能力；②更客觀：AI模型可以理性地基于數據和模型進行預測,不會受到恐慌、貪婪等人類情緒的影響，可以最大限度避免人為因素帶來的誤判；③更及時：AI模型可以7*24小時不間斷持續工作，實時地監測和更新市場的動態和信息，及時篩選出關鍵信息進行預測；④自我優化：AI模型可以不斷通過新數據進行訓練和優化,提高自己的預測準確度，隨著數據不斷積累,模型的表現會越來越強。
通過廣州有醬料網絡科技有限公司獨家輸出研究報告，客戶（食品生產企業）即可快速獲取行情信息，為企業后續生產、經營、采購提供合理化決策依據，比如在預測下降趨勢的時候定期采購，預測上漲的時候簽訂長期合同以鎖定價格，控制采購成本，還可以根據AI預測的價格走勢，合理安排預算未來一段時間的采購成本，為生產經營活動的成本控制和資金安排提供參考。
據了解，2022年10月下旬，有醬料行業研究團隊根據AI預測模型進行分析，預測玉米淀粉近期將有大幅上漲，一家與有醬料長期合作的食品生產企業原本預計在11月中旬初采購300噸玉米淀粉，結合有醬料AI行情預測報告判斷市場后，及時調整了采購策略，通過提前鎖單節省了采購成本近100元/噸，單次采購成本節約30000元。
廣州有醬料網絡科技有限公司CEO張燕忠先生表示，平臺推出的AI行情預測將先進智能科技應用賦能于食品原輔料行業，結合海量大數據，對行業上下游相關指標進行趨勢變化預測和監測，相比過去那種“靠經驗”和“拍腦袋”采購決策會更加科學；此外，AI行情預測還能起到提升和優化供應鏈的作用，能夠讓食品原輔料供應鏈上中下游企業適時了解市場行情信息變化，對于供應鏈上中下游之間的協同發展非常有利。
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