演讲主题

基于因果大模型的库存清理创新实践

近年来，因果推断与大模型的结合已成为推动供应链管理创新的前沿技术，尤其在库存清理中展现出巨大的潜力。这种方法通过精确分析因果关系，使得库存清理能够更加精准和高效。本次演讲将深入探讨如何将因果推断与大模型理论相结合，解决库存清理问题，包括精准识别目标商品、合理设定清理周期、优化库存管理策略等。与此同时，我们将分享在实际应用中面临的数据处理挑战、模型落地的技术难题，以及具体应用效果。 大纲： 1、业务背景：库存清理面临的挑战与机遇 2、方案选型：因果推断与大模型的结合优势 3、落地挑战：数据质量、模型训练及实时优化问题 4、解决思路：算法优化策略与技术实施路径 5、行业展望：大模型在供应链管理中的进一步应用