信息是关键，互联网上充斥着数据，而一种既可信又可靠的方法可以快速筛选信息泥潭，并丢弃质量较差的数据，转而采用有价值的可信材料，可以为拥有长供应链且距离遥远的公司提供宝贵的支持。合作伙伴。
供应链中的安全通常归结为了解那些与您合作的人，当无法深入到小型供应商时，人工智能系统可以识别并链接可能导致供应问题的区域事件或活动链。
其中一个问题是烧烤木炭的运输，其中可能添加了促进剂，已知会引起船上火灾。确定木炭的区域供应商（通常是小规模供应商）可以提醒公司注意潜在的问题。
认识到本地化挑战是收集、分析和存储人工智能数据的一个积极属性，但有关大公司的更容易获得的数据可以为供应链合作伙伴提供替代见解，包括管理变革、财务发展和并购。
通过人工智能在全球范围内收集、分析和交叉引用的信息可以为供应链运营商及早提供有关远程合作伙伴的关键信息，从而增强对这些合作伙伴的信任。
Semantic Visions (SV) 是提供数据挖掘服务的此类公司之一，该公司总部位于捷克共和国首都布拉格，SV 开发了一种基于人工智能的系统，该系统可搜索特定公司和地区的数据，从而为业务合作伙伴提供见解。
SV 的首席运营官 Julius Rusnak 告诉Seatrade Maritime News，该公司每天有能力下载和处理 200 万条数据，即新闻文章、博客开源数据和专有数据。
“我们拥有自己的公司数据库，我们不断地用数据丰富该数据库，并将数据库中存储的这些公司与事件以及它们之间的关系互连起来。我们还确保我们能够识别消息来源是否在撰写有关特定公司或一般品牌的文章，”Rusnak 解释道。
SV 的系统具有多语言搜索能力，并由多语言团队提供支持，可以搜索西班牙语、中文、德语、意大利语、法语、日语和英语等语言的项目。鲁斯纳克表示，该团队“了解全球不同地区文化和事件的复杂性和差异”，并补充说该公司不仅仅依靠机器来分析数据。
鲁斯纳克承认，要识别一家企业，公司必须在互联网上存在，而欠发达国家的一些较小的供应商可能不会出现在互联网上。
“我们是识别事件的专家，”鲁斯纳克说，“我们不仅使用最新的机器学习，而且还使用我们在技术出现之前构建的庞大本体。”
该数据库包含世界各地发生的 600 多个预定义事件及其历史，涉及各种类型的人类工作，包括环境、社会和治理事件，无论是积极的还是消极的，系统将分析这些事件的相关性。
根据鲁斯纳克的说法，人工智能系统能够描述机会并识别“文本中的模式、含义和语义结构”，这意味着人工智能系统“善于识别正在发生的事情”。
对互联网的持续监控还可以充当事件的早期预警系统，例如港口拥堵、石油泄漏或运输延误。
鲁斯纳克说：“我们找出输入数据中实际提到了哪些地区和哪些公司，并正确地将这些供应商与事件对应起来。”
人工智能数据源的目标是为客户提供经过过滤和结构化的信息，从而有效消除事件周围的“噪音”。
鲁斯纳克说，实际上，“我们获取了大量非结构化形式的信息，并将其转换为非常结构化形式的高价值数据。”
鲁斯纳克解释说，虽然人工智能可以在某些情况下提供工具，但解释所呈现的数据将取决于读者。
SV 的俄罗斯报告就说明了这一点，鲁斯纳克称其为“情绪”，在入侵前几年和一年内保持稳定，“对乌克兰的情绪疯狂飙升”，他说。
“这并不意味着我们能够针对世界上实际发生的事情得出这样的结论，”他解释道，“但是掌握了这份报告的分析师，他们本来能够得出自己的结论。所以，我说，我们不解释这些东西本身，我们提供数据。”
