曹博南

随着信息技术的不断进步和发展，贸易企业越来越注重数据分析和数字化运营，但是“有数据”并不代表能用好数据。根据第三方机构Gartner数据表明，68%的贸易企业数据没有被分析过，多达82%的贸易企业受到数据孤岛的阻碍。作为管理者，最大的焦虑是不能及时透明掌握公司运营情况。5月初，基于深度学习和数据库技术的贸易管理可视化系统技术成果问世，让众多贸易企业的管理者们看到了解决这一问题的曙光。这项技术是由上海港久贸易有限公司副总经理张艺凡所自主研发完成的，一经发表便引来业内专家、学者、同行的广泛关注。该系统成功地将深度学习算法与数据库技术相融合，为贸易管理领域带来了革命性的变革。

据悉，这一系统的核心优势在于其强大的数据处理能力。通过运用深度学习算法，系统能够高效地分析庞大的贸易数据集，挖掘出数据背后的深层次规律和趋势。这一过程不仅为用户揭示了市场动态，还提供了关于产品趋势、供应链管理等方面的宝贵信息，极大地辅助了用户的数据驱动决策。更令人瞩目的是，该系统具备实时监控功能，能够及时捕捉并分析市场的最新变化。这意味着用户可以依据系统的分析结果，迅速调整商业策略，优化资源分配，以适应市场的快速变动。这种敏捷的反应能力，对于在竞争激烈的贸易市场中保持竞争力至关重要。

此外，系统通过先进的可视化技术，将复杂的数据转化为易于理解的图表、图形和地图。这种直观的数据表现形式，极大地提升了用户的决策效率和准确性。用户可以轻松识别市场趋势，发现潜在的异常情况，并深入分析数据之间的关联。为了满足不同用户的需求，该系统还提供了个性化定制服务。用户可以根据自己的偏好和工作习惯，调整数据展示方式、报告格式和提醒设置等。这种灵活性和定制性，显著提升了用户的使用体验和系统的适用性。

在保障数据安全方面，系统采用了业界领先的数据库技术，确保了用户数据的安全性和隐私性。同时，系统还实施了严格的权限管理和数据加密措施，确保用户信息的万无一失。值得一提的是，该系统具备自我学习和持续优化的能力。开发团队根据用户反馈和市场发展需求，不断对系统进行功能升级和性能优化，确保系统始终保持领先地位，满足用户的高标准要求。

在实际应用过程中，这项成果可以在极短时间内将不同来源的数据整合在一起，快速生成数据图表及各类数据分析报表。这样，贸易企业的管理者每天只需要花几分钟的时间，便可掌握销售、生产、库存、成本等各种经营指标，直观地了解公司的运营情况、各项指标和数据的动态变化，有利于监管企业动态，快速发现问题和解决问题，帮助管理者根据直观的数据做出科学的决策。据了解，除了这项系统外，近年间张艺凡还将决策树算法、区块链和人工智能、云计算等技术应用在贸易运营管理、贸易协同管理、贸易营销大数据智能分析等方面，发表了一系列行业领先的技术成果，在多个领域与层面的实践中帮助贸易营销实现大跨越，推动了行业的发展。

在AI等新技术的加持下，数字贸易正迎来最好的发展机遇。当前，中国外贸虽然面临较大挑战，但拥有世界上最强大的供给能力和最完备的产业链条，在国内竞争异常激烈的背景下，跨境出海深度拓展国际市场，仍然有巨大发展空间。欧美的消费品需求正在回暖，而东盟、中东等新兴市场的工业品需求则正在快速增长。相较于过去传统的贸易工具和方法已经不适应当前贸易数字化、智能化发展趋势，贸易行业必须主动拥抱变革，加大AI等数字技术应用创新力度，打造智能化贸易营销、贸易管理和外贸执行等工具和方法，引领国际贸易变革新趋势，迎接中国数字贸易的发展春天。在这一进程中，为诸如张艺凡等中国知名的贸易营销智能化专业人士们提供了广阔的发展空间，希望他们在重视合规性和隐私保护、跨部门合作、评估和监测等方面问题的同时，不断优化和迭代智能化营销策略，帮助中国企业真正提高企业的竞争力和市场占有率。