Helios AI

Helios AI ၏အလုပ်ကို တစ်ကြောင်းတည်းပြောလျှင် - ကိုကိုး၊ ကော်ဖီ၊ ပဲပုပ်စသည့် farm product များ နောင် ၁၂ လအတွင်း တက်မလား ကျမလား၊ ဘာကြောင့်လဲ ကို ပြောပြခြင်းဖြစ်သည်။ ရာသီဥတုနှင့် စီးပွားရေး data ကို စုစည်း၊ ကမ္ဘာ့ ပို့ကုန်ထုတ်ဒေသ ၉၀% ကို လွှမ်းခြုံ၊ farm product ၅၀ ကျော်၏ နေ့စဉ် risk ကို ခြေရာခံသည်။

လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် သင့်လျော်သည့်အခြေအနေ

ထုတ်ပေးသည်မှာ အမျိုးအစားများစွာ ရှိသည်။ ဈေးနှုန်းခန့်မှန်းသည် ရက်သတ္တပတ်စဉ်ပြင်ဆင်သော ၁၂ လ outlook ဖြစ်ပြီး၊ ဈေးနှုန်းမောင်းနှင်အချက်များကို ရှင်းပြကာ၊ curve တစ်ခုသာ မဟုတ်ပါ။ supply availability ခန့်မှန်းသည် ဘယ်ဒေသ ပြဿနာဖြစ်မည်ကို ကြိုတင်ဆုံးဖြတ်ရန်သုံးသည်။ ရာသီဥတုနှင့် စီးပွားရေး risk အကဲဖြတ်မှုသည် သီးခြားဒေသနှင့် ပစ္စည်းအထိ သေးသည်။ exchange တွင်စာရင်းဝင်ပစ္စည်းများအတွက် futures ဈေးခန့်မှန်းတိကျမှု ၉၀% အထိ၊ လုပ်ငန်းစံ တိကျမှုထက် အများဆုံး ၅ ဆမြင့်ဟုဆိုသည်။

Helios Horizon ဆိုသောလုပ်ဆောင်ချက်လည်း ရှိပြီး၊ တရားဝင်အားဖြင့် food နှင့် စိုက်ပျိုးရေး supply chain အတွက် ပထမဆုံး AI copilot ဟုခေါ်ကာ၊ role အလိုက် ကွဲပြားသော insight ပေး၍ source citation ပါသည်။ source ပါခြင်းသည် အရေးကြီးသည်။ supply chain ဆုံးဖြတ်ချက်ကို procurement committee သွားဆွဲဆောင်ရာတွင် "AI က တက်မယ်ဆိုတယ်" သည် ဆွဲဆောင်နိုင်မှုမရှိပါ။

တရားဝင်အမြဲထုတ်ပြသောဥပမာမှာ ၂၀၂၄ ဇန်နဝါရီတွင် အနောက်အာဖရိက ကိုကိုး risk ကို အမှတ်အသားပြုခဲ့၊ ထို့နောက် ဈေးနှုန်း ၂၀၀% တက်ခဲ့သည်။ ဤဖြစ်ရပ်အပြီး စစ်ဆေးနိုင်သောဥပမာသည် တိကျမှုရာခိုင်နှုန်းများစွာထက် ဆွဲဆောင်နိုင်မှုရှိသည်။

client များမှာ စားသုံးကုန်ကုမ္ပဏီနှင့် retailer၊ commodity trader၊ distributor၊ food processing ထုတ်လုပ်သူနှင့် procurement team တို့ဖြစ်သည်။ မြန်မာ့ စားနပ်ရိက္ခာလုပ်ငန်းရှင်၊ စားသောက်ဆိုင် chain နှင့် baking ကုန်ကြမ်းလုပ်ငန်းရှင်တို့ ဤ risk ကို ခံရသည်။ ကိုကိုး၊ ကော်ဖီ၊ ဂျုံ၊ palm oil ၏ ဈေးနှုန်းအတက်အကျသည် ဤနှစ်များအတွင်း လူများစွာကို ရုတ်တရက် ရိုက်ခတ်ခဲ့သည်။ ရက်သတ္တပတ်ကြိုတင်သိလျှင် procurement မဟာဗျူဟာသည် လုံးဝကွာမည်။