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12月7号，Gartner公布了全球供应链技术创新奖总决赛名单，京东凭借“可解释预测”技术入围，已连续两年入围该奖项。

作为供应链计划和运营中至关重要的一环，预测若出现误差将会导致下游缺货、库存积压等问题。但预测存在一定程度的不确定性，受到促销、营销、节假日、季节性等多重因素影响，京东的智能预测系统每天需要输出数百万SKU的商品在全国各个区域的销量预测，是一项极大的挑战。

随着人工智能、深度学习等技术的应用，预测准确度变得越来越高，但预测结果变得越来越难解释，这会影响供应链计划人员对预测结果的解读。在各种复杂因素的影响下，计划人员需要对预测结果和影响因素充分了解，才能精准把控风险，做好供应链决策。

京东智能供应链Y团队研发的可解释预测技术，通过自学习实现需求预测流程的“白盒化”，包括决策的因果逻辑、精准的预测拆分、交互式的预测模拟等，能使相关业务人员对预测流程和结果有更清晰的理解，呈现在其眼前的不再是一个类似“盲盒”的机器输出结果，从而加强了业务人员对系统的理解和信任度。另外，通过交互式的模拟预测功能，业务人员有更多机会将自己的经验和计划更好地融合到系统中去，在很大程度上提升了预测的精确度。现在，预测系统不再是一个“陌生人”，而是一个值得信赖的“朋友”，在增强预测自动化程度、提升工作效率的同时，还大幅提高了预测精度，从而使后续产生的补货、仓库周转等成本也得以大幅优化。

目前，京东智能供应链的可解释预测技术，已应用于数百万SKU的商品，支持畅销、长尾、季节等多种供应场景，发展至今京东每年向供应商自动采购的下单量已达到千万量级规模，相关成果也形成了学术论文陆续发表在运筹、管理等领域顶级期刊上。