資訊科技的進步已經大幅改善供應鏈的管理，但企業領導人仍無法獨立得出見解。生成式AI可以讓領導人不必仰賴專家協助，就能達成這些目標。本文以微軟為例，具體說明生成式AI能帶來的效益。

數位轉型是各行各業目前正在遭遇的難題，要如何把牽涉內容複雜的供應鏈變得現代化，更是曠日費時的挑戰。有沒有什麼既節省資源，又能達到目標的簡易方法，讓領導人可以從大規模的轉型作業中脫身，去創造更多價值呢？

新冠疫情暴露出，大多數供應鏈遇到緊急情況便會大規模中斷的弱點。目前許多公司選擇直接把生產線移回本國，來解決問題，但這並非治本之道。使供應鏈更有復原力的最佳方法，是進行壓力測試，找出自身供應鏈的風險。此外，若要增強供應鏈的復原力，難免需要在地製造能力，而這需要投注許多資源。但唯有找出供應鏈弱點所在，並決定要投注資源以強化那些弱點，才能真正採取措施，在下一次危機發生時防患未然。

在2008年金融風暴後，美國政府開始對銀行進行壓力測試，確保它們可以應對突發狀況；我們對供應鏈也該這麼做，檢測在危機壓力下的復原力，以確保我們更有能力應付下一次的全球風暴。

新冠肺炎對全球供應鏈影響的最高峰會在3月中發生，使數千家公司被迫暫時關閉美國與歐洲的組裝與製造廠。其中，中國的供應將會中斷，使全球製造與港口活動放緩。而且，從SARS疫情到今日，中國與世界其他國家貿易的比率，成長到兩倍以上；中國占世界GDP的比重，也幾乎增加到四倍。可以預期，疫情將對全球經濟造成比之前更嚴重的損害。

不管是超級風暴，還是工廠失火，這些災禍幾乎都無法預測，而且往往導致供應鏈中斷，造成重大的損失。本文提出一種新模型，能量化供應鏈中斷對公司造成的衝擊，而不探討中斷原因或可能性，來妥善管理突如其來的風險。