Happening -

July 18, 2023July 22, 2023

Adding AI to your distribution toolkit

By Terry Smagh, Senior Vice President and General Manager for Asia Pacific and Japan, Infor

Across most industries, the buzz is about finding use cases that promote the value of artificial intelligence. But, how will the distribution industry specifically benefit? And, where can AI create value for your business and workers?

First, there was robotic process automation (RPA), and then chatbots. They started dumb, handling menial tasks. But, infused with AI, they got smarter and added more value to their output, moving into all types of business and operation. Now almost any digital office or production application comes with AI features baked in, and they are learning fast.

For distribution leaders and IT teams, there is plenty to focus on already without getting distracted by possibilities that haven’t quite materialized yet (think self-driving vehicles, augmented reality glasses, drone deliveries, etc.). But the rise of AI will not fade away because it’s making so many tasks quicker and easier. So here’s what you need to know.

What is artificial intelligence?

In short, AI is software, linked to data, or sensors, and capable of processing it, learning from it, and providing a valuable output. That might be an insight based on complex data, predicting supply variations, or performing big data tasks (facial recognition, medical scans, voice chat, and more) incredibly quickly.

AI use has grown dramatically thanks to the massive scale of the cloud, with powerful processors crunching complex math and accessing huge data sets, often in real-time.

To the end user, AI is just another service that might be called “predictive analytics” or “smart learning” to give it a more business-friendly name. Whatever the descriptor, AI is tasked with performing a process, with all the magic working underneath.

Using AI in distribution

Distribution businesses that rely on cloud solutions like Infor^© CloudSuite Distribution Enterprise and Infor CloudSuite Distribution, update with new features at a steady cadence with AI becoming just another tool for users to experiment with and extract value from. For today’s distributors looking to be ready for tomorrow, AI can:

Manage suppliers

Many distributors are rightly proud of their supplier relations, but AI and machine learning can inspect the data behind their service and suggest ways to deliver improved supplier performance, ironing out process inefficiencies or product weaknesses that might only be visible in easily neglected returns logs.

Improve the sales experience

AI can constantly tweak prices or display dynamic recommended buying options to increase the chance of completing a sale. Based on customer history and market conditions, AI-powered sales applications can suggest volume discounts using both sales data and sentiment analysis.

Optimize your inventory

Most distributors already run inventory applications to keep the right amount of stock ordered for today, but AI can monitor sales patterns and ensure that the right stock is in the right warehouse constantly as seasons, markets, and products or supplies change.

AI can also monitor transport costs and supplier charges, finding the most cost-effective ways to purchase, deliver, and distribute goods to-and-from your warehouse operations. It can provide buyers with recommendations, and update routings, ensuring the fastest service for customers.

Maximize sales and buying efforts

With AI making an increasingly powerful appearance in business processes and management tools, it can take over many of the dull and time-consuming tasks that workers used to put up with. The extra time can be spent building relationships with customers up and down the supply chain, providing them with data-driven insights, and highlighting your company as one on the cutting edge.

Make it easy for everyone to use

Everyone from a new warehouse staffer to the CIO will get maximum value from their AI tools if you choose a platform with preconfigured AI models. This makes machine learning more accessible through low-code and no-code implementations. And the automated retraining means hands-off maintenance. Infor’s Coleman AI offers these capabilities.

In summary

In just a few short years, AI solutions have crossed from science fiction into business reality, delivering on their potential to save time, cut costs and deliver value through smart insights. Fear of AI has largely been left in the rearview mirror, and this is only the beginning of AI’s place in technology.

Some useful insights from Deloitte’s just-published 5th annual State of AI in the Enterprise

report highlights:

- 42% of firms already use algorithmic supply chain planning.
- 65% of firms buy an AI service rather than build their own.
- 82% of respondents surveyed indicated their employees believe that working with AI technologies will enhance their performance and job satisfaction.
- But there is more to do on risk, transparency, and security.

These insights and opportunities to accelerate automation will empower distribution companies to take a greater interest as AI services become a feature of all applications and services.

July 18, 2023August 15, 2023

เพิ่มประสิทธิภาพการกระจายสินค้าของคุณด้วย AI

บทความโดย เทอร์รี สมา, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, บริษัทอินฟอร์

ขณะนี้อุตสาหกรรมส่วนใหญ่กำลังพูดถึงเรื่องราวการใช้งานต่าง ๆ ที่แสดงให้เห็นถึงคุณค่าของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่อุตสาหกรรมการกระจายสินค้าจะได้รับประโยชน์อย่างเฉพาะเจาะจงได้อย่างไร และจะสามารถใช้ AI เพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจและพนักงานในด้านใดได้บ้าง

เทคโนโลยีนี้เป็นซอฟต์แวร์หรือโปรแกรมที่ทำงานด้วยกระบวนการโรบอตแบบอัตโนมัติ (Robotic Process Automation: RPA) ต่อมาก็พัฒนาเป็นแชตบอตที่พูดไม่ได้สำหรับจัดการงานง่าย ๆ ที่ไม่ต้องใช้ทักษะพิเศษ แต่เมื่อมีการนำมาผสานรวมกับ AI จึงทำให้ฉลาดขึ้นและทำให้ได้ผลผลิตที่มีมูลค่ามากขึ้น จนในที่สุดมีการนำไปใช้กับธุรกิจและการดำเนินงานทุกประเภท ปัจจุบันออฟฟิศหรือแอปพลิเคชันการผลิตที่เป็นดิจิทัลส่วนใหญ่จะมีฟีเจอร์ AI ต่าง ๆ ติดตั้งมาเบ็ดเสร็จ ซึ่งสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

ผู้นำด้านการกระจายสินค้าและทีมไอทีปกติก็มีเรื่องต่าง ๆ ที่ต้องใส่ใจมากมายอยู่แล้ว โดยไม่ต้องมาเสียสมาธิกับเรื่องที่ยังไม่เป็นรูปร่างชัดเจน (เช่น ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง, แว่น AR ที่ใช้เทคโนโลยีเสริมจินตนาการ, การส่งของด้วยโดรน ฯลฯ) แต่สิ่งที่เราทุกคนจำเป็นต้องทราบคือ การใช้ AI มีแต่จะเพิ่มขึ้น เพราะมันทำให้งานมากมายหลายประเภทรวดเร็วและง่ายขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

กล่าวโดยสรุป AI คือซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงกับข้อมูลหรือเซ็นเซอร์ สามารถประมวลผล เรียนรู้จากข้อมูล และให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ โดยอาจเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน การคาดการณ์ความผันแปรของอุปทาน หรือการดำเนินงานด้านบิ๊กดาต้า (การจดจำใบหน้า, การสแกนทางการแพทย์เพื่อวินิจฉัยโรค, การแชทด้วยเสียง และอื่น ๆ) ที่ให้ผลลัพธ์รวดเร็วเหลือเชื่อ

การใช้งาน AI เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลเนื่องจากสเกลขนาดมโหฬารของระบบคลาวด์ที่มาพร้อมกับโปรเซสเซอร์อันทรงพลัง ทำให้สามารถคำนวณคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้แบบเรียลไทม์

สำหรับผู้ใช้งานทั่วไป AI เป็นเพียงอีกบริการหนึ่งที่อาจอยู่ในชื่อ “การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์” หรือ “การเรียนรู้ที่ชาญฉลาด”เพื่อให้เข้าใจง่ายและเหมาะสมสำหรับธุรกิจมากขึ้น แต่ไม่ว่าจะเรียกอย่างไรก็ตาม AI ก็สามารถดำเนินการกระบวนใด ๆ ได้ราวกับมีเวทมนตร์รองรับ

การใช้ AI ในการกระจายสินค้า

สำหรับธุรกิจกระจายสินค้าที่ต้องใช้โซลูชันระบบคลาวด์ เช่น Infor^© CloudSuite Distribution Enterprise และ Infor CloudSuite Distribution ธุรกิจเหล่านั้นจะได้รับการอัปเดตฟีเจอร์ใหม่ ๆ อย่างสม่ำเสมอ โดย AI จะกลายเป็นเพียงเครื่องมือสำหรับทดลองและนำประโยชน์มาใช้ สำหรับดิสทริบิวเตอร์ที่ต้องการเตรียมพร้อมรับมือกับอนาคต สามารถใช้ AI ในเรื่องต่าง ๆ ได้ดังต่อไปนี้

บริหารจัดการด้านซัพพลายเออร์

ดิสทริบิวเตอร์จำนวนมากพึงพอใจในความสัมพันธ์ของตนกับซัพพลายเออร์ซึ่งถือว่าเป็นเรื่องที่ถูกต้อง แต่ AI และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถตรวจสอบข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังบริการ และแนะนำวิธีปรับปรุงประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ได้ ช่วยขจัดความไร้ประสิทธิภาพของกระบวนการ หรือจุดอ่อนของผลิตภัณฑ์ที่อาจมองเห็นได้ในบันทึกการส่งคืนเท่านั้นซึ่งอาจถูกละเลยได้ง่าย

ปรับปรุงประสบการณ์การขาย

AI สามารถปรับราคาหรือให้คำแนะนำในการซื้อได้แบบไดนามิก เพื่อเพิ่มโอกาสในการปิดการขายแอปพลิเคชันการขายที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสามารถแนะนำส่วนลดตามปริมาณสินค้า โดยพิจารณาจากข้อมูลการขายและการวิเคราะห์ความรู้สึก อิงตามพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าที่ผ่านมาและตามสภาวะตลาด

เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง

ดิสทริบิวเตอร์ส่วนใหญ่ใช้แอปพลิเคชันสินค้าคงคลัง เพื่อให้แน่ใจว่าสินค้าในสต็อกมีเพียงพอ ในขณะที่ AI สามารถมอนิเตอร์รูปแบบการขายและตรวจสอบให้แน่ใจว่า สต็อกสินค้าที่ถูกต้องจัดเก็บอยู่ในตำแหน่งในคลังสินค้าที่ถูกต้องตลอดเวลา และตรงตามเทศกาล/ฤดูกาล ความต้องการตลาด และเมื่อผลิตภัณฑ์หรือซัพพลายต่าง ๆ มีการเปลี่ยนแปลง

นอกจากนี้ AI ยังสามารถตรวจสอบค่าใช้จ่ายในการขนส่งและค่าธรรมเนียมซัพพลายเออร์ เพื่อหาวิธีการซื้อ จัดส่ง และกระจายสินค้าไป-กลับจากการดำเนินงานคลังสินค้าได้อย่างคุ้มค่าที่สุด และสามารถให้คำแนะนำแก่ผู้ซื้อพร้อมอัปเดตเส้นทาง เพื่อให้ลูกค้าได้รับบริการที่รวดเร็วที่สุด

เพิ่มยอดขายและการซื้อสินค้าให้ได้มากที่สุด

เมื่อ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นในกระบวนการทางธุรกิจและเครื่องมือการจัดการ ก็จะสามารถเข้ามาแทนที่งานที่น่าเบื่อและกินเวลามากมายที่พนักงานทำ ทำให้สามารถใช้เวลาที่เพิ่มขึ้นไปกับการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าตลอดห่วงโซ่อุปทาน พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึก และวางตำแหน่งองค์กรของคุณให้เป็นบริษัทที่ทันสมัย

ใคร ๆ ก็ใช้ได้

ทุกคนตั้งแต่พนักงานคลังสินค้าคนใหม่ไปจนถึงผู้บริหารเทคโนโลยีสารสนเทศระดับสูงจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากเครื่องมือ AI หากเลือกแพลตฟอร์มที่มีโมเดล AI ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า เพราะจะทำให้เข้าถึงแมชชีนเลิร์นนิงแบบใช้โค้ดน้อยและไม่ใช้โค้ดได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้การฝึกอบรมซ้ำโดยอัตโนมัติหมายความว่า คุณไม่จำเป็นต้องบำรุงรักษาด้วยตนเอง เช่น แพลตฟอร์ม Coleman AI ของ Infor ที่มาพร้อมความสามารถเหล่านี้

กล่าวโดยสรุปคือ ในระยะเวลาสั้น ๆ เพียงไม่กี่ปี โซลูชัน AI ได้ก้าวข้ามจากนิยายวิทยาศาสตร์มาสู่ความเป็นจริงทางธุรกิจ โดยมอบศักยภาพในการประหยัดเวลา ลดค่าใช้จ่าย และสร้างมูลค่าผ่านข้อมูลเชิงลึกอันชาญฉลาด ทำให้ความกลัว AI ส่วนใหญ่กลายเป็นเรื่องอดีตไปแล้ว และนี่ก็เป็นเพียงจุดเริ่มต้นบทบาทของ AI

ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์บางส่วนจากรายงาน State of AI in the Enterprise ประจำปีครั้งที่ 5 ของ Deloitte แสดงให้เห็นว่า

- ธุรกิจ 42% ใช้การวางแผนห่วงโซ่อุปทานแบบอัลกอริทึมแล้ว
- ธุรกิจ 65% ต้องการซื้อบริการ AI แทนที่จะสร้างเอง
- ผู้ตอบแบบสำรวจ 82% ระบุว่า พนักงานของตนเชื่อว่าการทำงานกับเทคโนโลยี AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจในการทำงาน
- อย่างไรก็ตาม ยังมีงานที่ต้องทำอีกมากในเรื่องความเสี่ยง ความโปร่งใส และความปลอดภัย

ข้อมูลเชิงลึกและโอกาสในการเพิ่มความเร็วให้กับระบบอัตโนมัติเหล่านี้จะทำให้ธุรกิจกระจายสินค้าให้ความสนใจในเทคโนโลยีนี้มากขึ้น เนื่องจากบริการ AI ได้กลายเป็นฟีเจอร์ของแอปพลิเคชันและบริการทั้งหมด

สำหรับประเทศไทย รัฐบาลเล็งเห็นถึงความสำคัญของเทคโนโลยี AI จึงได้มอบหมายให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องจัดทำยุทธศาสตร์และแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565 – 2570) ซึ่งกำหนดยุทธศาสตร์หลัก 5 ประการเพื่อส่งเสริมการพัฒนาและการนำ AI มาใช้ในประเทศ เช่น การเตรียมความพร้อมสำหรับ การประยุกต์ใช้ AI โดยคำนึงถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและกฎหมาย, การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของประเทศเพื่อการพัฒนา AI ที่ยั่งยืน, การเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ และการส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา AI โดยแผนดังกล่าวมีเป้าหมายเพื่อวางตำแหน่งประเทศไทยให้เป็นผู้นำด้านปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการจัดการกับปัญหาและใช้ประโยชน์จากความเป็นไปได้ต่าง ๆ

July 17, 2023July 22, 2023

Demand for homes picked up after elections as property seekers remain confident of long term prospects

พร็อพเพอร์ตี้กูรู กรุ๊ป ชี้ความต้องการที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นหลังการเลือกตั้งทั่วไปสิ้นสุดลง ในขณะที่ผู้ซื้อยังมีความมั่นใจในระยะยาวต่อตลาดโดยรวม

Demand for homes picked up after elections as property seekers remain confident of long term prospects

Elections invariably usher in a climate of economic uncertainty, as the fiscal and regulatory policies of the incoming administration largely hinge on party ideologies. These policies could significantly impact tax rates for both individuals and corporations, as well as affect public programs.

A study conducted by Professor Canes-Wrone from Princeton University and Park Jee-Kwang in 2014 indicated a downturn in housing transactions in the United States due to the policy uncertainty engendered by elections. The extent of this uncertainty, however, was dependent on the competitiveness of the race and the variance in policy agendas.

We observe a similar trend in Thailand as well during the recent election. We calculated an index based on daily visitor views on listings, employing a 30-day moving average to temper the time series. The base date was January 1, 2022. Post the dissolution of the Thai parliament on March 20, 2023, there was a slight upturn in views, which subsequently maintained a steady state.

Views for landed residential properties followed a more consistent trend, gradually tapering off until the elections drew nearer, when we noticed a slight increase in May 2023.

“It appears that property seekers, especially those considering high-value investments, generally adopt a “wait-and-see” stance during elections, pending more lucidity on prospective policy directions. Further, a subdued global economy likely augments this cautious attitude, resulting in diminished demand.” noted Dr.Lee Nai Jia, Head of Real Estate Intelligence, Data and Software Solutions, PropertyGuru Group.

Figure 1: Index for number of views of residential property in Bangkok before and after election

Intriguingly, a similar trend was observed in Kuala Lumpur, Malaysia, albeit potentially exacerbated by the surge in travel during December.

Figure 2: Index for number of views of non-landed residential property in Kuala Lumpur before and after election

Following the announcement of the Thai election results on May 14, 2023, we noted a rebound in property interest, as evidenced by a rise in the Thai index to a new equilibrium level. This resurgence likely signifies increased confidence in the long-term economic outlook, given that property purchases typically have a longer investment horizon than equity markets.

“Nevertheless, signs of demand easing were observed towards the end of June, possibly due to uncertainties surrounding the election of the Prime Minister by the Thai Senate and House of Representatives. We expect the market to bounce back once the Prime Minister’s appointment is finalized, and then macroeconomic trends are likely to regain dominance in shaping market behavior.”, noted Dr.Lee.

July 17, 2023July 22, 2023

พร็อพเพอร์ตี้กูรู กรุ๊ป ชี้ความต้องการที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นหลังการเลือกตั้งทั่วไปสิ้นสุดลง ในขณะที่ผู้ซื้อยังมีความมั่นใจในระยะยาวต่อตลาดโดยรวม

พร็อพเพอร์ตี้กูรู กรุ๊ปชี้ความต้องการที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นหลังการเลือกตั้งทั่วไปสิ้นสุดลง ในขณะที่ผู้ซื้อยังมีความมั่นใจในระยะยาวต่อตลาดโดยรวม

โดยทั่วไปการเลือกตั้งส่วนใหญ่มักจะนำไปสู่บรรยากาศของความผันผวนทางเศรษฐกิจอย่างหนีไม่พ้น เนื่องจากนโยบายการเงิน และกฎระเบียบต่าง ๆ มักจะมีการเปลี่ยนแปลงไปตามแนวคิดหรือนโยบายของพรรคการเมืองที่จะมาเป็นผู้จัดตั้งรัฐบาล ซึ่งนโยบายเหล่านี้อาจจะส่งผลกระทบต่ออัตราภาษี ทั้งภาษีส่วนบุคคลและนิติบุคคลอย่างชัดเจน รวมทั้งกระทบต่อนโยบายของหน่วยงานต่าง ๆ ของรัฐ

ตัวอย่างจากผลการศึกษา[1]โดย ศาสตราจารย์ เคนส์-รอน จากมหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน และ นางสาวปาร์ค จี-กวาง ในปี พ.ศ. 2557 พบว่า การซื้อขายที่อยู่อาศัยในสหรัฐอเมริกาลดลง เนื่องจากความไม่แน่นอนของนโยบายอันเกิดจากการเลือกตั้งทั่วไป อย่างไรก็ดี ความผันผวนจะมีความยืดเยื้อต่อไปนานเท่าใดนั้นขึ้นอยู่กับความเข้มข้นในการแข่งขัน และความหลากหลายของนโยบายของแต่ละพรรคที่ร่วมลงสมัครนั่นเอง

ดร.ลี ไนเจีย หัวหน้าฝ่ายวิเคราะห์ตลาดอสังหาริมทรัพย์ ของหน่วยธุรกิจดาต้า แอนด์ ซอฟต์แวร์ โซลูชั่น (DSS) ของพร็อพเพอร์ตี้กูรู กรุ๊ป ให้ความเห็นเกี่ยวกับแนวโน้มของการซื้อบ้านของผู้บริโภคไทยในช่วงการเลือกตั้งทั่วไปที่ผ่านมานี้ว่า “เราสังเกตเห็นแนวโน้มที่คล้ายคลึงกันในเมืองไทยในช่วงหลังการเลือกตั้งที่ผ่านมา หลังจากที่เราได้คำนวณตัวเลขดัชนี ซึ่งคิดจากยอดผู้เข้าชมประกาศบนเว็บไซต์ DDproperty.com เป็นรายวัน โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) ในช่วง 30 วันเป็นตัวควบคุมข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละวันของช่วงเวลาดังกล่าว และนับวันเริ่มต้น (Base Date) จากวันที่ 1 มกราคม 2565 อย่างไรก็ดี ภายหลังการประกาศยุบสภาเมื่อวันที่ 20 มีนาคม 2566 กลับเห็นสัญญาณของยอดเข้าชมประกาศบนเว็บไซต์ที่เพิ่มขึ้น และยังคงอยู่ในระดับที่ทรงตัวในเวลาต่อมา

จากฐานข้อมูลของ ดาต้าเซนส์ โดยพร็อพเพอร์ตี้กูรู ฟอร์ บิสิเนส (DataSense by PropertyGuru for Business) พบว่ายอดเข้าชมที่อยู่อาศัยแนวราบมีแนวโน้มค่อนข้างทรงตัวกว่าอสังหาริมทรัพย์รูปแบบอื่น โดยค่อย ๆ ลดลงเมื่อใกล้วันเลือกตั้ง และกลับมามีแนวโน้มการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นอีกครั้งในช่วงเดือนพฤษภาคม 2566

ดูเหมือนว่าผู้ที่กำลังหาบ้าน โดยเฉพาะผู้ที่มีกำลังซื้อสูงหรือคิดจะลงทุนในตลาดบน จะเลือก ‘รอดูสถานการณ์’ ในช่วงเลือกตั้ง มากกว่าที่จะตัดสินใจซื้อหรือลงทุนทันที เนื่องจากต้องการดูความชัดเจนของทิศทางนโยบายของรัฐบาลใหม่ ยิ่งไปกว่านั้น สถานการณ์เศรษฐกิจโลกที่ยังไม่ฟื้นตัว ยิ่งทำให้ผู้ซื้อเพิ่มความระมัดระวังในการตัดสินใจมากขึ้น ส่งผลให้ความต้องการซื้อลดลงอย่างเห็นได้ชัด” ดร.ลี กล่าว

ภาพที่ 1: ดัชนียอดเข้าชมประกาศที่อยู่อาศัยในกรุงเทพฯ ในช่วงก่อนและหลังการเลือกตั้งทั่วไป

ทั้งนี้ เป็นที่น่าสนใจว่าแนวโน้มดังกล่าวมีความคล้ายคลึงกับสถานการณ์ที่เคยเกิดขึ้นในเมืองกัวลาลัมเปอร์ ประเทศมาเลเซีย ถึงแม้ว่าสถานการณ์การท่องเที่ยวมีแนวโน้มที่จะกระเตื้องขึ้นเป็นอย่างดีในช่วงเดือนธันวาคม 2565 ก็ตาม

ภาพที่ 2: ดัชนียอดเข้าชมประกาศที่อยู่อาศัยแนวสูง (คอนโดมิเนียม และอะพาร์ตเมนต์) ในกัวลาลัมเปอร์ ในช่วงก่อนและหลังการเลือกตั้งทั่วไป

หลังจากการประกาศผลการเลือกตั้งทั่วไปของไทยเมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม 2566 ความสนใจในอสังหาริมทรัพย์ได้กลับมาอีกครั้ง โดยมีหลักฐานชี้ชัดว่าดัชนียอดเข้าชมประกาศที่อยู่อาศัยของไทยได้ปรับตัวเพิ่มขึ้นเข้าสู่ระดับสมดุลใหม่ ซึ่งการฟื้นตัวของดีมานด์ในลักษณะนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมั่นใจของผู้บริโภคที่มีต่อภาพรวมเศรษฐกิจในระยะยาว เนื่องจากการซื้ออสังหาฯ นั้นถือเป็นการลงทุนระยะยาวกว่าการลงทุนในตลาดหุ้น

“อย่างไรก็ดี เรายังคงเห็นสัญญาณหลาย ๆ อย่างที่สะท้อนถึงดีมานด์ความสนใจในการค้นหาอสังหาฯ ที่ค่อนข้างลดลงจนถึงสิ้นเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา ซึ่งหนึ่งในปัจจัยที่ส่งผลต่อความต้องการที่ลดลงนี้คาดว่าน่าจะมาจาก ความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นหลังจากการเลือกตั้ง ซึ่ง ณ ปัจจุบัน เรายังต้องรอลุ้นว่านายกรัฐมนตรีคนที่ 30 ของประเทศไทยจะเป็นใคร ทั้งนี้ เราคาดว่าตลาดอสังหาฯ จะกลับมาคึกคักอีกครั้งหลังจากผลการแต่งตั้งนายกรัฐมนตรีคนใหม่ได้ข้อสรุปออกมาเป็นที่เรียบร้อยแล้ว และหลังจากนั้นคาดว่าแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคจะกลับมาเป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อพฤติกรรมของผู้บริโภคในตลาดต่อไป” ดร.ลี กล่าวสรุป

July 10, 2023July 22, 2023

Alibaba Cloud Unveils AI Image Generation Model Tongyi Wanxiang to Help Businesses to Unleash Creativity and Productivity

อาลีบาบา คลาวด์ เปิดตัว AI Image Generation Model - Tongyi Wanxiang เพื่อช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ ปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ และเพิ่มประสิทธิผลในการทำงาน

Alibaba Cloud Unveils AI Image Generation Model Tongyi Wanxiang to Help Businesses to Unleash Creativity and Productivity

ModelScopeGPT also launched to help users accomplish complex AI tasks

Alibaba Cloud, the digital technology and intelligence backbone of Alibaba Group, today unveiled its latest AI image generation model, Tongyi Wanxiang (‘Wanxiang’ means ‘tens of thousands of images’) at the World Artificial Intelligence Conference 2023. The cutting-edge generative AI model is now available for enterprise customers in China for beta testing.

In addition, the cloud pioneer announced the launch of ModelScopeGPT, a versatile framework designed to assist users in accomplishing complex and specialized AI tasks across language, vision, and speech domains by leveraging various AI models on ModelScope. ModelScope is an open-source Model-as-a-Service (MaaS) platform introduced by Alibaba Cloud last year, featuring over 900 AI models.

“Tongyi Wanxiang represents another significant milestone in our pursuit of advanced generative AI models as we continue to explore paradigm-shifting technologies that empower businesses and communities to unleash greater creativity and productivity,” said Jingren Zhou, CTO of Alibaba Cloud Intelligence.

“With the release of Tongyi Wanxiang, high-quality generative AI imagery will become more accessible, facilitating the development of innovative AI art and creative expressions for businesses across a wide range of sectors, including e-commerce, gaming, design and advertising.”

Introducing Tongyi Wanxiang for Image Generation

The generative AI model is adept at handling various tasks, responding to text prompts in Chinese and English to generate detailed images in an array of styles, encompassing watercolours, oil and Chinese painting to animation, sketch, flat illustration, and 3D cartoons. Moreover, the model can transform any image into a new one with a similar style and stylize images through style transfer, which preserves the content of the original image while applying the visual style of another picture.

Powered by Alibaba Cloud’s trailblazing technologies in knowledge arrangement, visual AI and natural language processing (NLP), the model leverages multilingual materials for enhanced training. It boasts a robust semantic comprehension capability, resulting in more accurate and contextually relevant image generation.

Additionally, by optimizing the high-resolution diffusion process based on the signal-to-noise ratio, the model can strike a balance between composition accuracy and detail sharpness while enhancing its ability to generate high-contrast, visually stunning images with clean backgrounds.

Tongyi Wanxiang was developed using Composer, Alibaba Cloud’s proprietary large model that enables greater control over the final image output, such as spatial layout and palette, while maintaining image synthesis quality and creativity.

Please refer to the demo video of Tongyi Wanxiang here: https://www.alizila.com/video/wach-how-alibaba-tongyi-wanxiang-creates-generative-ai-image/

Enterprise customers in China can apply for beta testing of Tongyi Wanxiang at: https://wanxiang.aliyun.com/

ModelScopeGPT Launched for Sophisticated AI Tasks

Alibaba Cloud also unveiled ModelScopeGPT (https://modelscope.cn/studios/damo/ModelScopeGPT/), a powerful framework designed to harnesses the power of Large Language Models (LLMs) available on the platform. ModelScopeGPT will use LLMs as a controller to connect an extensive array of domain-specific expert models in the ModelScope open-source community. Built within the rich Model-as-a-Service ecosystem, ModelScopeGPT leverages the various AI capabilities offered on Alibaba Cloud. Enterprises and developers can leverage ModelScopeGPT for free to access and execute the best-suited models for performing sophisticated AI tasks based on users’ requests, such as developing multilingual videos.

Alibaba Cloud launched its LLM named Tongyi Qianwen in April, and it plans to integrate the LLM across Alibaba’s various businesses in order to improve the user experience in the near future. The company’s customers and developers will also have access to the model to create customized AI features in a cost-effective way. Since the model’s launch, over 300,000 beta testing requests were received from enterprises from a broad range of sectors, including fintech, electronics, transport, fashion and dairy.

Tongyi Qianwen has also been integrated into Alibaba Cloud’s intelligent assistant, Tingwu, enabling the assistant to comprehend and analyze multimedia content with high levels of accuracy and efficiency. Over 360,000 users have accessed to the AI-powered assistant since its launch.

AI Hackathon Competition to Inspire Innovation

ModelScope also hosted its first ever AI Hackathon in China to facilitate the industrial applications of AI models, with cash prize awards and funding opportunities from leading venture capital firms as incentives.

From over 300 participating teams, 56 teams made it to the final round. Participants competed for the grand prize on two tracks. One is to innovate upon a large language model to solve a real-life problem. The second is to leverage existing pretrained models to complete an assigned task, such as text-to-image generation or to build an LLM-powered autonomous agent to utilize the right models for specific tasks.

“By hosting competitions and other community events, we want to engage with more developers and entrepreneurs, and to encourage them to bring their ideas to life, unlock productivity, and create more versatile AI tools that transform and shape the future of our industries,” said Jingren Zhou.