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“讲了不少技术的内容啊，看得出来，技术掌握得很扎实”，提问环节蒋胜一率先评论：“这套片子之前我看过，我没什么问题，不要主要看看其他领导有没有什么意见。”
蒋胜一是洛唯一师傅的事在座的基本都知道，其实今天各个培训生的师傅并不在场，蒋胜一在场不是因为他带洛唯一，而是因为他带辞临。
与其被其他人质疑偏袒，蒋胜一倒不如直接坦然的给洛唯一撑腰。
师傅的照顾也让洛唯一心里有了些底气。
“前面介绍的利用ai预测呆滞库存，是预测产成品的还是预测半成品的？”
洛唯一转头看向提问者，问问题的并不是秦总经理，而是随总经理一起进来的同事。洛唯一此前猜测他们应该不是中立的，现在也得到了确认。他问问题的时候说的是“你们”，而不是“你”，很显然，他是想把也辞临带上。
其实偏业务的问题，不是洛唯一或者在做任何一个培训生的强处，他们虽然接受各个业务部门的相关培训，但还没有实际的业务部门在职工作经验，对于这些知识更多的是纸上谈兵。但上次出海活动中，洛唯一总结了一套回答问题时的万能公式，公式虽然不适合直接用在这里，但是那句“不同行业所需方案不同”给了洛唯一启发，加上此前所做的准备工作，她回答：“这取决于不同的行业，比如对于零售行业来说，他们购买的和销售的是产成品，那么预测产成品的呆滞会降低库存水位，避免产品逾期浪费，也能及时满足消费者的需求。而对于生产型的企业来说，产成品和半成品都需要进行预测，避免占用企业的现金流。”
第二个问题：
“对于预测准确率的问题，你们怎么看？”
这个问题的维度更高，也和今天的话题很相关，洛唯一直接做过准备：“可以从两个方面来看，首先，基于历史数据进行训练时，系统会返回相应的置信度值用来评估数据模型预测的准确率。如果返回的准确率高，那说明该结果是相对可信的；如果预测的准确率低，那说明历史数据与该模型不相符，预测出来的结果不可靠。当然，从另一个角度说，哪怕应用了最新模型的chatgpt在界面上都会标注“chatgpt也可能会犯错，请核查重要信息”。对于ai在重要场景中的信任程度，不仅是在采购和供应链领域要思考的问题，是整个ai界都要去考虑的问题。人工智能虽然已经取得非常亮眼的成果，但在应用于例如商业的重要场合中，还是需要人为介入进行最终判断和决策。”
这个问题虽然不是完美的答案，但是也是以洛唯一现在的能力能够表达出最好的答案了。
陆续又有两个纯技术类问题，但技术类问题是洛唯一最擅长的，她加班做了很多功课，她并不是什么都会，但凡是她自己写在ppt上的内容，她都做到了了解。
会议室内的培训生们每人手中一台电脑，有人是在为了接下来的汇报做准备，还有很多悄悄打开了某脉界面：
【几个问题了？】
【四个了，四个了】
【前面六个组，最多就三个问题吧？】
【第三组只有一个！！】
【针对的太明显了，我都看出来了！！但是好刺激】
【不得不说，准备的很充分】
【都知道是坑，肯定要好好准备了】
【还会有问题吗？】
【秦总还没发言啊】
【发了发了，秦总来了！！】
“片子往前翻一下”，一直沉默的秦总说道。
洛唯一：“好的。”
蒋胜一喝了口水，他知道如果洛唯一没有回答出前面两个问题，秦总经理就不会开口了，毕竟他也需要给辞临面子，所以找了两个手下提问来当枪使。
但是洛唯一回答出来了，秦浦然就不得不自己开口。
秦浦然：“前面你讲到，可以通过ai预测供应商的交付日期，但你知道现在很多企业，事实上只要稍微大一点的企业都会使用srm系统获取到最真实的供应商交付日期，所以你介绍的这个应用场景还有什么价值呢？还是说只能给初创企业用。”
洛唯一听完问题，没有立刻接话，心跳短时间内迅速加快，因为这个问题她没听懂。
洛唯一：“您刚刚说的是什么系统？”
srm系统是什么？她不知道。
她问了，但是秦浦然没回答。
秦浦然表情严肃，后背靠在办公椅上，视线给人一种压迫感。他的目光类似于，连问题都听不懂，你不用答了，我没义务浪费时间教你。
办公室内逐渐安静，打字的培训生们为了避免自己引起注意，都拿开了键盘上的手指。
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