當前，全球供應鏈緊張局勢初現端倪之際，陳清和在AIFUND的風險控制中心向我們展示了一套正在發出預警信號的智能監控系統。這套系統後來被業內稱為"供應鏈韌性-AI預警系統"的先驅版本，其創新之處在於將傳統經濟指標與另類數據源進行了深度融合。
"真正的風險預警需要超越表面現象，"陳清和指著螢幕上閃爍的紅色區域解釋道，"我們不僅監測港口吞吐量等傳統指標，更通過衛星圖像分析全球主要港口的集裝箱堆積情況，結合航運AIS數據、集裝箱租賃價格指數甚至船員換班頻率等多元資訊。"這種多維度監測體系使得系統能夠提前數周發現供應鏈中的脆弱環節。
系統的成功預警令人印象深刻。通過分析馬來西亞封測工廠的電力消耗數據、日本關鍵化學品運輸頻次，以及臺灣地區工程師的差旅模式變化，模型提前六周識別出半導體行業的供應鏈風險。陳清和團隊發現，儘管表面產能數據保持穩定，但供應鏈的彈性已經顯著下降。"這就像一根逐漸繃緊的弦，傳統指標很難察覺這種微妙變化，但多個另類數據的協同變化卻能給出明確信號。"
更值得稱道的是，該系統不僅提供風險預警，還給出了具體的應對建議。基於對全球替代供應鏈的分析，系統建議投資者關注某些區域性製造中心的投資機會。這一洞察使得AIFUND能夠及時調整投資組合，既規避了供應鏈中斷風險，又抓住了替代鏈機遇。
陳清和特別強調，這套系統的核心價值在於其動態學習能力。"每次市場衝擊都是系統的學習機會，通過持續迭代，系統的預測精度不斷提升。"這種演進式設計理念後來成為AIFUND技術平臺的標誌性特徵，也體現了陳清和"在不確定性中尋找確定性"的投資哲學。
