夜雨聆风大公司在用AI搞无人化，小公司怎么办？聊聊一个小国供应链的夹缝生存启示录
在供应链和数据分析的日常工作中，面对海量的历史销售数据，如何快速进行统计并做出精准的趋势预测？
以前，我们可能需要折腾复杂的统计学公式或者专门的软件。而现在，利用大语言模型（AI），零代码就能轻松搞定。今天就为大家盘点4 种在 Excel 中借助 AI 进行数据统计与预测的硬核方法，从最简单的原生工具到极致安全的本地部署，总有一种适合你！
方法1：Microsoft Copilot —— 最省心的“原生”体验
如果你所在的企业已经订阅了Microsoft 365 企业版并开通了Copilot 许可，这是最简单、最丝滑的办法。
·操作方式：无需任何配置。打开 Excel，点击右侧自带的 Copilot 面板（或表格内的 AI 按钮），直接输入提示词，系统就会在表格内自动计算并生成你需要的内容。
实战测试案例
这里有一组某种物料过去 15 个月的历史销售数据。
我在 Copilot 中输入了以下供应链专家级提示词：
提示词：“您现在是一名资深供应链专家。请分析过去 15 个月这些物料的销售数据，运用指数平滑法（ETS，95%置信区间）预测未来3 个月的潜在需求范围；同时对物料进行 ABC-XYZ 矩阵分类，并提供相关的采购建议。此外，针对其中的AX 类物料进行备货，设置安全库存和ROP（再订货点）：补货提前期为 1 个月，目标服务水平为 90%（Z=1.28），ROP 需求基准为 ETS 提前期需求。”
结果反馈：Copilot 经过几分钟的“思考”后，直接给出了未来需求预测、置信区间和采购建议，并自动生成了一张全新的表格，专门展示针对 AX 物料的备货建议。
·核心优势：企业版 Copilot 拥有极高的数据安全保障，数据不会被拿去喂公网 AI，可以直接放心操作。
·避坑指南：Copilot 与 DeepSeek 等模型的底层算法不同，预测结果有时差别很大。AI 预测是基于概率和特定统计组件的，最终结果仍需结合实际业务经验进行人工判断。
方法2：Excel 加载项 —— 灵活调用 DeepSeek 等外部大模型
如果你不想用Copilot，但想在 Excel 里直接用上大模型，也可以借助插件。
·操作方式：
1.前往DeepSeek 开放平台注册账号，获取免费的 API Key（官方通常会赠送一定的免费额度）。
2.在 Excel 中点击 “插入” -> “获取加载项” (Get Add-ins)。
3.在商店里搜索并安装免费的 AI 插件（如 Excel-GPT 或相关 AI 工具箱）。
4.绑定你的 API Key 后，Excel 中就会多出全新的 AI 公式（如 =AI.ASK()或=AI.FORECAST()），直接输入提示词即可在单元格内生成结果。
方法3：VBA 脚本直接调用接口 —— 零插件，完全自主控制
如果你不想信任任何第三方软件或插件，担心它们留有后门，可以自己“手搓”一个属于自己的 AI 工具。
·操作方式：不需要你懂编程，直接在网页版 AI 里输入：“请帮我写一段 Excel VBA 代码，通过 API 接口直接调用 DeepSeek/ChatGPT 模型的预测能力”。
·结果：AI 会直接吐出一段现成的 VBA 代码。你只需将其复制到 Excel 的 VBA 编辑器中，就能生成完全受你自主控制的自定义 AI 公式。不过需要注意，这种方式调用官方接口同样是需要消耗 API 额度（产生少量费用）的。
方法4：Ollama 本地搭建 —— 极致安全，纯离线断网预测
如果你的销售数据涉及核心商业机密，绝对不能上网，那么本地离线部署大模型是唯一的选择。你可以通过开源工具Ollama，在本地电脑上安装一个属于自己的 AI 大脑。
·绝对安全：数据永远不出你的电脑，断网状态下也能运行，100% 杜绝泄露风险。
·完全免费：不需要支付任何云端 API 费或订阅费。
·硬币的另一面：
o对电脑配置要求极高：如果显卡（GPU）配置不行，AI 运行速度会极其缓慢。
o模型智商受限：本地能跑的 7B/8B 参数量模型，其纯数学计算和推理能力，无法与云端几千亿参数的完全体 DeepSeek 相比。
关于“免费版”的严肃提醒与高级平替方案
很多同学会问：“如果没有企业版，直接把数据复制到免费的网页版 Copilot 或 ChatGPT 里预测行不行？”
行，但有巨大的代价：
1.数据泄露风险：免费版的隐私条款明确说明，用户的提问和上传的数据默认会被用作后续 AI 模型的训练材料。如果你把真实的销售额、客户名单直接发过去，等同于将公司机密公开送给了公网。
2.字数天花板：免费版有严格的字数限制，海量数据根本粘贴不进去。
3.数学容易算错：网页版的纯文本盲推，准确度远不如专业的统计软件。
高级平替方案：脱敏数据+ DeepSeek 生成 Python 代码
如果你预算有限，还想追求高精度和安全性，最聪明的做法是：
1.数据脱敏：在 Excel 里把客户名、产品名和真实金额做等比例缩放或代称处理（如 100 万写成 100，产品写成 A）。
2.让 AI 做高级工具人：把脱敏数据粘贴给DeepSeek 网页版，不要让她直接猜数字，而是对她说：“请帮我写一段 Python 代码，运用 ARIMA 或线性回归模型对以下数据进行科学预测。”
3.DeepSeek 会在后台直接运行这段代码（或者你把代码复制到本地运行），直接输出计算好的高精度预测数据。这种方法的数据安全性和数理准确度，都远远超过了直接让 AI 网页版盲推。
总结
绝对的安全和顶级的模型智商，在低成本下是很难两全的。
·如果你追求高效省心，且公司有预算，直接用企业版 Copilot；
·如果你追求极致安全，且电脑配置过硬，选择Ollama 本地部署；
·如果你想兼顾成本与精度，用DeepSeek 网页版辅助生成 Python 代码是极佳的折中方案。
这些 AI 小技巧看似简单，但确实能帮我们解决供应链和数据分析中的大问题。以前我们需要搭建几个小时的复杂数学模型，现在 AI 几分钟就能给出极具参考价值的答案。希望今天的分享对大家有所帮助！我也是新手小白，这里分享一些有用的简单办法帮助我们从每天繁琐的工作中解脱出来。
如果您觉得文章不错，欢迎点赞、在看、转发！你在表格预测中更倾向于使用哪种 AI 工具？欢迎在评论区留言讨论！
相关好文如下，点击即可阅读
波动的曲线需求如何做预测？泊松分布在库存计划的应用剖释概率分布基础之正态分布概率分布基础之对数正态分布概率分布基础之伽马分布库存计划的时候，你有被数据欺骗过吗？概率分布基础之F分布 & 极值分布概率分布基础之指数分布概率分布基础之卡方分布概率分布基础之泊松分布概率分布基础之离散总结供应链数据分析：概率分布基础之伯努利分布&二项分布供应链数据分析 概率分布基础之总论概率分布基础之离散均匀分布 & 几何分布供应链数据分析 概率分布基础之总论
新产品的预测策略比预测本身更重要时间序列预测法的分类：天真预测、平均法与平滑法以及OMTS与FMTS
需求预测常见的四种定性预测方法及专家意见加权评估法的五步流程需求预测方法的综合应用：时间序列、回归分析与定性技术组合预测谁家销售需预测，谁家预测初需人？
供应链预测的一些心得天真预测NF与预测准确度标杆FTAB衡量库存健康的三个库存控制指标供应链降库存之生死大战能告诉我到底怎么降库存供应链中的蛋炒饭为什么丰田汽车内部物流系统的配送间隔时间为2的m次幂小时？美军供应链的ROP和前置战略用Excel进行供应链数据分析：安全库存（SS）和再订货点（ROP）的计算（附视频）捶胸特供：安全库存，99%的人都算错了！新零售和消费升级离不开ROP和MRP
如何做好销售端物料需求计划（四）如何做好销售端物料需求计划（五）不确定性下的供应链战略：以动制动，还是以静制动？（合集）
你们公司只有一条供应链？！（合集）重温供应链经典：一流的产品，不入流的供应链！（合集）