AI 驱动的智慧采购

采购是指企业如何获得业务运营所需的商品和服务。因此，制定有效的采购战略至关重要。

AI驱动的智慧采购，可能会彻底改变当今公司开展业务的方式。由于采购需要大量内外部数据，AI 工具可以在帮助组织分析和开发新工具以做出智慧采购决策和成本优化方面发挥关键作用。

内部技术现代化对于帮助确保持续改进至关重要，这不仅使采购受益，还有利于财务、会计和供应链运营商。在精通数据后，智慧采购团队可以做出更精确的预测分析和预测模型。

如果想要在市场中始终保持竞争力，企业需要更深入地了解其现有的结构化数据源。不断增强的计算能力和 AI 技术可以助企业一臂之力，帮助企业构建结构化数据，以及发票或费率表等非结构化数据。

AI 具有强大的数据提取能力，能够为寻购和采购部门提供强劲助力，进而为整个企业创造巨大价值。

采购专业人员，例如 CPO（首席采购官）或部门（取决于组织的规模），负责节省成本、降低风险、遵守标准等。

在技术驱动的时代，积极投资技术、释放数据价值对于企业而言无比重要。借助 AI 技术，智慧采购可以挖掘出原本不可见的数据并从中获得宝贵的运营洞察，确保组织合理安排资源来有效开展运营。

AI 驱动的工具和进步只会在全球范围内继续增长。想要实现持续增长的企业应考虑将 AI 集成到其智慧采购流程中。这种转变可以将采购专业人员从琐碎的任务中解放出来，使他们能够专注于战略决策并推动创新。AI 技术可以补充人类劳动力，并使在职专业人士能够实现组织设定的目标。

重要的是要认识到 AI 的重要性以及它将对当今专业人士的生活、工作和开展业务产生的影响。为了实现可持续的 AI 转型，组织必须学习并了解什么是 AI 以及它如何对寻源和采购流程产生深远影响。

AI 在采购中的应用有多种方式，其中最常见的是：

• 机器学习 (ML)
  
• 自然语言处理 (NLP)
• 机器人流程自动化 (RPA)

机器学习算法用于检测大型数据集中的模式，并可以协助决策过程。机器学习算法可以超越人类大脑的能力，分析和识别与做出明智的商业决策相关的模式或关系。

机器学习模型可以查看过去的购买数据、供应商绩效指标、市场趋势等。所有这些可测量的数据点都可以带来更多数据驱动的决策和更准确的需求预测。机器学习的一个更常见的用途是应付账款处理自动化。

自然语言处理 (NLP) 算法旨在解释、转换和生成人类语言。此外，它们还能理解书面或口头语言，并对其进行进一步分析，从所收集的文本数据中获得洞察分析。

NLP 模型可以促进与聊天机器人或虚拟助手的沟通，从而允许用户直接与企业的采购团队互动。此外，NLP 算法会自动对客户反馈、提案请求等相关信息进行分类，并以尽可能有效的方式使用这些信息。

机器人流程自动化 (RPA) 算法旨在模仿人类行为，例如可以自动化的重复性或基于规则的任务，简化耗时的操作，从而使其快速高效。

RPA 通常不被视为 AI 的一种形式，但是，它在生产力方面带来显著益处。RPA 在采购方面的一些示例包括发票的自动化处理和生成。RPA 可以通过使用历史数据并减少发生人为错误的机会来减少错误。

AIGC 正在改变当今采购组织的运作方式，它以不同于以前任何工具的方式简化了流程，并改变了采购领导者的运作方式。

生成式人工智能，通常缩写为 AIGC，是一种可以根据用户的提示创建原创内容（例如文本或图像）的人工智能I。AIGC 的使用将对采购产生重大影响，因为其一些主要功能是创建采购订单和分析文档，例如投标申请书 (RFP) 和合同。

AIGC 在智慧采购中的应用可简化采购职能，如自动执行重复性任务和分析海量数据。AIGC 新技术可以创建支出分析并优化现金流和支出管理。AIGC 还可以汇总文件、实时分析价格和支出数据，从而大大提高运营效率。

最后，AIGC 可以帮助简化采购团队、内部利益相关者和供应商之间的互动。借助 AIGC，团队可以创建类似人类的对话，并为用户提供量身定制的有用响应。采购已准备好接受 AIGC 带来的转型，但这将取决于组织调整其 AI 模型的能力和意愿。

IBM 商业价值研究院 (IBV) 最近的一份报告发现，59% 的首席采购官 (CPO) 认为将 AIGC 应用于预测性支出和采购分析非常重要。然而，第一个挑战是说服他们支持新技术，这需要向 CPO 展示 AI 的可能性以及他们可以战胜的挑战。

另外，首席供应链官 (CSCO) 和首席运营官 (COO) 看到了生成式 AI 和采购在可持续发展方面存在的机遇。

IBV 报告《面向 CEO 的生成式 AI 指南》发现，77% 的 CSCO 和 COO 表示，AIGC 可以识别潜在的地缘政治和气候风险，并建议采取积极的风险化解措施。四分之三的受访者还表示，AIGC 可以跨生态系统实现更好的可见性、洞察力和决策，这对可持续性和合规性非常重要。

凭借强大的数据基础和开放的思维，AIGC 可以为整个组织提供更大的改进空间，并帮助 CEO 快速应对干扰并降低风险。

智能采购是由 AI 驱动的采购平台，旨在分析供应商的数据库和管理历史数据。其目标是提供市场趋势，帮助组织找到合适的供应商以满足特定的采购需求，并帮助建立更牢固的供应商关系。

错误检测使用 AI 在错误发生之前自动检测错误，并可以以创纪录的速度防止工作流程中断。AI 可以在整个供应链生命周期中检测欺诈、违规行为和潜在风险等情况。

预测分析是一种 AI 算法，可对历史销售数据和市场趋势进行分析，以生成需求预测结果。预测性分析还可以在分析过程中分析外部因素，例如天气条件或经济指标。

自动合同分析是一种 AI 驱动的合同管理工具，可以自动分析合同并实时提取最重要的事实和信息。自动化合同分析工具会在潜在风险和不合规问题影响用户之前将其标记出来。

自动采购订单处理是一种 AI 驱动的工具，可从采购订单（正式确定买卖双方协议的重要文件）中提取信息，并实现创建和管理流程的自动化。

供应商风险管理使用 AI，在问题出现之前自动处理和分析有关供应商的信息。AI 供应商风险管理可以检测隐藏的模式和异常，并帮助组织降低可能减缓采购运营的潜在风险。

发票数据提取是指在应付账款团队中使用 AI，通过自动化流程在数秒钟内从发票中提取数据。不使用“寻源到付款”系统或其他先进技术的组织可能会发现这是一个不错的选择。

首先确定运营中 AI 可能产生影响的特定痛点，例如库存管理或合同管理。它可以是自动化发票处理或优化支出分析，无论它是什么，拥有不同的 AI 用例将有助于指导您的 AI 实施。

实施 AI 驱动的智慧采购战略不是一项孤立的工作，应包括其他部门之间的交叉协作，例如 IT 和财务。通过保持沟通渠道畅通，组织可以更好地调整目标并采取全局性方法。

寻找经验丰富的 AI 解决方案提供商或顾问，他们可以帮助指导您的 AI 实施。与专家合作可以引导您的组织采用适合您业务需求的恰当 AI 技术和定制解决方案。

AI 算法以数据为基础，并在高质量数据的支持下发挥最佳功能。因此，保持组织的数据干净有效且无错误非常重要。此外，企业还可考虑投资于数据治理工具，以进一步维护数据完整性。

引入 AI 技术和进行 AI 实施可能是一个复杂的过程，必须教导采购运营专业人员如何正确使用 AI 工具。与利益相关者保持开放的沟通，以解决他们对采购 AI 可能产生的任何担忧。

AI 驱动的智慧采购的实施只是第一步。智慧采购工具需要对绩效进行持续的审查和评估。利益相关者和用户应定期提供反馈，以便进行改进和新的迭代。