Что такое искусственный интеллект в закупках?

Проще говоря, искусственный интеллект — это способность машин или компьютерных программ имитировать определенные аспекты человеческого интеллекта и выполнять задачи. Системы ИИ могут учиться, решать проблемы, понимать человеческий язык, разум и даже «видеть» свою собственную среду. ИИ в заготовке — это использование этой передовой технологии для автоматизации и расширения ключевых процессов заготовки в организации, таких как управление контрактами и стратегический выбор источника поставки . Отделы закупок все чаще используют искусственный интеллект для повышения эффективности, сокращения затрат, снижения рисков и улучшения процесса принятия решений по мере удовлетворения новых бизнес-потребностей и рыночных проблем.

Типы ИИ закупок

Сегодня в закупках используется пять основных типов ИИ:

1. Искусственный интеллект (ИИ): общий термин для любого программного обеспечения или алгоритма, которые можно считать «умными»
2. Машинное обучение: подмножество искусственного интеллекта, алгоритмы машинного обучения могут распознавать закономерности в наборах данных и использовать их для принятия решений, прогнозов или прогнозов
3. Роботизированная автоматизация процессов (РАП) — алгоритмы, имитирующие действия человека при выполнении повторяющихся задач. С технической точки зрения РАП не считается типом ИИ, но может работать на его основе.
4. Обработка естественного языка (NLP): алгоритмы, которые могут понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык — такие как чатботы, копилоты и виртуальные ассистенты
5. Оптическое распознавание символов (OCR): алгоритмы распознавания и извлечения текста из изображений и отсканированных документов, таких как бумажные счета-фактуры.

Генеративный ИИ в закупках

С момента ввода ChatGPT в эксплуатацию в конце 2022 года генеративный ИИ стал горячей темой в Boardroom по всему миру. Благодаря способности создавать новый контент через простой пользовательский интерфейс генеративный ИИ способен радикально изменить бизнес и даже целые отрасли. Некоторые дальновидные отделы закупок начинают использовать его для генерации документов запросов предложений, создания совершенно новых процессов и автономного отбора поставщиков. Генеративный ИИ в закупках находится в зачаточном состоянии, но его потенциал огромен.

ИИ в сценариях использования закупок

Закупки находятся под сильным давлением для экономии затрат, снижения рисков, повышения устойчивости и играют более стратегическую роль в бизнесе. Чтобы достичь этих целей и идти в ногу с быстрым темпом изменений, команды должны быть невероятно гибкими и быть более проактивными и менее реактивными во всем, что они делают. Искусственный интеллект помогает в некоторых ключевых областях закупок:

• Классификация и анализ расходов. Алгоритмы классификации расходов могут быстро выполнять поиск по отдельным позициям и выделять ключевые слова, чтобы привязать их к категориям расходов с почти идеальной точностью. Анализ расходов на базе ИИ также может помочь командам заблаговременно выявлять возможности экономии затрат и формировать основу для более эффективного выбора поставщиков, категорий и стратегий управления расходами.
• Глобальная стратегия выбора поставщиков. Анализ больших глобальных наборов данных позволяет алгоритмам машинного обучения выявлять изменения в тенденциях поставок, прогнозировать будущие разработки и формировать глобальные стратегии выбора поставщиков.
• Пошаговые покупки: рекомендации позиций с помощью ИИ объединяют политики закупок, чтобы пользователям было проще находить то, что им нужно, поощрять расходы в каталоге компании, чтобы избежать ненужных затрат, и позволять отделу закупок предлагать персонализированную помощь. Он также обеспечивает быстрый доступ к предпочтительным поставщикам при включении полезных пределов.
• Интеллектуальный выбор поставщиков и управление ими. Программное обеспечение на базе ИИ позволяет анализировать базы данных поставщиков, рыночные тенденции, исторические данные, отчеты ESG и другие факторы, рекомендующие лучших поставщиков для удовлетворения конкретных потребностей. Кроме того, он позволяет получить полное представление о базе поставщиков компании, что позволяет повысить эффективность работы поставщиков и повысить стратегическую приоритетность.
• Создание конкурсов: ИИ может автоматически генерировать запросы предложений, запросы цен и другие документы RF — от разработки списков поставщиков до составления ключевых вопросов.
• Управление рисками поставщиков. Алгоритмы искусственного интеллекта могут быстро обнаруживать внезапные изменения в отношениях с поставщиком или поставщиком и оценивать, как это изменение повлияет на риск. Они также могут извлекать миллионы различных источников данных, чтобы предупреждать компании о потенциальных рисках по всей цепочке поставок.
• Соответствие. Используя ИИ для структурирования данных контрактов, счетов-фактур и заказов на покупку, компании могут автоматически сравнивать условия оплаты, устранять дубликаты и выявлять несоответствия.
• Экстракция данных. Обработка естественного языка позволяет извлекать данные из счетов и контрактов для выявления рисков и мошенничества, более глубокого понимания расходов компании и ускорения комплексных процессов. NLP также может собирать данные из внешних источников, таких как рыночные индексы, кредитные рейтинги компании, социальные сети и общедоступная информация о поставщиках, чтобы выявлять возможности и риски.
• Управление жизненным циклом контрактов. Инструменты на базе ИИ могут автоматически создавать первые черновики контрактов, вести переговоры о поддержке и помечать потенциальные риски на языке контракта. Они также могут отслеживать условия, а также сроки для обеспечения соответствия.
• Автоматизация работы с кредиторской задолженностью. Интеллектуальная РАП позволяет отказаться от ручных задач в процессах управления кредиторской задолженностью, ускорить обработку и утверждение счетов, повысить точность и обеспечить соблюдение нормативных требований. Оптическое распознавание символов позволяет считывать ключевую информацию из бумажных счетов-фактур для оптимизации процесса и оцифровки документов.

Преимущества ИИ в области выбора поставщиков и закупок

Интеграция ИИ в процессы, связанные с выбором источника поставки и заготовкой, предоставляет множество преимуществ, в том числе:

• Более рациональное принятие решений. Искусственный интеллект может быстро и точно анализировать большие объемы данных. Такой подход на основе данных предоставляет специалистам по закупкам ценную информацию о шаблонах расходов, эффективности поставщиков и рыночных тенденциях. Прогнозная аналитика и анализ сценариев на базе ИИ также помогают командам оценивать варианты, снижать риски и принимать более взвешенные решения о выборе поставщиков и расходах.
• Эффективность и автоматизация: автоматизация на базе ИИ повторяющихся и трудоемких задач, таких как ввод данных и обработка счетов-фактур, повышает эффективность и освобождает специалистов по закупкам, чтобы сосредоточиться на более стратегической работе.
• Сокращение затрат. С помощью ИИ организации могут оптимизировать выбор поставщиков, заключать более выгодные сделки и точнее прогнозировать спрос — для значительной экономии затрат. Они также могут анализировать модели расходов для выявления и реализации дополнительных возможностей сокращения затрат.
• Снижение рисков. Инструменты ИИ позволяют заранее выявлять и оценивать риски, связанные с поставщиками, рыночными условиями и изменениями нормативных требований, чтобы отделы закупок могли смягчить последствия сбоев в цепочке поставок до их возникновения.
• Улучшение отношений с поставщиками. Четко формулируя требования и ожидания в запросах предложений, а также отслеживая и оценивая эффективность поставщиков, искусственный интеллект может способствовать развитию более прочных и надежных отношений с поставщиками.

Проблемы внедрения ИИ в сфере закупок

Хотя внедрение ИИ в закупочные процессы дает значительные преимущества, оно также может создавать определенные проблемы.

• Искусственный интеллект нуждается в очень больших объемах высококачественных данных для точного обучения алгоритмам и принятия решений, поэтому компаниям необходимо инвестировать в инициативы по качеству данных и обслуживанию, чтобы избежать снижения производительности.
• Решения ИИ также должны быть интегрированы с другим программным обеспечением для закупок и системами ERP, которые часто требуют промежуточного ПО, API и пользовательской настройки.
• Кроме того, для внедрения, управления и эксплуатации ИИ необходимы необходимые навыки и опыт, которые иногда требуют короткого времени.
• И, наконец, системы ИИ часто полагаются на конфиденциальные данные, поэтому очень важны надежная кибербезопасность, шифрование и конфиденциальность данных.

Для решения этих проблем необходим продуманный подход, но организации, которые это делают, могут воспользоваться огромными преимуществами ИИ в сфере закупок.

Использование ИИ в закупках: лучшие практики

Вот несколько лучших практик успешной интеграции ИИ в процессы закупок:

Этап 1. Определение четких целей

От экономии затрат до повышения эффективности и принятия более взвешенных решений: четкие цели помогут вам в реализации стратегии внедрения.

Шаг 2: Начните с небольшого пилотного проекта

Попытка преобразовать все процессы закупок одновременно является рецептом катастроф. Найдите простой и простой сценарий использования, например, для автоматизации существующего процесса закупочных событий. Таким образом можно оценить эффективность решений ИИ в контролируемой среде, выявить любые проблемы и внести корректировки перед масштабированием.

Шаг 3. Обеспечение качества и объема данных

Собирайте как можно больше релевантных данных, очистите и подготовьте их, чтобы обеспечить их высокое качество, непротиворечивость и полноту, прежде чем добавлять их в модели ИИ. Своевременное решение проблем с данными является ключом к успеху ИИ. Мусор, мусор вон, как говорится.

Шаг 4. Привлечение ключевых заинтересованных лиц

Сотрудничайте с коллегами по закупкам, а также с отделами финансов и ИТ на ранних этапах процесса и назначьте куратора в качестве стейкхолдера. Этот шаг имеет решающее значение для формирования представления о ключевых потребностях, обеспечения соответствия бизнес-целям и обеспечения покупки в.

Шаг 5. Интеграция с существующими системами

Для минимизации сбоев в работе и получения максимальных преимуществ от ИИ важно интегрировать решения на базе ИИ с существующими системами закупок, ERP и другими корпоративными приложениями.

Этап 6. Обучение и управление изменениями

Помогите специалистам по закупкам ознакомиться с инструментами ИИ и стимулировать освоение пользователями, организовав обучение и продемонстрировав, как искусственный интеллект может помочь в выполнении их повседневных задач. Внедрите надежную стратегию управления изменениями и покажите, как опыт отдела закупок можно дополнить, а не заменить технологиями ИИ.

Шаг 7. Обеспечьте этичность и безопасность

Регулярно проверяйте модели ИИ и осуществляйте мониторинг на основе человеческого контроля за честностью, соблюдением нормативных требований к конфиденциальности данных и этическими соображениями, особенно предвзятостью в алгоритмах. Внедряйте надежные методы кибербезопасности для защиты конфиденциальных данных и укрепления доверия между пользователями.

Подробнее