Mi a mesterséges intelligencia a beszerzésben?

A mesterséges intelligencia egyszerűen azt jelenti, hogy a gépek vagy számítógépes programok képesek utánozni az emberi intelligencia bizonyos aspektusait és feladatokat végezni. A mesterséges intelligencia rendszerek képesek tanulni, problémamegoldani, megérteni az emberi nyelvet, az értelmet, sőt, „látni” a saját környezetüket. A mesterséges intelligencia a beszerzésben ennek a fejlett technológiának a használata a szervezet kulcsfontosságú beszerzési folyamatainak automatizálására és bővítésére – mint például a szerződéskezelés és a stratégiai szállítómeghatározás . A beszerzési csapatok egyre gyakrabban használják a mesterséges intelligenciát a hatékonyság növelésére, a költségek csökkentésére, a kockázatok csökkentésére és a döntéshozatal javítására az új üzleti igények és piaci kihívások kezelése során.

A beszerzési AI típusai

A beszerzésnek ma öt fő típusa van a mesterséges intelligenciának:

1. Mesterséges intelligencia (AI): minden olyan szoftverre vagy algoritmusra vonatkozó általános fogalom, amely „intelligens”-nek tekinthető
2. Gépi tanulás (ML): a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, a gépi tanulási algoritmusok felismerik az adathalmazokban lévő mintákat, és felhasználják őket döntések, előrejelzések vagy előrejelzések meghozatalára
3. Robotikus folyamatautomatizálás (RPA): algoritmusok, amelyek utánozzák az emberi műveleteket ismétlődő feladatok elvégzéséhez. Az RPA technikailag nem tekinthető egyfajta mesterséges intelligenciának, de működtethető általa.
4. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): olyan algoritmusok, amelyek képesek megérteni, értelmezni és létrehozni az emberi nyelvet – például chatbotokat, copilotokat és virtuális asszisztenseket
5. Optikai karakterfelismerés (OCR): olyan algoritmusok, amelyek felismerik és kivonatolják a szöveget a képekből és a szkennelt dokumentumokból, például papíralapú számlákból

Generatív AI a beszerzésben

Amióta a ChatGPT 2022 végén élőben elindult, a generatív mesterséges intelligencia világszerte a boardroomok forró témája volt. Mivel egyszerű felhasználói felületen keresztül tud új tartalmakat létrehozni, a generatív mesterséges intelligencia képes megzavarni a vállalkozásokat és akár a teljes iparágakat is. Néhány előretekintő beszerzési csapat elkezdi használni ajánlatkérési dokumentumok generálására, teljesen új folyamatok létrehozására és beszállítók önálló szűkített listára állítására. A generatív mesterséges intelligencia a beszerzésben már gyerekcipőben jár, de hatalmas potenciálja van.

AI a beszerzés használati eseteiben

A beszerzésre nagy nyomás nehezedik, hogy költségmegtakarítást biztosítson, csökkentse a kockázatokat, javítsa a fenntarthatóságot és stratégiai szerepet játsszon az üzleti életben. Ahhoz, hogy elérhessék ezeket a célokat, és lépést tartsanak a változás gyors ütemével, a csapatoknak hihetetlenül agilisnak kell lenniük – és proaktívabbá és kevésbé reaktívvá kell válniuk mindenben, amit tesznek. Az AI segít a beszerzés néhány kulcsfontosságú területén:

• Kiadások osztályozása és elemzése: A költésosztályozási algoritmusok gyorsan kereshetnek az egyedi tételek között, és kiemelhetik a közel tökéletes pontosságú költési kategóriákhoz kötődő kulcsszavakat. Az AI által végzett kiadáselemzés segítségével a csapatok proaktívan azonosíthatják a költségmegtakarítási lehetőségeket, és alapul szolgálhatnak a jobb beszerzési, kategória- és kiadáskezelési stratégiákhoz.
• Globális beszerzési stratégia: A nagy globális adathalmazok elemzésével a gépi tanulási algoritmusok azonosíthatják az ellátási trendek változásait, előrejelezhetik a jövőbeli fejleményeket, és segíthetnek a globális beszerzési stratégiák tájékoztatásában.
• Irányított beszerzés: Az AI által támogatott tételjavaslatok összehozzák a beszerzési szabályzatokat, hogy a felhasználók könnyen megtalálják, amit keresnek, ösztönözzék a vállalati katalógusban történő kiadásokat a szükségtelen költségek elkerülése érdekében, és hagyja, hogy a beszerzési osztály személyre szabott segítséget nyújtson. Emellett gyors hozzáférést biztosít az előnyben részesített beszállítókhoz, hasznos korlátok beépítésével.
• Intelligens szállítómeghatározás és beszállítókezelés: A mesterséges intelligencián alapuló szoftver elemezheti a beszállítói adatbázisokat, a piaci trendeket, a történeti adatokat, az ESG-jelentéseket és más tényezőket, hogy a legjobb beszállítókat ajánlhassa adott igényeknek megfelelően. Átfogó betekintést nyújt a vállalat szállítói bázisába is, segítve a szállítói teljesítmény javítását és a stratégiai prioritások előmozdítását.
• Igénylés létrehozása: az AI képes automatikusan létrehozni ajánlatkéréseket, ajánlatkéréseket, ajánlatkéréseket és egyéb RF-dokumentumokat – a szállítólistáktól a kulcskérdések vázlatos megválaszolásáig.
• Beszállítói kockázatkezelés: A mesterséges intelligencia algoritmusai gyorsan észlelhetik a beszállítóval vagy szállítóval kapcsolatos hirtelen változásokat, és felmérhetik, hogy ez a változás milyen hatással lesz a kockázatokra. Különböző adatforrások millióit is bányászhatják, hogy a vállalatokat a teljes ellátási láncban felmerülő potenciális kockázatokra figyelmeztessék.
• Megfelelőség: Ha az AI használatával strukturálja a szerződés-, számla- és megrendelésadatokat, a vállalatok automatikusan összehasonlíthatják a fizetési feltételeket, kiküszöbölhetik a duplikációkat, és azonosíthatják a meg nem felelést.
• Adatkinyerés: A természetes nyelvű feldolgozás adatokat nyerhet ki a számlákból és szerződésekből a kockázatok és a csalások azonosítása, az üzleti kiadások jobb elemzése és a folyamatok teljes körű felgyorsítása érdekében. Az NLP külső forrásokból, például piaci indexekből, vállalati hitelminősítésekből, közösségi médiából és a beszállítókról nyilvánosan elérhető információkat is képes rögzíteni a lehetőségek és kockázatok kiszűrése érdekében.
• Szerződés életciklus-kezelése: Az MI által támogatott eszközök automatikusan generálhatnak első szerződéstervezeteket, támogathatják a tárgyalásokat és megjelölhetik a szerződés nyelvén a potenciális kockázatokat. Nyomon követhetik továbbá a szerződési feltételeket, valamint a határidőket a megfelelőség biztosítása érdekében.
• Szállítókönyvelés automatizálása: Az intelligens RPA kiküszöbölheti a manuális feladatokat a szállítókönyvelési folyamatokban, felgyorsítja a számlafeldolgozást és -jóváhagyásokat, javítja a pontosságot és biztosítja a megfelelőséget. Az optikai karakterfelismerés a folyamat javítása és a dokumentumok digitalizálása érdekében fontos információkat tud olvasni a papíralapú számlákról.

A mesterséges intelligencia előnyei a szállítómeghatározásban és a beszerzésben

A mesterséges intelligencia integrálása a szállítómeghatározásba és a beszerzéshez kapcsolódó folyamatokba számos előnnyel jár, többek között:

• Intelligensebb döntéshozatal: A mesterséges intelligencia nagy mennyiségű adatot képes gyorsan és pontosan elemezni. Ez az adatvezérelt megközelítés gyakorlati betekintést nyújt a beszerzési szakemberek számára a kiadási mintákba, a beszállítói teljesítménybe és a piaci trendekbe. Az AI által támogatott prediktív elemzések és szcenárióelemzés is segíthet a csapatoknak a lehetőségek értékelésében, a kockázat csökkentésében, valamint a jobb beszerzési és kiadási döntések meghozatalában.
• Hatékonyság és automatizálás: Az ismétlődő és időigényes feladatok (például az adatrögzítés és a számlafeldolgozás) AI-alapú automatizálása javítja a hatékonyságot, és lehetővé teszi a beszerzési szakemberek számára, hogy a stratégiaibb munkára összpontosítsanak.
• Költségmegtakarítás: A mesterséges intelligenciával a szervezetek javíthatják a beszállítók kiválasztását, jobb üzletekről tárgyalhatnak, és pontosabban előrejelezhetik a keresletet – jelentős költségmegtakarítás érdekében. Elemezhetik továbbá a kiadási mintákat, hogy azonosítsák a költségeket, és cselekedjenek a további költségcsökkentési lehetőségekkel.
• Kockázatcsökkentés: Az MI-eszközök proaktívan azonosíthatják és értékelhetik a beszállítókhoz kapcsolódó kockázatokat, a piaci feltételeket és a szabályozási változásokat – így a beszerzési csapatok még a megtörténte előtt enyhíthetik az ellátási lánc zavarait.
• Jobb kapcsolatok a beszállítókkal: Az ajánlatkérések követelményeinek és elvárásainak egyértelmű meghatározásával, valamint a beszállítói teljesítmény nyomon követésével és értékelésével az AI hozzájárulhat az erősebb, megbízhatóbb beszállítói kapcsolatok kialakításához.

A mesterséges intelligencia bevezetésének kihívásai a beszerzésben

Bár a mesterséges intelligencia bevezetése a beszerzési folyamatokban jelentős előnyökkel jár, kihívásokat is jelenthet.

• Az MI-nek nagyon nagy mennyiségű kiváló minőségű adatra van szüksége az algoritmusok pontos képzéséhez és a döntéshozatal irányításához – így a vállalatoknak be kell fektetniük az adatminőségbe és a karbantartási kezdeményezésekbe, hogy elkerüljék a gyengébb teljesítményt.
• Az AI-megoldásokat más beszerzési szoftverekkel és ERP-rendszerekkel is integrálni kell, amelyek gyakran köztes szoftvert, API-kat és testreszabást igényelnek.
• Ezenkívül a mesterséges intelligencia bevezetéséhez, kezeléséhez és működtetéséhez megfelelő készségek és szakértelem szükséges, és ezek néha rövid igények.
• Végül pedig az AI-rendszerek gyakran támaszkodnak érzékeny adatokra, ezért alapvető fontosságú a robusztus kiberbiztonság, titkosítás és adatvédelem.

Ezeken a kihívásokon való navigációhoz átgondolt megközelítésre van szükség, de azok a szervezetek, amelyek ezt megfelelően teszik, felszabadíthatják a mesterséges intelligencia hatalmas előnyeit a beszerzésben.

A mesterséges intelligencia használata a beszerzésben: legjobb gyakorlatok

Néhány bevált gyakorlat az AI beszerzési folyamatokba történő sikeres integrálásához:

1. lépés: egyértelmű célok meghatározása

A költségmegtakarítástól a nagyobb hatékonyságig és a jobb döntéshozatalig a világos célok segítenek a végrehajtási stratégia irányításában.

2. lépés: Indítás egy kis kísérleti projekttel

Az összes beszerzési folyamat egyszerre történő átalakításának megkísérlése katasztrófa receptje. A kezdéshez keressen egy egyszerű, egyszerű használati esetet – például a meglévő szállítómeghatározási esemény folyamatának automatizálását –. Így ellenőrzött környezetben értékelheti az MI-megoldások hatékonyságát, azonosíthatja a kihívásokat, és kiigazításokat végezhet a méretezés előtt.

3. lépés: Az adatminőség és a mennyiség biztosítása

Rögzítsen annyi releváns adatot, amennyit csak tud – és tisztítsa meg és készítse elő őket, hogy biztosíthassa azok minőségét, következetességét és teljességét, mielőtt AI-modellekbe adná őket. Az adatproblémák előzetes kezelése kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia sikeréhez. Szemét be, szemét ki, ahogy mondják.

4. lépés: A legfontosabb érdekeltek bevonása

A folyamat korai szakaszában működjön együtt a beszerzési szakemberekkel, valamint a pénzügyi és informatikai csapatokkal, és jelöljön ki egy vezetői szponzort érdekelt félként. Ez a lépés kulcsfontosságú a kulcsfontosságú igények megértéséhez, az üzleti célokhoz való igazodás biztosításához és a vásárlás biztosításához.

5. lépés: Integrálás meglévő rendszerekkel

A fennakadások minimalizálása és az AI előnyeinek maximalizálása érdekében kritikus fontosságú az MI-megoldások integrálása a meglévő beszerzési rendszerekkel, ERP-vel és más vállalati alkalmazásokkal.

6. lépés: Tanítás és változáskezelés biztosítása

Segítse a beszerzési szakembereket abban, hogy megismerjék a mesterséges intelligencia eszközeit – és ösztönözzék a felhasználók alkalmazását – azáltal, hogy képzést nyújtanak, és bemutatják, hogyan segíthet az AI napi feladataikban. Vezessen be egy robusztus változáskezelési stratégiát, és mutassa be, hogyan bővítheti és helyettesítheti a beszerzési csapat szakértelmét az AI technológia.

7. lépés: Tartsa etikai és biztonságos

Rendszeresen auditálja az AI-modelleket és felügyeli az emberi felügyeletet a méltányosság, az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés és az etikai megfontolások tekintetében – különösen az algoritmusok elfogultsága miatt. Vezessen be robusztus kiberbiztonsági módszereket az érzékeny adatok védelme és a felhasználók közötti bizalom kiépítése érdekében.

Tovább olvasom