지출 분석 소프트웨어

더욱 확실한 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 이는 SAP Spend Control Tower 솔루션의 전례 없는 명확성 덕분에 가능합니다.

SAP Spend Control Tower란?

SAP Spend Control Tower는 단일 데이터 소스로 어디에 있든 지급 및 공급업체 데이터를 통합합니다. 하나의 데이터세트에서 AI 지원 지출 분류 및 공급업체 확장을 통해 조달 비용과 공급업체 리스크를 보다 효과적으로 줄일 수 있습니다.

SAP Spend Control Tower는 강력한 분석 및 보고 기능을 추가로 제공하는 SAP Ariba Spend Analysis 솔루션을 대체합니다.

 

  • 직관적이고 사전 구성된 지출 성과 대시보드와
    관련 KPI 제공

  • 머신러닝 모델로 분석 및 최적화된
    지출 범주

  • 단일 소스로 캡처 및 병합된 SAP 및
    비 SAP 원본 데이터

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2026년 조달 부문의 핵심 우선순위는 무엇입니까?

해킷그룹(Hackett Group)의 2026 조달 어젠다 및 주요 문제 연구에 대한 최근 브리핑을 검토하여 알아보세요.

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지출 분석 소프트웨어의 주요 이점

조달 비용 분석 및 감소

더 나은 대량 구매 거래를 활용하고 할인 기회를 극대화하기 위해 공급자 간 숨겨진 연결 관계 및 가격 불일치를 파악합니다.

공급업체 리스크 파악 및 최소화

공급망 중단 상황에 노출될 수 있는 단일 소스 공급업체를 포함하여 전체 공급 기반의 소싱 취약점을 파악합니다.

다양성 및 지속가능성 지출 추적

던 앤 브래드스트리트(Dun & Bradstreet)의 분류 코드와 정보를 사용하여 적절한 공급업체를 식별하고 자격을 부여하여 다양성과 지속가능성 목표를 파악하세요.

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자주 묻는 질문

SAP Spend Control Tower는 기업의 전사적 지출 데이터에 대한 더 빠르고 향상된 가시성을 제공하도록 설계된 SAP의 새로운 차세대 분석 솔루션입니다. 신속한 혁신을 위한 강력한 토대를 제공하는 SAP Business Technology Platform(SAP BTP)을 기반으로 구축된 이 새로운 솔루션은 여러 소스 시스템의 데이터를 한 곳에서 모두 볼 수 있는 관련 정보로 신속하게 수집하고 변환합니다.

SAP Ariba Spend Analysis와 마찬가지로, SAP Spend Control Tower는 기업 전반의 총 지출에 대한 가시성 문제를 해결하면서도 수많은 방법으로 이를 능가합니다. 이 솔루션의 고급 다목적 플랫폼은 비즈니스 기능 전반에서 혁신 속도를 높여 최신 개발 및 기능에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원합니다. UNSPSC 버전 25 분류로 분류된 지출에 대한 고급 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 AI/ML 모델뿐만 아니라 SAP Analytics Cloud를 기반으로 하는 매우 직관적이고 매력적인 사용자 인터페이스를 제공합니다.

예 가 표시됩니다. SAP Spend Control Tower는 현재 SAP Ariba Spend Analysis에서 사용할 수 있는 것과 유사한 방식으로 다양성 및 녹색 데이터에 대한 분석을 지원하며, 커스텀 리포트에 추가할 수 있는 데이터를 제공합니다. 이러한 영역에 대해 사전 구성된 대시보드와 추가 관련 데이터가 이후 릴리스에 제공될 예정입니다.

예 가 표시됩니다. SAP Ariba Spend Analysis에 대한 현재 계약을 체결한 고객은 차츰 새로운 SAP Spend Control Tower로 전환되고 있습니다. 전환 프로세스는 고객의 데이터 원본 시스템 수, 송장 및 구매 주문 거래 수, 데이터 액세스 규칙, 시스템 내 사용자 수, 사용된 지출 범주 분류(커스텀 대 UNSPSC) 등 다양한 고려 사항을 기반으로 순서에 따라 단계적으로 구성됩니다. 귀사에서 현재 SAP Ariba Spend Analysis를 사용하는 경우, SAP는 예상 사항, 전환일 및 전환 기간 동안 사용자가 취해야 하는 모든 조치에 대한 커뮤니케이션을 발송합니다.

이 PDF를 다운로드하여 많은 추가 정보를 찾을 수 있습니다.

가트너(Gartner), Magic Quadrant 소싱-지급 제품군 부문, Micky Keck, Kaitlynn Sommers, Lynne Phelan, Magnus Bergfors, Alex Brady, 2026년 1월 21일.

 

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