Čo je to umelá inteligencia pri obstarávaní?

Jednoducho povedané, umelá inteligencia označuje schopnosť strojov alebo počítačových programov napodobňovať určité aspekty ľudskej inteligencie a vykonávať úlohy. Systémy umelej inteligencie sa môžu učiť, riešiť problémy, rozumieť ľudskému jazyku, rozumu a dokonca „vidieť“ svoje vlastné prostredie. AI v obstarávaní používa túto pokročilú technológiu na automatizáciu a rozšírenie kľúčových procesov obstarávania v organizácii, ako je správa zmlúv a strategické získavanie zdrojov . Tímy pre obstarávanie čoraz viac využívajú umelú inteligenciu na zvýšenie efektivity, zníženie nákladov, zmiernenie rizík a zlepšenie rozhodovania, pretože sa orientujú na nové obchodné požiadavky a výzvy na trhu.

Typy obstarávania AI

V obstarávaní sa dnes používa päť hlavných typov umelej inteligencie:

1. Umelá inteligencia (AI): paušálny výraz pre akýkoľvek softvér alebo algoritmus, ktorý možno považovať za „inteligentný“
2. Strojové učenie (ML): podmnožina umelej inteligencie, algoritmy strojového učenia dokážu rozpoznať vzory v množinách údajov a použiť ich na prijímanie rozhodnutí, prognóz alebo prognóz
3. Robotická automatizácia procesov (RPA): algoritmy, ktoré napodobňujú ľudské akcie na vykonávanie opakujúcich sa úloh. RPA sa technicky nepovažuje za typ umelej inteligencie, ale môže ho využívať.
4. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): algoritmy, ktoré dokážu pochopiť, interpretovať a generovať ľudský jazyk – napríklad chatboty, kopiloty a virtuálni asistenti
5. Optické rozpoznávanie znakov (OCR): algoritmy, ktoré dokážu rozpoznať a extrahovať text z obrázkov a naskenovaných dokumentov, ako sú napríklad papierové faktúry

Generatívna AI v obstarávaní

Odkedy ChatGPT koncom roka 2022 žil, generatívna umelá inteligencia je horúcou témou v predstavenstvách po celom svete. Vďaka svojej schopnosti vytvárať nový obsah prostredníctvom jednoduchého používateľského rozhrania je generatívna umelá inteligencia zameraná na narušenie podnikov a dokonca aj celých odvetví. Niektoré premyslené obstarávacie tímy ho začínajú používať na generovanie dokumentov RFP, vytváranie úplne nových procesov a autonómne užší výber dodávateľov. Generatívna AI v obstarávaní je v začiatkoch, ale jej potenciál je obrovský.

AI v prípadoch použitia obstarávania

Obstarávanie je pod silným tlakom, aby prinieslo úspory nákladov, zmiernilo riziko, zlepšilo udržateľnosť a zohrávalo strategickejšiu úlohu v podnikaní. Aby sme splnili tieto ciele a udržali krok s rýchlym tempom zmien, musia byť tímy neuveriteľne agilné – a stať sa aktívnejšími a menej reaktívnymi vo všetkom, čo robia. AI pomáha v niektorých kľúčových oblastiach obstarávania:

• Klasifikácia a analýza výdavkov: Algoritmy klasifikácie výdavkov môžu rýchlo vyhľadávať jednotlivé položky a zvýrazniť kľúčové slová, aby sa spojili s kategóriami výdavkov s takmer dokonalou presnosťou. Analýza výdavkov s podporou umelej inteligencie môže tiež pomôcť tímom proaktívne identifikovať príležitosti na úsporu nákladov a vytvoriť základ pre lepší výber zdrojov, kategóriu a stratégie riadenia výdavkov.
• Globálna stratégia stanovenia zdroja odberu: Analýzou veľkých globálnych množín údajov môžu algoritmy strojového učenia identifikovať zmeny v trendoch ponuky, predpovedať budúci vývoj a pomôcť pri informovaní o globálnych stratégiách stanovenia zdrojov odberu.
• Riadený nákup: Odporúčania položiek s podporou umelej inteligencie spájajú politiky obstarávania, aby sa používateľom zjednodušilo nájsť to, čo hľadajú, povzbudzujú výdavky v katalógu spoločnosti, aby sa vyhli zbytočným nákladom, a nech oddelenie obstarávania ponúka prispôsobenú pomoc. Poskytuje tiež rýchly prístup k preferovaným dodávateľom a zároveň zahŕňa užitočné zábrany.
• Inteligentné získavanie zdrojov a riadenie dodávateľov: softvér poháňaný umelou inteligenciou môže analyzovať databázy dodávateľov, trhové trendy, historické údaje, výkazy ESG a ďalšie faktory na odporúčanie najlepších dodávateľov pre konkrétne potreby. Môže tiež poskytnúť komplexný prehľad o dodávateľskej základni spoločnosti, čo pomáha zlepšovať výkon dodávateľa a napredovať v strategických prioritách.
• Vytvorenie RFX: AI môže automaticky generovať požiadavky na návrhy, (RFP), dopyty (RFQ) a iné dokumenty RF - od vývoja zoznamov dodávateľov až po navrhovanie kľúčových otázok.
• Riadenie rizík dodávateľov: Algoritmy AI dokážu rýchlo zistiť náhle zmeny u dodávateľa alebo dodávateľa a posúdiť, ako táto zmena ovplyvní riziko. Môžu tiež ťažiť milióny rôznych zdrojov údajov, aby upozornili spoločnosti na potenciálne riziko v celom dodávateľskom reťazci.
• Dodržiavanie predpisov: Pomocou umelej inteligencie na štruktúrovanie dát zmluvy, faktúry a objednávky môžu spoločnosti automaticky porovnávať platobné podmienky, eliminovať duplicitu a identifikovať nesúlad.
• Extrakcia údajov: Spracovanie prirodzeného jazyka môže extrahovať údaje z faktúr a zmlúv na identifikáciu rizika a podvodu, poskytnúť lepší prehľad o obchodných výdavkoch a urýchliť komplexné procesy. NLP môže tiež zachytiť údaje z externých zdrojov, ako sú trhové indexy, úverové ratingy spoločností, sociálne médiá a verejne dostupné informácie o dodávateľoch s cieľom odhaliť príležitosti a riziká.
• Správa životného cyklu zmlúv: Nástroje založené na umelej inteligencii môžu automaticky generovať prvé návrhy zmlúv, podporovať vyjednávanie a označovať potenciálne riziká v jazyku zmluvy. Môžu tiež monitorovať zmluvné podmienky, ako aj lehoty na zabezpečenie súladu.
• Automatizácia účtovníctva dodávateľov: Inteligentné RPA môže eliminovať manuálne úlohy v procesoch účtovníctva dodávateľov, urýchliť spracovanie faktúr a schvaľovania, zlepšiť presnosť a zabezpečiť súlad. Optické rozpoznávanie znakov dokáže čítať kľúčové informácie z papierových faktúr na zlepšenie procesu a digitalizáciu dokumentov.

Výhody umelej inteligencie pri získavaní zdrojov a obstarávaní

Integrácia umelej inteligencie do procesov súvisiacich so získavaním a obstarávaním ponúka veľa výhod vrátane:

• Inteligentnejšie rozhodovanie: AI dokáže rýchlo a presne analyzovať veľké objemy dát. Tento prístup založený na údajoch poskytuje odborníkom na obstarávanie použiteľné informácie o modeloch výdavkov, výkonnosti dodávateľa a trendoch na trhu. Prediktívna analýza a analýza scenárov s podporou umelej inteligencie môže tiež pomôcť tímom posúdiť možnosti, zmierniť riziko a robiť lepšie rozhodnutia o výbere zdrojov a výdavkoch.
• Efektívnosť a automatizácia: Automatizácia opakujúcich sa a časovo náročných úloh, ako je zadávanie údajov a spracovanie faktúr, poháňaná umelou inteligenciou zlepšuje efektivitu a uvoľňuje odborníkov na obstarávanie, aby sa zamerali na strategickejšiu prácu.
• Úspora nákladov: S umelou inteligenciou môžu organizácie zlepšiť výber dodávateľov, rokovať o lepších obchodoch a presnejšie predvídať dopyt – pre výrazné úspory nákladov. Môžu tiež analyzovať modely výdavkov, aby identifikovali a konali s ďalšími príležitosťami na zníženie nákladov.
• Zmierňovanie rizika: Nástroje umelej inteligencie môžu proaktívne identifikovať a posúdiť riziká spojené s dodávateľmi, trhovými podmienkami a regulačnými zmenami, aby tímy obstarávania mohli zmierniť prerušenie dodávateľského reťazca skôr, ako k nemu dôjde.
• Lepšie vzťahy s dodávateľmi: Jasným stanovením požiadaviek a očakávaní v žiadostiach o návrhy a monitorovaním a hodnotením výkonu dodávateľov môže umelá inteligencia prispieť k rozvoju silnejších a spoľahlivejších dodávateľských vzťahov.

Výzvy implementácie umelej inteligencie v obstarávaní

Hoci implementácia umelej inteligencie v procesoch obstarávania ponúka významné výhody, môže tiež predstavovať určité výzvy.

• Umelá inteligencia potrebuje na presné školenie algoritmov a usmerňovanie rozhodovania veľmi veľké objemy vysokokvalitných dát, takže spoločnosti musia investovať do iniciatív v oblasti kvality dát a údržby, aby sa predišlo výkonu na nižších úrovniach.
• Riešenia umelej inteligencie je tiež potrebné integrovať s inými softvérmi obstarávania a systémami ERP, ktoré často vyžadujú middleware, API a prispôsobenie.
• Okrem toho sú potrebné správne zručnosti a odbornosť na implementáciu, správu a spúšťanie umelej inteligencie a tie sú niekedy v krátkom čase potrebné.
• A nakoniec, systémy umelej inteligencie sa často spoliehajú na citlivé dáta, takže je nevyhnutná robustná kybernetická bezpečnosť, šifrovanie a ochrana dát.

Navigácia v týchto výzvach si vyžaduje premyslený prístup, ale organizácie, ktoré to robia správne, môžu pri obstarávaní odomknúť obrovské výhody umelej inteligencie.

Ako používať umelú inteligenciu pri obstarávaní: osvedčené postupy

Tu je niekoľko osvedčených postupov na úspešnú integráciu umelej inteligencie do vašich procesov obstarávania:

Krok 1: Definujte jasné ciele

Od úspor nákladov po vyššiu efektivitu a lepšie rozhodovanie, jasné ciele pomôžu usmerňovať vašu implementačnú stratégiu.

Krok 2: Začať s malým pilotným projektom

Pokus o transformáciu všetkých procesov obstarávania naraz je receptom na katastrofu. Nájdite jednoduchý a jednoduchý prípad použitia – napríklad automatizáciu existujúceho procesu udalosti stanovenia zdroja odberu – na spustenie. Týmto spôsobom môžete posúdiť účinnosť svojich riešení umelej inteligencie v kontrolovanom prostredí, identifikovať akékoľvek výzvy a vykonať úpravy pred rozšírením.

Krok 3: Zabezpečenie kvality a objemu údajov

Skôr než ich vložíte do modelov umelej inteligencie, zaznamenajte čo najviac relevantných dát a vyčistite ich a pripravte ich, aby ste sa uistili, že sú vysokokvalitné, konzistentné a úplné. Riešenie problémov s údajmi vopred je kľúčom k úspechu umelej inteligencie. Garbage in, odpadky von, ako sa hovorí.

Krok 4: Spojenie kľúčových zainteresovaných strán

Spolupracuje s kolegami v oblasti obstarávania, ako aj s finančnými a IT tímami v počiatočných fázach procesu a priraďuje garanta vedenia ako účastníka. Tento krok je rozhodujúci pre pochopenie kľúčových potrieb, zaistenie súladu s obchodnými cieľmi a zaistenie nákupu v.

Krok 5: Integrácia s existujúcimi systémami

Aby sa minimalizovalo prerušenie a maximalizovali výhody umelej inteligencie, je dôležité integrovať riešenia umelej inteligencie s existujúcimi systémami obstarávania, ERP a inými podnikovými aplikáciami.

Krok 6: Poskytovanie školení a riadenia zmien

Pomôžte odborníkom na obstarávanie oboznámiť sa s nástrojmi umelej inteligencie a podporte osvojenie si používateľov poskytnutím školení a demonštrovaním, ako môže umelá inteligencia pomôcť s ich každodennými úlohami. Implementujte spoľahlivú stratégiu riadenia zmien a ukážte, ako je možné rozšíriť a nenahradiť odbornosť tímu obstarávania technológiou umelej inteligencie.

Krok 7: Udržujte ho etický a bezpečný

Pravidelne kontrolujte modely umelej inteligencie a monitorujte s ľudským dohľadom z hľadiska spravodlivosti, súladu s nariadeniami o ochrane osobných údajov a etických úvah – najmä zaujatosti v algoritmoch. Implementujte spoľahlivé metódy kybernetickej bezpečnosti na ochranu citlivých údajov a vybudovanie dôvery medzi používateľmi.

Viac informácií