Що таке штучний інтелект у закупівлях?

Простіше кажучи, штучний інтелект відноситься до можливостей машин або комп'ютерних програм імітувати певні аспекти людського інтелекту і виконувати завдання. Системи штучного інтелекту можуть вивчати, вирішувати проблеми, розуміти людську мову, розум і навіть «бачити» власне середовище. ШІ в заготівлі – це використання цієї передової технології для автоматизації та покращення ключових процесів заготівлі в організації, таких як управління контрактами та стратегічне визначення джерела поставки . Закупівельні групи все частіше використовують ШІ для підвищення ефективності, скорочення витрат, зниження ризиків та покращення прийняття рішень, коли вони керуються новими бізнес-вимогами та викликами ринку.

Типи закупівель ШІ

Сьогодні в закупівлі використовуються п’ять основних типів ШІ:

1. Штучний інтелект (ШІ): комплексний термін для будь-якого програмного забезпечення або алгоритму, який можна вважати «розумним»
2. Машинне навчання (ML): підмножина ШІ, алгоритми машинного навчання можуть розпізнавати шаблони в наборах даних і використовувати їх для прийняття рішень, прогнозів або прогнозів
3. Роботизована автоматизація процесів (RPA): алгоритми, які імітують дії людини для виконання повторюваних завдань. RPA технічно не вважається типом ШІ, але може живитися від нього.
4. Обробка природної мови (NLP): алгоритми, які можуть розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову, такі як чат-боти, копілоти та віртуальні помічники
5. Оптичне розпізнавання символів (OCR): алгоритми, які можуть розпізнавати та витягувати текст із зображень і відсканованих документів, таких як рахунки-фактури на основі паперу

Генеративний ШІ у закупівлях

Оскільки ChatGPT почав жити в кінці 2022 року, генеративний штучний інтелект став гарячою темою в кімнатах засідань по всьому світу. Завдяки своїй здатності створювати новий вміст за допомогою простого інтерфейсу користувача, генеративний ШІ може порушувати бізнес і навіть цілі галузі. Деякі групи заготівлі з перспективним мисленням починають використовувати його для створення документів RFP, створення абсолютно нових процесів і автономного скорочення постачальників. Генеративний ШІ у закупівлях знаходиться в зародковому стані, але його потенціал величезний.

ШІ у випадках використання заготівлі

Закупівлі перебувають під сильним тиском, щоб забезпечити економію коштів, зменшити ризик, покращити сталий розвиток і відігравати більш стратегічну роль у бізнесі. Щоб досягти цих цілей і йти в ногу з швидким темпом змін, команди повинні бути неймовірно гнучкими — і ставати більш ініціативними, і менш реактивними, в усьому, що вони роблять. ШІ допомагає в деяких ключових сферах закупівель:

• Класифікація та аналіз витрат: Алгоритми класифікації витрат можуть швидко шукати окремі позиції та виділяти ключові слова, щоб прив’язати до категорій витрат із майже ідеальною точністю. Аналіз витрат на основі ШІ також може допомогти групам активно визначити можливості для економії витрат і сформувати основу для кращих стратегій визначення джерела поставки, категорії та керування витратами.
• Глобальна стратегія визначення джерела поставки: Аналізуючи великі глобальні набори даних, алгоритми машинного навчання можуть визначати зсуви тенденцій постачання, прогнозувати майбутні розробки та допомагати інформувати глобальні стратегії визначення джерела поставки.
• Керована купівля: рекомендації щодо позицій за допомогою ШІ об’єднують політики заготівлі, щоб користувачі могли легко знаходити те, що вони шукають, заохочувати витрати в каталозі компанії, щоб уникнути непотрібних витрат, а також дозволити відділу заготівлі пропонувати індивідуальну допомогу. Він також забезпечує швидкий доступ до бажаних постачальників, включаючи корисні обмеження.
• Інтелектуальне визначення джерела поставки та керування постачальниками: програмне забезпечення на основі ШІ може аналізувати бази даних постачальників, тенденції ринку, історичні дані, звіти ESG та інші фактори, щоб рекомендувати найкращих постачальників для конкретних потреб. Він також може надати всебічне уявлення про базу постачання компанії, допомагаючи покращити продуктивність постачальника та просунути стратегічні пріоритети.
• Створення RFX: ШІ може автоматично генерувати запити на пропозиції, (RFP), запити цінових пропозицій (RFQ) та інші документи RF — від розробки списків постачальників до складання ключових запитань.
• Управління ризиками постачальників: алгоритми ШІ можуть швидко виявляти раптові зміни в постачальника або постачальника та оцінювати, як ця зміна вплине на ризик. Вони також можуть видобувати мільйони різних джерел даних, щоб попередити компанії про потенційний ризик у всьому логістичному ланцюгу.
• Відповідність: Використовуючи ШІ для структурування даних контракту, рахунка-фактури та замовлення на закупівлю, компанії можуть автоматично порівнювати умови оплати, усувати дублювання та виявляти невідповідність.
• Витяг даних: Обробка природною мовою може витягувати дані з рахунків-фактур і контрактів, щоб виявити ризики та шахрайство, надати більше уявлення про бізнес-витрати та пришвидшити процеси наскрізні. NLP також може збирати дані із зовнішніх джерел, таких як ринкові індекси, кредитні рейтинги компанії, соціальні мережі та загальнодоступна інформація про постачальників для виявлення можливостей та ризиків.
• Керування життєвим циклом контрактів: інструменти на основі ШІ можуть автоматично генерувати перші чернетки контрактів, підтримувати переговори та позначати потенційні ризики мовою контракту. Вони також можуть контролювати умови, а також терміни для забезпечення відповідності.
• Автоматизація AP: Інтелектуальна RPA може усунути завдання вручну в процесах кредиторської заборгованості, прискорити обробку та схвалення рахунків-фактур, підвищити точність і забезпечити відповідність. Оптичне розпізнавання символів може зчитувати ключову інформацію з рахунків-фактур на основі паперу, щоб покращити процес і оцифрувати документи.

Переваги ШІ в сорсингу та закупівлях

Інтеграція ШІ у процеси, пов’язані із закупівлями та закупівлями, дає багато переваг, зокрема:

• Розумніше прийняття рішень: ШІ може швидко та точно аналізувати великі обсяги даних. Цей підхід, керований даними, надає фахівцям із закупівель практичну інформацію про структури витрат, ефективність постачальників і тенденції ринку. Прогнозна аналітика та аналіз сценаріїв на основі ШІ також можуть допомогти групам оцінювати варіанти, зменшувати ризики та приймати кращі рішення щодо визначення джерела поставки та витрат.
• Ефективність та автоматизація: автоматизація повторюваних і трудомістких завдань, таких як введення даних і обробка рахунків-фактур, підвищує ефективність і звільняє фахівців із закупівель, щоб зосередитися на більш стратегічній роботі.
• Економія витрат: за допомогою ШІ організації можуть покращити вибір постачальників, домовитися про кращі угоди та більш точно спрогнозувати попит — для значної економії витрат. Вони також можуть аналізувати структури витрат, щоб визначити і діяти на додаткові можливості для скорочення витрат.
• Зниження ризиків: інструменти ШІ можуть активно виявляти та оцінювати ризики, пов’язані з постачальниками, ринковими умовами та регуляторними змінами, тому закупівельні групи можуть зменшити порушення ланцюжка поставок до того, як це станеться.
• Кращі відносини з постачальниками: Завдяки чіткому твердженню вимог та очікувань у запитах на пропозиції, а також шляхом моніторингу та оцінки ефективності постачальників, ШІ може сприяти розвитку міцніших, надійніших відносин з постачальниками.

Проблеми впровадження ШІ в закупівлі

У той час як впровадження ШІ в заготівельних процесах дає значні переваги, це також може становити деякі проблеми.

• Штучний інтелект потребує дуже великих обсягів високоякісних даних, щоб точно навчати алгоритми та керувати прийняттям рішень, тому компаніям потрібно інвестувати в ініціативи з якості даних та обслуговування, щоб уникнути невисокої продуктивності.
• Рішення ШІ також потрібно інтегрувати з іншим програмним забезпеченням для закупівель та ERP-системами, які часто потребують проміжного програмного забезпечення, API та налаштування.
• Крім того, потрібні правильні навички та досвід для впровадження, управління та керування штучним інтелектом, і вони іноді користуються коротким попитом.
• І, нарешті, системи штучного інтелекту часто покладаються на конфіденційні дані, тому надійна кібербезпека, шифрування та конфіденційність даних мають важливе значення.

Керування цими викликами вимагає продуманого підходу, але організації, які роблять це правильно, можуть розблокувати величезні переваги ШІ в заготівлі.

Як використовувати ШІ у закупівлях: найкращі практики

Ось кілька найкращих практик для успішної інтеграції ШІ у ваші заготівельні процеси:

Крок 1. Визначте чіткі цілі

Від економії коштів до більшої ефективності та кращого прийняття рішень, наявність чітких цілей допоможе спрямувати вашу стратегію впровадження.

Крок 2: Почніть з невеликого пілотного проекту

Спроба перетворити всі ваші заготівельні процеси одразу є рецептом катастрофи. Знайдіть простий, простий випадок використання, наприклад, автоматизацію наявного процесу закупівельних подій, щоб почати. Таким чином ви можете оцінити ефективність своїх рішень ШІ у контрольованому середовищі, визначити будь-які проблеми та внести корективи перед масштабуванням.

Крок 3: Забезпечити якість і обсяг даних

Захоплюйте якомога більше релевантних даних, а також очистіть та підготуйте їх, щоб переконатися, що вони якісні, послідовні та повні, перш ніж передавати їх у моделі ШІ. Попереднє вирішення проблем із даними є ключем до успіху ШІ. Сміття в, сміття, як то кажуть.

Крок 4: Привести ключових пайовиків

Співпрацюйте з іншими спеціалістами із закупівель, а також фінансовими та ІТ-групами на початку процесу та призначайте виконавчого спонсора як пайовика. Цей крок має вирішальне значення для побудови розуміння ключових потреб, забезпечення узгодження з бізнес-цілями та забезпечення купівлі.

Крок 5: Інтеграція з існуючими системами

Щоб мінімізувати збої та максимізувати переваги ШІ, критично важливо інтегрувати рішення ШІ з існуючими системами закупівель, ERP та іншими корпоративними застосунками.

Крок 6: Забезпечити навчання та керування змінами

Допоможіть фахівцям із закупівель ознайомитися з інструментами штучного інтелекту та заохотити прийняття користувачів, навчаючись та демонструючи, як ШІ може допомогти у вирішенні їхніх щоденних завдань. Реалізуйте надійну стратегію управління змінами та покажіть, як досвід вашого відділу закупівель може бути доповнений і не замінений технологією ШІ.

Крок 7: Тримайте його етичним і безпечним

Регулярно аудитуйте моделі штучного інтелекту та відстежуйте з людським наглядом за чесністю, дотриманням правил конфіденційності даних та етичними міркуваннями, особливо упередженням в алгоритмах. Впроваджуйте надійні методи кібербезпеки для захисту конфіденційних даних та формування довіри серед користувачів.

Читати далі