AI 지원 조달 관리, 구매 및 제어 : Accio.com 및 시장 대안 분석

관리를 위해 : AI 플랫폼은 중소 기업에게 대기업 쇼핑 파워를 제공합니다.

현대 조달에서 인공 지능 (AI)의 전략적 중요성은 빠르게 증가합니다. AI 기술은 전통적인 구매 프로세스를 변화시키고, 상당한 효율성 증가, 비용 절감 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게합니다. 이 보고서는 조달 관리, 구매 및 제어를위한 AI 기반 도구, 특히 Accio.com 플랫폼의 기술을 분석합니다. Accio.com은 복잡한 조달 프로세스를 단순화하고 대형 언어 모델 (LLM) 및 지식 그래프와 같은 기술을 사용하는 AI 기반 B2B 플랫폼으로 자리 매김합니다. Accio.com의 핵심 장점에는 아이디어 및 공급 업체 선택을위한 "Perfect Match"와 같은 기능과 제품 비교를위한 "슈퍼 비교", 특히 중소 규모의 회사 (SME)의 경우 큰 가치가있을 수 있습니다.

이 보고서는 다른 확립 된 AI 도구 및 기존 공급 업체 디렉토리에 비해 Accio.com의 고유 한 판매 포인트를 조명합니다. Accio.com과 같은 플랫폼이 고급 조달 정보의 민주화를 발전시킬 수 있다는 것이 분명해집니다. 이는 전통적으로 광범위한 시장 조사 및 공급 업체 시험, 새로운 기회를위한 자원이 없었으며 공급망 내에서 경쟁력을 높일 수있는 중소기업이 열립니다. 그러나 이러한 AI 솔루션의 구현에는 데이터 품질, 비용, 자격 격차 및 신중하게 해결 해야하는 윤리적 측면을 포함한 과제도 있습니다. 구매 및 제어의 역할은 수동 데이터 수집에서 멀어지고 AI 생성 지식의 검증 및 예외적 인 사례 관리와 같은 전략 작업을 개발해야합니다.

조달의 변화하는 환경 : 인공 지능의 발전

조달 시스템은 인공 지능의 점진적인 개발과 구현에 의해 기본적인 변화에 있습니다. 이 기술 혁명은 개별 프로세스 단계뿐만 아니라 기업이 어떻게 쇼핑, 조달 및 제어 기능을 형성하고 전략적으로 조정하는지에 대한 전체 패러다임을 변화시킵니다.

조달, 구매 및 제어에 대한 AI의 변형 효과

인공 지능은 주로 전술적, 비용 중심 기능의 조달을 회사의 전략적, 가치 지향적 파트너로 변환하는 촉매 역할을합니다. 필수 측면은 일상적인 작업의 자동화입니다. 수동 데이터 입력, 주문 처리 및 송장 비교와 같은 활동은 AI 시스템에 의해 효율적으로 채택 될 수 있으며, 이는 고품질의 전략적 작업을 위해 인간 노동을 방출합니다.

또한 AI 기반 분석은 데이터 사용을 크게 향상시킬 수 있습니다. 회사는 비용 (기부 가시성)을 통해 투명성 증가로부터 혜택을 받고, 비용을 줄이기위한 최적화 잠재력은보다 정확하게 식별하고 초기 단계에서 위험을 인식 할 수 있습니다. 의사 결정은 예측 분석,보다 정확한 수요 예측 및 시장 동향 평가를 통해 견고한 데이터 기반 기준으로 배치됩니다. AI 시스템이 초기 단계에서 잠재적 장애를 알리고 행동을위한 대안 옵션을 보여줄 수 있기 때문에 더 나은 구매 조건을 유도 할뿐만 아니라보다 역동적이고 탄력적 인 공급망의 개발에 기여합니다.

구매에서 AI의 구현은 기존 프로세스의 단순한 최적화를 넘어선 것입니다. 완전히 새로운 조달 모델의 기초를 만듭니다. 예측 소싱, 미래의 요구 및 시장 변화가 예상되는 예측 소싱 또는 변경된 조건에 유연하게 적응하는 동적 공급 업체 생태계의 설립과 같은 개념은 AI에 의해서만 실현 될 수 있습니다. AI가 통제 된 시장 및 자율적 인 대리인에 대한 비전으로 설명 된 바와 같이 AI가 글로벌 배송 네트워크에서 복잡한 의존성을 모델링하고 사전에 제어하는 ​​능력은 조달의 기본 재 설계를 나타냅니다. 이러한 기술 가능성을 사용하지 않는 회사는 비용 효율성, 민첩성 및 전략적 공급 업체 관계의 품질 측면에서 뒤쳐 질 위험이 있습니다. AI에 의해 조달 기능이 확장되고 강화되는 조직 중 경쟁 우위는 점점 더 커질 것입니다.

조달의 주요 AI 기술 (NLP, ML, Genai, Knowledge Graph, AI 에이전트)

AI에 의한 조달 시스템의 변화는 다양한 연결된 기술의 포트폴리오를 기반으로합니다.

자연어 처리 (NLP)

NLP를 통해 컴퓨터 시스템은 인간 언어를 이해, 해석 및 생성 할 수 있습니다. NLP는 계약, 공급 업체 서신 및 시장 보고서와 같은 구조화되지 않은 데이터를 분석하기 위해 구매에 사용됩니다. 내부 및 외부 커뮤니케이션을위한 챗봇을 주도하고 사용자가 자연어로 문의를 공식화하여 조달 도구의 유용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 공급 업체 피드백에서 계약에서 관련된 조항을 추출하거나 분위기 분석은 다른 응용 분야입니다.

머신 러닝 (ML)

ML 알고리즘은 조달에서 많은 AI 응용 프로그램의 핵심입니다. 대량의 데이터에서 샘플 인식, 예측 분석 (예 : 수요 예측, 위험 평가), 공급 업체의 평가 및 분류 및 비용의 자동 분류 (지출 분류)에 사용됩니다. ML 모델은 과거 데이터에서 배우고 예측과 결정을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

생성 AI (Genai)

Genai, 특히 LLM을 통해 Genai는 조달 프로세스에서 컨텐츠 생성에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 응용 프로그램에는 RFQ (Offer Inquiries) 설계 (RFQ), 분석 보고서의 조합, 계약 조항 생성 또는 개인화 된 공급 업체 커뮤니케이션이 포함됩니다. Genai는 또한 논쟁 선 또는 대체 시나리오를 제안함으로써 협상 전략의 개발을 지원할 수 있습니다.

지식 그래프 (지식 그래프)

지식 그래프는 공급 업체, 제품, 시장 및 서로의 관계에 대한 구조화 된 복잡한 정보에 사용됩니다. 그들은 조달 환경에 대한 전체적인 관점을 가능하게하고 간단한 데이터 분석을 넘어서 더 깊은 맥락 관련 통찰력을 생성 할 수 있습니다. 예를 들어 Accio.com은 200 개가 넘는 산업 특유의 지식 그래프를 사용합니다.

AI 에이전트 (AI 에이전트)

AI 에이전트는 조달 프로세스에서 특정 작업을 수행 할 수있는 (반) 자율 소프트웨어 엔티티입니다. 여기에는 자동 배송 검색, 협상 구현 (자율 협상 에이전트 참조), 위험 모니터링 또는 문의 처리가 포함됩니다.

이러한 기술의 진정한 강점은 종종 상호 작용에서만 전개됩니다. 예를 들어, NLP를 사용하면 Gemai 응용 프로그램이 계약 초안 생성을위한 구매자의 자연 언어 요청을 이해할 수있는 반면, ML 모델은 과거 계약 성공의 분석에 따라 생성 된 컨텐츠를 개선하고 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Accio.com 플랫폼은 LLM과 NLP 및 지식 그래프를 결합하여 복잡한 문의를 편집 하여이 통합 접근 방식을 보여줍니다. 이 시너지 효과적인 상호 작용은 고급 AI 솔루션의 개발에 중요하며 이러한 결합 된 기술이 자율성이 높아지는 "에이전트 AI"시스템의 길을 열어줍니다. 회사의 경우 효과적인 AI 전략을 개발하고 적절한 도구를 선택하는 데 개별 기술과 상호 의존성을 이해하는 것이 필수적이라는 것을 의미합니다. 개별 AI 구성 요소의 분리 된 사용은 통합 접근법과 동일한 변형 전위를 거의 개발하지 않습니다.

깊은 통찰력 : Accio.com-Aai 기반 조달 및 소스 찾기

Accio.com은 인공 지능을 사용하여 특히 중소 기업 (SME)의 조달 및 소스 찾기 프로세스를 근본적으로 단순화하고 최적화 할 수 있습니다. 플랫폼, 기능 및 기본 기술에 대한 자세한 관점은 시장에서의 잠재력과 위치를 이해하는 데 중요합니다.

핵심 사명, 비전 및 플랫폼 아이덴티티

Alibaba Group이 개발 한 플랫폼 인 Accio.com의 핵심 사명은 제품 조달을 단순화하고 첫 번째 아이디어에서 완성 된 창작물로 기업을 동반하는 것입니다. 해리포터 시리즈의“Accio”(Lat.“I Call Up”)이라는 마법에서 영감을 얻은이 플랫폼은 사용자에게 관련 공급망 리소스에 빠르고 효율적으로 액세스 할 수있는 것을 목표로합니다. 이 초점은 글로벌 중소기업 구매자, 거래 에이전트 및 국외 판매자를 명시 적으로 목표로합니다.

Accio.com은 세 가지 핵심 영역에 대한 정체성을 정의합니다.

• AI 기반 B2B 검색 엔진.
• AI 기반 B2B-Wikipedia.
• 엔드 투 엔드 전자 상거래 플랫폼.

이 트리플 아이덴티티는 노력이 단순한 소싱 도구 이상의 노력을 강조합니다. Accio.com은 정보 발견 (검색 엔진), 지식 획득 (예 : 시장 동향, 제품 세부 사항) 및 트랜잭션 처리 (전자 상거래 플랫폼)를 결합한 B2B 거래를위한 통합 생태계를 만들려고합니다. 이 플랫폼은 원래 회사 인 Alibaba Group의 25 년 이상의 업계 경험을 기반으로합니다. Accio.com 이이 세 가지 정체성을 성공적으로 통합하는 데 성공하면 전체 프로세스에 대한 중심 접촉 지점을 제공함으로써 SMES 국제 무역의 마찰 손실을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 이러한 포괄적 인 비전의 구현은 실행에 상당한 도전과 위험을 초래합니다.

조달, 구매 및 제어를위한 주요 기능

Accio.com은 조달, 구매 및 제어의 특정 요구에 맞는 여러 AI 제어 기능을 제공합니다.

AI 대조 소스 찾기 및 "완벽한 일치"아이디어 찾기

뛰어난 기능은 사용자가 자연어로 비즈니스 아이디어 또는 복잡한 요구 사항을 공식화 할 수있는 기능입니다. Accio.com은 이러한 항목 (텍스트, 이미지, 파일 또는 URL 등)을 분석하고 구체적이고 구현 가능한 단계로 변환합니다. 여기에는 관련 공급 업체 식별, 비용 계산 제공 및 배송 세부 정보가 포함됩니다. "Perfect Match"프로세스는 비즈니스 아이디어를 개념화하고 적절하고 검증 된 제품 및 공급 업체를 찾는 것을 목표로합니다. 이 플랫폼은 Alibaba.com, 1688 및 Europages와 같은 소스를 포함하여 백만 개가 넘는 검증 된 공급 업체를 갖춘 글로벌 공급 업체 네트워크를 사용합니다. "깊은 검색"기능은 복잡한 요구 사항과 공급 업체 신뢰성 평가를 지원합니다. 이 접근법은 순수한 키워드 검색에서 사용자를 해방시키고 대신 새로운 소싱 옵션을 깊이 이해하고 특히 제품 개발의 초기 단계를 지원하는 의도와 맥락을 이해하려고합니다. 신제품 라인을 탐색하거나 신생 기업의 경우 초기 연구 작업이 AI에 의해 크게 확장되므로 항목 장애물을 크게 줄일 수 있습니다.

"슈퍼 비교"기능

이 기능을 사용하면 선택한 제품을 즉각적이고 포괄적으로 비교할 수 있습니다. 수백만 개의 제품에서 가장 잘 팔리고 가장 경쟁력있는 옵션을 강조하고 자세한 비교 개요를 제공합니다.

제품 백과 사전 및 시장 통찰력

Accio.com은 동적 제품 사양, 가격 긴장, 판매 데이터 및 기타 다차원 정보를 보여줌으로써 일종의 "B2B-Wikipedia"역할을합니다. 사용자는 실시간 소셜 미디어 트렌드 및 소매 지식에 대한 액세스를받습니다. 이 플랫폼에는 지속적으로 업데이트 된 200 개가 넘는 산업 특유의 지식 그래프가 포함되어 있습니다. "비즈니스 리서치"기능은 비용 견적 및 공급 업체 권장 사항을 포함한 전문 비즈니스 계획을 만들 수도 있습니다.

Accio AI 에이전트

이 플랫폼은 제품 운영, 지능형 수신, 마케팅 지원 및 위험 조언을 위해 4 개의 전문 AI 에이전트를 통합합니다. 예를 들어, "지능형 수신 대리인"은 고객 문의를 편집 할뿐만 아니라 물류 정보를 호출하고 구매자와 디자인 주문을 명확하게 할 수 있습니다. 이러한 에이전트의 사용은 AI가 워크 플로에 정보를 제공 할뿐만 아니라 적극적으로 참여하는 자율 조달 작업에 대한 경향을 나타냅니다. 이것은 상당한 효율성 이익을 약속하지만, 동시에 감시, AI 요원의 행동에 대한 책임, 특히 주문 방출 또는 위험 검토와 같은 중요한 프로세스의 경우 강력한 인간-루프 (루프) 메커니즘의 필요성에 관한 의문을 제기합니다.

제어 관련 기능

Accio.com은 단일 플랫폼에서 프로세스를 통합하여 제어를 지원하여 비용 관리 및 지출 관리를 용이하게합니다. 이익 마진 계산기 및 주문 템플릿 (구매 주문)과 같은 통합 도구도 제공됩니다. 이 플랫폼은 또한 24 시간 이내에 제안을 받기 위해 제안 문의 (RFQ) 및 공급 업체 선택을 자동화합니다. 초기 단계에서 비용 추정 및 타당성 분석을받을 가능성은 예산 계획 및 투자 결정에 큰 가치가 있습니다.

다음 표는 Accio.com의 핵심 기술과 AI 기반 기능을 요약합니다.

Accio.com- 코어 기술 및 AI 기반 기능

Accio.com- 코어 기술 및 AI 기반 기능 -Image : Xpert.Digital

Accio.com은 조달, 구매 및 제어를위한 포괄적 인 AI 기반 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 비즈니스 아이디어를 처리하고 적절한 공급 업체, 비용 및 운송 옵션을 자동으로 식별하는 "완벽한 매치"기술을 사용하여 자연스럽게 언어 아이디어를 제공합니다. 대형 언어 모델, 자연어 처리 및 지식 그래프의 사용은 단순화되어 초기 비용 추정을 가능하게합니다.

"슈퍼 비교"기능은 즉각적이고 포괄적 인 제품 비교를 제공하며 베스트셀러와 경쟁 옵션을 강조합니다. 머신 러닝 및 데이터 분석의 도움으로 사용자는 설립 된 제품 결정을 내리고 최고의 가격 성능 옵션을 식별 할 수 있습니다.

Global Supplier Network는 Alibaba.com, 1688 및 Europages와 같은 백만 개 이상의 검증 된 플랫폼 공급 업체로 구성됩니다. AI 제어 "깊은 검색"기능을 통해 복잡한 요구 사항을 충족하고 공급 업체 풀을 크게 확장 할 수 있으며 동시에 품질과 신뢰성이 향상됩니다.

통합 제품 백과 사전은 200 개가 넘는 산업 지식 그래프에서 역동적 인 제품 데이터, 가격대, 판매 동향 및 실시간 소셜 미디어 트렌드를 제공합니다. 이는 전략적 결정을 뒷받침하고 새로운 시장 동향과 비즈니스 기회를 식별하는 데 도움이됩니다.

"비즈니스 리서치"기능을 통한 사업 계획은 일반 AI를 사용하여 비용 견적 및 공급 업체 권장 사항을 갖춘 전문 비즈니스 계획을 만듭니다. 4 개의 전문 AI 에이전트는 제품 운영, 지능형 수신, 마케팅 및 위험 조언 분야에서 일상적인 작업을 자동화하여 직원을 완화하고 고객 상호 작용을 향상시킵니다.

RFQ 자동화는 24 시간 이내에 제안을 받기 위해 제안 프로세스를 상당히 가속화합니다. 이 제안은 가격 및 수익성 분석과 광범위한 비용 관리 및 지출 관리 도구를위한 이익 마진 계산기로 보완되며, 이는 비용을 더 잘 개시하고 저축 잠재력을 식별 할 수 있도록합니다.

기본 AI 기술 (Qwen LLM, NLP, 지식 그래프 등)

Accio.com의 성능은 Alibaba Group이 개발 한 고급 AI 기술을 기반으로합니다. 중심 요소는 Qwen이라는 독점 대형 언어 모델 (LLM)입니다. 이 모델은 언어를 이해하고 생성하기위한 기초를 형성합니다. 딥 러닝 및 자연어 처리 (NLP)와 함께 플랫폼을 통해 자연 언어로 복잡한 사용자 문의를 처리하고 필터 공급 업체 정보를 제공하며 정확한 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

또 다른 중요한 빌딩 블록은 지식 그래프입니다. Accio.com은 실시간으로 업데이트 된 200 개가 넘는 산업 특유의 지식 그래프를 사용합니다. 이러한 구조 이러한 구조 B2B 거래 데이터의 엄청난 양을 구조화하고 엔티티 (예 : 공급 업체, 제품, 재료, 시장 동향) 간의 관계를 만들고 더 깊은 상황 관련 분석 및보다 정확한 검색 결과를 가능하게합니다. Accio.com은 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 AI 기반 크로스 검증 및 공급 업체 신용 점수 포함에 의존합니다. 플랫폼의 AI는 또한 수십 년의 업계 전문 지식과 광범위한 제품 생태계를 기반으로 교육을 받았습니다. "OE 인공 지능"의 관련 맥락에서, 알리바바의 광범위한 AI 이니셔티브, "적응 신경 프레임 워크 (시작)"및 "Quantum-Enhanning 모델"과 같은 고급 개념이 언급되어 있습니다. Accio.com에서의 직접적인 사용이 현재 명시 적으로 확인되지 않더라도 플랫폼이 그려 질 수있는 -ART 연구 환경과 미래의 개발이 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 나타냅니다.

Qwen 및 광범위한 도메인 별 지식 그래프와 같은 회사 소유의 LLM을 사용하면 Acci.com은 공개적으로 이용 가능한 모델을 기반으로하는 일반 AI 도구 또는 플랫폼에 비해 잠재적 인 경쟁 우위를 제공합니다. 일반적인 LLM은 광범위한 기술을 가질 수 있지만 종종 미묘한 B2B 구매에 중요한 특정 어휘, 컨텍스트 및 데이터 관계가 부족합니다. “수십 년의 산업 전문 지식”및 전문 지식 그래프를 기반으로 한 교육은 훨씬 더 관련성 있고 신뢰할 수있는 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 독점 모델과 지식 그래프의 품질과 지속적인 업데이트는 Accio.com의 장기적인 성공과 차별화의 중요한 요소가됩니다.

중소기업의 목표 그룹 및 가치 약속

Accio.com은 글로벌 및 중간 규모의 회사 (SMES), 무역 에이전트 및 크로스 버더 판매자를 명시 적으로 목표로 삼고 있습니다. 이 플랫폼은 특히 배우들이 비용 효율적인 공급망 자원에 빠르게 액세스 할 수 있도록 돕는 것을 목표로합니다. 500,000 이상의 중소기업의 사용자 기반은 Accio.com에 속하거나 추가 개발을 나타내는 더 넓은 플랫폼을 요구합니다.

중소기업에 대한 가치의 약속은 전통적으로 복잡한 B2B 거래의 단순화에 있습니다. Accio.com은 효율적인 공급 업체 및 제품 찾기, 비즈니스 아이디어 구현 (“개념에서 생성”) 및“전문 제품 전문가”의 조언에 따른 사용자 경험을 약속합니다. SME에 대한 초점은 복잡하고 비싼 엔터프라이즈 등급 조달 소프트웨어에 의해 종종 무시되는 시장 부문을 다룹니다. 전문가 조언의 시뮬레이션은 일반적으로 많은 SME가 대규모의 전문 쇼핑 카드가 없기 때문에 많은 중소기업이 직면하는 지식 격차를 닫는 것을 목표로합니다. 복잡한 조달 프로세스를 통해이를 이끌고 시장 지식을 제공하며 사업 계획을 세우는 데 도움이되는 AI 도구는 제한된 자원을 확장하여 상당한 부가 가치를 제공합니다. 이를 통해 중소기업은 글로벌 시장에서 더 경쟁력을 발휘할 수 있습니다. 그러나 수락은이 세그먼트에 대한 사용자 -friendliness, 경제성 및 감지 가능한 투자 수익 (ROI)에 달려 있습니다.

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비교 분석 : Accio.com SAP Ariba, Coupa 및 기타 시장 리더에 대한 조달

Accio.com의 가치와 위치를 종합적으로 평가하기 위해서는 시장에서 이용할 수있는 다른 조달 솔루션과의 비교가 필수적입니다. 여기에는 다른 AI 기반 플랫폼과 전통적인 공급 업체 디렉토리 및 일반 AI 도구가 모두 포함됩니다.

Accio.com 다른 AI 지원 조달 솔루션과 비교했습니다

AI 기반 조달 소프트웨어 시장은 다양하며 포괄적 인 스위트와 전문 틈새 제공 업체가 모두 포함되어 있습니다.

포괄적 인 스위트와 비교 (예 : SAP Ariba, Coupa, GEP)

SAP Ariba, Coupa 및 GEP와 같은 확립 된 솔루션은 종종 엔드 투 엔드 소스 투-플레이 (S2P) 기능, ERP 시스템과의 깊은 통합 및 엔터프라이즈 부문의 장기 실적을 제공합니다.

• SAP Ariba는 공급 업체 관리 분야에서 프로세스 자동화, ERP 통합 (특히 SAP 시스템)이 강력하며 대규모 글로벌 공급 업체 네트워크에 액세스 할 수 있습니다.
• Coupa는 S2P 자동화, 가이드 구매 (가이드 구매), AI 제어 워크 플로 및 공급 업체 위험 관리를위한 기능을 갖춘 포괄적 인 기부 관리 플랫폼으로 자리 매김합니다.
• GP는 카테고리 및 위험 관리에 중점을두고 혁신 및 ROI에 중점을 둔 "AI-First"S2P 소프트웨어에 의존합니다.

이에 비해 Accio.com의 초점은 초기 "소싱 인텔리전스"와 "제품에 대한 아이디어에서"단계에 더 가깝습니다. Accio.com은 보완적인 도구 또는 종종 복잡한 엔터프라이즈 스위트에 대한 더 민첩하고보다 민첩하고 더 친숙한 대안으로 사용될 수 있습니다.

전문 AI 소싱 도구와 비교 (예 : Scoutbee)

Scoutbee와 같은 플랫폼은 AI 기반 공급 업체 공급 업체에 중점을 둡니다. 그래프 기술, 예측 및 규범 분석과 같은 기술을 찾고 사용하여 공급 업체에 대한 깊은 통찰력을 얻습니다 (예 : ESG 기준, 위험, 다양성). Accio.com은 공급 업체 찾기 기능을 제공하지만 아이디어와 전자 상거래 기능의 더 넓은 맥락으로 통합합니다.

AI Speend Analytics 도구와 비교 (ZG Suplari, Jaggaer)

이 도구는 출력 데이터의 분류, 이상의 탐지 및 저축 잠재력 식별을 전문으로합니다. Accio.com에는 우승 컴퓨터 및 주문 템플릿과 같은 제어 기능이 있지만 전용 플랫폼만큼 지출 분석에서는 심오하지 않을 수 있습니다.

Acci.com의 필수 구별 기능

“Ideee-Bis Reality”접근 방식,“Ki-B2B-Wikipedia”의 개념, Alibaba의 전자 상거래 생태계와의 잠재적 인 심도 통합 및 중소기업에 대한 명확한 초점은 다른 많은 솔루션에서 Accio.com을 축적합니다.

AI 조달 솔루션 시장은 한편으로는 넓은 S2P 스위트의 조각화 경향과 다른 한편으로는 전문화 된 최고의 브레이크 솔루션을 보여줍니다. Accio.com은 지능적인 조달과 아이디어와 거래로의 직접적인 길을 결합하여 틈새 시장을 채우는 것으로 보이며, 이는 특히 중소기업에게 매력적일 수 있습니다. SAP Ariba 및 Coupa와 같은 기존의 배우는 광범위하고 종종 복잡한 S2P 플랫폼을 제공하는 반면 Scoutbee는 깊은 공급 업체 인텔리전스를 전문으로합니다. Accio.com의 독특한 판매 포인트는 업스트림 아이디어 -결합 지원과 Alibaba를 통해 거대한 공급 업체 네트워크와의 연결에 있습니다. 회사의 경우 이는 특정 요구를 신중하게 고려한다는 것을 의미합니다. 기존 ERP 시스템을 보유한 대기업은 통합 S2P 제품군을 선호 할 수 있으며, 제품 혁신에 중점을 둔 중소기업 또는 회사는 Accio.com의 접근 방식을 인식 할 수 있습니다. AI 기능에 대한“Build vs. Buy”사이에서 BCG가 논의한 결정은 여기 -Accio.com과 관련이 있습니다.

Accio.com 기존 공급 업체 디렉토리와 비교 (예 : WLW.DE)

“Who Provers What”(WLW.DE)와 같은 전통적인 공급 업체 디렉토리는 오랫동안 배송 검색의 연락처였습니다. 그러나 Accio.com과 같은 AI 지원 플랫폼과의 비교는 중요한 차이점을 나타냅니다.

기능

기존 디렉토리는 주로 키워드, 회사 이름 또는 제품 범주를 통해 검색 할 수있는 정적 데이터베이스입니다. 회사 프로필, 연락처 정보 및 제품 목록을 제공합니다. 반면에 Accio.com은 복잡한 요구를 이해하고, 비교하고, 시장 정보를 전달하며, 사업 계획 생성을 지원할 수있는 대화식 대화 상자 지향 AI를 제공합니다. 전통적인 디렉토리는 대화식이 아니며 단방향 검색 결과를 제공합니다.

AI 및 상호 작용

근본적인 차이는 지능과 상호 작용에 있습니다. wlw.de는 명시 적 검색어를 기반으로 목록을 제공하지만 Acci.com은 암시 적 요구를 이해하고 솔루션을 생성하는 것을 목표로합니다.

데이터 깊이 및 검증

Accio.com은 AI Cross Validation, 공급 업체 신용 점수 및 실시간 데이터로 광고합니다. 전통적인 디렉토리는 동적 또는 검증 된 데이터가 적을 수 있습니다.

전략적 가치

Accio.com은 아이디어 찾기에서 구현에 이르기까지 전략적 파트너로 자리 매김하는 반면, 기존 목록은 주로 기본적으로 공급 업체 식별을 수행하는 역할을합니다.

Accio.com과 같은 AI 지원 플랫폼과 전통적인 디렉토리 사이의 거리는 점차적으로 일할뿐만 아니라 지능 및 문제 해결의 세대까지 순수한 정보 조달에서 패러다임을 나타냅니다. 전통적인 디렉토리는 더 많은 AI 기능을 통합하지 않으면 중요성을 잃을 위험이 있습니다. 사용자의 경우 AI 플랫폼은보다 효율적이고 효율적이며 전략적으로 더 가치있는 소싱 경험을 제공하며 여러 가지 다른 도구를 사용해야 할 필요성을 줄일 수 있습니다.

Accio.com 일반 AI 도구 및 기존 소프트웨어 접근 방식과 비교했습니다.

전문화 된 조달 솔루션 및 디렉토리 외에도 회사는 일반 AI 도구 및 클래식 소프트웨어에서도 이용할 수 있습니다.

전통적인 소프트웨어

클래식 한 규칙 기반 소프트웨어는 결정 론적이며 융통성이 없습니다. 새로운 시나리오의 변경에는 수동 조정이 필요합니다. 그러나 조달 프로세스에는 종종 구조화되지 않은 데이터와 순수한 정기 기반 시스템에 부적합한 복잡한 결정이 포함됩니다.

일반 AI 도구 (예 : 일반 LLM)

자유롭게 사용 가능한 LLM과 같은 도구는 텍스트 위치 또는 기본 연구와 같은 작업에서 지원할 수 있습니다. 그러나 도메인 별 교육, 선별 된 B2B 데이터, 통합 워크 플로 및 공급 업체 검증 메커니즘이 부족합니다. 구매를 위해 특별히 LLM을 훈련시켜야 할 필요성 ( "미세 조정")이 강조됩니다.

Accio.com과 같은 전문 AI 조달 도구의 장점

• 도메인 -특이 적 AI : 조달 데이터에 대한 열차, 산업 전문 용어, 공급 업체 부동산 및 시장 역학을 이해합니다. Accio.com은 그의 AI가“수십 년의 산업 전문 지식”을 기반으로한다고 말합니다.
• 통합 워크 플로 : 플랫폼의 다양한 조달 단계 (아이디어, 소싱, 비교, RFQ)를 결합합니다.
• 큐 레이션 및 검증 된 데이터 : 검증 된 공급 업체 네트워크 및 검증 된 데이터에 대한 액세스.
• 기간 결합 기능 : "슈퍼 비교", "완벽한 매치"및 AI 에이전트와 같은 기능은 조달 작업에 특별히 맞춤화됩니다.

일반 AI에는 광범위한 기술이 있지만 Accio.com과 같은 전문 AI 도구는 도메인 전문 지식, 선별 된 데이터 및 맞춤형 워크 플로로 인해 조달에 상당한 이점을 제공합니다. 조달의“마지막 마일”에는 일반 모델이 종종 부족한 특정 지식이 필요합니다. 따라서 회사는 상당한 조정 및 데이터 통합 ​​노력없이 복잡한 조달 작업에 일반 AI를 사용해야합니다. 특수 플랫폼은 아마도이 영역에서 더 빠른 부가가치와 더 안정적인 결과를 제공 할 것입니다.

다음 표는 선택된 대안과 Accio.com의 구조적 비교를 제공합니다.

비교 매트릭스 : accio.com vs. 핵심 대안

비교 매트릭스 : accio.com vs. 핵심 대안 - 그림 : Xpert.Digital

Accio.com과 주요 대안 간의 비교 분석은 다양한 플랫폼의 위치 및 기술에 상당한 차이를 보여줍니다. Accio.com은 아이디어 찾기부터 완제품 및 B2B 전자 상거래에 이르기까지 포괄적 인 접근 방식으로 인텔리전스 소싱에 중점을 둡니다. 이 플랫폼은 Qwen LLM, 자연어 처리, 200 개가 넘는 지식 그래프, 머신 러닝 및 AI 에이전트와 같은 고급 AI 기술을 사용합니다. 가장 중요한 AI 대조 기능에는 포괄적 인 제품 Cyclopedia 및 전문 AI 에이전트 인 "Perfect Match"찾기 아이디어, "Super Comparison", "Deep Search"가 포함됩니다.

이에 비해 Scoutbee는 심층 공급 업체 인텔리전스, 퇴원 및 자격을 전문으로합니다. 이 플랫폼은 스마트 공급 업체 발견, 위험 평가 및 ESG 다양성 스크리닝을위한 그래프 기술, 예측 및 규범 분석뿐만 아니라 기계 학습 및 NLP에 의존합니다. 반면 쿠파는 기부 관리 및 자동화에 중점을 둔 포괄적 인 AI 기반 소스-플레이 스위트를 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 제어 워크 플로, 지출 분석을위한 기계 학습, 사기 탐지 및 송장 처리를위한 NLP를 사용합니다. 기존 디렉토리 WLW.DE는 고급 AI 기능이 제한적이거나없는 기본 공급 업체 식별에 중점을 둡니다.

Accio.com에는 백만 개가 넘는 검증 된 공급 업체, AI 검증 및 소싱 기능을위한 신용 점수가있는 글로벌 네트워크가 있습니다. Scoutbee는 자세한 프로파일 및 검증 프로세스가있는 글로벌 공급 업체 데이터베이스를 제공하는 반면 Coupa는 공급 업체 관리 도구, 네트워크 액세스 및 성능 등급을 제공합니다. Accio.com의 구매 지원에는 RFQ 자동화, 제공 비교, 주문 템플릿 및 잠재적 전자 상거래 통합이 포함됩니다.

제어 기능과 관련하여 Accio.com은 아이디어 아이디어의 일부로 이익 마진, ​​비용 계산 및 기부 관리 개요를 제공합니다. 자세한 기부 분석, 예산 제어 및 규정 준수 모니터링으로 쿠페는 점수를 매 깁니다. 대상 그룹도 다릅니다. Accio.com은 중소기업, 거래 에이전트 및 국경 간 판매자를 대상으로하며 Scoutbee 및 Coupa는 복잡한 소싱 요구 사항 또는 기업을 가진 대기업에 주소합니다.

사용자 친화 성 측면에서 Accio.com은 자연어 입력과 "소비자와 같은 구매 경험"을 통한 단순화에 중점을 둡니다. 데이터 검증 및 신뢰성에서 플랫폼은 AI 크로스 검증, 공급 업체 신용 점수 및 검증 된 네트워크에 의존하며,이 네트워크는 다른 공급자와 구별되며 각각 데이터 검증 및 위험 평가에 대한 자체 접근 방식을 추구합니다.

조달 및 제어에서 Accio.com과 같은 AI 기반 도구의 장점

조달 및 제어 분야에서 Accio.com과 같은 AI 지원 도구를 구현하면 회사에 다양한 실질적인 이점이 있습니다. 이러한 범위는 효율성 증가 및 비용 최적화에서부터 공급 업체 관리 및 위험 관리의 전략적 개선에 이르기까지 다양합니다.

효율성 및 자동화 반복 작업

조달에서 AI의 주요 장점은 일상 및 반복적 인 작업의 자동화를 통해 효율성이 크게 증가한다는 것입니다. AI 시스템은 데이터 수집, 입력 및 처리를 크게 가속화 할 수 있습니다. 예를 들어 Accio.com은 제안 문의 (RFQ)의 생성 및 공급 업체의 사전 선택을 자동화합니다. 주문 요구 사항, 허가 및 송장 비교를위한 작업 프로세스를 강화할 수 있으며, 이에 따라 Accio.com의 AI 에이전트가 주문 설계를 만들 수도 있습니다. 이로 인해 수동 노력과 시간이 크게 줄어들어 일상적인 활동에 사용해야합니다. 이는 복잡한 협상, 혁신적인 조달 전략 개발 또는 중요한 공급 업체 관계 관리와 같은 전략적으로 더 중요한 작업에 집중할 수있는 귀중한 인력 자원을 출시합니다. McKinsey는 AI가 송장의 처리 시간을 절반으로 줄일 수 있다고 McKinsey에 따르면 AI 도구는 주문 및 송장 처리를 거의 30%줄일 수 있다고 설명합니다. 이러한 효율성이 증가한다는 것은 동일한 작업이 더 빨리 수행된다는 것을 의미 할뿐만 아니라 기본적으로 트랜잭션의 초점을 전략적 활동으로 전환함으로써 조달 작업의 특성을 변화시킵니다. 회사의 경우 새로 얻은 자유를 최적으로 사용하고 복잡한 협상과 같은 작업, 공급 업체 관계 및 고급 위험 관리와 같은 작업에 집중하기 위해 조달 팀의 추가 교육에 투자해야합니다.

개선 된 데이터 분석, 지출 투명성 및 비용 최적화

AI 시스템은 숨겨져있는 지출 패턴, 이상 및 저축 잠재력을 밝히기 위해 거대하고 복잡한 데이터 레코드를 분석 할 수 있습니다. 예를 들어 Accio.com은 제품 가격 팀 및 경쟁 옵션에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 지출 및 고급 분석의 거의 실시간 투명성이 가능합니다. 이를 통해 소위 "매버릭 구매"(비준수 구매) 및 공급 업체 통합 가능성이 가능합니다. 더 긍정적 인 효과는 더 긍정적 인 효과로, Accio.com은 비용 계산 및 이익 계산기와 같은 도구를 제공합니다. McKinsey는 AI 사용에 의해 조달 비용을 10% 감소시키는 것으로 정량화 가능한 장점이 중요합니다. 또 다른 McKinsey 보고서는 최대 20%의 운영 비용 절감을 언급합니다. 조달의 AI 초기 사용자는 최대 5 번의 투자 수익을 기록했습니다. AI 지원 지출 분석은 과거를 넘어서 예측적이고 규범적인 지식을 제공합니다. 이를 통해 적극적인 비용 관리 및보다 전략적인 재무 계획이 가능합니다. 제어 부서는 조달과 더 긴밀하게 협력하고보다 정확한 예측, 예산 및 재무 위험 검토를 위해 AI 생성 통찰력을 사용할 수 있습니다. 따라서 CFO 사무소는 회사 전체 비용을 통제 할 때 강력한 동맹국을받습니다.

전략적 조달 및 공급 업체 관계 관리 (SRM)

AI 도구는 전략적 조달 및 SRM을 혁신합니다. 그들은 비용, 품질, 위험, ESG 적합성 (환경, 사회 업무 및 기업 관리) 및 혁신 잠재력과 같은 다양한 기준에 따라보다 지능적인 공급 업체 찾기, 평가 및 선택을 가능하게합니다. Accio.com은 "Perfect Match"및 "Deep Search"와 같은 기능으로이를 지원합니다. 공급 업체 성능 모니터링과 위험 평가도 AI에 의해 개선됩니다. 또한 KI는 예를 들어 관련 조항을 제안하거나 표준과의 편차를 인식함으로써 협상 및 계약 관리를 지원할 수 있습니다. 공급 업체와의 협력 및 투명성은 공통 데이터 플랫폼 및 AI 기반 통신 AIDS에서 홍보 할 수 있습니다. McKinsey는 AI가 공급 업체 선택을 30%씩 가속화 할 수 있다고보고합니다. AI는 SRM을 반응성, 종종 관리적으로 복잡한 프로세스에서 사전 데이터 제어 전략적 기능으로 변환합니다. 이것은 예를 들어 혁신적인 공급 업체의 식별 또는 공급망 탄력성의 증가를 통해 순수한 비용 절감 이상의 상당한 부가 가치를 창출 할 수 있습니다. 조달 팀은 AI를 사용하여보다 저항력이 풍부하고 다각화 된 공급 업체 부족을 구축하고 일반적인 목표에보다 효과적으로 일할 수 있습니다. 이는 오늘날의 변동성있는 글로벌 경제에서 매우 중요합니다.

고급 위험 관리 및 규정 준수

AI가 공급망의 위험을 사전에 식별하고 줄이는 능력은 또 다른 중요한 이점입니다. 여기에는 공급 업체 실패, 지정 학적 장애 또는 가격 변동성과 같은 위험이 포함됩니다. Accio.com은 전반적인 식욕을 제공합니다. AI는 계약, 규정 및 내부 지침을 기반으로 자동 준수 테스트를 활성화합니다. 사기 탐지는 AI 알고리즘으로도 개선됩니다. 투명성 증가 및 완전한 테스트 경로 (감사 트레일)는 규제 요구 사항 준수를 지원합니다. 연구에 따르면 AI는 3 배의 준수율을 향상시킬 수 있습니다. AI는 위험 관리를 주기적, 수동 검토 프로세스에서 지속적인 자동 감시 및 예측 시스템으로 이동시킵니다. 이를 통해 회사가 위협을 예측하고 반응하는 능력을 향상시키고 더 민첩하고 저항력이 높은 공급망을 가능하게합니다. 통제하기 위해 이것은 다양한 위험과 더 많은 건전한 조항의 잠재적 재무 영향을 더 잘 정량화한다는 것을 의미합니다. EU AIC와 같은 글로벌 규정의 복잡성이 증가함에 따라 AI 기반 규정 준수 모니터링이 점점 더 중요 해지고 있습니다.

실시간보기 및 예측 분석을 통한 제어 강화

제어는 AI 사용에서도 큰 이점을 얻습니다. AI는 컨트롤러가 재무 분석 및보고를위한보다 정확하고 세분화 된 데이터에 더 빠르게 액세스 할 수 있도록합니다. 실시간 데이터는 시장 변화에 대한 민첩한 반응을 가능하게하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 예측 분석은보다 정확한 예측, 예산 개선 및보다 정보에 근거한 시나리오 관리로 이어집니다. AI 시스템은 데이터 기반 조치 권장 사항을 생성하고 지불 흐름의 모니터링 및 유동성 위험의 조기 탐지를 향상시킬 수 있습니다. AI는 주로 과거 지향 보고서 기능에서 조직 내에서 미래 지향적 인 전략적 자문 역할로 제어를 변환합니다. AI 도구가 장착 된 컨트롤러는 관리에보다 소중한 전략적 통찰력을 제공하므로 투자, 자원 할당 및 위험 위험과 관련하여 중요한 비즈니스 결정에 영향을 줄 수 있습니다. 조달과 제어 사이의 협력은보다 역동적이고 데이터 기반이됩니다.

다음 표는 조달 및 제어에서 AI 사용의 가장 중요한 장점을 요약합니다.

조달 및 통제에서 KI의 주요 장점

조달 및 제어 분야에서 AI의 KI 핵심 장점 - 이미지 : Xpert.Digital

조달 및 통제에서 인공 지능의 구현은 회사에 수많은 전략적 이점을 제공합니다. 효율성이 높아지는 영역에서 AI는 데이터 입력, RFQ 생성 및 회계 비교와 같은 자동화 반복 작업을 가능하게하여 송장 처리 시간이 최대 50 % 감소하고 주문 및 송장 처리는 거의 30 % 감소 할 수 있습니다. Accio와 같은 솔루션은 RFQ 생성 및 공급 업체 선택을 완전히 자동화합니다.

AI 기반 저축 잠재력, 협상 포지션 개선 및 매버릭 구매 감소로 인해 상당한 비용 절감이 발생합니다. 회사는 조달 비용을 10 % 줄이고 운영 비용을 최대 20 % 줄일 수 있으며, 초기 사용자는 5 배의 투자 수익률을 달성 할 수 있습니다.

전략적 조달은 지능형 공급 업체 찾기 및 선택, 개선 된 성능 모니터링 및 AI 기반 협상의 이점을 얻습니다. 공급 업체 선택은 Accios "Perfect Match"및 "Deep Search"와 같은 기능에 의해 지원되는 30 % 만속화 될 수 있습니다.

위험 관리에서 KI는 공급망 장애 또는 공급 업체 실패와 같은 위험을 사전에 감지 할 수있게되며 자동 준수 테스트는 3 배 더 나은 규정 준수율로 이어집니다. Accio Risk Super Colon Agency는 지속적인 모니터링을 지원합니다.

제어는 예측 예측 및 조치에 대한 구체적인 권장 사항에 의해 보완 된 분석 및보고를위한 더 빠르고 정확한 데이터 제공에 의해 강화됩니다. 이를 통해 시장 변화와 유동성 계획에 대한 더 빠른 반응이 가능합니다.

마지막으로, AI는 대량의 데이터 처리, 실시간 기부 가시성 및 패턴 및 이상의 폭발을 통해 데이터 분석 및 투명성에 혁명을 일으킨다. Market Insights와 Suplari Insight Generator와 Accio 제품 백과 사전과 같은 도구는 포괄적 인 분석 지원을 제공합니다.

B2B 조달 : Accio.com-Image를 사용한 공급망, 거래, 시장 및 AI 지원 소싱 : Xpert.Digital

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조달에서 AI 구현에 대한 도전과 고려 사항

상당한 장점에도 불구하고, 조달에 AI의 도입은 회사를 고려하고 적극적으로 고려해야 할 도전과 관련이 있습니다. 이러한 장애물에 대한 현실적인 평가는 성공적인 구현과 예상 혜택을 달성하는 데 필수적입니다.

데이터 품질, 가용성 및 통합 장애물

데이터는 AI 시스템의 수명 엘릭서입니다. 그들의 품질, 가용성 및 통합은 종종 가장 큰 과제를 나타냅니다. AI 모델에는 효과적인 교육 및 안정적인 운영을 위해 많은 양의 고품질의 잘 구조화 된 데이터가 필요합니다. 부적절한 데이터 품질은 KI 소개의 주요 장애물 중 하나입니다. 많은 회사들이 외부 소스뿐만 아니라 ERP 및 S2P 도구와 같은 다양한 내부 시스템의 데이터에 액세스하고 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 사일로와 표준화 부족으로 인해 AI의 효과적인 사용이 더욱 어려워집니다.

따라서 강력한 데이터 거버넌스 프레임 워크의 설정이 필수적입니다.

전형적인 것은 데이터가 조달에서 AI에 대한 가장 큰 유능이며 가장 큰 병목 현상이라는 것입니다. 탄탄한 데이터 기반이 없으면 AI 이니셔티브는 예상보다 실패하거나 남아있을 것입니다. 몇몇 소스는 데이터 품질의 중요한 역할을 강조합니다. Ivalua와 같은 연구 및 독일 기업에 대한 Bitkom 연구, 나쁜 데이터 관리 및 데이터 가용성 부족은 중앙 구현 장애물로 명시 적으로 나열됩니다. 따라서 회사는 AI 도구의 도입과 병행하여 데이터 전략, 데이터 조정 및 통합 노력을 우선시해야합니다. 언급 된“AI를위한 정리”는 기본 요구 사항입니다.

구현 비용 및 ROI 법률 생산

AI의 도입은 상당한 비용과 관련이 있습니다. 여기에는 AI 소프트웨어의 개발 또는 구매 비용, 기존 시스템 환경으로의 구현 및 통합이 포함됩니다. 특히, 이러한 높은 비용은 독일 기업의 주요 과제입니다. 또한, 예상 투자 수익률 (ROI)을 미리 정량화하고 설득력있는 비즈니스 사례를 만들기가 어렵습니다. 특히 소규모 회사의 장애물이 될 수 있습니다. 유지 보수, 업데이트 및 전문 직원의 운영 비용도 무시해서는 안됩니다.

AI는 장기적으로 상당한 ROI를 약속하지만, 초기 투자와 장점을 예측하기위한 도전은 특히 중소기업의 상당한 억제가 될 수 있습니다. 이 연구는 수익률을 정량화하는 데 높은 비용과 어려움이 독일 기업, 특히 AI 개발에 대한 고정 비용에 직면 한 중소기업의 경우 얼마나 중요한 장벽을 나타내는 지 자세히 보여줍니다. 따라서 회사는 초기 단계에서의 성공을 보여주고 수용을 창출하기 위해 덜 복잡한 높은 혜택을 약속하는 사용 사례로 시작하는 점진적인 구현 접근법이 필요합니다. AI 성능 및 ROI를 추구하기위한 명확한 메트릭이 필수적입니다.

조직의 자격 격차 및 변경 관리

AI를 성공적으로 사용하려면 올바른 기술뿐만 아니라 적절한 자격을 갖춘 직원과 효과적인 변화 관리가 필요합니다. 종종 조달 팀의 기술 노하우와 특정 AI 전문 지식이 부족합니다. 인력이 새로운 AI 도구를 효과적으로 작업 할 수 있도록 직원 교육 및 추가 교육 조치가 필요합니다. 변화에 대한 저항과 직업 상실에 대한 두려움도 발생할 수 있으며 해결해야합니다. 효과적인 변화 관리 전략의 중요성과 AI 소개의 장점과 목표에 대한 명확한 의사 소통은 충분히 평가 될 수 없습니다.

"인적 요소"는 AI 구현에서 기술 자체만큼 중요합니다. AI 도구는 성공이 인간의 수용과 적응성에 의존하는 도구입니다. 몇몇 소식통은 인력을 장비하고, 변화 관리를 운영하며, AI가 자신의 역할을 연장하고 교체하지 않는 방법에 대해 직원들을 명확히해야한다는 것을 강조합니다. CPO 설문 조사의 진술은 "AI는 사람들을 대체하지 않지만 AI를 사용하는 사람들은 그렇지 않은 사람들을 대체 할 것"이라고합니다. 회사는 인사 개발에 투자하고 사람과 AI 간의 협력을 촉진하는 문화를 만들어야합니다. 구매의 역할은 데이터 해석, AI 도구 관리 및 전략적 사고 영역에서 새로운 기술을 개발하고 새로운 기술을 개발할 것입니다.

윤리적 고려 사항 : 알고리즘 편견 및 투명성

AI의 사용은 또한 고려해야 할 윤리적 인 질문을 제기합니다. 주요 위험은 역사적 훈련 데이터에 포함 된 AI 시스템 (바이어스)은 영속 또는 강화 또는 강화 심지어 심지어 강화 될 수 있다는 것입니다. 이로 인해 공급 업체가 불공정 한 공급 업체 선택 또는 왜곡 된 시장 분석으로 이어질 수 있습니다. AI 모델이 귀하의 결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해 소위 "블랙 박스 문제"-분야는 책임과 신뢰를 훼손하는 방법을 이해합니다. 따라서 AI 알고리즘의 투명성, 설명 가능성 (설명 가능한 AI, XAI) 및 공정성이 필요합니다. AI 권장 사항을 검증하고 편견을 줄이려면 인간의 감독이 필수적입니다.

윤리적 AI는 규정 준수의 문제 일뿐 만 아니라 신뢰를 구축하고 중요한 금융 거래 및 전략적 관계를 관리하는 영역 인 조달에 AI의 책임있는 사용을 보장하기위한 기본 전제 조건입니다. 소스는 중심 주요 원칙으로 투명성, 설명 성 및 공정성을 강조합니다. 공급 업체 찾기에서 알고리즘 편견에 대한 경고는 명시 적입니다. 따라서 회사는 강력한 AI 정부 프레임 워크 (섹션 VII.C 참조)를 구현해야하며, 여기에는 편견을 인식하는 메커니즘, 공정성 테스트 및 명확한 책임 구조가 포함됩니다. 윤리적 문제의 비 관찰은 평판 손상, 법적 문제 및 잘못된 비즈니스 결정으로 이어질 수 있습니다.

보안 및 데이터 보호 문제 (B2B 소프트웨어에 대한 EU AIC의 영향 포함)

AI 도구, 특히 클라우드 기반 솔루션을 사용하는 공급 업체 정보, 계약 및 가격 책정과 같은 민감한 조달 데이터를 보호하는 것이 가장 중요합니다. 또한 타사 제공 업체 및 소프트웨어 공급망의 AI 구성 요소에서도 위험이 발생합니다. GDPR과 같은 데이터 보호 규정 및 EU AI Act와 같은 새로운 AI 특정 법률을 준수하는 것이 필수적입니다. EU AI Act는 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하고 회사 소프트웨어 (예 : 인사 또는 재무), 엄격한 업무에서 발견되는 고위험 시스템의 운영자를 완화시킵니다. 이것은 B2B 조달 소프트웨어에 직접적인 영향을 미칩니다. 고위험 KI 시스템의 경우 EU AIC는 시운전 후 투명성, 인간 감독, 데이터 거버넌스 및 모니터링을 요구합니다.

AI의 규제 환경은 빠르게 발전하고 있으며 규정 준수 (특히 EU AI Act와 같은 포괄적 인 규정)는 AI 조달 솔루션의 선택 및 사용에 중요한 요소가됩니다. 소스는 조달 소프트웨어를 포함한 B2B 기술에 대한 EU AIC의 영향을 명시 적으로 설명합니다. 위험 기반 접근 방식은 AI 조달 도구의 제공자와 사용자가 다른 시험 및 규정 준수 의무를 따른다는 것을 의미합니다. 조달 관리자는 AI 도구의 적합성을 평가하기 위해 법률 및 IT 부서와 긴밀히 협력해야합니다. 이러한 규제 요구 사항을 적극적으로 해결하고 투명성, 감사 및 데이터 보호를위한 기능을 통합하는 AI 제공자는 경쟁 우위를 가질 것입니다. 이것은 또한 AI 제공 업체와의 계약 조항에도 영향을 미칩니다.

다음 표는 조달에서 AI를 구현할 때 가장 중요한 과제와 고려 사항을 요약합니다.

조달시 AI 구현의 주요 과제 및 고려 사항

조달-이미지의 AI 구현의 주요 과제 및 고려 사항 : Xpert.Digital

조달에서 AI를 구현하면 잘 고려한 솔루션 전략이 필요한 다양한 주요 과제를 가져옵니다. 데이터 영역에서 데이터 품질, 가용성 및 통합의 부족 및 기존 데이터 사일로는 포괄적 인 데이터 전략, 체계적인 데이터 조정, 통합 솔루션에 대한 투자 및 견고한 데이터 거버넌스 설립을 통해 해결할 수있는 중심 문제를 나타냅니다.

비용 관련 과제에는 높은 구현 및 개발 비용뿐만 아니라 투자 수익의 어려운 정량화가 포함됩니다. 이는 높은 가치와 낮은 복잡성, ROI 측정을위한 명확한 KPI의 정의 및 "Buy vs. Build"결정에 대한 신중한 검사로 시작하여 단계적 구현에서 권장됩니다.

기술과 직원 분야에서 기술 노하우 및 AI 전문 지식은 종종 변화에 대한 저항이 부족합니다. 솔루션 접근법에는 교육 및 추가 교육에 대한 투자, 효과적인 변화 관리, 장점에 대한 명확한 의사 소통 및 인간 -KI 협력 문화 홍보가 포함됩니다.

윤리적 고려 사항은 "블랙 박스"시스템으로 인한 알고리즘 편견과 투명성 부족에 관한 것입니다. AI 거버넌스 프레임 워크, 정기적 인 공정성 점검, 설명 가능한 AI 사용 및 인간 감독 보장은 여기서 중심적인 조치입니다.

마지막으로, GDPR에 따른 데이터 보호, 클라우드 사용을위한 데이터 보안, 타사 KI 및 EU AIC ACT 준수의 위험을 고려해야합니다. 법률 및 IT 부서와의 긴밀한 협력, 신중한 공급자 선택, 계약에 규정 준수 조항을 포함시키고 강력한 사이어 보안 조치가 필수적입니다.

조달에 AI 도입을위한 전략적 권장 사항

인공 지능을 조달 및 제어 프로세스에 성공적으로 통합하려면 잘 생각 된 전략적 접근이 필요합니다. AI를 사용하여 효율성을 높이고 비용을 줄이며 전략적 이점을 달성하려는 회사는 다음과 같은 권장 사항을 고려해야합니다.

조달을위한 AI 입문 전략 개발

AI 도구의 임시 구현은 거의 성공하지 못합니다. 대신 포괄적 인 전략이 필요합니다.

디지털 성숙도 등급

우선, 회사의 디지털 성숙도, 특히 조달 부서의 정직한 재고가 이루어져야합니다. 이것은 약점을 식별하고 현실적인 목표를 설정하는 데 도움이됩니다.

명확한 비즈니스 목표와 KPI를 정의하십시오

AI 사용으로 어떤 특정 비즈니스 목표를 달성 해야하는지 명확하게 정의되어야합니다 (예 : X%만큼 비용 절감, y의 처리 시간 감소). 측정 가능한 주요 성능 표시기 (KPI)는 성공을 추구하는 데 필수적입니다.

회사 전역의 디지털 전략과의 조정

조달을위한 AI 전략은 분리되어 고려해서는 안되지만 회사의 가장 중요한 디지털 혁신 안건에 삽입되어야합니다.

큰 이점이있는 응용 프로그램 식별

AI가 상대적으로 낮은 복잡성으로 가장 큰 부가가치를 제공 할 수있는 특정 응용 프로그램을 한 번에 변환하려고 시도하는 대신 특정 응용 프로그램을 식별해야합니다. 이것은 초기 성공을 만들고 수용을 촉진합니다.

"구매 대 건물"결정이 설립되었습니다

회사는 표준 AI 소프트웨어를 구매할 것인지 또는 맞춤형 솔루션을 개발하고 싶은지 결정해야합니다. 이 결정은 적응을 통한 경쟁력있는 장점, 기존 노하우 및 예산과 같은 요소에 달려 있습니다.

단계에서, 구현

단계적으로 스텝 접근 방식은 위험을 줄이고 조직이 초기 경험을 통해 배우고 필요한 경우 전략을 조정할 수 있도록합니다.

조달에서 성공적인 AI 소개는 순수한 기술 거부에 대한 의문뿐만 아니라 비즈니스 목표에 대한 전략적 지향과 KI가 특정 문제를 해결하거나 새로운 가치를 창출 할 수있는 곳에 대한 명확한 이해입니다. BCG가 제안한 프레임 워크는 디지털 성숙도의 평가와 약점에 대한 이해로 올바르게 시작됩니다. McKinsey의 권고는 고품질의 사용 사례에 대한 초점을 강조하고 즉시 완전한 변화를 위해 노력하는 것에 대해 경고합니다. 특정 상황과 성숙도에 맞는 KI 소개를위한 명확하고 전략적인 시간표를 개발하는 회사는 원하는 결과를 달성하고 비용이 많이 드는 실수를 피할 가능성이 높습니다.

비즈니스 사례 생성 및 ROI 측정

새로운 기술에 대한 모든 투자에는 예상되는 혜택을 정량화하는 탄탄한 비즈니스 사례가 필요합니다.

AI의 가치 기여의 정의

기존 프로세스의 점진적인 개선 또는 조달 모델의 기본 재 설계 일 때 조달에서 AI가 제공해야 할 어떤 기여를 명확하게 정의해야합니다.

측정 가능한 장점의 식별

비용 절감, 효율성 증가, 위험 감소, 개선 된 준수 및 더 빠른 처리량 시간과 같은 잠재적 이점은 구체적인 용어로 명명되어야하며 가능한 경우 정량화해야합니다.

비용 추정

구현 및 운영 비용은 현실적으로 평가되어야합니다.

효과 추적

구현 후 재무 효과 및 운영 효율성을 지속적으로 모니터링하고 측정해야합니다. ROI의 예는 초기 사용자의 경우 최대 5 배, 운영 비용 감소 및 공급 업체 선택 30%입니다.

조달에서 AI에 대한 강력한 비즈니스 사례는 효율성에 대한 모호한 약속을 넘어서야하며 특정, 측정 가능, 달성 가능, 관련성 및 시간 관련 (스마트) 목표 및 KPI를 포함해야합니다. 강조된 것은“AI 가치 기여”를 정의하고 재무 효과와 운영 효율성을 추구 해야하는 것이 중심입니다. 사전에 장점을 정량화하기가 어렵 기 때문에 강력하고 증거 기반 비즈니스 사례가 더 중요합니다. AI 이니셔티브에 대한 관리 및 예산으로부터 지원을 확보하는 것은 예상되는 ROI와 전략적 가치를 명확하게 설명하는 설득력있는 비즈니스 사례에 달려 있습니다.

데이터 거버넌스 및 윤리적 프레임 워크 조건의 해결

KI 소개에서 책임있는 데이터 처리 및 윤리적 원칙 준수는 매우 중요합니다.

강력한 데이터 거버넌스 관행의 확립

여기에는 데이터 품질, 무결성, 보안 및 데이터 보호 보장이 포함됩니다.

AI 거버넌스 프레임 워크 구현

이는 책임, 투명성, 공정성 및 위험 관리와 같은 명확한 원칙을 정의해야합니다.

AI 윤리위원회 또는 거버넌스위원회의 형성

이 기관에는 조달, IT, 법률 및 위험 관리 대표가 포함되어야하며 지침을 결정하고 더 큰 AI 이니셔티브를 확인해야합니다.

명확한 역할과 책임의 정의

AI 관련 결정에 대한 명확한 책임 및 에스컬레이션 경로를 결정해야합니다.

위험 검토 구현

새로운 AI 도구는 정확성, 편견, 보안 격차 및 법적 영향 측면에서 평가해야합니다.

인간 감독 보장

AI 도구는 인간 검토 및 중재를위한 메커니즘을 활성화해야합니다.

사전 AI 정부는 규정 및 위험 감소에 대한 준수뿐만 아니라 직원, 공급 업체 및 기타 이해 관계자 간의 AI 시스템에 대한 신뢰 개발에도 필수적입니다. 이 소스는 대기업의 3 분의 1 미만이 보안 및 규정 준수 문제로 인해 제한되지 않은 AI 사용을 허용하여 거버넌스가 최우선 순위를 이룹니다. 또한 책임을 강조하고 인간 관리자가 결정에 대한 책임을 지도록합니다. AI의 장점을 책임감 있고 지속적으로 사용하고 편견, 투명성 부족 또는 데이터 남용과 관련하여 잠재적 인 함정을 피하기 위해 윤리적 고려 사항과 강력한 거버넌스를 처음부터 AI 전략에 통합하는 회사는 더 나은 위치에 있습니다.

최적의 결과를위한 휴먼 키 협업 홍보

AI는 인간 노동을 대체하는 것이 아니라 인간 기술을 확장하고 향상시키는 도구로 간주되어야합니다.

지원 도구로 AI를 인식 :

AI는 인간의 기술을 완전히 대체하지 않고 인간의 기술을 주장하는 역할을합니다.

협업 워크 플로 디자인 :

작업 프로세스는 사람들의 강점 (비판적 사고, 공감, 복잡한 윤리적 판단) 및 AI (데이터 처리, 샘플 인식, 속도)를 최적으로 사용하도록 설계해야합니다.

"인간-루프"(HITL) 시스템 구현 :

이를 통해 사람들은 AI 결정을 지시하고, 필요한 경우, 유효성을 검증하고, 겹치게 할 수 있습니다.

교육 및 변화 관리에 대한 투자 :

직원은 AI와의 새로운 역할 및 작업 방법에 대해 교육 및 준비되어야합니다.

조달에서 가장 효과적인 AI 구현은 인간과 AI 사이의 공생 관계를 촉진하고“확장 된 인력”을 만드는 사람들입니다. 이 출처는 HITL에 대한 자세한 설명을 제공하고 협력을 강조합니다. 가트너는 다음과 같이 인용했다. 조달 팀이 AI 제어 시스템과 상호 작용하는 방법을 재고해야 할 필요성도 강조됩니다. 이를 위해서는 파트너로서 AI를 받아들이는 데 문화적 변화가 필요합니다. 관리 수준은이 협업 모델을 발전시키고 전체 조달 기능에서 "AI 역량"개발에 투자해야합니다. 미래는 AI 나 인간이 아니라 사람과 함께 AI에 있습니다.

조달의 미래 : 자율 시스템 및 개발 AI

조달에 대한 인공 지능의 영향은 처음에 불과합니다. 미래의 발전은 자율 시스템의 잠재력과 획기적인 기술의 통합과 함께 훨씬 더 심오한 변화를 나타냅니다.

자율 조달 및 AI 요원의 방법

AI 영역의 개발은 AI에서 AI-augmented로 이끄는 경로를 잠재적으로 자율적 인 조달 프로세스로 이끄는 경로를 나타냅니다. 예를 들어, 의도 된 것과 같은 AI 요원은 예를 들어 독립성이 증가함에 따라 점점 더 많은 작업에 대처할 것으로 예상됩니다. 여기에는 데이터의 집계, 협상 구현, 위험 평가 및 ESG 적합성 모니터링이 포함됩니다. 장애에 자율적으로 적응할 수있는 "자기 호환"공급망의 비전은 윤곽을 얻습니다. 이러한 시나리오에서 조달 팀의 역할은 전략을 설계하는 "가치 건축가"의 역할로 변경 될 수 있으며, 이는 디지털 AI 핵심에 의해 구현됩니다.

그러나 자율 시스템에 대한 이러한 개발은 상당한 도전과 관련이 있습니다. 여기에는 이미 논의 된 데이터 품질 및 변경 관리 측면뿐만 아니라 자율적으로 중요한 AI, 사이버 보안 측면 및 자율적 인 대리인의 행동에 대한 책임에 관한 복잡한 법적 질문을 다루는 특정 윤리적 질문도 포함됩니다. 자율 조달은 여전히 ​​떠오르는 개념이지만, 인간 개입이 최소화 된 특정 범주 나 작업에 대한 전체 조달주기를 관리 할 AI의 장기적인 잠재력을 나타냅니다. 이는 책임 의무, AI의 능력에 대한 법적 틀 및 이러한 자율 시스템의 디자이너이자 감독자가 될 수있는 조달 전문가의 미래 필요한 기술에 대한 심각한 의문을 제기합니다. EU AI Act는 또한 이러한 높은 자율 시스템의 사용에 큰 영향을 미칩니다.

데이터 온톨로지 및 표준의 역할 (예 : eprocurement ontology, gs1)

AI 시스템이 특히 네트워크 환경에서 잠재력을 최대한 발휘하려면 표준화 된 데이터 형식과 반 -지분이 필수적입니다. 데이터 온톨로지 및 표준은 AI의 상호 운용성과 효과에 중요한 역할을합니다.

• 유럽 일관된 용어, 정의 및 관계를 보장하며 발표에서 지불에 이르기까지 전체 조달 프로세스를 다루기위한 것입니다.
• CCO (Common Core Ontologies) 및 기본 형식 온톨로지 (BFO)와 같은 더 넓은 표준은 다양한 영역에서 지식 표현 및 데이터 내부 작동성을위한 프레임 워크를 제공합니다.
• GS1 표준은 데이터 정확성, 추적 성 및 공급망에서 정보 교환을 보장하기 위해 제품 (예 : GTINS, Barcodes)을 식별하기위한 범용 시스템을 제공합니다. 구조화되고 검증 가능한 제품 데이터를 제공하고 디지털 트윈 또는 블록 체인 통합과 같은 기술을 가능하게하여 AI 응용 프로그램을 지원합니다.

이러한 표준은 AI 시스템의 데이터 품질을 향상시키고 다른 시스템과 조직 간의 데이터 교환을 촉진하여보다 까다로운 분석 및 자동화를 지원할 수 있습니다. AI의 확산이 증가함에 따라 AI 시스템이 효과적으로 통신하고 데이터를 일관되게 해석하며 다양한 플랫폼 및 조직을 통해 운영 할 수 있도록 강력한 데이터 온톨로지 및 표준의 필요성이 점점 더 중요 해지고 있습니다. eprocurement 온톨로지는 상호 운용성 간격을 직접 다룹니다. GS1 표준은 공급망의 AI 운영에 "공통 기준 기반"및 "빌딩 블록"을 제공합니다. 이러한 표준이 없으면 AI 시스템은 데이터 사일로에서 작동하거나 데이터를 잘못 해석 할 위험이 있습니다. 이러한 표준의 가정은 실제로 네트워크와 지능적인 조달 생태계를 만들 때 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 결정적 일 것입니다. 이를 위해서는 데이터 표준화 이니셔티브에 대한 산업 전반의 협력 및 투자가 필요할 수 있습니다.

신흥 기술 (짧은 개요 : Quantum Computing, DAOS)

이미 확립 된 AI 기술 외에도 장기적으로 조달 시스템에 영향을 줄 수있는 다른 파괴적인 개발이 수평선에 떠오르고 있습니다.

양자 컴퓨팅

이 기술은 클래식 컴퓨터에서는 도달 할 수없는 매우 복잡한 최적화 문제를 해결할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 물류 및 조달 분야에서 이것은 많은 양의 데이터 및 변수를 동시에 분석하여 경로 최적화, 수요 예측 및 창고 관리에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 여전히 ​​개발의 초기 단계에 있지만 회사는“양자”를 준비하고 개발을 관찰해야합니다.

분산 자율 조직 (DAO)

DAOS는 분산 된 컴퓨터 프로그램과 블록 체인 기술에 의해 관리되는 회원이 안내하는 커뮤니티입니다. 그들은 투명하고 자동화되고 공동으로 제어되는 조달 또는 공급망 관리 시스템의 생성에 잠재적으로 사용될 수 있습니다. 그러나 조달을위한 법적 지위와 실제 구현은 여전히 ​​매우 실험적이며 상당한 장애물과 관련이 있습니다.

Quantum Computing과 DAO는 여전히 조달의 광범위한 응용에 더 많이 사용되지만 장기 최적화 기술과 조직 모델을 근본적으로 변화시킬 수있는 파괴적인 힘을 나타냅니다. 고전적인 컴퓨터의 용량을 넘어서는 복잡한 문제를 해결하기위한 양자 컴퓨팅의 능력은 전례없는 효율성이 증가 할 수 있습니다. DAO는 분산 된 조달 컨소시엄 또는 공급망의 자금 조달에 이론적으로 적용될 수있는 급진적 인 기타 거버넌스 모델을 제공합니다. 전략적 예측은 즉시 소개 할 수없는 경우에도 조달 관리자 가이 기술을 알고 있어야합니다. 그들의 개발 및 잠재적 응용 분야의 관찰은 장기적인 계획 및 혁신 노력에 영향을 줄 수 있습니다.

조달 4.0 : 인공 지능이 쇼핑을 전략적 가치 운전자로 만들 때

인공 지능의 통합은 조달 관리, 구매 및 기본적으로 구매 및 제어를 변화시키고 이러한 기능을 운영 필수품에서 회사의 전략적 가치 동인으로 이동시킵니다. AI 지원 도구는 효율성을 높이고 비용을 최적화하며 위험을 더 잘 관리하고 더 잘 견딜 수있는 데이터 기반 결정을 내릴 수있는 잠재력을 제공합니다.

Accio.com의 분석에 따르면 AI 기반 접근 방식, 특히 "Perfect Match"및 "Super Comparison"과 같은 기능뿐만 아니라 LLM 및 지식 그래프와 같은 기술의 사용을 통해 소스 및 공급 업체 관리의 혁신적인 방법을 깨뜨리는 것으로 나타났습니다. 특히 중소 규모의 회사 (SMES)의 경우 Accio.com은 글로벌 조달 시장의 복잡성을 탐색하고 광범위한 공급 업체 네트워크에 대한 액세스를 받기 위해 귀중한 자원이 될 수 있습니다. 이 플랫폼은 검색뿐만 아니라 실현 아이디어에서 개념화하고 포장하는 도구로 자리 매김합니다.

종종 포괄적 인 엔드 투 엔드 프로세스를 다루는 SAP Ariba 또는 Coupa와 같은 기존의 엔터프라이즈 스위트와 비교하여 심층 공급 업체 분석을위한 Scoutbee와 같은 특수 도구는 틈새 시장, 아이디어 형성 단계 및 잠재적 인 전자 상향 관리 통합에 중점을 둔 지능형 소싱 기능을 차지하는 것으로 보입니다. ac

그러나 조달에 AI를 사용하는 것은 확실하지 않습니다. 데이터 품질 및 가용성, 구현 비용, 직원의 필요한 자격 조정 및 알고리즘 편견 및 투명성에 관한 윤리적 고려 사항에 관한 과제는 사전에 해결되어야합니다. 안전 및 데이터 보호 측면, 특히 EU AI Act와 같은 새로운 규정에 비추어 볼 때 매우 중요합니다.

조달의 미래는 필연적으로 시스템과 인간과 기계 사이에서 더 많은 데이터 제어, 지능적, 협력적일 것입니다. AI 에이전트 및 고급 분석에 의해 지원되는 부분 자율적 또는 자율 조달 프로세스를 향한 경로는 규정되어있다. eprocurement 온톨로지 또는 GS1 표준과 같은 온톨로지에 의한 데이터의 표준화는 상호 운용성 및 데이터 품질을 보장하는 데 중요한 역할을합니다.

조달에서 AI의 여정은 하나의 구현이 아니라 지속적인 개발입니다. 지속적인 학습, 새로운 기술 옵션에 대한 적응 및 책임있는 혁신에 중점을 두는 것이 지속 가능한 성공의 핵심입니다. 조달 기능의 민첩성과 지속적인 개선을 장려하는 회사는 개발중인 AI 환경을 효과적으로 탐색하고 사용하기 위해 가장 잘 배치 될 것입니다. 결정은 AI를 도입 해야하는지 여부가 아니라 실제 경쟁 우위를 달성하기 위해 전략적이고 책임감있게 어떻게 일어날 수 있는지입니다. Accio.com과 같은 도구는 명확한 전략의 일환으로 신중하고 구현 될 경우 조직이보다 효율적이고 저항력이 뛰어나고 가치가 부여 된 조달 작업을 구축 할 수있는 지원을 지원할 수 있습니다.

✓ 전략, 컨설팅, 계획 및 구현에 대한 중소기업 지원

AI 전략의 생성 또는 재정렬

✔️ 선구적인 사업 개발

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