Управление закупками, снабжением и контролем с использованием ИИ: анализ Accio.com и рыночных альтернатив

Для менеджмента: платформа на основе искусственного интеллекта, которая предоставляет малым и средним предприятиям покупательную способность крупных корпораций

Стратегическое значение искусственного интеллекта (ИИ) в современных закупках стремительно возрастает. Технологии ИИ трансформируют традиционные процессы закупок, обеспечивая значительное повышение эффективности, экономию затрат и принятие решений на основе данных. В этом отчете анализируются возможности инструментов на базе ИИ, в частности платформы Accio.com, для управления закупками, снабжения и контроля. Accio.com позиционирует себя как платформа B2B на основе ИИ, которая призвана упростить сложные процессы закупок, используя такие технологии, как большие языковые модели (LLM) и графы знаний. Ключевые преимущества Accio.com включают такие функции, как «Идеальное соответствие» для генерации идей и выбора поставщиков, и «Суперсравнение» для сравнения продуктов, что может быть особенно ценно для малых и средних предприятий (МСП).

В отчете подчеркиваются уникальные преимущества Accio.com по сравнению с другими устоявшимися инструментами искусственного интеллекта и традиционными каталогами поставщиков. В нем ясно показано, что такие платформы, как Accio.com, могут демократизировать доступ к передовой аналитике закупок. Это открывает новые возможности для малых и средних предприятий, которые традиционно испытывают недостаток ресурсов для проведения масштабных рыночных исследований и проверки поставщиков, и может повысить конкурентоспособность в их цепочках поставок. Однако внедрение таких решений на основе ИИ также сопряжено с проблемами, включая качество данных, затраты, нехватку квалифицированных кадров и этические соображения, которые необходимо тщательно учитывать. Ожидается, что роли в сфере закупок и контроля будут развиваться, переходя от ручного сбора данных к более стратегическим задачам, таким как проверка результатов анализа, полученных с помощью ИИ, и управление исключениями.

Меняющийся ландшафт закупок: расцвет искусственного интеллекта

Процесс закупок претерпевает фундаментальные изменения, обусловленные прежде всего продолжающимся развитием и внедрением искусственного интеллекта. Эта технологическая революция меняет не только отдельные этапы процесса, но и всю парадигму того, как компании структурируют и стратегически согласовывают свои функции закупок, снабжения и контроля.

Преобразующее влияние ИИ на закупки, снабжение и контроль

Искусственный интеллект выступает катализатором, преобразуя закупки из преимущественно тактической, ориентированной на снижение затрат функции в стратегического, ценностно-ориентированного партнера внутри компании. Ключевым аспектом является автоматизация рутинных задач. Такие действия, как ручной ввод данных, обработка заказов и сверка счетов-фактур, могут эффективно выполняться системами ИИ, высвобождая человеческие ресурсы для более важных стратегических задач.

Кроме того, аналитика на основе ИИ позволяет значительно улучшить использование данных. Компании получают выгоду от повышения прозрачности расходов, могут более точно определять потенциал оптимизации для снижения затрат и выявлять риски на ранних стадиях. Прогнозная аналитика, более точные прогнозы спроса и оценка рыночных тенденций ставят принятие решений на более прочную, основанную на данных основу. Это не только приводит к улучшению условий закупок, но и способствует развитию более динамичных и устойчивых цепочек поставок, поскольку системы ИИ способны заблаговременно сигнализировать о потенциальных сбоях и предлагать альтернативные варианты действий.

Внедрение ИИ в закупки выходит за рамки простой оптимизации существующих процессов; оно закладывает основу для совершенно новых моделей закупок. Такие концепции, как прогнозирование поставок, которое предвидит будущие потребности и изменения рынка, или создание динамичных экосистем поставщиков, гибко адаптирующихся к меняющимся условиям, становятся возможными только благодаря ИИ. Способность ИИ моделировать и заблаговременно управлять сложными зависимостями в глобальных сетях поставок, как описано в концепции рынков, управляемых ИИ, и автономных агентов, указывает на фундаментальную перестройку закупок. Компании, которые не используют эти технологические возможности, рискуют отстать с точки зрения экономической эффективности, гибкости и качества своих стратегических отношений с поставщиками. Конкурентное преимущество все больше будет заключаться в тех организациях, чьи функции закупок будут усовершенствованы и усилены с помощью ИИ.

Ключевые технологии искусственного интеллекта в сфере закупок (обработка естественного языка, машинное обучение, генерация искусственного интеллекта, графы знаний, агенты ИИ)

Трансформация процесса закупок с помощью ИИ опирается на комплекс разнообразных, зачастую взаимосвязанных технологий:

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) позволяет компьютерным системам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. В сфере закупок NLP используется для анализа неструктурированных данных, таких как контракты, переписка с поставщиками и рыночные отчеты. Она лежит в основе чат-ботов для внутренней и внешней коммуникации и позволяет пользователям формулировать запросы на естественном языке, значительно повышая удобство использования инструментов закупок. Дальнейшими областями применения являются извлечение релевантных пунктов из контрактов и анализ настроений в отзывах поставщиков.

Машинное обучение (МО)

Алгоритмы машинного обучения лежат в основе многих приложений ИИ в сфере закупок. Они используются для распознавания образов в больших массивах данных, прогнозной аналитики (например, прогнозирования спроса, оценки рисков), оценки поставщиков и классификации расходов. Модели машинного обучения обучаются на основе исторических данных и могут постоянно улучшать свои прогнозы и решения.

Генеративный искусственный интеллект (GenAI)

Искусственный интеллект, генерируемый с помощью технологий обучения и маркетинга (LLM), обладает потенциалом для революционного преобразования процесса создания контента в сфере закупок. Примеры его применения включают разработку запросов на коммерческие предложения (RFQ), составление аналитических отчетов, генерацию пунктов контракта и персонализированное общение с поставщиками. GenAI также может поддерживать разработку стратегий ведения переговоров, например, предлагая аргументы или альтернативные сценарии.

Графы знаний

Графы знаний используются для структурированного представления сложной информации о поставщиках, продуктах, рынках и их взаимосвязях. Они позволяют получить целостное представление о среде закупок и могут генерировать более глубокие, контекстно-зависимые выводы, выходящие за рамки простого анализа данных. Например, компания Accio.com использует более 200 отраслевых графов знаний.

Агенты искусственного интеллекта

Агенты искусственного интеллекта — это (полу)автономные программные сущности, способные выполнять определенные задачи в процессе закупок. К ним относятся автоматизированный поиск поставщиков, проведение переговоров (см. автономные переговорщики), мониторинг рисков и обработка запросов.

Истинная сила этих технологий часто проявляется только тогда, когда они работают вместе. Например, обработка естественного языка (NLP) позволяет приложению GenAI понимать запрос покупателя на естественном языке для проекта договора, в то время как модели машинного обучения (ML) могут помочь уточнить и оптимизировать сгенерированный контент на основе анализа успешных сделок прошлых лет. Платформа Accio.com иллюстрирует этот интегрированный подход, объединяя модели LLM с NLP и графами знаний для обработки сложных запросов. Это синергетическое взаимодействие имеет решающее значение для разработки передовых решений в области ИИ и открывает путь к «агентному ИИ» — системам, в которых эти объединенные технологии работают с возрастающей автономностью. Для бизнеса это означает, что понимание каждой технологии и ее взаимозависимостей имеет важное значение для разработки эффективных стратегий ИИ и выбора правильных инструментов. Использование отдельных компонентов ИИ в отрыве от контекста редко раскрывает тот же преобразующий потенциал, что и интегрированный подход.

Подробный обзор: Accio.com – система закупок и снабжения на основе искусственного интеллекта

Цель Accio.com — коренным образом упростить и оптимизировать процессы закупок и снабжения, особенно для малых и средних предприятий (МСП), за счет использования искусственного интеллекта. Детальное изучение платформы, ее функций и лежащих в ее основе технологий имеет решающее значение для понимания ее потенциала и рыночного позиционирования.

Основные цели, видение и идентичность платформы

Основная миссия Accio.com, платформы, разработанной Alibaba Group, заключается в упрощении поиска поставщиков и сопровождении компаний от первоначальной идеи до готового продукта. Вдохновленная заклинанием «Accio» (лат. «Я призываю») из серии книг о Гарри Поттере, платформа стремится предоставить пользователям быстрый и эффективный доступ к соответствующим ресурсам цепочки поставок. Этот подход ориентирован на глобальных покупателей из числа малых и средних предприятий, торговых агентов и продавцов, работающих на трансграничных рынках.

Компания Accio.com определяет свою идентичность через три ключевых направления:

• Поисковая система для B2B-сектора, работающая на основе искусственного интеллекта.
• Википедия для бизнеса, работающая на основе искусственного интеллекта.
• Комплексная платформа для электронной коммерции.

Эта тройная идентичность подчеркивает стремление быть чем-то гораздо большим, чем просто инструментом поиска поставщиков. Accio.com стремится создать интегрированную экосистему для B2B-торговли, объединяя поиск информации (поисковая система), получение знаний (аналог Википедии, например, о рыночных тенденциях и деталях продукции) и обработку транзакций (платформа электронной коммерции). Платформа опирается на более чем 25-летний опыт работы в отрасли своей материнской компании, Alibaba Group. Если Accio.com удастся интегрировать эти три идентичности, это может значительно снизить трение в международной торговле для малых и средних предприятий, предоставив централизованную точку контакта для всего процесса. Однако реализация такого всеобъемлющего видения сопряжена со значительными трудностями и рисками.

Основные функции для закупок, снабжения и контроля

Accio.com предлагает широкий спектр функций на основе искусственного интеллекта, разработанных с учетом специфических потребностей в сфере закупок, снабжения и управления:

Поиск поставщиков с помощью ИИ и генерация идей для "идеального соответствия"

Одной из отличительных особенностей является возможность для пользователей формулировать бизнес-идеи или сложные требования на естественном языке. Accio.com анализирует эти данные — будь то текст, изображения, файлы или URL-адреса — и преобразует их в конкретные, выполнимые шаги. Это включает в себя определение подходящих поставщиков, предоставление смет расходов и описание деталей доставки. Процесс «Идеальное соответствие» направлен на концептуализацию бизнес-идей и поиск подходящих, проверенных продуктов и поставщиков. Платформа использует глобальную сеть поставщиков, насчитывающую более миллиона проверенных поставщиков, включая такие источники, как Alibaba.com, 1688 и Europages. Функция «Глубокий поиск» дополнительно помогает в работе со сложными требованиями и оценке надежности поставщиков. Такой подход, освобождающий пользователей от простого поиска по ключевым словам и вместо этого стремящийся глубоко понять намерения и контекст, может открыть новые возможности для поиска поставщиков и, в частности, поддержать ранние этапы разработки продукта. Для компаний, изучающих новые продуктовые линейки, или для стартапов это может значительно снизить барьеры для входа на рынок, поскольку первоначальная исследовательская работа существенно расширяется благодаря искусственному интеллекту.

Функция «Суперсравнение»

Эта функция позволяет мгновенно и всесторонне сравнить выбранные товары. Она выделяет самые продаваемые и наиболее конкурентоспособные варианты из миллионов товаров и предоставляет подробные сравнительные обзоры.

Энциклопедия продукции и анализ рынка

Accio.com функционирует как своего рода «B2B Википедия», динамически отображая технические характеристики продукции, ценовые диапазоны, данные о продажах и другую многомерную информацию. Пользователи получают доступ к трендам в социальных сетях в режиме реального времени и аналитическим данным о розничной торговле. Платформа включает более 200 отраслевых графов знаний, которые постоянно обновляются. Функция «Бизнес-исследование» может даже генерировать профессиональные бизнес-планы, включая сметы расходов и рекомендации поставщиков.

Агенты Accio AI

Платформа объединяет четыре специализированных ИИ-агента для управления производственными процессами, интеллектуального приема заказов, маркетинговой поддержки и консультирования по вопросам рисков. Например, «Интеллектуальный агент приема заказов» может не только обрабатывать запросы клиентов, но и получать логистическую информацию, уточнять детали с покупателями и составлять заказы. Использование таких агентов указывает на тенденцию к более автономным задачам закупок, где ИИ не только предоставляет информацию, но и активно участвует в рабочем процессе. Это обещает значительное повышение эффективности, но одновременно поднимает вопросы, касающиеся мониторинга, ответственности за действия ИИ-агентов и необходимости надежных механизмов участия человека в процессе, особенно для критически важных процессов, таких как утверждение заказов или оценка рисков.

Функции, связанные с контролем

Accio.com поддерживает контроль, объединяя процессы на единой платформе, упрощая контроль затрат и управление расходами. Также доступны интегрированные инструменты, такие как калькулятор рентабельности и шаблоны заказов на закупку. Платформа дополнительно автоматизирует создание запросов на коммерческие предложения (RFQ) и выбор поставщиков, стремясь получить предложения в течение 24 часов. Возможность получения предварительных смет и анализа целесообразности имеет неоценимое значение для планирования бюджета и принятия инвестиционных решений в рамках контроля.

В приведенной ниже таблице кратко описаны основные возможности Accio.com и функции, использующие искусственный интеллект:

Accio.com – основные возможности и функции на основе искусственного интеллекта

Accio.com – Основные возможности и функции на основе искусственного интеллекта – Изображение: Xpert.Digital

Accio.com предлагает комплексные функции на основе искусственного интеллекта для закупок, снабжения и контроля. Платформа позволяет вводить идеи на естественном языке с помощью технологии «Идеальное соответствие», которая обрабатывает бизнес-идеи и автоматически определяет подходящих поставщиков, стоимость и варианты доставки. Использование больших языковых моделей, обработки естественного языка и графов знаний упрощает генерацию идей и позволяет проводить предварительную оценку затрат.

Функция «Суперсравнение» предлагает мгновенное и всестороннее сравнение товаров, выделяя бестселлеры и конкурентные предложения. Используя машинное обучение и анализ данных, пользователи могут быстрее и обоснованнее принимать решения о покупке и определять наиболее выгодные варианты.

Глобальная сеть поставщиков включает более миллиона проверенных поставщиков с таких платформ, как Alibaba.com, 1688 и Europages. Функция «Глубокий поиск» на основе искусственного интеллекта позволяет удовлетворять даже самые сложные требования и значительно расширяет круг поставщиков, одновременно повышая качество и надежность.

Интегрированная продуктовая энциклопедия предоставляет динамические данные о продуктах, ценовые диапазоны, тенденции продаж и тренды в социальных сетях в режиме реального времени, основанные на более чем 200 отраслевых графах знаний. Это поддерживает принятие стратегических решений и помогает выявлять новые рыночные тенденции и возможности для бизнеса.

Функция генерации бизнес-планов, работающая на основе «Бизнес-исследований», создает профессиональные бизнес-планы с оценками затрат и рекомендациями поставщиков с использованием генеративного искусственного интеллекта. Четыре специализированных агента ИИ автоматизируют рутинные задачи в области эксплуатации продукции, интеллектуальной системы приема, маркетинга и управления рисками, тем самым разгружая персонал и улучшая взаимодействие с клиентами.

Автоматизация запросов коммерческих предложений значительно ускоряет процессы подготовки ценовых предложений, позволяя получить их в течение 24 часов. Это предложение дополняется калькулятором рентабельности для анализа ценообразования и прибыльности, а также комплексными инструментами контроля затрат и управления расходами, которые обеспечивают более полное представление о расходах и позволяют выявлять потенциальные возможности для экономии.

Базовые технологии искусственного интеллекта (Qwen LLM, обработка естественного языка, графы знаний и т. д.)

Производительность Accio.com основана на передовых технологиях искусственного интеллекта, разработанных Alibaba Group. Ключевым элементом является собственная модель обработки больших языковых запросов (LLM) под названием Qwen. Эта модель лежит в основе понимания и генерации языка. В сочетании с глубоким обучением и обработкой естественного языка (NLP) она позволяет платформе обрабатывать сложные запросы пользователей на естественном языке, фильтровать информацию о поставщиках и предоставлять точные решения.

Еще одним ключевым компонентом являются графы знаний. Accio.com использует более 200 отраслевых графов знаний, которые обновляются в режиме реального времени. Они структурируют огромный объем данных о B2B-торговле, устанавливают связи между объектами (например, поставщиками, продуктами, материалами, рыночными тенденциями) и, таким образом, позволяют проводить более глубокий контекстный анализ и получать более точные результаты поиска. Для обеспечения достоверности данных Accio.com использует перекрестную проверку на основе ИИ и включает кредитные рейтинги поставщиков. ИИ платформы также был обучен на основе многолетнего опыта работы в отрасли и обширной экосистемы продуктов. В контексте более широкой инициативы Alibaba в области ИИ «oe Artificial Intelligence» упоминаются также передовые концепции, такие как «адаптивная нейронная сеть (ANF)» и «модели квантового обучения». Хотя их прямое использование в Accio.com в настоящее время не подтверждено, они указывают на передовую исследовательскую среду, из которой платформа черпает вдохновение и которая может повлиять на будущие разработки.

Использование собственной модели LLM, такой как Qwen, и обширных, специализированных графов знаний дает Accio.com потенциальное конкурентное преимущество перед универсальными инструментами или платформами ИИ, которые полагаются исключительно на общедоступные модели. Хотя универсальные модели LLM могут обладать широкими возможностями, им часто не хватает специфической лексики, контекста и взаимосвязей данных, необходимых для тонкого анализа закупок B2B. Обучение, основанное на многолетнем опыте работы в отрасли и специализированных графах знаний, может привести к значительно более релевантным и надежным результатам. Поэтому качество и постоянное обновление этих собственных моделей и графов знаний являются критически важными факторами для долгосрочного успеха и дифференциации Accio.com.

Целевая группа и ценностное предложение для малых и средних предприятий

Accio.com ориентирован на глобальные малые и средние предприятия (МСП), торговых агентов и продавцов, работающих на трансграничных рынках. Платформа призвана помочь тем участникам рынка, которым необходим быстрый доступ к экономически эффективным ресурсам цепочки поставок. По имеющимся данным, более крупная платформа, частью или развитием которой является Accio.com, насчитывает более 500 000 пользователей из числа МСП.

Ценностное предложение для малых и средних предприятий (МСП) заключается в упрощении традиционно сложного процесса B2B. Accio.com обещает эффективный поиск поставщиков и товаров, поддержку в реализации бизнес-идей («от концепции до воплощения») и пользовательский опыт, максимально приближенный к консультации с профессиональным специалистом по продуктам. Такой подход, ориентированный на МСП, затрагивает сегмент рынка, часто игнорируемый сложным и дорогостоящим программным обеспечением для закупок корпоративного уровня. Имитация экспертной консультации призвана восполнить пробел в знаниях, с которым сталкиваются многие МСП, поскольку у них, как правило, отсутствуют крупные специализированные команды по закупкам. Инструмент на основе искусственного интеллекта, который помогает им в сложных процессах закупок, предоставляет информацию о рынке и даже способствует разработке бизнес-планов, предлагает значительную дополнительную ценность, расширяя их ограниченные ресурсы. Это может повысить конкурентоспособность МСП на мировых рынках. Однако внедрение будет зависеть от простоты использования, доступности и ощутимой окупаемости инвестиций (ROI) для этого сегмента.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Сравнительный анализ: Accio.com против SAP Ariba, Coupa и других лидеров рынка в сфере закупок

Для полной оценки ценности и позиционирования Accio.com необходимо сравнить его с другими решениями для закупок, доступными на рынке. Это включает в себя как другие платформы на основе искусственного интеллекта, так и традиционные каталоги поставщиков и универсальные инструменты ИИ.

Accio.com в сравнении с другими решениями для закупок на основе искусственного интеллекта

Рынок программного обеспечения для закупок на основе искусственного интеллекта разнообразен и включает в себя как комплексные пакеты, так и специализированных нишевых поставщиков.

Сравнение с комплексными программными пакетами (например, SAP Ariba, Coupa, GEP)

Устоявшиеся решения, такие как SAP Ariba, Coupa и GEP, часто предлагают комплексные функции от источника до оплаты (S2P), глубокую интеграцию с ERP-системами и многолетний опыт успешной работы в корпоративном сегменте.

• SAP Ariba превосходно справляется с автоматизацией процессов, интеграцией с ERP-системами (особенно с системами SAP), управлением поставщиками и предоставляет доступ к обширной глобальной сети поставщиков.
• Coupa позиционирует себя как комплексная платформа для управления расходами, включающая функции автоматизации процесса «от поставщика к покупателю», управляемых закупок, рабочих процессов на основе искусственного интеллекта и управления рисками поставщиков.
• GEP использует программное обеспечение S2P, ориентированное на искусственный интеллект, которое уделяет приоритетное внимание управлению категориями и рисками, а также инновациям и рентабельности инвестиций.

В сравнении с ними, Accio.com, похоже, больше фокусируется на первоначальном поиске поставщиков и этапе «от идеи до продукта». Accio.com может служить дополнительным инструментом или более гибкой, удобной для малых и средних предприятий альтернативой зачастую сложным корпоративным пакетам программного обеспечения.

Сравнение со специализированными инструментами поиска поставщиков ИИ (например, Scoutbee)

Такие платформы, как Scoutbee, ориентированы на поиск поставщиков с помощью искусственного интеллекта, используя такие технологии, как графовые технологии, прогнозная и предписывающая аналитика, для получения глубокого понимания поставщиков (например, в отношении критериев ESG, рисков, разнообразия). Accio.com также предлагает возможности поиска поставщиков, но интегрирует их в более широкий контекст функций генерации идей и электронной коммерции.

Сравнение с инструментами анализа затрат на основе ИИ (например, Suplari, JAGGAER)

Эти инструменты специализируются на классификации данных о расходах, выявлении аномалий и определении потенциальных возможностей экономии. Хотя Accio.com предлагает некоторые функции, связанные с контроллингом, такие как калькулятор прибыли и шаблоны заказов, от него не ожидается столь же глубокого анализа расходов, как от специализированных платформ.

Основные отличительные особенности Accio.com

Подход «от идеи к реальности», концепция «ИИ-B2B-Википедия», потенциальная глубокая интеграция с экосистемой электронной коммерции Alibaba и четкая ориентация на малые и средние предприятия выделяют Accio.com среди многих других решений.

Рынок решений для закупок на основе ИИ демонстрирует тенденцию к фрагментации: с одной стороны, это широкие пакеты S2P (Surface-to-Performance — закупка-продажа), а с другой — специализированные лучшие в своем классе решения. Accio.com, похоже, занимает нишу, сочетая интеллектуальные закупки с генерацией идей и прямым путем к совершению сделки, что может быть особенно привлекательно для малых и средних предприятий. Такие признанные игроки, как SAP Ariba и Coupa, предлагают обширные, часто сложные платформы S2P, в то время как Scoutbee специализируется на глубокой аналитике поставщиков. Уникальное преимущество Accio.com заключается в поддержке генерации идей на начальном этапе и связи с обширной сетью поставщиков через Alibaba. Для компаний это означает тщательное рассмотрение их специфических потребностей. Крупное предприятие с существующей ERP-системой может предпочесть интегрированный пакет S2P, в то время как малое или среднее предприятие или компания, ориентированная на инновации в продуктах, может найти подход Accio.com более подходящим. Здесь актуален вопрос «Разработка или покупка» функций ИИ, обсуждаемый BCG: Accio.com предлагает готовое интеллектуальное решение.

Accio.com в сравнении с традиционными каталогами поставщиков (например, wlw.de)

Традиционные каталоги поставщиков, такие как «Wer liefert was» (wlw.de), долгое время были основным ресурсом для поиска поставщиков. Однако сравнение с платформами на основе искусственного интеллекта, такими как Accio.com, выявляет существенные различия:

Функциональность

Традиционные справочники представляют собой в основном статические базы данных, поиск в которых осуществляется по ключевым словам, названиям компаний или категориям товаров. Они содержат профили компаний, контактную информацию и списки товаров. Accio.com, напротив, предлагает интерактивный, разговорный искусственный интеллект, который понимает сложные потребности, проводит сравнения, предоставляет информацию о рынке и даже может помочь в составлении бизнес-планов. Традиционные справочники не интерактивны и предоставляют односторонние результаты поиска.

Искусственный интеллект и интерактивность

Принципиальное различие заключается в интеллектуальных возможностях и интерактивности. В то время как wlw.de предоставляет списки на основе явно заданных поисковых запросов, Accio.com стремится понять скрытые потребности и предложить решения – как показано на примере «Я строю горнолыжный курорт в пустыне».

Глубина данных и проверка достоверности

Accio.com рекламирует перекрестную проверку с помощью ИИ, кредитные рейтинги поставщиков и данные в режиме реального времени. Традиционные справочники могут содержать менее динамичные или проверенные данные.

Стратегическая ценность

Accio.com позиционирует себя как стратегический партнер на всех этапах — от разработки идеи до внедрения, в то время как традиционные справочники в основном служат для базовой идентификации поставщиков.

Разрыв между платформами на базе ИИ, такими как Accio.com, и традиционными справочниками не просто постепенный, а представляет собой сдвиг парадигмы — от простого сбора информации к генерации интеллекта и решению проблем. Традиционные справочники рискуют устареть, если не интегрируют более продвинутые возможности ИИ. Для пользователей платформы на основе ИИ предлагают значительно более богатый, эффективный и стратегически более ценный опыт поиска информации и потенциально могут уменьшить необходимость использования множества разрозненных инструментов.

Accio.com в сравнении с универсальными инструментами искусственного интеллекта и традиционными программными подходами

Помимо специализированных решений и справочников по закупкам, компании также имеют доступ к универсальным инструментам искусственного интеллекта и классическому программному обеспечению.

Традиционное программное обеспечение

Традиционное программное обеспечение, основанное на правилах, является детерминированным и негибким. Изменения для новых сценариев требуют ручной корректировки. Однако процессы закупок часто включают неструктурированные данные и сложные решения, которые непригодны для систем, основанных исключительно на правилах.

Универсальные инструменты ИИ (например, универсальные LLM-программы)

Такие инструменты, как свободно доступные LLM-ы, могут поддерживать такие задачи, как копирайтинг или базовые исследования. Однако им не хватает специализированного обучения, тщательно отобранных B2B-данных, интегрированных рабочих процессов и механизмов проверки поставщиков, которые необходимы для закупок. Подчеркивается необходимость специальной подготовки LLM-ов для работы в сфере закупок («тонкой настройки»).

Преимущества специализированных инструментов закупок с использованием ИИ, таких как Accio.com

• Специализированный ИИ: обученный на данных о закупках, он понимает отраслевой жаргон, характеристики поставщиков и динамику рынка. Компания Accio.com заявляет, что ее ИИ основан на «многолетнем опыте работы в отрасли».
• Интегрированные рабочие процессы: объединяет различные этапы закупок (генерация идей, поиск поставщиков, сравнение, запрос предложений) на одной платформе.
• Проверенные и отобранные данные: доступ к проверенным сетям поставщиков и подтвержденным данным.
• Специально разработанные функции: такие функции, как «Суперсравнение», «Идеальное совпадение» и агенты искусственного интеллекта, специально адаптированы для решения задач в сфере закупок.

Хотя универсальный ИИ обладает широкими возможностями, специализированные инструменты ИИ, такие как Accio.com, предлагают значительные преимущества в сфере закупок благодаря своей экспертной компетенции, тщательно отобранным данным и индивидуально настроенным рабочим процессам. «Последний этап» закупок требует специальных знаний, которых часто не хватает универсальным моделям. Поэтому компаниям следует с осторожностью относиться к внедрению универсального ИИ для сложных задач закупок без значительной доработки и интеграции данных. Специализированные платформы, скорее всего, обеспечат более быструю окупаемость инвестиций и более надежные результаты в этой области.

В следующей таблице представлено структурированное сравнение Accio.com с некоторыми альтернативными решениями:

Сравнительная таблица: Accio.com против ключевых альтернатив

Сравнительная таблица: Accio.com против ключевых альтернатив – Изображение: Xpert.Digital

Сравнительный анализ Accio.com и его основных альтернатив выявляет существенные различия в позиционировании и возможностях различных платформ. Accio.com фокусируется на поиске информации с комплексным подходом от идеи до готового продукта, а также на электронной коммерции B2B. Платформа использует передовые технологии искусственного интеллекта, такие как Qwen LLM, обработка естественного языка, более 200 графов знаний, машинное обучение и ИИ-агенты. Ключевые функции, основанные на ИИ, включают в себя «Идеальное совпадение» для генерации идей, «Суперсравнение», «Глубокий поиск», всеобъемлющую энциклопедию продуктов и специализированных ИИ-агентов.

В сравнении с ними, Scoutbee специализируется на глубоком анализе, поиске и квалификации поставщиков. Платформа использует графовые технологии, прогнозную и предписывающую аналитику, а также машинное обучение и обработку естественного языка для интеллектуального поиска поставщиков, оценки рисков и проверки на соответствие требованиям ESG-разнообразия. Coupa, с другой стороны, предлагает комплексный пакет решений от источника до оплаты на основе ИИ, ориентированный на управление расходами и автоматизацию. Платформа использует рабочие процессы на основе ИИ, машинное обучение для анализа расходов, обнаружения мошенничества и обработку естественного языка для обработки счетов-фактур. Традиционный каталог wlw.de фокусируется на базовой идентификации поставщиков с ограниченными или отсутствующими расширенными возможностями ИИ.

Что касается возможностей поиска поставщиков, Accio.com может похвастаться глобальной сетью из более чем миллиона проверенных поставщиков, проверкой с помощью ИИ и кредитными рейтингами. Scoutbee предоставляет глобальную базу данных поставщиков с подробными профилями и процессами проверки, а Coupa предлагает инструменты управления поставщиками, доступ к сети и обзоры производительности. Поддержка закупок от Accio.com включает автоматизацию запросов предложений (RFQ), сравнение цен, шаблоны заказов и потенциальную интеграцию с электронной коммерцией.

Что касается функций контроля, Accio.com предлагает калькуляторы рентабельности, расчеты затрат в рамках процесса разработки идей и обзор управления расходами. Coupa выигрывает здесь благодаря подробной аналитике расходов, контролю бюджета и мониторингу соответствия требованиям. Целевые группы также различаются: Accio.com ориентирован на малые и средние предприятия, торговых агентов и продавцов, работающих на международном уровне, в то время как Scoutbee и Coupa нацелены на средние и крупные компании со сложными требованиями к закупкам и корпорации соответственно.

С точки зрения удобства использования, Accio.com фокусируется на упрощении процесса ввода с помощью естественного языка и «покупке, аналогичной потребительскому опыту». Для проверки и подтверждения достоверности данных платформа использует перекрестную проверку с помощью ИИ, кредитные рейтинги поставщиков и проверенные сети, что отличает ее от других поставщиков, каждый из которых применяет свой собственный подход к проверке данных и оценке рисков.

Преимущества инструментов с поддержкой ИИ, таких как Accio.com, в сфере закупок и контроля

Внедрение инструментов на основе искусственного интеллекта, таких как Accio.com, в процессы закупок и контроля предоставляет компаниям множество ощутимых преимуществ. К ним относятся повышение эффективности и оптимизация затрат, а также стратегические улучшения в управлении поставщиками и управлении рисками.

Повышение эффективности и автоматизация повторяющихся задач

Одно из главных преимуществ ИИ в сфере закупок — это значительное повышение эффективности за счет автоматизации рутинных и повторяющихся задач. Системы ИИ могут существенно ускорить сбор, ввод и обработку данных. Например, Accio.com автоматизирует создание запросов на коммерческие предложения (RFQ) и предварительный отбор поставщиков. Рабочие процессы по оформлению заявок на закупку, утверждению и сверке счетов-фактур могут быть оптимизированы, а агенты ИИ Accio.com даже способны создавать черновики заказов на закупку. Это приводит к существенному сокращению ручного труда и времени, затрачиваемого на рутинные задачи. Это высвобождает ценные человеческие ресурсы, которые могут сосредоточиться на более стратегически важных задачах, таких как сложные переговоры, разработка инновационных стратегий закупок или управление важными отношениями с поставщиками. Исследования подтверждают эти преимущества в эффективности: McKinsey сообщает, что ИИ может сократить время обработки счетов-фактур вдвое, а исследование Deloitte показывает, что инструменты ИИ могут сократить время обработки заказов на закупку и счетов-фактур почти на 30%. Эти преимущества в эффективности означают не только более быстрое выполнение тех же задач; Они коренным образом меняют характер работы в сфере закупок, смещая акцент с транзакционных на стратегические действия. Это требует от компаний инвестиций в повышение квалификации своих отделов закупок, чтобы максимально использовать эту вновь обретенную свободу и сосредоточиться на таких задачах, как сложные переговоры, содействие инновациям в отношениях с поставщиками и передовое управление рисками.

Улучшенный анализ данных, прозрачность расходов и оптимизация затрат

Системы искусственного интеллекта способны анализировать огромные и сложные массивы данных, выявляя закономерности расходов, аномалии и потенциальную экономию, которые могут оставаться скрытыми для операторов-людей. Например, Accio.com предоставляет информацию о ценовых диапазонах продукции и конкурентных вариантах. Это обеспечивает практически мгновенную прозрачность расходов и расширенную аналитику. В результате можно выявлять так называемые «несанкционированные закупки» (несоответствующие требованиям закупки) и возможности для консолидации поставщиков. Более точные прогнозы затрат и улучшенное управление бюджетом являются дополнительными преимуществами, при этом Accio.com предлагает такие инструменты, как расчет затрат и калькулятор прибыли. Количественно измеримые преимущества значительны: McKinsey отмечает 10%-ное снижение затрат на закупки благодаря использованию ИИ, а другой отчет McKinsey указывает на снижение операционных затрат до 20%. Первые пользователи ИИ в сфере закупок получают пятикратную окупаемость инвестиций. Аналитика расходов на основе ИИ выходит за рамки простого анализа прошлых результатов, предоставляя прогнозные и предписывающие выводы. Это позволяет осуществлять проактивное управление затратами и более стратегическое финансовое планирование. Таким образом, контрольные отделы могут более тесно сотрудничать с отделом закупок и использовать аналитические данные, полученные с помощью ИИ, для более точного прогнозирования, составления бюджета и оценки финансовых рисков. Следовательно, финансовый директор получает мощного союзника в управлении общекорпоративными расходами.

Стратегические закупки и управление отношениями с поставщиками (SRM)

Инструменты искусственного интеллекта совершают революцию в стратегических закупках и управлении отношениями с поставщиками (SRM). Они позволяют более эффективно находить, оценивать и выбирать поставщиков на основе широкого спектра критериев, включая стоимость, качество, риски, соответствие требованиям ESG (экологические, социальные и управленческие аспекты) и инновационный потенциал. Accio.com поддерживает это с помощью таких функций, как «Идеальное соответствие» и «Глубокий поиск». ИИ также улучшает мониторинг производительности поставщиков и оценку рисков. Кроме того, ИИ может помочь в переговорах и управлении контрактами, например, предлагая соответствующие пункты или выявляя отклонения от стандартов. Сотрудничество и прозрачность с поставщиками могут быть обеспечены за счет общих платформ данных и коммуникационных инструментов на основе ИИ. По данным McKinsey, ИИ может ускорить процесс выбора поставщиков на 30%. ИИ трансформирует SRM из реактивного, часто административно обременительного процесса в проактивную, основанную на данных стратегическую функцию. Это может создать значительную добавленную стоимость, выходящую за рамки простой экономии затрат, например, за счет выявления инновационных поставщиков или повышения устойчивости цепочки поставок. Команды по закупкам могут использовать ИИ для создания более устойчивой и диверсифицированной базы поставщиков и более эффективной работы над достижением общих целей, что крайне важно в условиях современной нестабильной глобальной экономики.

Расширенное управление рисками и соблюдение нормативных требований

Еще одним существенным преимуществом ИИ является его способность заблаговременно выявлять и снижать риски в цепочке поставок. Это включает в себя такие риски, как сбои в работе поставщиков, геополитические потрясения и волатильность цен. Accio.com предлагает для этих целей выделенного консультанта по рискам. ИИ позволяет автоматизировать проверки соответствия контрактам, нормативным актам и внутренним политикам. Алгоритмы ИИ также улучшают обнаружение мошенничества. Повышенная прозрачность и полные аудиторские следы способствуют соблюдению нормативных требований. Исследования показывают, что ИИ может утроить показатели соответствия. ИИ переводит управление рисками из периодического ручного процесса проверки в непрерывную автоматизированную систему мониторинга и прогнозирования. Это значительно улучшает способность компании предвидеть угрозы и реагировать на них, обеспечивая более гибкие и устойчивые цепочки поставок. Для контроля это означает более точную количественную оценку потенциального финансового воздействия различных рисков и более обоснованные резервы. Учитывая растущую сложность глобальных нормативных актов, таких как Закон ЕС об ИИ, мониторинг соответствия с использованием ИИ приобретает все большее значение.

Усиление контроля за счет анализа данных в режиме реального времени и прогнозной аналитики

Использование ИИ также значительно улучшает работу контроллинга. ИИ обеспечивает контролерам более быстрый доступ к более точным и детализированным данным для финансового анализа и отчетности. Данные в режиме реального времени позволяют оперативно реагировать на изменения рынка и повышают конкурентоспособность. Прогнозная аналитика приводит к более точным прогнозам, улучшенному бюджетированию и более обоснованному планированию сценариев. Системы ИИ могут генерировать рекомендации на основе данных и улучшать мониторинг денежных потоков, а также раннее выявление рисков ликвидности. ИИ трансформирует контроллинг из функции отчетности, ориентированной преимущественно на прошлое, в стратегическую консультативную роль в организации, ориентированную на будущее. Контролеры, оснащенные инструментами ИИ, могут предоставлять руководству более ценные стратегические идеи и, таким образом, влиять на важные бизнес-решения, касающиеся инвестиций, распределения ресурсов и допустимого уровня риска. Это делает сотрудничество между отделами закупок и контроллинга более динамичным и основанным на данных.

В приведенной ниже таблице обобщены наиболее важные преимущества использования ИИ в сфере закупок и контроля:

Основные преимущества ИИ в сфере закупок и контроля

Основные преимущества ИИ в сфере закупок и контроля – Изображение: Xpert.Digital

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в процессы закупок и контроля открывает перед компаниями множество стратегических преимуществ. С точки зрения эффективности, ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, создание запросов на коммерческие предложения (RFQ) и сверка счетов-фактур, тем самым сокращая время обработки счетов-фактур до 50 процентов и ускоряя обработку заказов и счетов-фактур почти на 30 процентов. Такие решения, как Accio, полностью автоматизируют создание запросов на коммерческие предложения и выбор поставщиков.

Значительная экономия средств достигается за счет выявления потенциальных возможностей для экономии с помощью ИИ, улучшения переговорных позиций и сокращения несанкционированных закупок. Компании могут сократить свои затраты на закупки на 10 процентов и операционные расходы до 20 процентов, при этом первые пользователи получат пятикратную окупаемость инвестиций.

Преимуществами стратегических закупок являются более интеллектуальный поиск и отбор поставщиков, улучшенный мониторинг производительности и переговоры с использованием искусственного интеллекта. Выбор поставщика может быть ускорен на 30 процентов благодаря таким функциям, как «Идеальное соответствие» и «Глубокий поиск» от Accio.

В управлении рисками ИИ позволяет заблаговременно выявлять риски, такие как сбои в цепочке поставок или неплатежеспособность поставщиков, а также автоматизировать проверки соответствия требованиям, что приводит к трехкратному повышению показателей соблюдения норм. Консультативный агент Accio Risk Advisory Agent поддерживает непрерывный мониторинг в этом процессе.

Контроль усиливается за счет более быстрого и точного предоставления данных для анализа и отчетности, дополненного прогнозными оценками и конкретными рекомендациями по действиям. Это позволяет быстрее реагировать на изменения рынка и улучшить планирование ликвидности.

Наконец, ИИ совершает революцию в анализе данных и обеспечении прозрачности, обрабатывая большие массивы данных, обеспечивая видимость расходов в режиме реального времени и выявляя закономерности и аномалии. Такие инструменты, как энциклопедия продуктов Accio с анализом рынка и генератор аналитических данных Suplari, предлагают всестороннюю аналитическую поддержку в этой области.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с помощью Accio.com-Image: xpert.digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Проблемы и аспекты внедрения ИИ в сфере закупок

Несмотря на значительные преимущества, внедрение ИИ в сферу закупок сопряжено с проблемами, которые компании должны тщательно учитывать и заблаговременно решать. Реалистичная оценка этих препятствий имеет важное значение для успешной реализации и достижения ожидаемых результатов.

Проблемы, связанные с качеством, доступностью и интеграцией данных

Данные — это жизненно важный ресурс для систем искусственного интеллекта. Наибольшие проблемы часто возникают с качеством, доступностью и интеграцией данных. Для эффективного обучения и надежной работы моделям ИИ требуются большие объемы высококачественных, хорошо структурированных данных. Низкое качество данных называется одним из главных препятствий на пути внедрения ИИ. Многие компании испытывают трудности с доступом и интеграцией данных из разрозненных внутренних систем, таких как ERP и S2P-инструменты, а также из внешних источников. Разрозненность данных и отсутствие стандартизации еще больше затрудняют эффективное использование ИИ.

Поэтому создание надежных систем управления данными имеет важное значение.

Главный вывод заключается в том, что данные являются одновременно и главным фактором, способствующим внедрению ИИ в сфере закупок, и главным препятствием на этом пути. Без прочной базы данных инициативы в области ИИ, скорее всего, потерпят неудачу или не оправдают ожиданий. Многие источники подчеркивают критическую роль качества данных. Исследования, такие как исследование Ivalua и исследование Bitkom, проведенное среди немецких компаний, прямо указывают на плохое управление данными и отсутствие доступности данных как на ключевые препятствия на пути внедрения. Поэтому компаниям необходимо уделять приоритетное внимание стратегиям работы с данными, очистке данных и интеграции — либо до, либо параллельно с внедрением инструментов ИИ. Эта «очистка для ИИ» является фундаментальным предварительным условием.

Обоснование затрат на внедрение и рентабельности инвестиций

Внедрение ИИ сопряжено со значительными затратами. К ним относятся расходы на разработку или приобретение программного обеспечения ИИ, его внедрение и интеграцию в существующие системы. Эти высокие затраты представляют собой серьезную проблему, особенно для немецких компаний. Дополнительную сложность создает необходимость предварительной оценки ожидаемой окупаемости инвестиций (ROI) и создания убедительного бизнес-плана, что может стать серьезным препятствием, особенно для небольших компаний. Не следует также упускать из виду текущие расходы на техническое обслуживание, обновления и специализированный персонал.

Хотя ИИ обещает значительную долгосрочную окупаемость инвестиций, первоначальные вложения и сложность точного прогнозирования выгод могут стать серьезным препятствием, особенно для малых и средних предприятий. Исследования показывают, что высокие затраты и трудности в количественной оценке прибыли представляют собой значительные барьеры для немецких компаний, особенно для малых и средних предприятий, сталкивающихся с фиксированными затратами на разработку ИИ. Поэтому компаниям необходим поэтапный подход к внедрению, начиная с вариантов использования, которые обещают высокую выгоду при меньшей сложности, чтобы продемонстрировать успех на ранних этапах и заручиться поддержкой. Четкие показатели для отслеживания эффективности ИИ и окупаемости инвестиций имеют важное значение.

Недостаток навыков и управление изменениями в организациях

Для успешного внедрения ИИ необходимы не только подходящие технологии, но и квалифицированные сотрудники, а также эффективное управление изменениями. Командам по закупкам часто не хватает технических знаний и специальной экспертизы в области ИИ. Необходимы программы обучения и развития персонала, чтобы сотрудники могли эффективно работать с новыми инструментами ИИ. Также могут возникать сопротивление изменениям и страх потери работы, которые необходимо преодолевать. Важность эффективных стратегий управления изменениями и четкого информирования о преимуществах и целях внедрения ИИ невозможно переоценить.

«Человеческий фактор» так же важен, как и сама технология, при внедрении ИИ. Успех инструментов ИИ зависит от принятия и адаптации человеком. Многие источники подчеркивают необходимость оснащения персонала необходимыми средствами, внедрения управления изменениями и обучения сотрудников тому, как ИИ расширяет, а не заменяет их роли. Показательно утверждение из опроса руководителей отделов закупок: «ИИ не заменит людей, но люди, использующие ИИ, заменят тех, кто его не использует». Компании должны инвестировать в развитие сотрудников и создавать культуру, способствующую сотрудничеству между людьми и ИИ. Роли в сфере закупок будут развиваться и потребуют новых навыков в интерпретации данных, управлении инструментами ИИ и стратегическом мышлении.

Этические аспекты: алгоритмическая предвзятость и прозрачность

Использование ИИ также поднимает этические вопросы, которые необходимо учитывать. Значительный риск заключается в том, что системы ИИ могут увековечивать или даже усиливать существующие предвзятости, содержащиеся в исторических обучающих данных. Это может привести к несправедливому выбору поставщиков или искаженному анализу рынка. Так называемая «проблема черного ящика» — сложность понимания того, как модели ИИ принимают свои решения, — может подорвать подотчетность и доверие. Поэтому прозрачность, объяснимость (объяснимый ИИ, XAI) и справедливость в алгоритмах ИИ имеют важное значение. Человеческий контроль имеет решающее значение для проверки рекомендаций ИИ и снижения предвзятости.

Этичное использование ИИ — это не просто вопрос соблюдения требований, а фундаментальное условие для построения доверия и обеспечения ответственного использования ИИ в сфере закупок, которая управляет значительными финансовыми транзакциями и стратегическими отношениями. Источники подчеркивают прозрачность, объяснимость и справедливость как ключевые руководящие принципы. В них прямо указываются предупреждения об алгоритмической предвзятости при выборе поставщиков. Поэтому компании должны внедрить надежные системы управления ИИ (см. раздел VII.C), которые включают механизмы выявления предвзятости, проверки на справедливость и четкие структуры подотчетности. Игнорирование этических проблем может привести к ущербу репутации, юридическим проблемам и ошибочным деловым решениям.

Вопросы безопасности и защиты данных (включая влияние Закона ЕС об искусственном интеллекте на программное обеспечение для бизнеса)

Защита конфиденциальных данных о закупках, таких как информация о поставщиках, контракты и цены, при использовании инструментов искусственного интеллекта, особенно облачных решений, имеет первостепенное значение. Риски также возникают из-за компонентов ИИ третьих сторон и цепочки поставок программного обеспечения. Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR, и нового законодательства, специфичного для ИИ, например, Закона ЕС об ИИ, является обязательным. Закон ЕС об ИИ классифицирует системы ИИ по уровням риска и налагает строгие обязательства на операторов систем высокого риска, которые часто встречаются в корпоративном программном обеспечении (например, в сфере управления персоналом или финансов). Это имеет прямые последствия для программного обеспечения для закупок B2B. Для систем ИИ высокого риска Закон ЕС об ИИ требует прозрачности, человеческого контроля, управления данными и мониторинга после запуска.

Нормативно-правовая база для ИИ быстро меняется, и соблюдение требований (особенно таких всеобъемлющих правил, как Закон ЕС об ИИ) становится критически важным фактором при выборе и внедрении решений для закупок на основе ИИ. Источники прямо указывают на влияние Закона ЕС об ИИ на технологии B2B, включая программное обеспечение для закупок. Рисковый подход означает, что поставщики и пользователи инструментов закупок на основе ИИ будут подвергаться различным аудиторским и нормативным обязательствам. Руководители отделов закупок должны тесно сотрудничать с юридическими и ИТ-отделами для оценки соответствия инструментов ИИ требованиям законодательства. Поставщики ИИ, которые заблаговременно решают эти нормативные требования и интегрируют функции для обеспечения прозрачности, возможности аудита и защиты данных, будут иметь конкурентное преимущество. Это также влияет на условия договоров с поставщиками ИИ.

В приведенной ниже таблице обобщены основные проблемы и соображения, которые необходимо учитывать при внедрении ИИ в сфере закупок:

Основные проблемы и аспекты внедрения ИИ в сфере закупок

Основные проблемы и аспекты внедрения ИИ в сфере закупок – Изображение: Xpert.Digital

Внедрение ИИ в закупки сопряжено с рядом ключевых проблем, требующих тщательно продуманных стратегий решения. В области данных недостаточное качество, доступность и интеграция данных, а также существующие разрозненные хранилища данных представляют собой основные проблемы, которые можно решить путем приоритетного внедрения комплексной стратегии работы с данными, систематической очистки данных, инвестирования в интеграционные решения и создания надежного управления данными.

К проблемам, связанным с затратами, относятся высокие затраты на внедрение и разработку, а также сложность количественной оценки окупаемости инвестиций. В данном случае рекомендуется поэтапное внедрение, начиная с высокоэффективных и простых сценариев использования, определяя четкие ключевые показатели эффективности для измерения ROI и тщательно оценивая решение «купить или разработать самостоятельно».

С точки зрения навыков и персонала, часто наблюдается недостаток технических знаний и опыта в области ИИ, в то же время существует сопротивление переменам. Решения включают инвестиции в обучение и повышение квалификации, эффективное управление изменениями, четкое информирование о преимуществах и продвижение культуры сотрудничества человека и ИИ.

Этические соображения касаются алгоритмической предвзятости и недостаточной прозрачности из-за систем типа «черный ящик». В этом отношении ключевыми мерами являются внедрение рамок управления ИИ, регулярные проверки на справедливость, использование объяснимого ИИ и обеспечение человеческого контроля.

Наконец, необходимо учитывать аспекты безопасности и правовые аспекты, такие как защита данных в соответствии с GDPR, безопасность данных при использовании облачных сервисов, риски, связанные с ИИ третьих сторон, и соответствие Закону ЕС об ИИ. В этом отношении крайне важны тесное сотрудничество с юридическим и ИТ-отделами, тщательный выбор поставщиков, включение положений о соответствии требованиям в договоры и надежные меры кибербезопасности.

Стратегические рекомендации по внедрению ИИ в закупки

Успешная интеграция искусственного интеллекта в процессы закупок и контроля требует тщательно продуманного стратегического подхода. Компаниям, желающим использовать ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и получения стратегических преимуществ, следует учитывать следующие рекомендации.

Разработка стратегии внедрения ИИ в сфере закупок

Внедрение инструментов ИИ в произвольном порядке редко приводит к успеху. Вместо этого необходима комплексная стратегия:

Оценка цифровой зрелости

Во-первых, необходимо провести честную оценку уровня цифровой зрелости компании, и особенно отдела закупок. Это поможет выявить слабые места и установить реалистичные цели.

Определите четкие бизнес-цели и ключевые показатели эффективности (KPI)

Необходимо четко определить, какие конкретные бизнес-цели должны быть достигнуты с помощью ИИ (например, снижение затрат на X%, сокращение времени выполнения заказа на Y на Z дней). Для отслеживания успеха необходимы измеримые ключевые показатели эффективности (KPI).

Соответствие общекорпоративной цифровой стратегии

Стратегию использования ИИ в сфере закупок не следует рассматривать изолированно, а необходимо интегрировать в общую программу цифровой трансформации компании.

Выявление сценариев использования с высокой потенциальной выгодой

Вместо того чтобы пытаться трансформировать все сразу, следует определить конкретные сценарии использования, в которых ИИ может предложить наибольшую добавленную стоимость при сравнительно низкой сложности. Это обеспечит первые успехи и будет способствовать принятию ИИ.

Принятие взвешенных решений о том, «покупать или строить»

Компаниям необходимо решить, приобретать ли стандартное программное обеспечение для искусственного интеллекта или разрабатывать (или заказывать разработку) индивидуальные решения. Это решение зависит от таких факторов, как необходимость получения конкурентных преимуществ за счет индивидуальной настройки, наличие опыта и бюджет.

Поэтапная реализация

Поэтапный подход снижает риски и позволяет организации извлекать уроки из первоначального опыта и корректировать свою стратегию по мере необходимости.

Успешное внедрение ИИ в сфере закупок — это не столько вопрос чистого развертывания технологий, сколько стратегическое согласование с бизнес-целями и четкое понимание того, где ИИ может решить конкретные проблемы или создать новую ценность. Предложенная BCG концепция справедливо начинается с оценки цифровой зрелости и понимания уязвимостей. Рекомендации McKinsey подчеркивают необходимость сосредоточиться на высокоэффективных сценариях использования и предостерегают от немедленного проведения полной трансформации. Компании, которые разрабатывают четкую стратегическую дорожную карту внедрения ИИ, адаптированную к их конкретному контексту и уровню зрелости, с большей вероятностью достигнут желаемых результатов и избегут дорогостоящих ошибок.

Разработка бизнес-плана и измерение рентабельности инвестиций

Любые инвестиции в новые технологии требуют убедительного обоснования с точки зрения бизнеса, которое количественно определяет ожидаемые выгоды.

Определение ценностного вклада ИИ

Необходимо четко определить, какой вклад ИИ должен вносить в процесс закупок – будь то постепенное улучшение существующих процессов или фундаментальная перестройка моделей закупок.

Выявление измеримых преимуществ

Потенциальные преимущества, такие как экономия затрат, повышение эффективности, снижение рисков, улучшение соответствия нормативным требованиям и сокращение сроков выполнения работ, должны быть конкретно определены и, по возможности, количественно оценены.

смета расходов

Необходимо реалистично оценить затраты на внедрение и эксплуатацию.

отслеживание воздействия

После внедрения необходимо постоянно отслеживать и измерять финансовые результаты и операционную эффективность. Примерами рентабельности инвестиций являются пятикратное увеличение рентабельности для первых пользователей, снижение операционных затрат на 10-20% и ускорение процесса выбора поставщиков на 30%.

Обоснование целесообразности внедрения ИИ в закупки должно выходить за рамки расплывчатых обещаний повышения эффективности и включать конкретные, измеримые, достижимые, актуальные и ограниченные по времени (SMART) цели и ключевые показатели эффективности. Ключевым моментом здесь является необходимость определения «вклада ИИ в ценность» и отслеживания финансового воздействия, а также операционной эффективности. Сложность точной количественной оценки преимуществ заранее делает убедительное обоснование целесообразности еще более важным. Получение поддержки руководства и бюджета для инициатив в области ИИ в значительной степени зависит от убедительного обоснования, четко демонстрирующего ожидаемую рентабельность инвестиций и стратегическую ценность.

Рассмотрение вопросов управления данными и этических норм

Ответственное обращение с данными и соблюдение этических принципов имеют решающее значение для внедрения ИИ.

Внедрение надежных методов управления данными

Это включает в себя обеспечение качества, целостности, безопасности и защиты данных.

Внедрение рамок управления ИИ

В них должны быть четко определены такие принципы, как подотчетность, прозрачность, справедливость и управление рисками.

Формирование этических советов по ИИ или комитетов по управлению

В состав этих органов должны входить представители отделов закупок, информационных технологий, юриспруденции и управления рисками, а также они должны разрабатывать руководящие принципы и проводить анализ основных инициатив в области искусственного интеллекта.

Определение четких ролей и обязанностей

Необходимо четко определить круг обязанностей и порядок эскалации для решений, связанных с ИИ.

Проведение оценки рисков

Новые инструменты искусственного интеллекта следует оценивать с точки зрения точности, предвзятости, уязвимостей в системе безопасности и правовых последствий.

Обеспечение человеческого надзора

Инструменты искусственного интеллекта должны предусматривать механизмы для проверки и вмешательства со стороны человека.

Проактивное управление ИИ имеет важное значение не только для соблюдения нормативных требований и снижения рисков, но и для укрепления доверия к системам ИИ среди сотрудников, поставщиков и других заинтересованных сторон. Источник подчеркивает, что менее трети крупных организаций разрешают неограниченное развертывание ИИ из-за проблем безопасности и соответствия нормативным требованиям, что делает управление ИИ первостепенной задачей. Он также подчеркивает важность подотчетности, гарантируя, что руководители несут ответственность за принимаемые решения. Компании, которые с самого начала включают этические соображения и надежное управление в свою стратегию в области ИИ, имеют больше возможностей для ответственного и устойчивого использования преимуществ ИИ, избегая потенциальных ловушек, связанных с предвзятостью, отсутствием прозрачности или неправомерным использованием данных.

Содействие сотрудничеству человека и ИИ для достижения оптимальных результатов

Искусственный интеллект следует рассматривать не как замену человеческому труду, а как инструмент, расширяющий и улучшающий человеческие возможности.

Признание ИИ как вспомогательного инструмента:

Искусственный интеллект призван расширять возможности человека, а не полностью его заменять.

Разработка рабочих процессов для совместной работы:

Рабочие процессы должны быть разработаны таким образом, чтобы оптимально использовать сильные стороны человека (критическое мышление, эмпатия, сложные этические суждения) и искусственного интеллекта (обработка данных, распознавание образов, скорость).

Внедрение систем с участием человека в процессе принятия решений (Human-in-the-Loop, HITL):

Это позволяет людям направлять, проверять и, при необходимости, отменять решения ИИ.

Инвестиции в обучение и управление изменениями:

Сотрудников необходимо обучить и подготовить к новым ролям и методам работы с искусственным интеллектом.

Наиболее эффективными будут внедрения ИИ в сфере закупок, которые способствуют симбиотическим отношениям между людьми и ИИ, создавая «расширенную рабочую силу». Источники подробно объясняют концепцию «человек-к-пределу» (Human-to-Limit, HITL) и подчеркивают важность сотрудничества. Gartner утверждает: «Компании, которые не могут объединить ИИ с человеческим опытом, рискуют отстать». Также подчеркивается необходимость переосмысления взаимодействия команд по закупкам с системами, управляемыми ИИ. Это требует культурного сдвига в сторону принятия ИИ как партнера. Руководство должно поддерживать эту модель сотрудничества и инвестировать в развитие «компетенций в области ИИ» во всей функции закупок. Будущее лежит не в ИИ или людях, а в ИИ вместе с людьми.

Будущее закупок: автономные системы и развивающийся искусственный интеллект

Влияние искусственного интеллекта на закупки только начинается. Дальнейшее развитие событий указывает на еще более глубокие изменения, с потенциалом для создания автономных систем и интеграции других прорывных технологий.

Путь к автономным закупкам и агентам искусственного интеллекта

Развитие ИИ указывает на путь от процессов, осуществляемых с помощью ИИ, к процессам, дополненным ИИ, и, в конечном итоге, к потенциально автономным процессам закупок. Ожидается, что агенты ИИ, подобные тем, что разрабатываются в Accio.com, смогут с возрастающей независимостью выполнять все более широкий спектр задач. К ним относятся агрегация данных, ведение переговоров, оценка рисков и мониторинг соответствия требованиям ESG. Формируются представления о «самовосстанавливающихся» цепочках поставок, способных автономно адаптироваться к сбоям. В таком сценарии роль команд по закупкам может трансформироваться в роль «архитекторов ценности», которые разрабатывают общие стратегии, реализуемые затем цифровым ядром ИИ.

Однако развитие автономных систем сопровождается значительными проблемами. К ним относятся ранее обсуждавшиеся аспекты качества данных и управления изменениями, а также конкретные этические вопросы, касающиеся использования ИИ, принимающего автономные решения, аспекты кибербезопасности и сложные правовые вопросы, касающиеся ответственности за действия автономных агентов. Автономные закупки, хотя и являются все еще развивающейся концепцией, представляют собой долгосрочный потенциал ИИ в управлении целыми циклами закупок для конкретных категорий или задач с минимальным участием человека. Это поднимает серьезные вопросы об ответственности, правовой основе для действий ИИ и будущих навыках, необходимых специалистам по закупкам, которые могут стать разработчиками и руководителями этих автономных систем. Закон ЕС об ИИ также окажет значительное влияние на внедрение таких высокорискованных автономных систем.

Роль онтологий и стандартов данных (например, онтология электронных закупок, GS1)

Стандартизированные форматы данных и семантика необходимы для того, чтобы системы искусственного интеллекта могли в полной мере раскрыть свой потенциал, особенно в сетевых средах. Онтологии и стандарты данных играют ключевую роль в обеспечении совместимости и эффективности ИИ.

• Онтология электронных закупок (ePO), разработанная Бюро публикаций ЕС, призвана создать формальную семантическую основу для данных в сфере государственных закупок. Она обеспечивает согласованность терминов, определений и взаимосвязей и предназначена для охвата всего процесса закупок, от объявления о тендере до осуществления платежа.
• Более широкие стандарты, такие как Common Core Ontologies (CCO) и Basic Formal Ontology (BFO), предоставляют основу для представления знаний и обеспечения совместимости данных в различных областях.
• Стандарты GS1 предлагают универсальную систему идентификации продукции (например, GTIN, штрихкоды), обеспечивая точность данных, отслеживаемость и бесперебойный обмен информацией в цепочках поставок. Они поддерживают приложения искусственного интеллекта, предоставляя структурированные, проверяемые данные о продукции и обеспечивая такие технологии, как цифровые двойники или интеграция с блокчейном.

Эти стандарты могут улучшить качество данных для систем ИИ, упростить обмен данными между различными системами и организациями и, таким образом, поддержать более сложные анализы и автоматизацию. По мере распространения ИИ растет потребность в надежных онтологиях данных и стандартах, чтобы обеспечить эффективную коммуникацию систем ИИ, согласованную интерпретацию данных и работу на различных платформах и в разных организациях. Онтология электронных закупок напрямую решает проблему совместимости. Стандарты GS1 обеспечивают общую точку отсчета и строительные блоки для работы ИИ в цепочках поставок. Без таких стандартов системы ИИ рискуют работать в информационных хранилищах или неправильно интерпретировать данные. Принятие этих стандартов будет иметь решающее значение для раскрытия полного потенциала ИИ в создании действительно взаимосвязанных и интеллектуальных экосистем закупок. Это может потребовать общеотраслевого сотрудничества и инвестиций в инициативы по стандартизации данных.

Новые технологии (краткий обзор: квантовые вычисления, DAO)

Помимо уже существующих технологий искусственного интеллекта, на горизонте появляются новые революционные разработки, которые могут повлиять на процесс закупок в долгосрочной перспективе:

Квантовые вычисления

Эта технология потенциально способна решать чрезвычайно сложные задачи оптимизации, недоступные для классических компьютеров. В логистике и закупках это может произвести революцию в оптимизации маршрутов, прогнозировании спроса и управлении складом за счет одновременного анализа огромных объемов данных и переменных. Хотя квантовые вычисления все еще находятся на ранних стадиях развития, компаниям следует начать готовиться к их внедрению и следить за их развитием.

Децентрализованные автономные организации (ДАО)

Децентрализованные автономные организации (DAO) — это сообщества, управляемые их участниками с помощью децентрализованных компьютерных программ и технологии блокчейн. Они обладают потенциалом для создания прозрачных, автоматизированных и управляемых сообществом систем закупок или управления цепочками поставок. Однако их правовой статус и практическая реализация в сфере закупок остаются в значительной степени экспериментальными и сопряжены со значительными препятствиями.

Хотя до широкого применения квантовых вычислений и децентрализованных автономных организаций (DAO) в сфере закупок еще далеко, они представляют собой революционные силы, способные коренным образом изменить возможности оптимизации и организационные модели в долгосрочной перспективе. Способность квантовых вычислений решать сложные задачи, выходящие далеко за рамки возможностей классических компьютеров, может обеспечить беспрецедентный рост эффективности. DAO предлагают принципиально иную модель управления, которая теоретически может быть применена к децентрализованным консорциумам по закупкам или финансированию цепочки поставок. Стратегическое прогнозирование требует от руководителей закупочных подразделений осведомленности об этих новых технологиях, даже если их немедленное внедрение не представляется возможным. Мониторинг их развития и потенциальных вариантов использования может способствовать долгосрочному планированию и инновационным усилиям.

Закупки 4.0: Когда искусственный интеллект превращает закупки в стратегический фактор создания ценности

Интеграция искусственного интеллекта коренным образом трансформирует управление закупками, снабжением и контролем, превращая эти функции из оперативных потребностей в стратегические факторы создания ценности внутри компании. Инструменты на основе ИИ открывают потенциал для повышения эффективности, оптимизации затрат, лучшего управления рисками и принятия более обоснованных решений на основе данных.

Анализ Accio.com показал, что платформа, использующая подход на основе искусственного интеллекта, в частности, такие функции, как «Идеальное совпадение» и «Суперсравнение», а также технологии, такие как LLM и графы знаний, внедряет инновационные методы в сфере поиска поставщиков и управления ими. Accio.com может стать особенно ценным ресурсом для малых и средних предприятий (МСП), помогая им ориентироваться в сложностях глобальных рынков закупок и получать доступ к широкой сети поставщиков. Платформа позиционирует себя как инструмент, который не только осуществляет поиск, но и разрабатывает концепции, прокладывая путь от идеи к реализации.

В отличие от устоявшихся корпоративных пакетов, таких как SAP Ariba или Coupa, которые часто охватывают комплексные сквозные процессы, и специализированных инструментов, таких как Scoutbee, для углубленного анализа поставщиков, Accio.com, похоже, занимает нишу, сочетающую интеллектуальные возможности поиска поставщиков с сильным акцентом на этапе разработки идей и потенциальной интеграции с электронной коммерцией. По сравнению с традиционными каталогами поставщиков, такими как wlw.de, Accio.com предлагает значительную дополнительную ценность за счет интерактивности, более глубокого анализа данных и стратегической поддержки.

Однако использование ИИ в сфере закупок не гарантировано. Необходимо заблаговременно решать проблемы, связанные с качеством и доступностью данных, затратами на внедрение, необходимой корректировкой навыков сотрудников, а также этическими соображениями, касающимися алгоритмической предвзятости и прозрачности. Аспекты безопасности и защиты данных также имеют решающее значение, особенно в свете новых нормативных актов, таких как Закон ЕС об ИИ.

Будущее закупок неизбежно будет в большей степени основано на данных, интеллектуально и на сотрудничестве — как между системами, так и между людьми и машинами. Путь к полуавтономным или даже автономным процессам закупок, поддерживаемым агентами искусственного интеллекта и передовой аналитикой, четко определен. Стандартизация данных с помощью онтологий, таких как онтология электронных закупок или стандарты GS1, будет играть решающую роль в обеспечении совместимости и качества данных.

Внедрение ИИ в закупки — это непрерывный процесс эволюции, а не разовое внедрение. Непрерывное обучение, адаптация к новым технологическим возможностям и ориентация на ответственные инновации являются ключом к устойчивому успеху. Компании, которые культивируют культуру гибкости и постоянного совершенствования в своих функциях закупок, будут лучше всего подготовлены к эффективному использованию развивающегося ландшафта ИИ. Вопрос не в том, внедрять ли ИИ, а в том, как сделать это стратегически и ответственно, чтобы получить реальное конкурентное преимущество. Такие инструменты, как Accio.com, при тщательном внедрении и в рамках четкой стратегии, могут помочь организациям создать более эффективные, устойчивые и создающие ценность операции по закупкам.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus