Управление закупками, закупок, поддерживаемые ИИ: анализ альтернативы Accio.com и рынка альтернатив

Для руководства: платформа искусственного интеллекта дает небольшие и средние компании крупные корпоративные покупки

Стратегическое значение искусственного интеллекта (ИИ) в современных закупках быстро увеличивается. Технологии ИИ преобразуют традиционные процессы закупок, обеспечивают значительное повышение эффективности, экономию затрат и принятие решений на основе данных. В этом отчете анализируются навыки инструментов, основанных на искусственном интеллекте, особенно платформы Accio.com, для управления закупками, покупки и контроля. Accio.com позиционирует себя как платформу B2B на основе AI, которая направлена ​​на упрощение сложных процессов закупок и использует такие технологии, как крупные языковые модели (LLMS) и графики знаний. Основные преимущества Accio.com включают такие функции, как «идеальное совпадение» для поиска идей и выбора поставщиков, а также «супер сравнение» для сравнения продуктов, что может иметь большое значение, особенно для компаний с небольшими и средними (МСП).

В отчете освещаются уникальные точки продаж Accio.com по сравнению с другими установленными инструментами ИИ и традиционными каталогами поставщиков. Становится ясно, что такие платформы, как Accio.com, могут способствовать демократизации развитой разведки закупок. Это открывает МСП, который традиционно не имел ресурсов для обширных исследований рынка и экзаменов поставщиков, новых возможностей и может повысить конкурентоспособность в их цепочках поставок. Тем не менее, реализация таких решений для искусственного интеллекта также имеет проблемы, включая качество данных, затраты, пробелы в квалификации и этические аспекты, которые необходимо тщательно решать. Ожидается, что роли в покупке и контроле будут развиваться, вдали от ручного сбора данных и стратегических задач, таких как проверка знаний, созданных ИИ, и управление исключительными случаями.

Изменение ландшафта закупок: продвижение искусственного интеллекта

Система закупок находится в фундаментальных изменениях, обусловленных прогрессивной разработкой и реализацией искусственного интеллекта. Эта технологическая революция не только меняет отдельные шаги процесса, но и всю парадигму того, как компании формируют свои покупки, закупки и контролирующие функции и стратегически соответствуют.

Преобразующее влияние ИИ на закупки, закупки и контроль

Искусственный интеллект действует как катализатор, который превращает закупку в основном тактической функции, основанной на затратах, в стратегический, ориентированный на стоимость партнера в компании. Важным аспектом является автоматизация рутинных задач. Такие действия, как ручной ввод данных, обработка заказов и сравнение счетов, могут быть эффективно приняты системами ИИ, которые высвобождают человеческий труд для более качественных стратегических задач.

Кроме того, анализы на основе искусственного интеллекта позволяют значительно улучшить использование данных. Компании извлекают выгоду из повышения прозрачности за счет своих расходов (видимость пожертвований), потенциал оптимизации для снижения затрат может идентифицировать более точно и распознавать риски на ранней стадии. Принятие решения рассматривается на прочной основе на основе данных путем прогнозирующего анализа, более точных прогнозов спроса и оценки рыночных тенденций. Это не только приводит к лучшим условиям закупок, но также способствует разработке более динамичных и устойчивых цепочек поставок, поскольку системы ИИ способны сигнализировать о потенциальных расстройствах на ранней стадии и показывать альтернативные варианты действий.

Реализация ИИ в покупке выходит за рамки простой оптимизации существующих процессов; Это создает основу для совершенно новых моделей закупок. Такие понятия, как прогнозирующий источник, в которых ожидаются будущие потребности и рыночные изменения, или создание экосистем динамического поставщика, которые гибко адаптируются к измененным условиям, могут быть реализованы только с помощью ИИ. Способность ИИ моделировать сложные зависимости в глобальных сетях доставки и активного контроля, как описано как видение рыночных площадок, контролируемых ИИ и автономных агентов, указывает на фундаментальный перепроектирование закупок. Компании, которые не используют эти технологические возможности, сталкиваются с риском отставания с точки зрения эффективности затрат, гибкости и качества их стратегических отношений с поставщиками. Конкурентное преимущество будет все чаще среди тех организаций, чьи функции закупок расширяются и усиливаются с помощью ИИ.

Ключевые технологии ИИ в закупках (NLP, ML, Genai, Graph Graph, AI -агент)

Преобразование системы закупок с помощью ИИ основана на портфеле различных, часто связанных технологий:

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет компьютерным системам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. NLP используется при покупке для анализа неструктурированных данных, таких как контракты, переписка поставщиков и отчеты о рынке. Он управляет чат -ботами для внутренней и внешней общения и позволяет пользователям сформулировать запросы на естественном языке, что значительно улучшает удобство использования инструментов закупок. Извлечение соответствующих положений из контрактов или анализа настроения в обратной связи с поставщиками - это другие области применения.

Машинное обучение (ML)

Алгоритмы ML являются сердцем многих применений ИИ в закупках. Они используются для распознавания выборки в больших количествах данных, для прогнозирующего анализа (например, прогнозов спроса, оценки риска), для оценки и классификации поставщиков (оценка поставщиков) и для автоматической категоризации расходов (классификация расходов). Модели ML учатся на исторических данных и могут постоянно улучшать ваши прогнозы и решения.

Генеративный ИИ (Genai)

Genai, особенно через LLMS, может революционизировать создание содержания в процессе закупок. Приложения включают в себя разработку запросов о предложении (RFQ), сочетание отчетов о анализе, создание договорных предложений или персонализированного общения с поставщиками. Genai также может поддерживать разработку стратегий переговоров, например, предлагая аргументационные строки или альтернативные сценарии.

Графики знаний (графики знаний)

Графики знаний служат структурированной сложной информации о поставщиках, продуктах, рынках и их отношениях друг с другом. Они обеспечивают целостное представление о среде закупок и могут генерировать более глубокие, связанные с контекстом идеи, которая выходит за рамки простых анализов данных. Например, Accio.com использует более 200 графиков знаний в отрасли.

Агент ИИ (агенты ИИ)

Агенты ИИ представляют собой (полу) автономные программные предприятия, которые могут выполнять конкретные задачи в процессе закупок. Это включает в себя автоматический поиск доставки, реализацию переговоров (см. Автономные переговоры), мониторинг рисков или обработку запросов.

Истинная сила этих технологий часто разворачивается только в их взаимодействии. Например, NLP позволяет приложению Gemai понять запрос на естественный язык покупателя для создания проекта контракта, в то время как модели ML могут помочь уточнить и оптимизировать сгенерированный контент на основе анализа прошлого успеха контракта. Платформа Accio.com иллюстрирует этот интегративный подход, объединяя LLM с Графами НЛП и знаний для редактирования сложных запросов. Это синергетическое взаимодействие имеет решающее значение для разработки передовых решений для ИИ и прокладывает путь для систем «агента AI», в которых эти комбинированные технологии действуют с увеличением автономии. Для компаний это означает, что понимание отдельных технологий и их взаимозависимости имеет важное значение для разработки эффективных стратегий ИИ и выбора соответствующих инструментов. Изолированное использование отдельных компонентов ИИ редко разрабатывает тот же преобразующий потенциал, что и интегрированный подход.

Глубокое понимание: закупки и поиск источников на основе Accio.com-ai

Accio.com имеет право на то, чтобы фундаментально упростить и оптимизировать процессы закупок и поиска источников, особенно для малых и средних компаний (МСП), используя искусственный интеллект. Подробный взгляд на платформу, ее функции и базовая технология имеют решающее значение для понимания вашего потенциала и позиционирования на рынке.

Основная миссия, видение и идентичность платформы

Основная миссия Accio.com, платформы, разработанная Alibaba Group, состоит в том, чтобы упростить закупки продукта и сопровождать компании на пути от первой идеи до готового творения. Вдохновленная магией, говорящим «Accio» (LAT. «Я звоню») из серии Гарри Поттера, платформа направлена ​​на то, чтобы предоставить пользователям быстро и эффективно доступ к соответствующим ресурсам цепочки поставок. Этот акцент явно направлен на глобальные покупатели МСП, торговые агенты и трансграничные продавцы.

Accio.com определяет свою идентичность в трех основных областях:

• Поисковая система B2B на основе AI.
• B2B-Википедия на основе ИИ.
• Сквозная платформа электронной коммерции.

Эта тройная идентичность подчеркивает попытку быть гораздо большим, чем простой инструмент для поиска. Accio.com хочет создать интегрированную экосистему для торговли B2B, которая объединяет обнаружение информации (поисковая система), приобретение знаний (аспект Википедии, например, посредством рыночных тенденций, деталей продукта) и обработки транзакций (платформа электронной коммерции). Платформа основана на более чем 25 -летнем опыте отрасли от своей первоначальной компании, Alibaba Group. Если Accio.com преуспеет в успешной интеграции этих трех личностей, это может значительно сократить убытки в трении в международной торговле для МСП, предлагая центральную точку контакта для всего процесса. Тем не менее, реализация такого всеобъемлющего видения несет значительные проблемы и риски в исполнении.

Ключевые функции для закупок, закупок и контроля

Accio.com предлагает ряд функциональных возможностей, контролируемых AI, которые адаптированы к конкретным потребностям закупок, закупок и контроля:

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Выдающейся функцией является возможность позволить пользователям сформулировать бизнес -идеи или сложные требования на естественном языке. Accio.com анализирует эти записи - будь то тексты, изображения, файлы или URL -адреса - и переводит их в конкретные, реализуемые шаги. Это включает в себя идентификацию соответствующих поставщиков, предоставление расчетов затрат и сведения о доставке. Процесс «Идеального совпадения» направлен на концептуализацию бизнес -идей и поиск подходящих, проверенных продуктов и поставщиков. Платформа использует мировую сеть поставщиков с более чем миллионом проверенных поставщиков, включая такие источники, как Alibaba.com, 1688 и Europages. Функция «глубокого поиска» также поддерживает сложные требования и оценку надежности поставщиков. Этот подход, который освобождает пользователей от поиска с ключевыми словами и вместо этого пытается понять намерение и контекст глубокого понимания новых вариантов источника и, в частности, поддерживает раннюю фазу разработки продукта. Для компаний, которые исследуют новые линейки продуктов или для стартапов, это может значительно сократить препятствия для входа, поскольку ИИ значительно расширяется в результате исследования.

Функция «супер сравнения»

Эта функция обеспечивает немедленное и всестороннее сравнение выбранных продуктов. Он выделяет лучшие и наиболее конкурентоспособные варианты из миллионов продуктов и предоставляет подробные обзоры сравнения.

Энциклопедия продукта и рыночное понимание

Accio.com выступает в качестве своего рода «B2B-Wikipedia», показывая динамически спецификации продукта, ценовую напряженность, данные о продажах и другую многомерную информацию. Пользователи получают доступ к тенденциям в социальных сетях в реальном времени и знаниям розничной торговли. Платформа включает более 200 отраслевых графиков знаний, которые постоянно обновляются. Функция «бизнес -исследования» может даже создать профессиональные бизнес -планы, включая оценки затрат и рекомендации поставщиков.

Accio AI Agent

Платформа объединяет четыре специализированных агента искусственного интеллекта для работы с продуктом, интеллектуального приема, маркетинговой поддержки и консультаций по рискам. Например, «Интеллектуальный агент по приему» может не только редактировать запросы клиентов, но и вызвать информацию о логистике, уточнить детали с покупателями и заказы на проектирование. Использование таких агентов указывает на тенденцию к задачам автономных закупок, в которых ИИ не только информирует, но и активно участвует в рабочем процессе. Это обещает значительный рост эффективности, но в то же время поднимает вопросы, касающиеся наблюдения, ответственности за действия агентов искусственного интеллекта и необходимость надежных механизмов человека в петле (HITL), особенно в случае критических процессов, таких как выбросы порядка или обзоры рисков.

Функции, связанные с контролем

Accio.com поддерживает контроль путем консолидации процессов на одной платформе, которая облегчает контроль затрат и управление расходами. Также доступны интегрированные инструменты, такие как калькулятор маржи прибыли и шаблоны для заказов (заказ на покупку). Платформа также автоматизирует создание предложений (RFQ) и выбор поставщика с целью получения предложений в течение 24 часов. Возможность получения оценки затрат и технико -экономического анализа на ранней стадии имеет большую ценность для планирования бюджета и инвестиционных решений при борьбе с контролем.

Следующая таблица суммирует основные навыки и функции AIS Accio.com на основе искусственного интеллекта:

Навыки Accio.com-Core и функции на основе искусственного интеллекта

Accio.com-Core Skills и Functions-Image на основе искусственного интеллекта: xpert.digital

Accio.com предлагает комплексные функции на основе искусственного интеллекта для закупок, закупок и контроля. Платформа обеспечивает естественные языковые идеи с технологией «идеального совпадения», которые обрабатывают бизнес -идеи и автоматически идентифицируют подходящих поставщиков, затраты и варианты доставки. Использование крупных языковых моделей, графиков обработки естественного языка и знаний упрощено и обеспечивает раннюю оценку затрат.

Функция «супер сравнения» предлагает немедленное, комплексное сравнение продуктов и выделяет бестселлеры и конкурентные варианты. С помощью машинного обучения и анализа данных пользователи могут принимать обоснованные решения о продукте и определить лучшие варианты повышения цены.

Глобальная сеть поставщиков включает в себя более миллиона проверенных поставщиков платформ, таких как Alibaba.com, 1688 и Europages. Функция «глубокого поиска», контролируемая AI, также позволяет также удовлетворять сложные требования и значительно расширять пул поставщиков, в то же время качество и надежность улучшаются.

Интегрированная энциклопедия продукта предлагает динамические данные о продукте, цену, тенденции продаж и тенденции социальных сетей в реальном времени из более чем 200 графиков промышленных знаний. Это поддерживает стратегические решения и помогает определить новые тенденции рынка и возможности для бизнеса.

Бизнес -план с помощью функции «бизнес -исследования» создает профессиональные бизнес -планы с оценками затрат и рекомендациями поставщиков с использованием генерального искусственного интеллекта. Четыре специализированных агента ИИ автоматизируют рутинные задачи в областях эксплуатации продукта, интеллектуального приема, маркетинговых и рискованных консультаций, которые снимают персонал и улучшают взаимодействие с клиентами.

Автоматизация RFQ значительно ускоряет процессы предложения, с целью получения предложений в течение 24 часов. Предложение дополняется калькулятором маржи прибыли для анализа цен и прибыли, а также обширным инструментам контроля затрат и управления расходами, которые обеспечивают лучший обзор расходов и определяют потенциал сбережений.

Базовая технология ИИ (QWEN LLM, NLP, графики знаний и т. Д.)

Производительность Accio.com основана на передовых технологиях искусственного интеллекта, разработанных Alibaba Group. Центральным элементом является запатентованная большая языковая модель (LLM), называемая QWEN. Эта модель составляет основу для понимания и генерации языка. В сочетании с глубоким обучением и обработкой естественного языка (NLP) это позволяет платформе обрабатывать сложные пользовательские запросы на естественном языке, информацию о поставщике фильтра и предоставлять точные решения.

Другим важным строительным блоком являются графики знаний. Accio.com использует более 200 отраслевых графиков знаний, которые обновляются в режиме реального времени. Они структурируют огромный объем данных о торговле B2B, создают взаимосвязь между объектами (например, поставщиками, продуктами, материалами, рыночными тенденциями) и, таким образом, обеспечивают более глубокий, связанный с контекстом анализ и более точные результаты поиска. Чтобы обеспечить надежность данных, Accio.com зависит от перекрестной проверки на основе ИИ и включения кредитных баллов поставщика. ИИ платформу также обучался на основе десятилетий отраслевой экспертизы и обширной экосистемы продукции. В связанном контексте «OE искусственного интеллекта», более широкой ИИ инициативы AI от Alibaba, также упоминаются передовые концепции, такие как «адаптивная нейронная структура (начало)» и «квантовые модели». Даже если их непосредственное использование в Accio.com в настоящее время не подтверждено явно, они указывают на исследовательскую среду -на основе, из которой может быть проведена платформа, и на какие будущие события могут повлиять.

Использование LLM, принадлежащих компании, таких как QWEN и обширный график знаний, специфичный для домена, дает Acci.com потенциальное конкурентное преимущество перед общими инструментами или платформами ИИ, которые основаны исключительно на общедоступных моделях. Общие LLM могут обладать широкими навыками, но им часто не хватает конкретного словаря, контекста и отношений данных, которые имеют решающее значение для нюансированной покупки B2B. Обучение, основанное на «десятилетиях отраслевых знаний» и специализированных графиков знаний, может привести к значительно более актуальным и надежным результатам. Качество и непрерывное обновление этих проприетарных моделей и графиков знаний становятся критическим фактором для долгосрочного успеха и дифференциации Accio.com.

Целевая группа и обещание стоимости для МСП

Accio.com явно нацелен на глобальные и средние компании (МСП), торговые агенты и продавцы с кросс -бортовыми. Платформа направлена ​​на то, чтобы помочь этим субъектам, в частности, нуждается в быстром доступе к ресурсам цепочки поставок. Пользовательская база более 500 000 МСП требуется для более широкой платформы, которая принадлежит Accio.com или представляет собой дальнейшую разработку.

Обещание ценности для МСП заключается в упрощении традиционно сложной торговли B2B. Accio.com обещает эффективное поставщик и продукт, поддержку реализации бизнес -идей («От концепции до создания») и пользовательского опыта, который приходит к советам от «специалиста по профессиональному продукту». Этот акцент на МСП рассматривает сегмент рынка, которым часто пренебрегают сложным и дорогостоящим программным обеспечением для закупок предприятия. Моделирование совета экспертов направлена ​​на то, чтобы сократить разрыв в знаниях, с которым сталкиваются многие МСП, потому что они обычно не имеют больших специализированных покупок. Инструмент искусственного интеллекта, который ведет их через сложные процессы закупок, обеспечивает рыночные знания и даже помогает в создании бизнес -планов, предлагает значительную дополнительную стоимость путем расширения своих ограниченных ресурсов. Это может дать возможность МСП действовать более конкурентоспособным на мировых рынках. Тем не менее, принятие будет зависеть от подружности пользователя, доступности и обнаруживаемой доходности инвестиций (ROI) для этого сегмента.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — 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 закупках

Чтобы всесторонне оценить ценность и позиционирование Accio.com, сравнение с другими решениями закупок, доступных на рынке. Это включает в себя как другие платформы на основе искусственного интеллекта, так и традиционные каталоги поставщиков, так и общие инструменты искусственного интеллекта.

Accio.com по сравнению с другими решениями для закупок, поддерживаемых искусственным интеллектом

Рынок программного обеспечения для закупок на основе искусственного интеллекта является разнообразным и включает в себя как комплексные люксы, так и специализированные нишевые поставщики.

Сравнение с комплексными люксами (например, SAP Ariba, Coupa, GEP)

Установленные решения, такие как SAP Ariba, Coupa и GEP, часто предлагают функциональные возможности из сквозного источника в Play (S2P), глубокую интеграцию с системами ERP и долгосрочную послужной список в сегменте предприятия.

• SAP Ariba сильна в автоматизации процессов, интеграции ERP (особенно с SAP Systems), в управлении поставщиками и предлагает доступ к крупной глобальной сети поставщиков.
• Coupa позиционирует себя в качестве комплексной платформы управления пожертвованиями с функциями для автоматизации S2P, покупкой с гидом (управляемые покупками), управляемыми AI рабочими процессами и управлением рисками поставщиков.
• GP опирается на программное обеспечение S2P «AI-первого», которое фокусируется на управлении категории и рисками и фокусируется на инновациях и рентабельности.

Для сравнения, в центре внимания Accio.com, похоже, больше на первоначальном «интеллектуальном сборе» и фазе «от идеи для продукта». Accio.com может служить дополнительным инструментом или более гибкой, более удобной для МСП альтернативу часто сложным предприятиям.

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

Такие платформы, как Scoutbee, фокусируется на поиске и использовании поставщиков на основе искусственного интеллекта, таких как технология графика, прогнозирующий и предписывающий анализ, чтобы получить глубокое представление о поставщиках (например, в отношении критериев ESG, рисков, разнообразия). Accio.com также предлагает функции для поиска поставщиков, но интегрирует их в более широкий контекст идей и функциональности электронной коммерции.

Сравнение с инструментами по аналитике AI (ZG Suplari, Jaggaer)

Эти инструменты специализируются на классификации выходных данных, обнаружении аномалий и идентификации потенциала сбережений. Accio.com имеет некоторые контролирующие функции, такие как выигрышный компьютер и шаблоны заказа, но, вероятно, не так глубоко в анализе расходов, как выделенные платформы.

Основные особенности различия acci.com

Подход «Ideee-BIS Reality», концепция «Ki-B2B-Wikipedia», потенциальная глубокая интеграция со экосистемой электронной коммерции от Alibaba и четкое внимание на МСП накапливает Accio.com из многих других решений.

Рынок решений для закупок искусственного интеллекта показывает тенденцию к фрагментации в широких люксах S2P, с одной стороны, и специализированных решений для лучших бреектов с другой. Accio.com, кажется, заполняет нишу, объединяя интеллектуальные закупки с идеями и прямой путь к транзакции, который может быть особенно привлекательным для МСП. Установленные участники, такие как SAP Ariba и Coupa, предлагают обширные, часто сложные платформы S2P, в то время как Scoutbee специализируется на разведке глубоких поставщиков. Уникальная точка продажи от Accio.com заключается в поддержке идеи -подключаемой идеи и подключении к огромной сети поставщиков через Alibaba. Для компаний это означает тщательное рассмотрение их конкретных потребностей. Крупная компания с существующей системой ERP может предпочесть интегрированный набор S2P, в то время как МСП или компания, которая фокусируется на инновациях продуктов, может воспринимать подход Accio.com. Решение, обсуждаемое BCG между «Build vs. Buy» для функций искусственного интеллекта, имеет отношение к ACCIO.com, предлагает решение «вне коробки».

Accio.com по сравнению с традиционными каталогами поставщиков (например, wlw.de)

Традиционные каталоги с поставщиками, такие как «Кто доставляет что -то» (WLW.DE), давно стали контактной точкой для поиска доставки. Тем не менее, сравнение с платформами, поддерживаемыми AI, такими как Accio.com, раскрывает значительные различия:

Функциональность

Традиционные каталоги - это в первую очередь статические базы данных, которые можно искать с помощью ключевых слов, названий компаний или категорий продуктов. Они предлагают профили компаний, контактную информацию и списки продуктов. Accio.com, с другой стороны, предлагает интерактивный, диалог -ориентированный ИИ, который понимает сложные потребности, проводит сравнение, предоставляет рыночную информацию и может даже поддерживать в создании бизнес -планов. Традиционные каталоги не являются интерактивными и обеспечивают однонаправленные результаты поиска.

ИИ и интерактивность

Фундаментальное различие заключается в интеллекте и интерактивности. В то время как wlw.de предоставляет списки, основанные на явных условиях поиска, Acci.com стремится понять неявные потребности и генерировать решения - как пример «Я строю лыжную область в пустыне».

Глубина и проверка данных

Accio.com рекламирует с помощью AI Cross Validation, кредитных показателей поставщиков и данных в реальном времени. Традиционные каталоги могут иметь менее динамические или проверенные данные.

Стратегическая ценность

Accio.com позиционирует себя в качестве стратегического партнера от вывода идей для реализации, в то время как традиционные списки в основном служат принципиально идентификации поставщиков.

Расстояние между платформами, поддерживаемыми AI, такими как Accio.com и традиционными каталогами, не только постепенно, но также представляет собой парадигму смену за закупку чистой информации для генерации интеллекта и решения проблем. Традиционные каталоги подвергаются риску потери важности, если они не интегрируют больше функций искусственного интеллекта. Для пользователей платформы искусственного интеллекта предлагают значительно более эффективный, более эффективный и стратегически более ценный опыт поиска источников и потенциально могут снизить необходимость использования нескольких разрозненных инструментов.

Accio.com по сравнению с общими инструментами ИИ и традиционными программными подходами

В дополнение к специализированным решениям и каталогам закупок, компании также доступны для общих инструментов ИИ и классического программного обеспечения.

Традиционное программное обеспечение

Классическое программное обеспечение на основе правил является детерминированным и негибким. Изменения для новых сценариев требуют ручных корректировок. Тем не менее, процессы закупок часто включают неструктурированные данные и сложные решения, которые не подходят для чисто регулярных систем.

Общие инструменты ИИ (например, общие LLMS)

Такие инструменты, как свободно доступные LLMS, могут поддерживать в таких задачах, как позиция текста или базовые исследования. Тем не менее, им не хватает специфичного для домена обучение, кураторские данные B2B, интегрированные рабочие процессы и механизмы проверки поставщиков, которые необходимы для закупок. Необходимость обучения LLMS специально для покупки («точная настройка») выделяется.

Преимущества специализированных инструментов закупок искусственного интеллекта, таких как Accio.com

• Домен -Специфичный ИИ: поезда по данным закупок, понимает отраслевой жаргон, свойства поставщика и динамику рынка. Accio.com утверждает, что его искусственный интеллект основан на «десятилетиях отраслевой экспертизы».
• Интегрированные рабочие процессы: объединяет различные этапы закупок (идеи, поиск, сравнение, RFQ) на платформе.
• Курированные и проверенные данные: доступ к проверенным сетям поставщиков и проверенным данным.
• Функции, связанные с периодом: такие функции, как «Супер сравнение», «Идеальное совпадение» и агенты ИИ, специально адаптированы к задачам закупок.

Хотя общий ИИ обладает широкими навыками, специализированные инструменты искусственного интеллекта, такие как Accio.com «Последняя миля» закупок требует особых знаний, которых часто не хватает общим моделям. Поэтому компании должны быть осторожны в использовании общего искусственного интеллекта для сложных задач закупок без существенных усилий по корректировке и интеграции данных. Специализированные платформы, вероятно, предлагают более высокую добавленную стоимость и более надежные результаты в этой области.

Следующая таблица предлагает структурированное сравнение Accio.com с выбранными альтернативами:

Сравнительная матрица: accio.com против ключевой альтернативы

Сравнительная матрица: accio.com против ключа альтернативы - изображение: xpert.digital

Сравнительный анализ между Accio.com и его основными альтернативами показывает значительные различия в позиционировании и навыках различных платформ. Accio.com фокусируется на поиске интеллекта с комплексным подходом, от поиска идей до готового продукта и на электронной коммерции B2B. Платформа использует передовые технологии ИИ, такие как QWEN LLM, обработка естественного языка, более 200 графиков знаний, машинного обучения и агентов искусственного интеллекта. Наиболее важные функции, контролируемые AI, включают в себя идеи «идеальное совпадение», «супер сравнение», «глубокий поиск», комплексную циклопедию продукта и специализированные агенты ИИ.

Для сравнения, Scoutbee специализируется на разведке, разрядке и квалификации глубоких поставщиков. Платформа опирается на технологию графиков, прогнозирующий и предписывающий анализ, а также для машинного обучения и NLP для обнаружения интеллектуальных поставщиков, оценки рисков и скрининга разнообразия ESG. Coupa, с другой стороны, предлагает комплексный комплекс на основе исходного искусства в области ИИ с акцентом на управление пожертвованиями и автоматизацию. Платформа использует рабочие процессы, контролируемые AI, машинное обучение для анализа расходов, обнаружение мошенничества и NLP для обработки счетов. Традиционный каталог wlw.de фокусируется на базовой идентификации поставщиков с ограниченными или без усовершенствованных функций ИИ.

Accio.com имеет глобальную сеть с более чем одним миллионом проверенных поставщиков, валидация ИИ и кредитные оценки для поиска поиска. Scoutbee предлагает глобальную базу данных поставщиков с подробными профилями и процессами проверки, в то время как Coupa предоставляет инструменты управления поставщиками, доступ к сети и рейтинги производительности. Поддержка покупки на Accio.com включает в себя автоматизацию RFQ, сравнения предложений, шаблоны заказа и потенциальную интеграцию электронной коммерции.

Что касается контрольных функций, Accio.com предлагает маржу прибыли, расчет затрат как часть идеи идей и обзор управления пожертвованиями. Оценка Coupa здесь с подробной аналитикой пожертвований, контролем бюджета и мониторингом соответствия. Целевые группы также различаются: Accio.com предназначен для МСП, торговых агентов и трансграничных продавцов, в то время как Scoutbee и Coupa обращаются к средним и крупным компаниям со сложными требованиями или корпорациями.

С точки зрения удобства пользователя, Accio.com фокусируется на упрощении с помощью ввода естественного языка и «опыта покупки, подобного потребителям». В проверке данных и достоверности платформы опираются на перекрестную проверку ИИ, кредитные оценки поставщиков и проверенные сети, которые отличают ее от других поставщиков, каждый из которых использует свои собственные подходы к проверке данных и оценке риска.

Преимущества инструментов на основе искусственного интеллекта, таких как Accio.com в области закупок и контроля

Внедрение инструментов, поддерживаемых AI, таких как Accio.com в областях закупок и контроля, предлагает компаниям различные ощутимые преимущества. Они варьируются от повышения эффективности и оптимизации затрат до стратегических улучшений в управлении поставщиками и управления рисками.

Повышение эффективности и автоматизации повторяющихся задач

Основным преимуществом ИИ в закупках является огромное повышение эффективности за счет автоматизации рутинных и повторяющихся задач. Системы ИИ могут значительно ускорить получение данных, вход и обработку данных. Accio.com, например, автоматизирует создание запросов о предложении (RFQ) и предварительное выбор поставщиков. Рабочие процессы для требований заказа, разрешений и сравнения счетов могут быть ужесточены, в результате чего агенты ИИ с Accio.com могут даже создавать проекты заказа. Это приводит к значительному сокращению ручных усилий и времени, которые необходимо потратить на обычную деятельность. Это выпускает ценные персональные ресурсы, которые могут вместо этого сосредоточиться на стратегически более важных задачах, таких как сложные переговоры, разработка инновационных стратегий закупок или управление отношениями критически важных поставщиков. Исследования, лежащие в основе этого повышения эффективности: McKinsey сообщает, что ИИ может сократить время обработки счетов, а исследование Deloitte показывает, что инструменты ИИ могут сократить обработку заказов и счетов почти на 30%. Это повышение эффективности не только означает, что те же задачи выполняются быстрее, но в основном они меняют характер работы закупок, смещая фокус транзакции на стратегическую деятельность. Для компаний это приводит к необходимости инвестировать в дальнейшую подготовку их команд закупок, чтобы оптимально использовать эту недавно полученную свободу и сосредоточиться на таких задачах, как сложные переговоры, способствуя инновациям в отношениях с поставщиками и передовым управлением рисками.

Улучшенный анализ данных, прозрачность расходов и оптимизация затрат

Системы ИИ способны анализировать огромные и сложные записи данных, чтобы раскрыть паттерны расходов, аномалии и потенциал сбережений, которые могут остаться скрытыми. Например, Accio.com предоставляет информацию о командах цен на продукты и конкурентных вариантах. Это обеспечивает практически в режиме реального времени прозрачность расходов и передового анализа. Это позволяет так называемой «индивидуальной покупке» (не соответствующих покупок) и возможностям для консолидации поставщиков. Более положительные эффекты являются более положительными эффектами, в результате чего Accio.com предлагает такие инструменты, как расчет затрат и калькулятор прибыли. Количественные преимущества являются значительными: McKinsey приводит к снижению закупок закупок на 10% с помощью ИИ, в другом отчете McKinsey упоминается до 20% снижения эксплуатационных затрат. Ранние пользователи из искусственного интеллекта в закупках записали возврат инвестиций до пяти раз. Анализ расходов, поддерживаемых ИИ, выходит за рамки прошлого и обеспечивает прогнозирующие и предписывающие знания. Это обеспечивает упреждающее управление затратами и более стратегическое финансовое планирование. Контрольные отделы могут работать более тесно вместе с закупками и использовать сгенерированные AI идей для более точных прогнозов, бюджетов и обзоров финансовых рисков. Таким образом, офис финансового директора получает могущественного союзника при контроле расходов по всей компании.

Управление стратегическими закупками и отношениями с поставщиками (SRM)

Инструменты искусственного интеллекта революционизируют стратегические закупки и SRM. Они позволяют более интеллектуальному поиску, оценке и отбору поставщиков на основе различных критериев, таких как затраты, качество, риск, соответствие ESG (окружающая среда, социальные отношения и корпоративное управление) и инновационный потенциал. Accio.com поддерживает это с помощью таких функций, как «идеальное совпадение» и «глубокий поиск». Мониторинг производительности поставщика и оценка рисков также улучшаются с помощью ИИ. Кроме того, KI может помочь в переговорах и управлении контрактами, например, предлагая соответствующие положения или признавая отклонения от стандартов. Сотрудничество и прозрачность с поставщиками могут способствовать общими платформами данных и СПИДом на основе искусственного интеллекта. McKinsey сообщает, что ИИ может ускорить выбор поставщика на 30%. ИИ превращает SRM из реактивного, часто административно сложного процесса в проактивную стратегическую функцию, контролируемую данные. Это может создать значительную добавленную стоимость за пределы чистой экономии затрат, например, за счет идентификации инновационных поставщиков или повышения устойчивости цепочки поставок. Команды закупок могут использовать ИИ для построения более устойчивых и диверсифицированных поставщиков и для более эффективной работы над общими целями, что имеет решающее значение в современной нестабильной глобальной экономике.

Расширенное управление рисками и соблюдение требований

Способность ИИ активно идентифицировать и снижать риски в цепочке поставок является еще одним важным преимуществом. Это включает в себя такие риски, как сбои с поставщиками, геополитические расстройства или волатильность цен. Accio.com предлагает аппетит особого риска. ИИ обеспечивает автоматические тесты соответствия на основе контрактов, правил и внутренних руководящих принципов. Обнаружение мошенничества также улучшается алгоритмами ИИ. Повышенная прозрачность и полные испытательные пути (Audit Trails) поддерживают соответствие нормативным требованиям. Исследования показывают, что ИИ может улучшить показатели соответствия в течение тройного. ИИ смещает управление рисками с периодического, ручного процесса обзора к непрерывной, автоматизированной системе наблюдения и прогнозирования. Это улучшает способность компании прогнозировать и реагировать на угрозы и обеспечивает более гибкие и более устойчивые цепочки поставок. Для контроля это означает лучшую количественную оценку потенциальных финансовых последствий различных рисков и более надежных положений. Ввиду растущей сложности глобальных правил, таких как Закон ЕС AI, мониторинг соответствия на основе искусственного интеллекта становится все более важным.

Укрепление контроля с помощью взглядов в реальном времени и прогнозирующих анализов

Контроль также значительно выигрывает от использования искусственного интеллекта. ИИ предоставляет контроллерам более быстрый доступ к более точным и более детальным данным для финансового анализа и отчетности. Реальные данные дают гибкую реакцию на изменения рынка и повышают конкурентоспособность. Прогнозирующий анализ приводит к более точным прогнозам, улучшению бюджетирования и более информированному управлению сценариями. Системы ИИ могут генерировать рекомендации по действию на основе данных и улучшать мониторинг платежных потоков и раннего обнаружения рисков ликвидности. ИИ преобразует, контролируя, в основном прошлые, ориентированные на прошлое функцию отчета, в будущую стратегическую консультативную роль в организации. Контроллеры, которые оснащены инструментами искусственного интеллекта, могут предоставить управлению более ценную стратегическую информацию и, таким образом, влиять на важные деловые решения в отношении инвестиций, назначения ресурсов и риска риска. Сотрудничество между закупками и контролем становится более динамичным и на основе данных.

В следующей таблице приведены наиболее важные преимущества использования ИИ при закупках и контроле:

Ключевые преимущества Ки в области закупок и контроля

Ключевые преимущества AI в закупках и контроле - изображение: xpert.digital

Реализация искусственного интеллекта в закупках и контроле предлагает многочисленные стратегические преимущества для компаний. В области повышения эффективности AI позволяет автоматизировать повторные задачи, такие как ввод данных, создание RFQ и сравнение бухгалтерского учета, что сокращает время обработки счетов до 50 процентов, а обработка порядка и счета могут быть ускорены почти на 30 процентов. Такие решения, как Accio, полностью автоматизируют создание RFQ и выбор поставщиков.

Значительная экономия затрат возникает в результате идентификации сберегательного потенциала на основе ИИ, улучшенных переговоров и сокращения индивидуальной покупки. Компании могут сократить свои расходы на закупки на 10 процентов и снизить эксплуатационные расходы до 20 процентов, причем ранние пользователи в пять раз получают отдачу от инвестиций.

Стратегические закупки получают выгоду от интеллектуального вывода и отбора поставщиков, улучшенного мониторинга производительности и переговоров на основе ИИ. Выбор поставщика может быть ускорен на 30 процентов, поддерживаемых такими функциями, как Accios «Perfect Match» и «Deep Search».

В управлении рисками KI обеспечивает проактивное обнаружение таких рисков, как расстройства цепочки поставок или сбои с поставщиками, а также автоматические тесты на соответствие, что приводит к в три раза лучше. Агентство Accio Risk Super Colon поддерживает непрерывный мониторинг.

Контроль усиливается более быстрым и более точным предоставлением данных для анализа и отчетности, дополненных прогнозирующими прогнозами и конкретными рекомендациями для действий. Это обеспечивает более быструю реакцию на изменения рынка и улучшение планирования ликвидности.

Наконец, ИИ революционизирует анализ данных и прозрачность посредством обработки больших объемов данных, видимости пожертвований в реальном времени и раскрытия моделей и аномалий. Такие инструменты, как энциклопедия Accio Product с рыночной информацией и генератор Suplari Insight, предлагают всестороннюю аналитическую поддержку.

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 соображения при внедрении ИИ в закупках

Несмотря на значительные преимущества, внедрение ИИ в закупки связано с проблемами, которые должны учитывать и активно учитывать компании. Реалистичная оценка этих препятствий имеет важное значение для успешной реализации и достижения ожидаемой выгоды.

Качество данных, доступность и интеграция препятствий

Данные являются жизненным эликсиром систем ИИ. Их качество, доступность и интеграция часто представляют самые большие проблемы. Модели ИИ требуют больших объемов высококачественных, хорошо структурированных данных для эффективного обучения и надежной работы. Неадекватное качество данных названо одним из основных препятствий во введении KI. Многие компании пытаются получить доступ и интегрировать данные из разных внутренних систем, таких как инструменты ERP и S2P, а также из внешних источников. Силосы данных и отсутствие стандартизации усложняют эффективное использование ИИ.

Следовательно, создание надежных структур управления данными имеет важное значение.

Квинтэссенция заключается в том, что данные также являются самым большим способным и самым большим узким местом для ИИ в закупках. Без основы данных инициативы по искусственному искусству, скорее всего, потерпят неудачу или останутся ниже ожиданий. Несколько источников подчеркивают критическую роль качества данных. Такие исследования, как процитировано Ivalua и исследование Bitkom по немецким компаниям, плохое управление данными и отсутствие доступности данных, явно перечисляют в качестве центральных препятствий в реализации. Поэтому компании должны расставить приоритеты в стратегиях данных, регулировке данных и интеграции- либо до, либо параллельно внедрению инструментов ИИ. Упомянутое «Прикрытие для искусственного интеллекта» является основным требованием.

Затраты на реализацию и производство закона ROI

Введение ИИ связано со значительными затратами. Это включает в себя расходы на разработку или покупку программного обеспечения AI, реализации и интеграции в существующие системы. В частности, эти высокие затраты являются серьезной проблемой для немецких компаний. Кроме того, существует сложность количественной оценки ожидаемой доходности инвестиций (ROI) заранее и создания убедительного бизнес -обоснования, что может стать препятствием, особенно для небольших компаний. Расходы на техническое обслуживание, обновления и специализированный персонал также не должны пренебрегать.

Хотя ИИ обещает значительный ROI в долгосрочной перспективе, первоначальные инвестиции и задача прогнозировать преимущества могут быть значительным сдерживающим фактором, особенно для МСП. Исследования подробно показывают, как высокие затраты и трудности в количественной оценке доходности представляют собой значительные барьеры для немецких компаний, особенно для МСП, которые сталкиваются с фиксированными затратами на развитие ИИ. Таким образом, компаниям нужен постепенный подход к реализации, который начинается с случаев использования, которые обещают высокие преимущества с меньшей сложностью, чтобы продемонстрировать успех на ранней стадии и создать принятие. Четкие показатели для стремления к искусственному искусству и рентабельности инвестиций необходимы.

Квалификационные пробелы и управление изменениями в организациях

Успешное использование ИИ не только требует правильной технологии, но и надлежащим образом квалифицированных сотрудников и эффективного управления изменениями. Часто в командах закупок не хватает технических ноу-хау и конкретной экспертизы ИИ. Обучение сотрудников и дальнейшие меры обучения необходимы для того, чтобы рабочая сила эффективно работала с новыми инструментами искусственного интеллекта. Сопротивление изменений и страх потери работы также могут возникнуть и должны быть рассмотрены. Важность эффективных стратегий управления изменениями и четкого общения преимуществ и целей введения искусственного интеллекта не может быть оценена достаточно высоко.

«Человеческий фактор» так же важен в реализации ИИ, как и сама технология. Инструменты искусственного интеллекта - это инструменты, успех которых зависит от принятия и адаптивности человека. Несколько источников подчеркивают необходимость оснащения рабочей силы, управления управлением изменениями и уточнить сотрудников о том, как ИИ расширяет их роли и не заменяется. Заявление об опросе CPO здесь важно: «ИИ не заменит людей, но люди, которые используют ИИ, заменит людей, которые этого не делают». Компании должны инвестировать в развитие персонала и создавать культуру, которая способствует сотрудничеству между людьми и ИИ. Роли в покупке будут развиваться, а новые навыки в области интерпретации данных, управления инструментами ИИ и стратегического мышления потребуют.

Этические соображения: алгоритмический смещение и прозрачность

Использование ИИ также поднимает этические вопросы, которые необходимо учитывать. Основным риском является то, что существующие системы ИИ (смещение), которые содержатся в исторических данных обучения, увековечивают или даже усиливают или даже интенсифицируют. Это может привести к нечестному выбору поставщика или искаженному анализу рынка. Так называемая «проблема в черном ящике», чтобы понять, как модели искусственного интеллекта достигают ваших решений, могут подорвать ответственность и доверие. Требуется прозрачность, объяснение (объясняемое ИИ, XAI) и справедливость в алгоритмах ИИ. Человеческий надзор имеет важное значение для проверки рекомендаций ИИ и уменьшения предвзятости.

Этическое ИИ - это не просто вопрос соответствия, но и фундаментальная предпосылка для установления доверия и обеспечения ответственного использования ИИ в закупках, область, которая управляет значительным финансовым операциями и стратегическими отношениями. Источники подчеркивают прозрачность, объяснение и справедливость в качестве центральных ведущих принципов. Предупреждения об алгоритмическом смещении при обнаружении поставщика явно. Поэтому компании должны внедрить надежные правительственные рамки ИИ (см. Раздел VII.C), которые включают механизмы для признания предвзятости, тестов на справедливость и четких структур ответственности. Несоответствие этических проблем может привести к повреждению репутации, юридическим проблемам и неправильным бизнес -решениям.

Проблемы с безопасностью и защитой данных (включая влияние Закона ЕС на программное обеспечение B2B)

Защита конфиденциальных данных закупок, такую ​​как информация о поставщике, контракты и ценообразование при использовании инструментов искусственного интеллекта, в частности облачных решений, имеет первостепенное значение. Риски также возникают из компонентов искусственного интеллекта от сторонних поставщиков и цепочки поставок программного обеспечения. Соответствие правилам защиты данных, такими как GDPR и новое законодательство, специфичное для AI, такое как Закон ЕС AI, является обязательным условием. Закон АИ ЕС классифицирует системы ИИ в соответствии с уровнями риска и снимает операторов систем с высоким риском, которые часто встречаются в корпоративном программном обеспечении (например, в персонале или финансах), строгие обязанности. Это оказывает прямое влияние на программное обеспечение для закупок B2B. Для систем с высоким уровнем риска KI Закон ЕС называет прозрачность, надзор за человеком, управление данными и мониторинг после ввода в эксплуатацию.

Регуляторный ландшафт для ИИ развивается быстро, и соблюдение (особенно в комплексных правилах, таких как Закон ЕС ИИ) становится критическим фактором при выборе и использовании решений для закупок ИИ. Источники явно описывают влияние Закона ЕС на технологию B2B, включая программное обеспечение для закупок. Подход, основанный на рисках, означает, что поставщики и пользователи инструментов закупок искусственного интеллекта подлежат различным обязательствам по эксплуатации и соответствию. Менеджер по закупкам должен тесно сотрудничать с юридическими и ИТ -отделами, чтобы оценить соответствие инструментов ИИ. Поставщики ИИ, которые активно решают эти нормативные требования и интегрируют функции для прозрачности, аудитации и защиты данных, будут иметь конкурентное преимущество. Это также влияет на договорные положения с поставщиками ИИ.

Следующая таблица суммирует наиболее важные проблемы и соображения при внедрении ИИ в закупках:

Ключевые проблемы и соображения при внедрении искусственного интеллекта при закупках

Ключевые проблемы и соображения в реализации искусственного интеллекта в изображении закупок: xpert.digital

Реализация ИИ в закупках приводит к различным ключевым проблемам, которые требуют хороших стратегий решения. В области данных отсутствие качества данных, доступности и интеграции, а также существующих силосов данных представляют собой центральные проблемы, которые можно решить путем приоритета комплексной стратегии данных, систематической корректировки данных, инвестиций в интеграционные решения и установление солидного управления данными.

Связанные с затратами проблемы включают высокие затраты на реализацию и разработку, а также сложную количественную оценку отдачи от инвестиций. Это рекомендуется здесь в реализации фаз, начиная с использования с высокой стоимостью и низкой сложностью, определением четких KPI для измерения ROI и тщательного изучения решения «купить против сборки».

В области навыков и персонала технические ноу-хау и опыт ИИ часто не имеют сопротивления изменений. Подходы к решению включают инвестиции в обучение и дальнейшее образование, эффективное управление изменениями, четкое общение преимуществ и содействие культуре сотрудничества человека-KI.

Этические соображения касаются алгоритмического смещения и отсутствия прозрачности из -за систем «черного ящика». Реализация структур управления ИИ, регулярные проверки справедливости, использование объяснимого ИИ и обеспечение человеческого надзора - это центральные меры здесь.

Наконец, аспекты безопасности и правого крыла, такие как защита данных в соответствии с GDPR, безопасность данных для использования облака, риски от стороннего соответствия Закона о AI и ЕС ЕС. Тесное сотрудничество с юридическими и ИТ -департаментами, тщательный отбор поставщиков, включение предложений по соблюдению в контрактах и ​​надежные меры безопасности в области связей с связью с клиентами.

Стратегические рекомендации по внедрению ИИ в закупки

Успешная интеграция искусственного интеллекта в процессы закупок и контроля требует хорошо продуманного стратегического подхода. Компании, которые хотят использовать ИИ для повышения своей эффективности, снижения затрат и достижения стратегических преимуществ, должны учитывать следующие рекомендации.

Разработка вводной стратегии ИИ для закупок

Специальная реализация инструментов ИИ редко приводит к успеху. Вместо этого требуется комплексная стратегия:

Оценка уровня цифрового зрелости

Прежде всего, честный инвентарь цифровой зрелости компании и, в частности, отдел закупок должен иметь место. Это помогает определить слабости и установить реалистичные цели.

Определите четкие бизнес -цели и KPI

Должно быть четко определено, какие конкретные бизнес -цели должны быть достигнуты с помощью ИИ (например, снижение затрат на x%, сокращение времени пропускной способности для y на дни z). Измеримые ключевые показатели производительности (KPI) необходимы для достижения успеха.

Координация с цифровой стратегией всей компании

Стратегия ИИ по закупкам не должна рассматриваться в изоляции, но должна быть вставлена ​​в всеобъемлющую программу цифровой трансформации компании.

Идентификация приложений с большими преимуществами

Вместо того, чтобы пытаться преобразовать все одновременно, следует определить конкретные приложения, в которых ИИ может предложить наибольшую добавленную стоимость с сравнительно низкой сложностью. Это создает ранние успехи и способствует принятию.

Основанные решения «купить против Build»

Компании должны решить, хотят ли они купить стандартное программное обеспечение для искусственного интеллекта или хотят разработать специальные решения. Это решение зависит от таких факторов, как потребность в конкурентных преимуществах посредством адаптации, существующих ноу-хау и бюджета.

По этапам реализация

Шаг -шаг подход снижает риски и позволяет организации учиться на первоначальном опыте и при необходимости адаптировать стратегию.

Успешное введение искусственного интеллекта в закупках - это меньший вопрос о том, как чисто технологический отказ, а также стратегическая ориентация на бизнес -цели и четкое понимание того, где KI может решать конкретные проблемы или создавать новую ценность. Структура, предложенная BCG, правильно начинается с оценки цифровой зрелости и понимания слабостей. Рекомендации McKinsey подчеркивают акцент на вариантах использования высокого качества и немедленно предупреждаете о полной трансформации. Компании, которые разрабатывают четкое, стратегическое расписание для введения KI, которое адаптировано к их конкретному контексту и зрелости, имеют более высокую вероятность достижения желаемых результатов и избежать дорогостоящих ошибок.

Создание бизнес -обоснования и измерения рентабельности

Каждая инвестиция в новые технологии требует надежного бизнес -обоснования, которое количественно определило ожидаемую выгоду.

Определение вклада стоимости AI

Должно быть четко определено, какой вклад ИИ должен внести в закупки - будь то постепенное улучшение существующих процессов или фундаментальный перепроектирование моделей закупок.

Идентификация измеримых преимуществ

Потенциальные преимущества, такие как экономия затрат, повышение эффективности, снижение риска, улучшение соответствия и более быстрое время пропускной способности, должны быть названы в конкретных терминах и, где это возможно, количественно.

Оценка затрат

Реализация и эксплуатационные расходы должны быть реалистично оценены.

Отслеживание эффектов

После реализации финансовые последствия и оперативная эффективность должны непрерывно контролироваться и измеряться. Примеры рентабельности инвестиций в пять раз для ранних пользователей, снижение эксплуатационных расходов на 10-20% и на 30% более быстрый выбор поставщиков.

Надежное бизнес -обоснование для ИИ в закупках должно выходить за рамки смутного обещания эффективности и содержать конкретные, измеримые, достижимые, актуальные и связанные с временем (умные) цели и KPI. Подчеркнутая необходимость определения «вклада в области ИИ» и реализации финансовых последствий и операционной эффективности является центральным. Сложность количественного определения преимуществ заранее делает сильное, основанное на фактических данных бизнес -обоснование еще более важным. Обеспечение поддержки со стороны руководства и бюджета для ИИ инициатив в значительной степени зависит от убедительного бизнес -обоснования, которое четко объясняет ожидаемую рентабельность инвестиций и стратегическую ценность.

Управление управления данными и условия этической структуры

Ответственная обработка данных и соблюдение этических принципов имеют решающее значение для введения KI.

Создание сильной практики управления данными

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

Внедрение структур управления ИИ

Они должны определять четкие принципы, такие как ответственность, прозрачность, справедливость и управление рисками.

Формирование советов по этике ИИ или комитетов по управлению

Эти органы должны включать представителей закупок, ИТ, права и управления рисками, а также определять руководящие принципы и проверять более крупные инициативы по ИИ.

Определение четких ролей и обязанностей

Необходимо определить четкие обязанности и пути эскалации для решений, связанных с ИИ.

Внедрение обзоров риска

Новые инструменты ИИ должны быть оценены с точки зрения точности, предвзятости, пробелов в безопасности и юридических последствий.

Обеспечение человеческого надзора

Инструменты искусственного интеллекта должны обеспечивать механизмы для обзора и вмешательства человека.

Упреждающее правительство ИИ имеет важное значение не только для соблюдения правил и снижения риска, но и для развития доверия к системам ИИ среди сотрудников, поставщиков и других заинтересованных сторон. Источник подчеркивает, что менее трети крупных компаний разрешают неограниченное использование ИИ из -за проблем безопасности и соответствия, что делает управление главным приоритетом. Это также подчеркивает ответственность и гарантирует, что человеческие менеджеры несут ответственность за решения. Компании, которые интегрируют этические соображения и надежное управление в свою стратегию искусственного интеллекта с самого начала, лучше расположены для того, чтобы использовать преимущества искусственного интеллекта ответственно и устойчиво и избежать потенциальных ловушек в связи с предвзятостью, отсутствием прозрачности или злоупотребления данными.

Продвижение сотрудничества Human-Ki для оптимальных результатов

ИИ не следует рассматривать как замену человеческого труда, а как инструмент, который расширяет и улучшает человеческие навыки.

Признание ИИ как инструмента вспомогательного средства:

ИИ служит для того, чтобы утверждать человеческие навыки, а не заменить их полностью.

Дизайн совместных рабочих процессов:

Рабочие процессы должны быть разработаны таким образом, чтобы они оптимально использовали сильные стороны людей (критическое мышление, эмпатия, сложные этические суждения) и ИИ (обработка данных, распознавание выборки, скорость).

Внедрение систем "Человек-в-петли" (HITL):

Они позволяют людям направлять решения ИИ, проверять и, при необходимости, совпадать.

Инвестиции в обучение и управление изменениями:

Сотрудники должны быть обучены и подготовлены к новым ролям и методам работы с ИИ.

Наиболее эффективными реализациями искусственного интеллекта в закупках будут те, кто способствует симбиотическим отношениям между людьми и ИИ и создает «расширенную рабочую силу». Источники предоставляют подробные объяснения HITL и подчеркивают сотрудничество. Гартнер цитируется: «Компании, которые не могут объединить ИИ с человеческим опытом, риском, отстают». Также подчеркивается необходимость пересмотра, как команды закупок взаимодействуют с системами, контролируемыми ИИ. Это требует культурного изменения в направлении принятия ИИ в качестве партнера. Уровень управления должен продвигать эту совместную модель и инвестировать в развитие «компетентности ИИ» во всей функции закупок. Будущее не в ИИ или людях, а в ИИ с человеком.

Будущее закупок: автономные системы и разработка ИИ

Влияние искусственного интеллекта на закупки только в начале. Будущие разработки указывают на еще более глубокие изменения, с потенциалом для автономных систем и интеграции дальнейших новаторских технологий.

Путь к автономным закупкам и агентам ИИ

Развитие в области искусственного интеллекта указывает на путь, который ведет от ИИ, помогающего Ай-авгуату, к потенциально автономным процессам закупок. Ожидается, что агенты ИИ, такие как предполагаемые, например, будут справляться с растущим диапазоном задач с увеличением независимости, например. Это включает в себя агрегацию данных, реализацию переговоров, оценку рисков и мониторинг соответствия ESG. Видения «самообладающих» цепочек поставок, которые могут автономно адаптироваться к расстройствам, получают контур. В таком сценарии роли команд закупок могут измениться на роли «ценностных архитекторов», которые разрабатывают всеобъемлющие стратегии, которые затем реализуются цифровым ядром искусственного интеллекта.

Тем не менее, это развитие в отношении автономных систем связано со значительными проблемами. Это включает в себя уже обсуждаемые аспекты качества данных и управления изменениями, а также конкретные этические вопросы при решении автономно важнейших ИИ, аспектов кибербезопасности и сложных юридических вопросов, касающихся ответственности за действия автономных агентов. Автономные закупки, хотя и все еще новая концепция, представляет собой длительный потенциал ИИ для управления целыми циклами закупок для определенных категорий или задач с минимальным вмешательством человека. Это поднимает глубокие вопросы об обязательстве подотчетности, правовой базе способностей ИИ и будущих необходимых навыков экспертов по закупкам, которые могут стать дизайнерами и надзирателями этих автономных систем. Закон ЕС также окажет значительное влияние на использование таких высокообогативных автономных систем.

Роль онтологий и стандартов данных (например, онтология E -обработки, GS1)

Для того, чтобы системы ИИ могли полностью развивать свой потенциал, особенно в сетевых средах, стандартизированные форматы данных и полу -стабильны имеют важное значение. Онтологии данных и стандарты играют ключевую роль в взаимодействии и эффективности ИИ.

• Онтология Epocurement (EPO), разработанная Управлением ЕС по публикациям, направлена ​​на создание формальной, семантической основы для данных в общественных закупках. Он гарантирует последовательные термины, определения и отношения и предназначен для покрытия всего процесса закупок от объявления до оплаты.
• Более широкие стандарты, такие как онтологии Common Core (CCO) и основная формальная онтология (BFO), предлагают основу для представления знаний и работы интерьера данных в различных областях.
• Стандарты GS1 предлагают универсальную систему для идентификации продуктов (например, GTINS, штрих -кодов), чтобы обеспечить точность данных, отслеживание и плавный обмен информацией в цепочках поставок. Они поддерживают приложения ИИ, предоставляя структурированные, проверенные данные о продукте и обеспечивая такие технологии, как цифровые близнецы или интеграции блокчейна.

Эти стандарты могут улучшить качество данных для систем искусственного интеллекта, облегчить обмен данными между различными системами и организациями и, таким образом, поддерживать более требовательные анализы и автоматизацию. С ростом распространения ИИ необходимость в надежных онтологиях и стандартах данных становится все более важной для обеспечения того, чтобы системы ИИ могли эффективно передавать, постоянно интерпретировать данные и работать через различные платформы и организации. Онтология эбороцировки напрямую рассматривает разрыв в взаимодействии. Стандарты GS1 предоставляют «общую справочную базу» и «строительные блоки» для операций с ИИ в цепочках поставок. Без таких стандартов системы ИИ подвергают риску работы в силосе данных или неправильно интерпретировать данные. Предположение об этих стандартах будет решающим, чтобы использовать весь потенциал ИИ при создании действительно сетевых и интеллектуальных экосистем закупок. Это может потребовать по всей отрасли сотрудничества и инвестиций в инициативы по стандартизации данных.

Новые технологии (короткий обзор: квантовые вычисления, DAOS)

В дополнение к уже установленным технологиям ИИ, на горизонте появляются другие разрушительные разработки, которые могут повлиять на систему закупок в долгосрочной перспективе:

Квантовые вычисления

Эта технология содержит потенциал для решения чрезвычайно сложных задач оптимизации, которые недоступны для классических компьютеров. В области логистики и закупок это может революционизировать оптимизацию маршрутов, прогноз спроса и управление складами, одновременно анализируя огромные объемы данных и переменных. Хотя квантовые вычисления все еще находятся на ранней стадии разработки, компании должны начать делать «готовыми к кванту» и наблюдать за развитием.

Децентрализованные автономные организации (DAO)

DAO - это сообщества, руководствуясь членами, которыми управляют децентрализованные компьютерные программы и технологии блокчейна. Они могут потенциально использоваться для создания прозрачных, автоматизированных и совместно контролируемых систем закупок или управления цепочками поставок. Тем не менее, правовой статус и практическая реализация закупок по -прежнему чрезвычайно экспериментальны и связаны со значительными препятствиями.

Хотя квантовые вычисления и DAO по -прежнему еще более используются для широкого применения в закупках, они представляют разрушительные силы, которые могут принципиально изменить долгосрочные навыки оптимизации и организационные модели. Способность квантовых вычислений решать сложные задачи, далеко за пределами способности классических компьютеров, может позволить беспрецедентную эффективность повысить повышение эффективности. DAOS предлагает радикальную другую модель управления, которая теоретически может применяться к децентрализованным консорциумам закупок или финансированию цепочек поставок. Стратегическое предвидение требует, чтобы менеджеры по закупкам знали об этих технологиях, даже если немедленное введение невозможно. Наблюдение за их разработкой и потенциальными приложениями может проинформировать о долгосрочных усилиях по планированию и инновациям.

Закупки 4.0: Когда искусственный интеллект делает покупки водителем стратегической ценности

Интеграция искусственного интеллекта превращает управление закупками, приобретение и контроль в основном и сдвигает эти функции от операционных потребностей к стратегическим ценностным факторам в компании. Инструменты, поддерживаемые AI, предлагают потенциал для повышения эффективности, оптимизации затрат, для лучшего управления рисками и принятия более обоснованных решений на основе данных.

Анализ Accio.com показал, что платформа с его подходом на основе AI, в частности, благодаря таким функциям, как «идеальное совпадение» и «супер сравнение», а также использование таких технологий, как LLM и графики знаний, нарушает инновационные способы поиска источников и управления поставщиками. Специально для малых и средних компаний (МСП), Accio.com может быть ценным ресурсом для навигации по сложности мировых рынков закупок и получения доступа к широкой сети поставщиков. Платформа позиционирует себя как инструмент, который не только ищет, но и концептуализирует и прокладывает путь от идеи реализации.

По сравнению с установленными предприятиями, такими как SAP Ariba или Coupa, которые часто охватывают комплексные сквозные процессы, и специализированные инструменты, такие как Scoutbee для анализа глубокого поставщика, ACCI.com, по-видимому, занимает нишу, интеллектуальные функции поиска с сильным акцентом на этап формирования идей и потенциальную интеграцию электронной коммерции. По сравнению с традиционными каталогами поставщиков, такими как wlw.de, Accio.com предлагает значительную дополнительную стоимость посредством интерактивности, более глубокого анализа данных и стратегической поддержки.

Однако использование ИИ в закупках не является уверенным успехом. Проблемы, касающиеся качества данных и доступности, затрат на внедрение, необходимые корректировки квалификации у сотрудников, а также этические соображения, касающиеся алгоритмического смещения и прозрачности, должны быть упреждаются. Аспекты безопасности и защиты данных, особенно в свете новых правил, таких как Закон ЕС AI, имеют решающее значение.

Будущее закупок неизбежно будет более контролируемым данными, интеллектуальными и совместными - как между системами, так и между людьми и машиной. Предписан путь к частичным автономным или даже автономным процессам закупок, поддерживаемый агентами ИИ и усовершенствованным анализом. Стандартизация данных с помощью онтологий, таких как онтология EpoCurement или стандарты GS1, будет играть важную роль в обеспечении взаимодействия и качества данных.

Путешествие ИИ в закупку -это постоянная разработка, а не внедрение. Непрерывное обучение, адаптация к новым технологическим вариантам и внимание к ответственным инновациям являются ключом к устойчивому успеху. Компании, которые способствуют культуре гибкости и постоянного улучшения в своих функциях закупок, лучше всего будут позиционироваться для эффективной навигации и использования развивающегося ландшафта ИИ. Решение заключается не в том, должен ли ИИ быть введен, а то, как это может произойти стратегически и ответственно, для достижения реального конкурентного преимущества. Такие инструменты, как Accio.com, могут, если они тщательно и реализованы в рамках четкой стратегии, поддерживают организации по созданию более эффективных, более устойчивых и более ценностных операций по закупкам.

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

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

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