Управління закупівлями, закупівлями та контролем AI, що підтримується

Для управління: платформа AI надає невеликим та середнім компаніям велику корпоративну потужність покупок

Стратегічне значення штучного інтелекту (AI) у сучасних закупівлях швидко зростає. Технології AI трансформують традиційні процеси закупівлі, забезпечують значне підвищення ефективності, економію витрат та прийняття рішень на основі даних. Цей звіт проаналізує навички інструментів на основі AI, особливо платформи Accio.com, для управління закупівлями, придбання та контролю. Accio.com позиціонує себе як платформа B2B на основі AI, яка спрямована на спрощення складних процесів закупівель та використовує такі технології, як великі мовні моделі (LLMS) та графіки знань. Основні переваги Accio.com включають такі функції, як "Ідеальна відповідність" для пошуку ідей та вибору постачальників, а також "супер порівняння" для порівняння продуктів, що може мати велику цінність, особливо для малих та середніх компаній (МСП).

Звіт висвітлює унікальні точки продажу Accio.com порівняно з іншими встановленими інструментами AI та традиційними каталогами постачальників. Зрозуміло, що такі платформи, як Accio.com, можуть просунути демократизацію розвідки просунуту закупівлю. Це відкриває МСП, який традиційно не мав ресурсів для широких досліджень на ринку та експертизі постачальників, нових можливостей та може підвищити конкурентоспроможність у своїх ланцюгах поставок. Однак реалізація таких рішень AI також має проблеми, включаючи якість даних, витрати, кваліфікаційні прогалини та етичні аспекти, які потрібно ретельно вирішити. Очікується, що ролі у закупівлі та контролі, що відбудеться від ручного збору даних, та до стратегічних завдань, таких як валідація знань, створених ШІ, та управління винятковими випадками.

Зміна ландшафту закупівель: просування штучного інтелекту

Система закупівель перебуває в фундаментальній зміні, керованої прогресивним розвитком та впровадженням штучного інтелекту. Ця технологічна революція не тільки змінює індивідуальні етапи процесу, але і на всю парадигму того, як компанії формують свої покупки, закупівлі та контролюють функції та стратегічно вирівнюються.

Трансформативні ефекти ШІ на закупівлю, придбання та контроль

Штучний інтелект виступає каталізатором, який перетворює закупівлю головної тактичної функції, орієнтованої на витрати, у стратегічний, орієнтований на цінність партнера в компанії. Важливим аспектом є автоматизація звичайних завдань. Такі заходи, як введення вручну дані, обробка замовлень та порівняння рахунків-фактур, можуть бути ефективно прийняті системами AI, які вивільняють людську робочу силу для стратегічних завдань вищої якості.

Крім того, аналіз на основі AI дозволяє значно покращити використання даних. Компанії виграють від підвищення прозорості за рахунок своїх витрат (видимість пожертв), потенціал оптимізації для зменшення витрат може більш точно визначити та визнати ризики на ранній стадії. Прийняття рішень розміщується на твердій основі даних за допомогою прогнозних аналізів, більш точних прогнозів попиту та оцінки тенденцій ринку. Це не тільки призводить до кращих умов придбання, але й сприяє розробці більш динамічних та стійких ланцюгів поставок, оскільки системи AI здатні сигналізувати про потенційні розлади на ранній стадії та показувати альтернативні варіанти дії.

Реалізація ШІ в закупівлі виходить за рамки простої оптимізації існуючих процесів; Це створює основу для абсолютно нових моделей закупівель. Такі поняття, як пошук прогнозування, в яких очікуються майбутні потреби та зміни ринку, або встановлення динамічних екосистем постачальників, які гнучко адаптуються до змінних умов, можуть бути реалізовані лише AI. Здатність ШІ моделювати складні залежності в глобальних мережах доставки та проактивно контролю, як описано як бачення для контрольованих AI ринків та автономних агентів, вказує на фундаментальну переробку закупівель. Компанії, які не використовують ці технологічні можливості, ризикують відставати з точки зору економічної ефективності, спритності та якості їх стратегічних відносин з постачальниками. Конкурентна перевага все частіше буде серед тих організацій, функції закупівель яких розширюються та зміцнюються ШІ.

Ключові технології AI у закупівлі (NLP, ML, Genai, Graph знання, агент AI)

Трансформація системи закупівель за допомогою AI базується на портфелі різних, часто пов'язаних технологій:

Обробка природної мови (NLP)

NLP дозволяє комп'ютерним системам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. NLP використовується для придбання для аналізу неструктурованих даних, таких як контракти, листування постачальників та звіти про ринок. Він керує чатами для внутрішньої та зовнішньої комунікації та дозволяє користувачам формувати запити природною мовою, що суттєво покращує зручність використання інструментів закупівель. Вилучення відповідних пропозицій з договорів або аналізу настрою у зворотному зв'язку з постачальниками - це інші сфери застосування.

Машинне навчання (мл)

Алгоритми ML - це серце багатьох програм AI в закупівлі. Вони використовуються для розпізнавання вибірки у великій кількості даних, для прогнозних аналізів (наприклад, прогнозів попиту, оцінки ризику), для оцінки та класифікації постачальників (оцінювання постачальників) та для автоматичної категоризації витрат (класифікація витрат). Моделі ML навчаються з історичних даних і можуть постійно вдосконалювати свої прогнози та рішення.

Генеративна AI (Genai)

Генай, особливо через LLMS, має потенціал для революціонізації створення вмісту в процесі закупівель. Заявки включають розробку запитів на пропозицію (RFQ), поєднання звітів про аналіз, створення договірних положень або персоналізованого спілкування постачальників. Генай також може підтримувати розробку переговорних стратегій, наприклад, пропонуючи лінії аргументації або альтернативні сценарії.

Графіки знань (графіки знань)

Графіки знань служать структурованій складній інформації про постачальників, продуктів, ринків та їх відносини між собою. Вони дають можливість цілісного погляду на середовище закупівель і можуть генерувати більш глибокі, пов'язані з контекстом розуміння, що виходять за рамки простих аналізів даних. Наприклад, Accio.com використовує понад 200 графіків знань.

AI агент (AI агенти)

Агенти AI-це (напів-) автономні програмні суб'єкти, які можуть приймати конкретні завдання в процесі закупівель. Сюди входить автоматизований пошук доставки, впровадження переговорів (див. Автономні переговорні агенти), моніторинг ризиків або обробку запитів.

Справжня сила цих технологій часто розгортається лише у їх взаємодії. Наприклад, NLP дозволяє додатку GEMAI розуміти запит на природну мову покупця для створення проекту контракту, тоді як моделі ML можуть допомогти уточнити та оптимізувати створений вміст на основі аналізу минулого успіху контракту. Платформа Accio.com ілюструє цей інтегративний підхід, поєднуючи LLM з графіками NLP та знань, щоб редагувати складні запити. Ця синергетична взаємодія має вирішальне значення для розробки вдосконалених рішень AI і прокладає шлях для систем "агентних AI", в яких ці комбіновані технології діють зі збільшенням автономії. Для компаній це означає, що розуміння окремих технологій та їх взаємозалежності є важливим для розробки ефективних стратегій AI та вибору відповідних інструментів. Ізольоване використання окремих компонентів AI рідко розвиває той самий трансформаційний потенціал, що і інтегрований підхід.

Глибоке розуміння: Accio.com-acia-yast Закупівля та пошук джерел

Accio.com має право на принципове спрощення та оптимізацію процесів закупівель та пошуку джерел, особливо для малих та середніх компаній (МСП) за допомогою штучного інтелекту. Детальний вигляд платформи, її функції та основна технологія має вирішальне значення для розуміння вашого потенціалу та позиціонування на ринку.

Основна місія, бачення та ідентичності платформи

Основна місія Accio.com, платформа, розроблена групою Alibaba, полягає у спрощенні закупівель продуктів та супроводу компаній на шляху від першої ідеї до готового створення. Натхненний магією, що говорить "Accio" (лат. "Я закликаю") з серії Гаррі Поттера, платформа має на меті забезпечити користувачам швидко та ефективно доступ до відповідних ресурсів ланцюгів поставок. Цей фокус явно спрямований на глобальних покупців МСП, торгових агентів та транскордонних продавців.

Accio.com визначає свою особу над трьома основними областями:

• Пошукова система B2B на базі AI.
• B2B-Wikipedia на базі AI.
• Платформа електронної комерції в кінці.

Ця потрійна ідентичність підкреслює намагання бути набагато більше, ніж просто простим інструментом пошуку. Accio.com хоче створити інтегровану екосистему для торгівлі B2B, яка поєднує в собі відкриття інформації (пошукова система), здобуття знань (аспект Вікіпедії, наприклад, через тенденції ринку, деталі продукту) та обробку транзакцій (платформа електронної комерції). Платформа базується на більш ніж 25 -річному досвіді галузі від своєї первісної компанії, Alibaba Group. Якщо Accio.com вдасться в успішній інтеграції цих трьох ідентичностей, це може значно зменшити збитки від тертя в міжнародній торгівлі для МСП, пропонуючи центральну контактну точку для всього процесу. Однак реалізація такого всебічного бачення має значні проблеми та ризики у виконанні.

Основні функції для закупівель, придбання та контролю

Accio.com пропонує ряд функціональних можливостей, які контролюються AI, які підходять до конкретних потреб закупівель, придбання та контролю:

Знаходження джерела, що контролюється

Видатною особливістю є можливість дозволити користувачам сформулювати бізнес -ідеї або складні вимоги природною мовою. Accio.com аналізує ці записи - будь то тексти, зображення, файли чи URL -адреси - і перекладають їх у конкретні, реалізовані кроки. Сюди входить ідентифікація відповідних постачальників, надання розрахунків витрат та деталі доставки. Процес "Ідеального матчу" має на меті концептуалізувати бізнес -ідеї та знайти відповідні, перевірені продукти та постачальники. Платформа використовує глобальну мережу постачальників з понад мільйон перевірених постачальників, включаючи такі джерела, як Alibaba.com, 1688 та Europages. Функція "глибокого пошуку" також підтримує складні вимоги та оцінку надійності постачальників. Такий підхід, який звільняє користувачів від чистого пошуку ключових слів, а натомість намагається зрозуміти намір та контекст глибоко зрозуміти нові варіанти пошуку та, зокрема, підтримують ранню фазу розробки продукту. Для компаній, які вивчають нові лінійки продуктів або для стартапів, це може значно зменшити перешкоди вступу, оскільки початкова науково-дослідна робота значно розширена ШІ.

Функція "Супер порівняння"

Ця функція дозволяє негайно та всебічне порівняння вибраних продуктів. Він підкреслює найкращі продажі та найбільш конкурентоспроможні варіанти мільйонів продуктів та надає детальні огляди порівняння.

Енциклопедія продуктів та розуміння ринку

Accio.com діє як своєрідний "B2B-Wikipedia", показуючи динамічно технічні характеристики продукту, напругу цін, дані про продаж та іншу багатовимірну інформацію. Користувачі отримують доступ до тенденцій соціальних медіа в режимі реального часу та знань роздрібної торгівлі. Платформа включає понад 200, спеціальних галузевих графіків знань, які постійно оновлюються. Функція "Бізнес -дослідження" може навіть створити професійні бізнес -плани, включаючи оцінку витрат та рекомендації постачальників.

Accio AI агент

Платформа інтегрує чотирьох спеціалізованих агентів AI для роботи продукту, інтелектуального прийому, маркетингової підтримки та консультацій з ризиками. Наприклад, "Інтелектуальний агент прийому" може не лише редагувати запити клієнтів, але й зателефонувати інформацію про логістику, уточнити деталі з покупцями та замовленнями на дизайн. Використання таких агентів вказує на тенденцію до завдань автономних закупівель, в яких AI не тільки інформує, але активно бере участь у робочому процесі. Це обіцяє значні підвищення ефективності, але в той же час викликає питання щодо спостереження, відповідальності за дії агентів ШІ та необхідність надійних механізмів людини (HITL), особливо у випадку критичних процесів, таких як випуски порядку або огляди ризиків.

Контрольні функції

Accio.com підтримує контроль шляхом консолідації процесів на одній платформі, що сприяє контролю за витратами та управлінням витратами. Також доступні інтегровані інструменти, такі як калькулятор прибутку та шаблони для замовлень (замовлення на купівлю). Платформа також автоматизує створення запитів на пропозицію (RFQ) та вибору постачальників з метою отримання пропозицій протягом 24 годин. Можливість отримання оцінок витрат та аналізу техніко -економічного обґрунтування на ранньому етапі має велику цінність для планування бюджету та інвестиційних рішень для контролю.

Наступна таблиця узагальнює основні навички та функції на основі AI Accio.com:

Навички Accio.com-Core та функції на основі AI

Навички Accio.com-Core та функції на основі AI-image: xpert.digital

Accio.com пропонує комплексні функції на основі AI для закупівель, придбання та контролю. Платформа дозволяє природно мовні ідеї за допомогою технології "Ідеальна відповідність", яка обробляє бізнес -ідеї та автоматично визначає відповідні постачальники, витрати та варіанти доставки. Використання великих мовних моделей, графіків обробки природних мов та знань спрощено та дозволяє оцінювати ранні витрати.

Функція «Супер порівняння» пропонує негайні комплексні порівняння продуктів та висвітлює бестселери та конкурентні варіанти. За допомогою машинного навчання та аналізу даних користувачі можуть приймати обґрунтовані рішення щодо продуктів та визначити найкращі варіанти ціни.

Глобальна мережа постачальників включає понад мільйон перевірених постачальників платформ, таких як Alibaba.com, 1688 та Europages. Функція «глибокий пошук», керована AI, дозволяє задовольнити складні вимоги та значно розширює пул постачальників, в той же час покращується якість та надійність.

Енциклопедія інтегрованої продукції пропонує динамічні дані про продукцію, діапазони цін, тенденції продажів та тенденції соціальних медіа в реальному часі з понад 200 графіків промислових знань. Це підтримує стратегічні рішення та допомагає визначити нові тенденції на ринку та можливості для бізнесу.

Бізнес -план через функцію "Бізнес -дослідження" створює професійні бізнес -плани з оцінками витрат та рекомендаціями постачальників, використовуючи загальний ШІ. Чотири спеціалізовані агенти AI автоматизують звичайні завдання в сферах роботи продукту, інтелектуального прийому, маркетингу та поради щодо ризику, що звільняє персонал та покращує взаємодію клієнтів.

Automation RFQ значно прискорює процеси пропозиції, з метою отримання пропозицій протягом 24 годин. Пропозиція доповнюється калькулятором норми прибутку для аналізу цін та прибутковості, а також обширними інструментами управління витратами та управлінням витратами, що забезпечує кращий огляд витрат та визначити потенціал економії.

Основна технологія AI (Qwen LLM, NLP, графіки знань тощо)

Продуктивність Accio.com заснована на передових технологіях AI, розроблених групою Alibaba. Центральним елементом є власна модель великої мови (LLM) під назвою Qwen. Ця модель є основою для розуміння та створення мови. У поєднанні з глибоким навчанням та обробкою природної мови (NLP) це дозволяє платформі обробляти складні запити користувачів природною мовою, інформації про постачальника фільтра та надавати точні рішення.

Ще одним важливим будівельним блоком є ​​графіки знань. Accio.com використовує понад 200 галузевих графіків знань, які оновлюються в режимі реального часу. Вони структурують величезний обсяг даних торгівлі B2B, створюють взаємозв'язки між суб'єктами (наприклад, постачальниками, продуктами, матеріалами, тенденціями на ринку) і, таким чином, забезпечують більш глибокий, контекстний аналіз та більш точні результати пошуку. Щоб забезпечити надійність даних, Accio.com покладається на перехресну перевірку на основі AI та включення кредитних балів постачальників. ШІ платформи також пройшов навчання на основі десятиліть галузевої експертизи та широкої екосистеми продуктів. У пов'язаному контексті "OE штучного інтелекту", більш широкої ініціативи AI від Alibaba, передових концепцій, таких як "адаптивні нейронні рамки (початок)" та "моделі Quantum-Enhanning". Навіть якщо їх пряме використання в Accio.com наразі не підтверджено явно, вони вказують на стан -о -арт -дослідницьке середовище, з якого може бути складена платформа та які майбутні розробки можуть впливати.

Використання LLM, що належить компанії, таких як QWEN та широкий, графік знань, що стосуються домену, надає ACCI.com потенційну конкурентну перевагу перед загальними інструментами або платформами AI, які базуються виключно на загальнодоступних моделях. Загальні LLM можуть мати широкі навички, але їм часто не вистачає конкретної лексики, контексту та відносин даних, які мають вирішальне значення для придбання Nuanced B2B. Навчання, засноване на «десятиліттях галузевих знань» та спеціалізованих графіках знань, може призвести до значно більш релевантних та надійних результатів. Якість та постійне оновлення цих власних моделей та графіків знань стають критичним фактором для довгострокового успіху та диференціації Accio.com.

Цільова група та обіцянка цінності для малих та середніх підприємств

Accio.com явно спрямований на глобальні та середні компанії (МСП), торговельні агенти та крос -кордоні продавці. Платформа має на меті допомогти цим акторам, зокрема, потрібен швидкий доступ до економічних ресурсів ланцюгів поставок. База користувачів із понад 500 000 малих та середніх підприємств викликається на більш широку платформу, яка належить на Accio.com або представляє подальший розвиток.

Обіцянка цінності для малих та середніх підприємств полягає у спрощенні традиційно складної торгівлі B2B. Accio.com обіцяє ефективну знахідку постачальників та продукту, підтримку впровадження бізнес -ідей ("від концепції до створення") та досвід користувача, який приходить до порад "спеціаліста з професійного продукту". Цей фокус на МСП стосується ринкового сегмента, який часто нехтують складним та дорогим програмним забезпеченням для закупівель підприємств. Моделювання консультацій експертів має на меті закрити розрив знань, з якою стикаються багато МСП, оскільки вони, як правило, не мають великих, спеціалізованих торгових карт. Інструмент AI, який веде їх за допомогою складних процесів закупівель, забезпечує знання на ринку і навіть допомагає створити бізнес -плани, пропонує значну додаткову вартість шляхом розширення обмежених ресурсів. Це може дати можливість МСП діяти більш конкурентоспроможними на глобальних ринках. Однак прийняття залежатиме від друзів, доступності та виявленої рентабельності інвестицій (ROI) для цього сегмента.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Порівняльний аналіз: Accio.com проти SAP Ariba, Coupa та інших лідерів ринку в закупівлях

З метою всебічного оцінювання цінності та позиціонування Accio.com, порівняння з іншими рішеннями закупівель, доступним на ринку. Сюди входять як інші платформи на основі AI, так і традиційні каталоги постачальників, і загальні інструменти AI.

Accio.com порівняно з іншими рішеннями щодо закупівель, що підтримуються AI

Ринок програмного забезпечення для закупівель на основі AI є різноманітним і включає як комплексні набори, так і спеціалізовані постачальники ніші.

Порівняння з комплексними люксами (наприклад, SAP Ariba, Coupa, GEP)

Створені рішення, такі як SAP Ariba, Coupa та GEP, часто пропонують функціональні можливості з кінцевим джерелом до гри (S2P), глибоку інтеграцію з ERP-системами та довгостроковий досвід у сегменті підприємства.

• SAP Ariba сильна в автоматизації процесів, інтеграції ERP (особливо з системами SAP), в управлінні постачальниками та пропонує доступ до великої глобальної мережі постачальників.
• COUPA позиціонує себе як комплексна платформа управління пожертвами з функціями для автоматизації S2P, керованої купівлі (керована покупка), робочі процеси, керовані AI та управління ризиками постачальників.
• GP покладається на програмне забезпечення S2P "AI-First", яке фокусується на категорії та управлінні ризиками та зосереджується на інноваціях та рентабельності інвестицій.

Для порівняння, фокус Accio.com, схоже, більше на початковому "пошуку інтелекту" та фази "від ідеї для продукту". Accio.com може слугувати додатковим інструментом або як більш спритна, більш зручна для МСП альтернатива часто складним підприємницьким набором.

Порівняння з спеціалізованими інструментами пошуку AI (наприклад, Scoutbee)

Платформи, такі як Scoutbee, фокусуються на пошуках та використання постачальників на основі AI, таких як графічні технології, прогнозні та наказові аналізи для отримання глибоких розумінь постачальників (наприклад, з урахуванням критеріїв ESG, ризиків, різноманітності). Accio.com також пропонує функції для пошуку постачальників, але більше інтегрує їх у більш широкий контекст ідей та функціональні можливості електронної комерції.

Порівняння з інструментами аналітики AI витрати (ZG Suplari, Jaggaer)

Ці інструменти спеціалізуються на класифікації вихідних даних, виявленні аномалій та ідентифікації потенціалу заощаджень. Accio.com має деякі контрольні функції, такі як виграшний комп'ютер та шаблони замовлень, але, мабуть, не настільки глибокий в аналізі витрат, як виділені платформи.

Основні особливості відмінності acci.com

Підхід "IDEEE-BIS", концепція "KI-B2B-Wikipedia", потенційної глибокої інтеграції з екосистемою електронної комерції від Alibaba та чіткою увагою до та середніх підприємств накопичується Accio.com з багатьох інших рішень.

Ринок рішень щодо закупівель AI демонструє тенденцію до фрагментації в широких S2P-апаратах, з одного боку, та спеціалізованих найкращих рішень для перерви, з іншого. Accio.com, схоже, заповнює нішу, поєднуючи інтелектуальні закупівлі з ідеями та прямим шляхом до транзакції, що може бути особливо привабливим для МСП. Створені актори, такі як SAP Ariba та Coupa, пропонують широкі, часто складні платформи S2P, тоді як Scoutbee спеціалізується на глибокій розвідці постачальників. Унікальна точка продажу від Accio.com полягає в підтримці Idea -Finding Idea та підключення до величезної мережі постачальників через Alibaba. Для компаній це означає ретельно розглянути їх конкретні потреби. Велика компанія з існуючою системою ERP може віддати перевагу інтегрованому набору S2P, тоді як МСП або компанія, яка зосереджена на інноваціях продукту, може сприймати підхід на Accio.com. Рішення, яке обговорювало BCG між "Build vs. Buy" для функцій AI, є актуальним тут-Accio.com, пропонує розвідувальне рішення "поза коробкою".

Accio.com порівняно з традиційними каталогами постачальників (наприклад, Wlw.de)

Традиційні каталоги постачальників, такі як "Хто доставляє що" (WLW.DE) давно є контактною точкою для пошуку доставки. Однак порівняння з платформами, що підтримуються AI, такими як Accio.com, виявляє суттєві відмінності:

Функціональність

Традиційні каталоги - це в першу чергу статичні бази даних, які можна шукати за допомогою ключових слів, імен компанії або категорій продуктів. Вони пропонують профілі компанії, контактну інформацію та списки товарів. Accio.com, з іншого боку, пропонує інтерактивні, орієнтовані на діалог AI, який розуміє складні потреби, порівняння, надає інформацію про ринок і навіть може підтримувати у створенні бізнес -планів. Традиційні каталоги не є інтерактивними та забезпечують однонаправлені результати пошуку.

AI та інтерактивність

Основна різниця полягає в інтелекті та інтерактивності. У той час як WLW.DE надає списки на основі явних пошукових термінів, Acci.com має на меті зрозуміти неявні потреби та генерувати рішення - як приклад "Я будую ілюстровану гірськолижну область".

Глибина та перевірка даних

Accio.com рекламує з перехресною перевіркою AI, кредитними показниками постачальників та даними в режимі реального часу. Традиційні каталоги можуть мати менш динамічні або підтверджені дані.

Стратегічна цінність

Accio.com позиціонує себе як стратегічний партнер від виявлення ідей до впровадження, тоді як традиційні списки в основному служать для принципової ідентифікації постачальників.

Відстань між AI-підтримуючими платформами, такими як Accio.com та традиційними каталогами, не тільки поступово, але й представляє парадигму зсуву чистої інформації, що закуповують для генерації інтелекту та вирішення проблем. Традиційні каталоги ризикують втратити значення, якщо вони не інтегрують більше функцій ШІ. Для користувачів платформи AI пропонують значно ефективніший, більш ефективний та стратегічно цінніший досвід пошуку та потенційно може зменшити необхідність використання декількох розрізнених інструментів.

Accio.com порівняно з загальними інструментами AI та традиційними програмними підходами

Окрім спеціалізованих рішень та каталогів, компанії також доступні для загальних інструментів AI та класичного програмного забезпечення.

Традиційне програмне забезпечення

Класичне програмне забезпечення на основі правил є детермінованим та негнучким. Зміни для нових сценаріїв потребують ручних коригувань. Однак процеси закупівель часто включають неструктуровані дані та складні рішення, які непридатні для чисто регулярних систем.

Загальні інструменти AI (наприклад, загальні LLM)

Такі інструменти, як вільно доступні LLMS, можуть підтримувати такі завдання, як текстове положення або основні дослідження. Однак у них не вистачає доменних підготовки, кураторних даних B2B, інтегрованих робочих процесів та механізмів перевірки постачальників, які є важливими для закупівель. Необхідно навчати LLMS для придбання ("тонкої настройки") виділяється.

Переваги спеціалізованих інструментів закупівель AI, таких як Accio.com

• Домен -специфічний AI: тренується на дані про закупівлі, розуміє галузевий жаргон, властивості постачальників та динаміку ринку. Accio.com зазначає, що його ШІ базується на "десятиліттях галузевих знань".
• Інтегровані робочі процеси: поєднує різні фази закупівель (ідеї, пошук, порівняння, RFQ) на платформі.
• Курації та перевірені дані: доступ до перевірених мереж постачальників та затверджених даних.
• Функції, пов'язані з періодом: такі функції, як "Супер порівняння", "Ідеальна відповідність" та агенти AI, спеціально підібрані до завдань закупівель.

Незважаючи на те, що загальний ШІ має широкі навички, спеціалізовані інструменти AI, такі як Accio.com, пропонують значні переваги в закупівлі завдяки їх доменному досвіду, кураційним даним та індивідуальним робочим процесам. "Остання миля" закупівлі вимагає конкретних знань, яких часто не вистачає загальних моделей. Тому компанії повинні бути обережними, щоб використовувати загальний ШІ для складних завдань із закупівель без значних зусиль з коригування та інтеграції даних. Спеціалізовані платформи, ймовірно, пропонують швидше додаткову вартість та більш надійні результати в цій області.

Наступна таблиця пропонує структуроване порівняння Accio.com із вибраними альтернативами:

Порівняльна матриця: accio.com проти ключової альтернативи

Порівняльна матриця: accio.com проти ключової альтернативи - зображення: xpert.digital

Порівняльний аналіз між Accio.com та його основними альтернативами показує суттєві відмінності в позиціонуванні та навичках різних платформ. Accio.com зосереджується на пошуку інтелекту з всебічним підходом, від пошуку ідей до готового продукту та електронної комерції B2B. Платформа використовує вдосконалені технології AI, такі як QWEN LLM, обробка природних мов, понад 200 графіків знань, машинне навчання та агенти AI. Найважливіші функції, керовані AI, включають ідеї "ідеальний матч", "супер порівняння", "глибокий пошук", всебічну циклопедію продукту та спеціалізовані агенти AI.

Для порівняння, Scoutbee спеціалізується на глибокому розвідці, виписці та кваліфікації. Платформа покладається на графічні технології, прогнозні та приписуючі аналізи, а також машинне навчання та НЛП для розумного виявлення постачальників, оцінки ризику та скринінгу різноманітності ESG. Coupa, з іншого боку, пропонує всебічний набір на основі AI на основі Source to Play з акцентом на управління пожертвами та автоматизацію. Платформа використовує робочі процеси, керовані AI, машинне навчання для аналізу витрат, виявлення шахрайства та НЛП для обробки рахунків-фактур. Традиційний каталог wlw.de фокусується на основній ідентифікації постачальників з обмеженими або відсутніми функціями AI.

Accio.com має глобальну мережу з більш ніж одним мільйоном перевірених постачальників, перевірки AI та кредитних балів за можливості пошуку. Scoutbee пропонує глобальну базу даних постачальників з детальними профілями та процесами валідації, тоді як COUPA надає інструменти управління постачальниками, мережевий доступ та рейтинги продуктивності. Підтримка закупівлі на Accio.com включає автоматизацію RFQ, порівняння пропозицій, шаблони замовлень та потенційну інтеграцію електронної комерції.

Що стосується контрольних функцій, Accio.com пропонує норми прибутку, обчислення витрат як частину ідеї ідей та огляд управління пожертвами. Оцінки CUPA тут з детальною аналітикою пожертв, контролем бюджету та моніторингу відповідності. Цільові групи також відрізняються: Accio.com спрямований на МСП, торгові агенти та транскордонні продавці, тоді як Scoutbee та Coupa звертаються до середніх компаній зі складними вимогами або корпораціями.

Що стосується зручності для користувачів, Accio.com зосереджується на спрощенні природної мови та «досвіду покупки споживачів». У валідації даних та надійності платформа покладається на перехресну перевірку AI, кредитні результати постачальників та перевірені мережі, що відрізняє її від інших постачальників, кожен з яких дотримується власних підходів до перевірки даних та оцінки ризику.

Переваги інструментів на основі AI, таких як Accio.com у закупівлі та контролі

Реалізація інструментів, що підтримуються AI, таких як Accio.com у сферах закупівель та контролю, пропонує компаніям різноманітні відчутні переваги. Вони варіюються від підвищення ефективності та оптимізації витрат до стратегічних удосконалень управління постачальниками та управління ризиками.

Підвищення ефективності та повторюваних автоматизаційних завдань

Основною перевагою ШІ в закупівлі є масове підвищення ефективності за рахунок автоматизації звичайних та повторюваних завдань. Системи AI можуть суттєво прискорити отримання, введення та обробку даних. Наприклад, Accio.com автоматизує створення запитів на пропозицію (RFQ) та попереднього вибору постачальників. Робочі процеси для вимог до замовлення, дозволів та порівняння рахунків -фактур можна посилити, завдяки чому агенти AI від Accio.com навіть можуть створити дизайни замовлення. Це призводить до значного скорочення ручних зусиль та часу, яке повинно бути витрачено на звичайну діяльність. Це випускає цінні персональні ресурси, які замість цього можуть зосередитися на стратегічно важливих завдань, таких як складні переговори, розробку інноваційних стратегій закупівель або управління критичними відносинами постачальників. Дослідження, що лежать в основі цього підвищення ефективності: МакКінсі повідомляє, що AI може вдвічі зменшити час обробки рахунків -фактур, а дослідження Deloitte показує, що інструменти AI можуть скоротити обробку замовлень та рахунки -фактури майже на 30%. Ці підвищення ефективності не тільки означають, що ті ж завдання виконуються швидше, але в основному вони змінюють характер роботи із закупівлі, переміщуючи фокус транзакцій на стратегічну діяльність. Для компаній це призводить до необхідності інвестувати в подальшу підготовку своїх команд із закупівель, щоб оптимально використовувати ці щойно отримані свободу та зосередитись на таких завданнях, як складні переговори, сприяючи інноваціям у відносинах постачальників та вдосконаленому управлінні ризиками.

Покращений аналіз даних, прозорість витрат та оптимізація витрат

Системи AI здатні проаналізувати величезні та складні записи даних з метою виявлення моделей витрат, аномалій та потенціалу заощаджень, які можуть залишатися прихованими. Наприклад, Accio.com надає інформацію про команди цін на продукцію та конкурентні варіанти. Це забезпечує майже прозорість в режимі реального часу витрат та розширених аналізів. Це дозволяє так званому "купівлі Maverick" (невідповідні покупки) та можливості для консолідації постачальників. Більш позитивні ефекти - це більш позитивні ефекти, завдяки чому Accio.com пропонує такі інструменти, як розрахунки витрат та калькулятор прибутку. Кількісні переваги є значущими: McKinsey виробляє зменшення витрат на закупівлю на 10% шляхом використання ШІ, інший звіт МакКінсі згадує до 20% операційного зниження витрат. Ранні користувачі від ШІ в закупівлях зафіксували рентабельність інвестицій до п’яти разів. Аналізи витрат, що підтримуються AI, виходять за рамки минулого минулого та надають прогнозні та наказові знання. Це дозволяє проактивне управління витратами та більш стратегічне фінансове планування. Контрольні підрозділи можуть тісніше працювати разом із закупівлями та використовувати розуміння AI для більш точних прогнозів, бюджетів та оглядів фінансових ризиків. Таким чином, офіс фінансового директора отримує могутнього союзника під час контролю за витратами компанії.

Стратегічні закупівлі та управління відносинами постачальників (SRM)

Інструменти AI революціонізують стратегічні закупівлі та SRM. Вони дають можливість більш розумного знаходження, оцінки та відбору постачальників на основі різних критеріїв, таких як витрати, якість, ризик, відповідність ESG (навколишнє середовище, соціальні справи та корпоративне управління) та інноваційний потенціал. Accio.com підтримує це функціями, такими як "Ідеальний матч" та "Глибокий пошук". Моніторинг продуктивності постачальника та оцінка ризиків також покращуються за допомогою ШІ. Крім того, КІ може допомогти в переговорах та управлінні контрактами, наприклад, пропонуючи відповідні положення або визнавши відхилення від стандартів. Співпраця та прозорість з постачальниками може бути сприяє загальними платформами даних та засобами комунікацій на основі AI. McKinsey повідомляє, що AI може прискорити вибір постачальників на 30%. AI перетворює SRM з реактивного, часто адміністративно складного процесу в проактивну стратегічну функцію, керовану даними. Це може створити значну додаткову вартість, що перевищує чисту економію витрат, наприклад, через ідентифікацію інноваційних постачальників або збільшення стійкості ланцюга поставок. Команди закупівель можуть використовувати AI для створення більш стійких та різноманітних племен постачальників та для більш ефективної роботи над загальними цілями, що має вирішальне значення в сучасній нестабільній глобальній економіці.

Розширене управління ризиками та дотримання

Здатність ШІ проактивно визначати та зменшувати ризики в ланцюзі поставок - ще одна суттєва перевага. Сюди входять такі ризики, як збої постачальників, геополітичні розлади або нестабільність цін. Accio.com пропонує спеціальний ризик загального ризику. AI забезпечує автоматизовані тести на дотримання на основі договорів, правил та внутрішніх настанов. Виявлення шахрайства також покращується алгоритмами AI. Підвищена прозорість та повні тестові шляхи (аудиторські стежки) підтримка дотримання нормативних вимог. Дослідження показують, що ШІ може покращити рівень відповідності потрійним. AI зміщує управління ризиками з періодичного процесу огляду вручну до безперервної, автоматизованої системи спостереження та прогнозування. Це покращує здатність компанії прогнозувати та реагувати на загрози та дає можливість більш спритними та стійкими ланцюгами поставок. Для контролю це означає кращу кількісну оцінку потенційних фінансових ефектів різних ризиків та більш обґрунтованих положень. З огляду на зростаючу складність глобальних норм, таких як Закон ЄС АІ, моніторинг відповідності на основі AI стає все більш важливим.

Зміцнення контролю за допомогою поглядів у режимі реального часу та прогнозних аналізів

Контроль також значно виграє від використання ШІ. AI надає контролерам більш швидкий доступ до більш точних та більш детальних даних для фінансових аналізів та звітності. Дані в реальному часі забезпечують спритну реакцію на зміни ринку та зміцнюють конкурентоспроможність. Прогнозні аналізи призводять до більш точних прогнозів, покращення бюджету та більш обізнаного управління сценарієм. Системи AI можуть генерувати рекомендації на основі даних та покращити моніторинг потоків платежів та раннє виявлення ризиків ліквідності. AI перетворює контроль, що контролюється з насамперед минулого -орієнтованої функції звіту, до майбутньої, орієнтованої, стратегічної консультативної ролі в організації. Контролери, оснащені інструментами AI, можуть забезпечити управління більш цінними стратегічними уявленнями і, таким чином, впливати на важливі бізнес -рішення стосовно інвестицій, призначення ресурсів та ризику для ризику. Співпраця між закупівлями та контролем стає більш динамічною та базується на даних.

У наступній таблиці узагальнено найважливіші переваги використання ШІ при закупівлі та контролі:

Ключові переваги KI у закупівлі та контролі

KI ключові переваги AI у закупівлі та контролі - Зображення: xpert.digital

Реалізація штучного інтелекту в закупівлях та контролі пропонує численні стратегічні переваги для компаній. У області підвищення ефективності AI дозволяє автоматизувати повторювальні завдання, такі як введення даних, створення RFQ та порівняння бухгалтерського обліку, що скорочує час обробки рахунків -фактур на 50 відсотків, а обробка порядку та рахунків -фактур може бути прискорена майже на 30 відсотків. Такі рішення, як ACCIO, повністю автоматизує створення RFQ та вибір постачальників.

Значна економія витрат виникає внаслідок ідентифікації потенціалу заощаджень на основі ШІ, покращених переговорних позицій та зменшення купівлі Maverick. Компанії можуть зменшити витрати на закупівлю на 10 відсотків та зменшити експлуатаційні витрати на 20 відсотків, причому ранні користувачі досягають п’ять разів прибутку від інвестицій.

Стратегічні закупівлі виграють від інтелектуального знаходження та відбору постачальників, покращення моніторингу ефективності та переговорів на основі AI. Вибір постачальників може бути прискорений на 30 відсотків, що підтримуються такими функціями, як Accios "Perfect Match" та "глибокий пошук".

У управлінні ризиками KI дозволяє проактивне виявлення ризиків, таких як розлади ланцюгів поставок або збої постачальників, а також автоматизовані тести на дотримання, що призводить до втричі кращих показників відповідності. Агентство Super Colon Accio Risk підтримує постійний моніторинг.

Контроль зміцнюється більш швидким та точним наданням даних для аналізів та звітності, доповнених прогнозними прогнозами та конкретними рекомендаціями щодо дії. Це дозволяє швидше реакцію на зміни ринку та покращити планування ліквідності.

Нарешті, AI революціонує аналіз даних та прозорість шляхом обробки великих кількостей даних, видимості донорства в режимі реального часу та розкриття моделей та аномалій. Такі інструменти, як енциклопедія Accio Product з ринковою розумінням та генератор Suplari Insight, пропонують комплексну аналітичну підтримку.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та пошуки, що підтримується AI, з Accio.com-image: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Виклики та міркування щодо впровадження ШІ при закупівлі

Незважаючи на значні переваги, введення ШІ в закупівлі пов'язане з проблемами, які повинні враховувати та активно враховувати компанії. Реалістична оцінка цих перешкод має важливе значення для успішної реалізації та досягнення очікуваної вигоди.

Якість даних, доступність та інтеграційні перешкоди

Дані - це життєвий еліксир систем AI. Їх якість, доступність та інтеграція часто представляють найбільші проблеми. Моделі AI потребують великої кількості високоякісних, добре структурованих даних для ефективного навчання та надійної роботи. Неадекватна якість даних називається однією з головних перешкод у введенні KI. Багато компаній намагаються отримати доступ та інтегрувати дані з різних внутрішніх систем, таких як ERP та S2P, а також із зовнішніх джерел. Дані силоси та відсутність стандартизації ускладнюють ефективне використання ШІ.

Тому встановлення надійних рамок управління даними є важливим.

Квінтесенція полягає в тому, що дані також є найбільшим здібним та найбільшим вузьким місцем для AI у закупівлі. Без суцільної основи даних ініціативи AI, ймовірно, не зможуть або залишатимуться нижче очікувань. Кілька джерел підкреслюють критичну роль якості даних. Такі дослідження, як цитована Ivalua та дослідження Bitkom щодо німецьких компаній, погане управління даними та відсутність доступності даних, явно перелічені як центральні перешкоди для впровадження. Таким чином, компанії повинні визначити пріоритетні стратегії даних, коригування даних та інтеграційні зусилля- до або паралельно впровадженню інструментів ШІ. Згаданий "прибирання до ШІ" є основною вимогою.

Витрати на впровадження та виробництво закону про рентабельність інвестицій

Введення ШІ пов'язане зі значними витратами. Сюди входять витрати на розробку або придбання програмного забезпечення AI, впровадження та інтеграції в існуючі системні ландшафти. Зокрема, ці високі витрати є головним викликом для німецьких компаній. Крім того, існує складність кількісної оцінки очікуваної віддачі від інвестицій (ROI) заздалегідь та створення переконливої ​​ділової справи, яка може бути перешкодою, особливо для менших компаній. Витрати на технічне обслуговування, оновлення та спеціалізований персонал також не повинні нехтувати.

Незважаючи на те, що AI обіцяє значну рентабельність інвестицій у довгостроковій перспективі, початкові інвестиції та завдання прогнозувати переваги можуть бути значним стримуючим фактором, особливо для МСП. Дослідження детально показують, як високі витрати та труднощі в кількісному визначенні врожайності представляють значні бар'єри для німецьких компаній, особливо для МСП, які стикаються з постійними витратами на розвиток ШІ. Тому компаніям потрібен поступовий підхід до впровадження, який починається з випадків використання, які обіцяють високу користь з меншою складністю, щоб продемонструвати успіх на ранній стадії та створити прийняття. Чіткі показники для досягнення виконання ШІ та рентабельності інвестицій є важливими.

Кваліфікаційні прогалини та управління змінами в організаціях

Успішне використання ШІ не тільки вимагає правильної технології, але й належного кваліфікованого працівників та ефективного управління змінами. Часто не вистачає технічних знань та конкретної експертизи AI у командах із закупівель. Навчання працівників та подальші навчальні заходи необхідні для того, щоб робоча сила ефективно працювала з новими інструментами AI. Опір змінам і страх втрати роботи також може відбуватися і повинен бути вирішений. Важливість ефективних стратегій управління змінами та чітке повідомлення про переваги та цілі введення ШІ не можна оцінити досить високо.

"Людський фактор" настільки ж важливий для впровадження ШІ, як і сама технологія. Інструменти AI - це інструменти, успіх яких залежить від прийняття та пристосованості людини. Кілька джерел наголошують на необхідності оснащувати робочу силу, керувати управлінням змінами та уточнити працівників про те, як AI продовжує їх ролі та не замінюється. Заява з опитування CPO тут важлива: "AI не замінить людей, але люди, які використовують AI, замінять людей, які цього не роблять". Компанії повинні інвестувати в розвиток персоналу та створювати культуру, яка сприяє співпраці між людьми та ШІ. Ролі в закупівлі розвиватимуться та нові навички в галузі інтерпретації даних, управління інструментами AI та стратегічного мислення.

Етичні міркування: алгоритмічна зміщення та прозорість

Використання AI також викликає етичні питання, які потрібно враховувати. Основним ризиком є ​​те, що існуючі системи AI (упередженість), які містяться в історичних даних про навчання, увічнюючи або навіть посилюють або навіть посилюються. Це може призвести до несправедливого вибору постачальників або спотворення ринкових аналізів. Так звана "проблема з чорною скринькою"-дифтикультія, щоб зрозуміти, як моделі AI дістаються до ваших рішень, можуть підірвати відповідальність та довіру. Таким чином, прозорість, поясненість (пояснювана AI, XAI) та справедливість в алгоритмах AI. Нагляд людини має важливе значення для підтвердження рекомендацій AI та зменшення упередженості.

Етичний ШІ - це не просто питання про дотримання, а основну передумови для створення довіри та забезпечення відповідального використання ШІ в закупівлі, сфері, яка керує значними фінансовими операціями та стратегічними відносинами. Джерела підкреслюють прозорість, пояснення та справедливість як центральні провідні принципи. Попередження про алгоритмічні упередження у знаходженні постачальника є явно. Таким чином, компанії повинні реалізувати надійні урядові рамки (див. Розділ VII.C), які включають механізми визнання упередженості, тестів на справедливість та чітких структур відповідальності. Необхідність етичних проблем може призвести до пошкодження репутації, юридичних проблем та неправильних бізнес -рішень.

Проблеми з безпекою та захистом даних (включаючи наслідки Закону ЄС АІ на програмне забезпечення B2B)

Захист чутливих даних про закупівлі-це як інформація про постачальника, договори та ціноутворення-коли за допомогою інструментів AI, зокрема хмарних рішень, має надзвичайно важливе значення. Ризики також виникають у компонентів AI від сторонніх постачальників та ланцюга поставок програмного забезпечення. Дотримання правил захисту даних, таких як GDPR та новий законодавство, що стосуються AI, такі як Закон ЄС АІ, є обов'язковим. Закон ЄС АІ класифікує системи AI відповідно до рівня ризику та звільняє операторів систем високого ризику, які часто зустрічаються в корпоративному програмному забезпеченні (наприклад, у персоналі чи фінансах), суворих обов'язків. Це має прямий вплив на програмне забезпечення для закупівель B2B. Для систем високого ризику-КІ Закон ЄС АІ викликає прозорість, нагляд за людьми, управління даними та моніторинг після введення в експлуатацію.

Регулюючий ландшафт для ШІ швидко розвивається, а дотримання (особливо з комплексними правилами, такими як Закон ЄС АІ) стає критичним фактором у виборі та використанні рішень щодо закупівель AI. Джерела явно описують ефекти Закону ЄС АІ на технологію B2B, включаючи програмне забезпечення для закупівель. Підхід на основі ризику означає, що постачальники та користувачі інструментів закупівель AI підлягають різним зобов'язанням з експертизи та дотримання. Менеджер із закупівель повинен тісно співпрацювати з законними та ІТ -підрозділами, щоб оцінити відповідність інструментів ШІ. Постачальники AI, які проактивно вирішують ці нормативні вимоги, та інтегрують функції для прозорості, аудиторства та захисту даних, матимуть конкурентну перевагу. Це також впливає на договірні пропозиції з постачальниками AI.

Наступна таблиця узагальнює найважливіші проблеми та міркування при впровадженні ШІ в закупівлі:

Ключові проблеми та міркування в впровадженні ШІ в закупівлі

Основні виклики та міркування щодо впровадження ШІ в закупівлях-зображеннях: xpert.digital

Впровадження ШІ в закупівлі приносить різні ключові проблеми, які потребують стратегій вирішення. У сфері даних відсутність якості даних, доступності та інтеграції, а також існуючі силоси даних представляють центральні проблеми, які можна вирішити, попередньо надавши всебічну стратегію даних, систематичне коригування даних, інвестиції в інтеграційні рішення та встановлення твердого управління даними.

Проблеми, пов'язані з витратами, включають високі витрати на впровадження та розвиток, а також складне кількісне визначення рентабельності інвестицій. Це рекомендується тут у впровадженні етапів, починаючи з використання з високою цінністю та низькою складністю, визначенням чітких KPI для вимірювання рентабельності інвестицій та ретельного вивчення рішення "купити проти збірки".

У галузі навичок та персоналу технічні знання та досвід AI часто не мають стійкості до змін. Підходи рішення включають інвестиції в навчання та подальшу освіту, ефективне управління змінами, чітке повідомлення про переваги та сприяння культурі співпраці людини-КІ.

Етичні міркування стосуються алгоритмічного зміщення та відсутності прозорості через систем "чорної коробки". Впровадження рамок управління AI, регулярні перевірки справедливості, використання пояснюваних ШІ та забезпечення того, щоб нагляд за людьми є центральними заходами тут.

Нарешті, безпека та право на право, такі як захист даних відповідно до GDPR, безпека даних для використання хмарного використання, ризики сторонніх КІ та Закону про АІ АІ повинні бути враховані. Тісна співпраця з юридичними та ІТ -підрозділами, ретельний вибір постачальників, включення положень про дотримання договорів та надійні заходи безпеки Кієра є важливими для цього.

Стратегічні рекомендації щодо впровадження ШІ в закупівлі

Успішна інтеграція штучного інтелекту в процеси закупівель та контролю вимагає добре продуманого стратегічного підходу. Компанії, які хочуть використовувати AI для підвищення ефективності, зменшення витрат та досягнення стратегічних переваг, повинні враховувати наступні рекомендації.

Розробка вступної стратегії AI для закупівель

Спеціальна реалізація інструментів AI рідко призводить до успіху. Натомість потрібна комплексна стратегія:

Цифрова оцінка зрілості

Перш за все, чесний інвентар цифрової зрілості компанії, зокрема, повинен відбутися відділ закупівель. Це допомагає визначити слабкі місця та встановити реалістичні цілі.

Визначте чіткі бізнес -цілі та KPI

Потрібно чітко визначити, які конкретні ділові цілі повинні бути досягнуті при використанні ШІ (наприклад, зниження витрат на X%, скорочення часу пропускної здатності на y на z дні). Вимірювані ключові показники ефективності (KPI) мають важливе значення для успіху.

Координація з Цифровою стратегією -

Стратегія AI для закупівель не повинна розглядатися ізольовано, але її слід вставляти в загальну програму цифрової трансформації компанії.

Ідентифікація додатків з великими перевагами

Замість того, щоб намагатися перетворити все відразу, слід визначити конкретні програми, в яких AI може запропонувати найбільшу додаткову цінність із порівняно низькою складністю. Це створює ранні успіхи та сприяє прийняттю.

Засновані рішення "купити проти будівництва"

Компанії повинні вирішити, чи хочуть вони придбати стандартне програмне забезпечення AI або хочуть розробити індивідуальні рішення. Це рішення залежить від таких факторів, як потреба в конкурентних перевагах за рахунок адаптації, існуючого ноу-хау та бюджету.

Поетапно, реалізація

Підхід кроку -кроку зменшує ризики та дозволяє організації вчитися з початкового досвіду та адаптувати стратегію, якщо це необхідно.

Успішне впровадження AI в закупівлі - це менше питання про відмову від чистої технології, а також стратегічна орієнтація на бізнес -цілі та чітке розуміння того, де КІ може вирішити конкретні проблеми або створити нову цінність. Рамка, запропонована BCG, правильно починається з оцінки цифрової зрілості та розуміння слабких місць. Рекомендації МакКінсі підкреслюють фокус на випадках використання високої якості та попереджають негайно прагнути до повної трансформації. Компанії, які розробляють чіткий стратегічний розклад для введення KI, який підібраний до їх конкретного контексту та зрілості, мають більш високу ймовірність досягнення бажаних результатів та уникнення дорогих помилок.

Створення ділового випадку та вимірювання рентабельності інвестицій

Кожна інвестиція в нові технології вимагає надійного бізнесу, який кількісно оцінила очікувану вигоду.

Визначення ціннісного внеску AI

Потрібно чітко визначити, який внесок АІ повинен внести в закупівлю - будь то додаткове вдосконалення існуючих процесів або фундаментальне перероблення моделей закупівель.

Ідентифікація вимірюваних переваг

Потенційні переваги, такі як економія витрат, підвищення ефективності, зменшення ризику, покращення дотримання та швидші часи пропускної здатності повинні бути названі в конкретному вираженні та, де це можливо, кількісно визначити.

Оцінка витрат

Впровадження та експлуатаційні витрати повинні бути реалістично оцінені.

Відстеження ефектів

Після впровадження фінансові ефекти та ефективність операцій повинні постійно контролюватися та вимірювати. Приклади рентабельності інвестицій є до п’яти разів рентабельності інвестицій для ранніх користувачів, зменшення експлуатаційних витрат на 10-20% та на 30% швидше вибору постачальників.

Надійний бізнес для ШІ в закупівлі повинен вийти за рамки невиразної обіцянки ефективності та містити конкретні, вимірювані, досяжні, релевантні та час -пов’язані (розумні) цілі та KPI. Підкреслена потреба визначити "внесок вартості AI" та здійснити фінансові ефекти та ефективність оперативності тут є центральною. Складність кількісного визначення переваг заздалегідь робить сильну ділову справу на основі доказів. Забезпечення підтримки управління та бюджету для ініціатив AI багато в чому залежить від переконливого бізнесу, який чітко пояснює очікувану рентабельність інвестицій та стратегічної цінності.

Зв'язок з управління даними та етичних рамок умов

Відповідальне поводження з даними та дотриманням етичних принципів має вирішальне значення для введення КІ.

Встановлення сильних практик управління даними

Це включає забезпечення якості даних, цілісності, безпеки та захисту даних.

Впровадження рамок управління AI

Вони повинні визначати чіткі принципи, такі як відповідальність, прозорість, справедливість та управління ризиками.

Формування ради з питань етики або комітетів з управління

Ці органи повинні включати представників із закупівель, ІТ, права та управління ризиками та визначати вказівки та перевіряти більші ініціативи AI.

Визначення чітких ролей та обов'язків

Необхідно визначити чіткі обов'язки та шляхи ескалації для рішень, пов'язаних з AI.

Впровадження оглядів ризику

Нові інструменти AI повинні бути оцінені з точки зору точності, упередженості, прогалини в безпеці та юридичних наслідків.

Забезпечення людського нагляду

Інструменти AI повинні забезпечити механізми огляду та втручання людини.

Активний уряд ШІ має не тільки важливе значення для дотримання правил та зменшення ризику, а й для розвитку довіри до систем ШІ серед працівників, постачальників та інших зацікавлених сторін. Джерело підкреслює, що менше третини великих компаній дозволяє необмеженому використанню ШІ через проблеми безпеки та відповідності, що робить управління головним пріоритетом. Він також підкреслює відповідальність і гарантує, що людські менеджери відповідають за рішення. Компанії, які інтегрують етичні міркування та надійне управління у свою стратегію ШІ з самого початку, краще позиціонують, щоб використовувати переваги AI відповідально та стійко та уникнути потенційних підводних каменів у зв'язку з ухилом, відсутністю прозорості чи зловживання даними.

Просування співпраці людини-КІ для оптимальних результатів

AI не слід розглядати як заміну людської праці, а як інструмент, який розширює та вдосконалює людські навички.

Визнання AI як допоміжного інструменту:

AI служить для того, щоб стверджувати людські навички, а не повністю замінити їх.

Розробка спільних робочих процесів:

Робочі процеси повинні бути розроблені таким чином, що вони оптимально використовують сильні сторони людей (критичне мислення, емпатія, складні етичні судження) та AI (обробка даних, розпізнавання вибірки, швидкість).

Впровадження систем "людини в циклі" (HITL):

Вони дозволяють людям керувати рішеннями ШІ, перевіряти і, якщо потрібно, перекриватися.

Інвестиції в навчання та управління змінами:

Співробітники повинні бути підготовлені та підготовлені до нових ролей та методів роботи з AI.

Найефективнішими реалізацією ШІ в закупівлях будуть ті, хто сприятиме симбіотичним відносинам між людьми та ШІ та створить «розширену робочу силу». Джерела дають детальні пояснення HITL та підкреслюють співпрацю. Gartner цитується: "Компанії, які не поєднують AI з людським досвідом, ризику, відставати". Необхідно також переглянути, як групи закупівель взаємодіють із системами, що контролюються AI, також підкреслюється. Для цього потрібні культурні зміни до прийняття AI як партнера. Рівень управління повинен просунути цю модель спільної роботи та інвестувати в розвиток "компетентності AI" у всій функції закупівель. Майбутнє не в ШІ чи людини, а в ШІ з людиною.

Майбутнє закупівель: автономні системи та розвиток ШІ

Вплив штучного інтелекту на закупівлі лише на початку. Майбутні розробки вказують на ще більш глибокі зміни, з потенціалом для автономних систем та інтеграцією подальших новаторських технологій.

Шлях до автономних закупівель та агентів ШІ

Розробка в районі ШІ вказує на шлях, який веде від АІ, що допомагає AI-освітлюванню до потенційно автономних процесів закупівель. Наприклад, агенти AI, такі як призначені, наприклад, впораються зі зростаючим діапазоном завдань із збільшенням незалежності, наприклад. Сюди входить агрегація даних, впровадження переговорів, оцінка ризиків та моніторинг відповідності ESG. Бачення «самопочуття» ланцюгів поставок, які можуть автономно адаптуватися до розладів, набути контуру. У такому сценарії ролі команд із закупівлі можуть змінитися на "архітектори" цінності ", які розробляють загальні стратегії, які потім реалізуються цифровим ядром AI.

Однак цей розвиток до автономних систем пов'язаний зі значними проблемами. Це включає вже обговорювані аспекти якості даних та управління змінами, а також конкретні етичні питання щодо вирішення автономної важливої ​​АІ, аспектів кібербезпеки та складних юридичних питань щодо відповідальності за дії автономних агентів. Автономна закупівля, хоча і все ще є поняттям, що виникає, являє собою довгостроковий потенціал ШІ для управління цілими циклами закупівель для певних категорій або завдань з мінімальним втручанням людини. Це викликає глибокі питання щодо зобов'язання з підзвітності, юридичних рамок для здатності ШІ та майбутнього необхідних навичок експертів із закупівель, які можуть стати дизайнерами та наглядачами цих автономних систем. Закон ЄС АІ також матиме суттєвий вплив на використання таких високих автономних систем.

Роль онтологій та стандартів даних (наприклад, онтологія eProcument, GS1)

Для того, щоб системи AI розвивали свій повний потенціал, особливо в мережевих умовах, є важливі стандартизовані формати даних та напівпрофільні. Онтології та стандарти даних відіграють ключову роль у сумісності та ефективності ШІ.

• Онтологія eProcingurement (EPO), розроблена Управлінням ЄС для публікацій, має на меті створити офіційну, семантичну основу для даних у державних закупівлях. Це гарантує послідовні умови, визначення та відносини та покликано охопити весь процес закупівель з оголошення до оплати.
• Більш широкі стандарти, такі як загальні основні онтології (CCO) та основна формальна онтологія (BFO), пропонують рамки для представлення знань та експлуатації інтер'єру даних у різних областях.
• Стандарти GS1 пропонують універсальну систему для ідентифікації продуктів (наприклад, GTIN, штрих -кодів), щоб забезпечити точність даних, простежуваність та безперебійний обмін інформацією в ланцюгах поставок. Вони підтримують програми AI, надаючи структуровані, перевірені дані продукту та надають технології, такі як цифрові близнюки або блокчейн -інтеграції.

Ці стандарти можуть покращити якість даних для систем AI, полегшити обмін даними між різними системами та організаціями і, таким чином, підтримувати більш вимогливі аналізи та автоматизацію. Зі збільшенням поширення ШІ необхідність надійних даних онтологій та стандартів стає все більш важливою для того, щоб системи AI могли ефективно спілкуватися, інтерпретувати дані послідовно та працювати через різні платформи та організації. Онтологія eProcurement безпосередньо стосується розриву сумісності. Стандарти GS1 забезпечують "загальну довідкову базу" та "будівельні блоки" для операцій AI в ланцюгах поставок. Без таких стандартів системи AI використовують ризик роботи в силосах даних або неправильно інтерпретувати дані. Припущення цих стандартів буде вирішальним для того, щоб використовувати весь потенціал ШІ під час створення дійсно мережевих та інтелектуальних екосистем закупівель. Це може вимагати галузевої співпраці та інвестицій в ініціативи стандартизації даних.

Нові технології (короткий огляд: квантові обчислення, DAOS)

Окрім уже встановлених технологій AI, на горизонті з'являються інші руйнівні розробки, які можуть впливати на систему закупівель у довгостроковій перспективі:

Квантові обчислення

Ця технологія має потенціал для вирішення надзвичайно складних проблем оптимізації, які недоступні для класичних комп'ютерів. У сфері логістики та закупівель це може революціонізувати оптимізацію маршрутів, прогноз попиту та управління складом шляхом аналізу величезної кількості даних та змінних одночасно. Хоча квантові обчислення все ще перебувають на ранній стадії розвитку, компанії повинні почати робити «готові до кванту» та спостерігати за розвитком.

Децентралізовані автономні організації (DAOS)

DAO - це спільноти, керовані членами, якими керуються децентралізовані комп'ютерні програми та технології блокчейн. Їх потенційно можна було б використовувати для створення прозорих, автоматизованих та спільно контрольованих систем управління закупівлями або ланцюгів поставок. Однак юридичний статус та практична реалізація закупівель все ще надзвичайно експериментальні та пов'язані зі значними перешкодами.

Незважаючи на те, що квантові обчислення та DAO все ще додатково використовуються для широкого застосування в закупівлі, вони представляють руйнівні сили, які можуть принципово змінити навички оптимізації довготермінової оптимізації та організаційні моделі. Здатність квантових обчислень вирішувати складні проблеми, що значно перевищують потужність класичних комп'ютерів, може забезпечити безпрецедентне підвищення ефективності. DAOS пропонує радикальну іншу модель управління, яка теоретично могла бути застосована до децентралізованих консорціумів закупівель або фінансування ланцюгів поставок. Стратегічне передбачення вимагає, щоб менеджери закупівель усвідомлювали ці технології, навіть якщо негайне введення неможливо. Спостереження за їх розробкою та потенційними додатками може інформувати тривалі планування та інноваційні зусилля.

Закупівля 4.0: Коли штучний інтелект робить покупки водієм стратегічної цінності

Інтеграція штучного інтелекту трансформує управління закупівлями, придбання та контролю над принципом та зміщує ці функції від оперативних потреб до драйверів стратегічної цінності в компанії. Інструменти, що підтримуються AI, пропонують потенціал для підвищення ефективності, оптимізації витрат, для кращого управління ризиками та прийняття більш обґрунтованих рішень на основі даних.

Аналіз Accio.com показав, що платформа з її підходом на основі AI, зокрема за допомогою таких функцій, як "Ідеальна відповідність" та "Супер порівняння", а також використання таких технологій, як LLMS та графіки знань, порушує інноваційні способи пошуку джерел та управління постачальниками. Особливо для малих та середніх компаній (МСП) Accio.com може бути цінним ресурсом для орієнтації на складність глобальних ринків закупівель та отримання доступу до широкої мережі постачальників. Платформа позиціонує себе як інструмент, який не тільки шукає, але й концептуалізує і прокладає шлях від ідеї реалізації.

Порівняно з усталеними підприємствами, такими як SAP Ariba або Coupa, які часто охоплюють комплексні процеси в кінці, та спеціалізовані інструменти, такі як Scoutbee для глибокого аналізу постачальників, Acci.com, схоже, займають нішу, інтелектуальні функції пошуку з сильним наголосом на фазі форми ідеї та потенційної інтеграції електронної комерції. Порівняно з традиційними каталогами постачальників, такими як WLW.DE, Accio.com пропонує значну додаткову цінність за допомогою інтерактивності, більш глибокого аналізу даних та стратегічної підтримки.

Однак використання ШІ в закупівлях не є впевненим успіхом. Проблеми щодо якості даних та доступності, витрат на впровадження, необхідних кваліфікаційних коригувань у працівниках, а також етичних міркувань щодо алгоритмічного зміщення та прозорості повинні бути проведені активно. Аспекти безпеки та захисту даних, особливо з огляду на нові норми, такі як Закон ЄС АІ, мають вирішальне значення.

Майбутнє закупівель неминуче буде більш контрольованим, інтелектуальним та спільним - як між системами, так і між людьми та машиною. Прозначається шлях до часткових автономних або навіть автономних процесів закупівель, що підтримується агентами ШІ та вдосконаленими аналізами. Стандартизація даних за онтологіями, такими як стандарти eProcument Ontology або GS1, відіграватиме важливу роль у забезпеченні сумісності та якості даних.

Подорож AI в закупівлі -це постійна розробка, а не одна -офна реалізація. Постійне навчання, адаптація до нових технологічних варіантів та зосередження уваги на відповідальних інноваціях є ключовим для стійкого успіху. Компанії, які сприяють культурі спритності та постійного вдосконалення своїх функцій закупівель, найкраще розміщуватимуться з метою ефективного орієнтації та використання ландшафту, що розвивається. Рішення полягає не в тому, чи слід вводити AI, а як це може статися стратегічно та відповідально, щоб досягти реальної конкурентної переваги. Інструменти, такі як Accio.com, можуть, якщо вони ретельно та реалізовані як частина чіткої стратегії, організації підтримки у створенні більш ефективних, стійких та більш цінних операцій із додатків.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus