AI支持的采购管理，采购和控制：Accio.com和市场替代方案的分析

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发表于：2025年6月10日 /更新：2025年6月10日 - 作者： Konrad Wolfenstein

AI支持的采购管理，采购和控制：accio.com和市场替代图像的分析：xpert.digital.digital

采购4.0：为什么人工智能从根本上改变了B2B购物 - 从寻找交付到产品比较

对于管理：AI平台为中小型公司提供了大型公司购物力量

人工智能（AI）在现代采购中的战略重要性迅速增加。人工智能技术改变了传统的采购过程，可以提高效率，节省成本和基于数据的决策。该报告分析了基于AI的工具，尤其是Accio.com平台的技能，用于采购管理，采购和控制。 Accio.com将自己定位为基于AI的B2B平台，旨在简化复杂的采购过程，并使用大型语言模型（LLMS）和知识图等技术。 Accio.com的核心优势包括诸如查找想法和供应商选择的“完美匹配”以及用于产品比较的“超级比较”，这可能具有很高的价值，尤其是对于中小型公司（SME）。

与其他已建立的AI工具和传统供应商目录相比，该报告阐明了Accio.com的独特卖点。很明显，诸如Accio.com之类的平台可以提高先进采购情报的民主化。这打开了中小型企业，传统上没有资源进行广泛的市场研究和供应商检查，新的机会，并可以提高其供应链中的竞争力。但是，这种AI解决方案的实施也面临着挑战，包括必须仔细解决的数据质量，成本，资格差距和道德方面。预计采购和控制中的角色将开发，远离手动数据获取和策略任务，例如对AI生成的知识的验证以及对特殊情况的管理。

采购的不断变化：人工智能的发展

在人工智能的逐步发展和实施的推动下，采购系统正处于基本变化。这场技术革命不仅改变了个人流程步骤，还改变了公司如何塑造购物，采购和控制功能并战略对齐的整个范式。

AI对采购，购买和控制的变革性影响

人工智能是一种催化剂，将主要战术，以成本为中心的功能转变为公司的战略性，价值为中心的合作伙伴。一个重要的方面是常规任务的自动化。 AI系统可以有效地采用手动数据输入，订单处理和发票比较之类的活动，该系统可以释放人类的劳动力，以完成高质量的战略任务。

此外，基于AI的分析可以显着改善数据使用。公司通过支出（捐赠可见性）受益于提高透明度，降低成本的优化潜力可以更精确地确定并在早期识别风险。通过预测分析，更精确的需求预测和对市场趋势的评估，决策的基于数据的基础。这不仅会导致更好的购买条件，而且有助于开发更具动态和弹性的供应链，因为AI系统能够在早期阶段向潜在的疾病发出信号并显示出替代性的行动选择。

AI在购买中的实施超出了现有流程的优化；它为全新的采购模型创造了基础。预测未来的需求和市场变化等概念，或者只有AI才能实现灵活地适应变化条件的动态供应商生态系统。 AI在全球交付网络中对复杂依赖性建模并主动控制的能力，如AI控制的市场和自治药物的愿景，表明了采购的基本重新设计。不使用这些技术可能性的公司冒着在成本效率，敏捷性和战略供应商关系质量方面落后的风险。竞争优势将越来越多地是那些通过AI扩大和加强采购功能的组织。

采购中的密钥AI技术（NLP，ML，Genai，知识图，AI代理）

AI对采购系统的转换是基于各种经常链接技术的投资组合：

自然语言处理（NLP）

NLP使计算机系统能够理解，解释和生成人类语言。 NLP用于购买用于分析非结构化数据，例如合同，供应商通讯和市场报告。它可以驱动聊天机器人进行内部和外部通信，并允许用户用自然语言进行查询，从而大大提高了采购工具的可用性。从合同中提取相关条款或供应商反馈中的情绪分析是其他应用领域。

机器学习（ML）

ML算法是许多AI应用中采购中的核心。它们用于大量数据中的样本识别，用于预测分析（例如需求预测，风险评估），评估和分类供应商（供应商评分）以及自动分类费用（支出分类）。 ML模型从历史数据中学习，并可以不断改善您的预测和决策。

生成AI（Genai）

Genai，尤其是通过LLM，有可能在采购过程中彻底改变内容的创建。申请包括要约查询（RFQ），分析报告的组合，生成合同条款或个性化供应商通信。 Genai还可以通过建议论证线或替代方案来支持谈判策略的发展。

知识图（知识图）

知识图用于结构有关供应商，产品，市场及其关系的复杂信息。它们可以对采购环境有整体的看法，并可以产生更深层次的，与上下文相关的见解，这些见解超出了简单的数据分析。例如，Accio.com使用200多个行业特定的知识图。

AI代理（AI代理）

AI代理是（半）自主软件实体，可以在采购过程中执行特定任务。这包括自动搜索交付，谈判的实施（请参阅自主谈判代理），监视风险或查询的处理。

这些技术的真正优势通常只在其相互作用中展现出来。例如，NLP使Gemai应用程序能够了解买方为创建合同草案的自然语言请求，而ML模型可以根据过去合同成功的分析来帮助完善和优化生成的内容。 Accio.com平台通过将LLM与NLP和知识图相结合以编辑复杂查询来说明这种综合方法。这种协同的相互作用对于开发先进的AI解决方案至关重要，并为“代理AI”系统铺平了道路，在这些系统中，这些组合技术的自主性越来越多。对于公司而言，这意味着了解单个技术及其相互依存关系对于制定有效的AI策略并选择适当的工具至关重要。单个AI组件的孤立使用很少与综合方法发展相同的变革潜力。

深入见解：基于accio.com-ai的采购和来源查找

Accio.com有权从根本上简化并优化采购和来源查找流程，尤其是使用人工智能的中小型公司（SME）。平台，其功能和基础技术的详细视图对于了解您在市场上的潜力和定位至关重要。

核心使命，愿景和平台身份

由阿里巴巴集团开发的平台Accio.com的核心使命是简化产品采购，并陪伴公司从第一个想法到完成的创作。受哈利·波特系列中的魔术说“ Accio”（lat。“我打电话”）的启发，该平台旨在为用户快速有效地访问相关的供应链资源。该重点明确针对全球中小型中小型企业买家，交易代理商和跨境销售商。

Accio.com在三个核心领域定义了其身份：

基于AI的B2B搜索引擎。
一个基于AI的B2B Wikipedia。
端到端的电子商务平台。

这种三重身份强调了这项工作不仅仅是一个简单的采购工具。 Accio.com希望创建一个用于B2B交易的集成生态系统，该系统结合了信息发现（搜索引擎），知识获取（Wikipedia方面，例如通过市场趋势，产品详细信息）和交易处理（电子商务平台）。该平台基于其原始公司Alibaba Group的25年以上行业经验。如果Accio.com成功地整合了这三个身份，则可以通过为整个过程提供中心联系点，从而大大减少中小企业国际贸易的摩擦损失。但是，这种综合愿景的实施带来了执行的巨大挑战和风险。

采购，购买和控制的关键功能

Accio.com提供了许多根据采购，采购和控制的特定需求量身定制的AI控制功能：

AI控制的来源查找和“完美匹配”的想法查找

一个杰出的功能是使用户能够以自然语言制定商业思想或复杂的要求。 Accio.com分析这些条目 - 无论是文本，图像，文件还是URL-并将其转换为具体的，可实现的步骤。这包括确定相关供应商，提供成本计算和运输详细信息。 “完美匹配”过程旨在概念化业务思想并找到合适的，经过验证的产品和供应商。该平台使用一个全球供应商网络，该网络拥有超过100万个经过验证的提供商，包括Alibaba.com，1688和Europages等资源。 “深度搜索”功能还支持具有复杂要求和评估供应商的可靠性。这种方法可以使用户摆脱纯关键字搜索，并试图了解深刻了解新的采购选项的意图和背景，尤其是支持产品开发的早期阶段。对于探索新产品线或初创企业的公司，这可以大大减少进入障碍，因为最初的研究工作大大扩展了AI。

“超级比较”功能

此功能可以对选定产品进行立即和全面的比较。它重点介绍了数百万个产品中最好的销售和最具竞争力的选择，并提供了详细的比较概述。

产品百科全书和市场见解

Accio.com通过展示动态产品规格，价格张力，销售数据和其他多维信息来充当一种“ B2B-Wikipedia”。用户可以访问实时社交媒体趋势和零售知识。该平台包含200多个专用的知识图，这些知识图不断更新。 “业务研究”功能甚至可以制定专业业务计划，包括成本估算和供应商建议。

Accio AI代理

该平台集成了四个专门的AI代理，用于产品运营，智能接待，营销支持和风险建议。例如，“智能接待代理”不仅可以编辑客户查询，还可以调用物流信息，并使用买家和设计订单澄清详细信息。此类代理的使用表明了朝着自主采购任务的趋势，在该任务中，AI不仅可以告知，而且积极参与工作流程。这有望获得巨大的效率提高，但同时也提出了有关监视，对AI代理的行为的责任以及对强大的人类（HITL）机制的需求的疑问，尤其是在关键过程（例如订单释放或风险审查）的情况下。

控制与相关的功能

Accio.com通过在单个平台上合并流程来支持控制，从而有助于成本控制和支出管理。还提供集成工具，例如利润率计算器和订单的模板（采购订单）。该平台还可以自动创建优惠查询（RFQ）和供应商的选择，目的是在24小时内接收优惠。在早期接受成本估算和可行性分析的可能性对于控制预算计划和投资决策具有很高的价值。

下表总结了Accio.com的核心技能和基于AI的功能：

accio.com核技能和基于AI的功能

accio.com核技能和基于AI的功能图像：XPERT.DIGITAL

Accio.com提供了全面的基于AI的功能，用于采购，采购和控制。该平台可以通过“完美匹配”技术实现自然的语言想法，该技术可以处理业务思想并自动确定合适的供应商，成本和运输选项。简化了大型语言模型，自然语言处理和知识图，并实现早期成本估算。

“超级比较”功能提供了即时，全面的产品比较，并突出显示畅销书和竞争选择。借助机器学习和数据分析，用户可以做出良好的产品决策并确定最佳价格绩效选项。

全球供应商网络包括超过一百万个经过验证的平台供应商，例如Alibaba.com，1688和Europages。 AI控制的“深度搜索”功能也能够满足复杂的要求并显着扩展供应商池，同时提高了质量和可靠性。

综合产品百科全书提供了来自200多个工业知识图的动态产品数据，价格跨度，销售趋势和实时社交媒体趋势。这支持战略决策，并有助于确定新的市场趋势和商机。

通过“业务研究”功能通过“成本估算”创建了专业业务计划，并使用Generant AI创建了专业业务计划。在产品运营，智能接待，市场营销和风险建议领域中，有四个专业的AI代理自动化常规任务，从而减轻了员工并改善客户互动。

RFQ自动化大大加速了要约过程，目的是在24小时内接收优惠。该优惠补充了用于定价和获利能力分析的利润率计算器以及广泛的成本控制和支出管理工具，这使得可以更好地概述支出并确定省钱潜力。

基础AI技术（QWEN LLM，NLP，知识图等）

Accio.com的性能基于阿里巴巴集团开发的高级AI技术。中心要素是称为Qwen的专有大语模型（LLM）。该模型构成了理解和产生语言的基础。结合深度学习和自然语言处理（NLP），它使平台能够以自然语言进行复杂的用户查询，过滤供应商信息并提供精确的解决方案。

另一个重要的构件是知识图。 Accio.com使用200多个行业特定的知识图，这些图形实时更新。这些结构了B2B贸易数据的巨大量，在实体（例如供应商，产品，材料，市场趋势）之间建立了关系，从而实现了更深的，与上下文相关的分析和更精确的搜索结果。为了确保数据的可信度，Accio.com依靠基于AI的交叉验证和供应商信用评分的包含。该平台的AI还基于数十年的行业专业知识和广泛的产品生态系统进行了培训。在“ OE人工智能”的相关背景下，还提到了阿里巴巴的更广泛的AI计划，例如“自适应神经框架（开始）”和“量子启用模型”等先进概念。即使目前尚未明确确认它们在Accio.com中的直接使用，它们也表明可以从中绘制平台的状态 - 艺术研究环境以及未来的发展可能会影响什么。

使用公司拥有的LLM，例如QWEN和广泛的领域特定知识图，Acci.com比仅基于公开可用模型的通用AI工具或平台具有潜在的竞争优势。 LLMS将军可能具有广泛的技能，但它们通常缺乏特定的词汇，上下文和数据关系对于细微的B2B购买至关重要。基于“数十年的行业专业知识”和专业知识图的培训可能会导致更大的相关和可靠的结果。这些专有模型和知识图的质量和持续更新成为长期成功和Accio.com差异化的关键因素。

目标群体和中小企业的价值承诺

Accio.com明确针对全球和中型公司（SME），贸易代理商和跨境卖家。该平台旨在帮助这些参与者，特别是需要快速访问成本效益的供应链资源。对于属于accio.com或代表进一步开发的更广泛平台，呼吁超过500,000个中小型企业的用户群。

对中小企业的价值的希望在于简化传统上复杂的B2B贸易。 Accio.com承诺有效的供应商和产品发现，对实施业务思想的支持（从概念到创造”）以及“专业产品专家”的建议。对中小企业的重点是解决一个市场领域，该市场通常被复杂且昂贵的企业级采购软件所忽略。专家建议的模拟旨在缩小许多中小企业面临的知识差距，因为他们通常没有大型专业购物卡。一种AI工具，可引导他们通过复杂的采购流程，提供市场知识，甚至有助于制定业务计划，通过扩大其有限的资源来提供可观的附加值。这可以使中小企业在全球市场上发挥更大的竞争力。但是，接受将取决于用户的友善，可承受的性能和可检测到的投资回报率（ROI）。

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从产品的想法中：为什么基于AI的采购平台超过传统目录

比较分析：Accio.com在采购中针对SAP Ariba，Coupa和其他市场领导者

为了全面评估ACCIO.com的价值和定位，与市场上其他可用的采购解决方案进行了比较至关重要。这包括其他基于AI的平台以及传统的供应商目录和通用AI工具。

与其他AI支持的采购解决方案相比

基于AI的采购软件的市场各不相同，包括综合套房和专业的利基提供商。

与综合套房的比较（例如SAP Ariba，Coupa，GEP）

SAP ARIBA，COUPA和GEP等建立的解决方案通常提供端到端的源至播放（S2P）功能，与ERP系统的深入集成以及企业部门的长期记录。

SAP Ariba的过程自动化，ERP集成（尤其是与SAP系统），供应商管理中的强大，并提供了对大型全球供应商网络的访问。
Coupa将自己定位为一个全面的捐赠管理平台，具有S2P自动化，指导购买（指导购买），AI控制的工作流和供应商风险管理的功能。
GP依靠“ AI-First” S2P软件，该软件重点介绍类别和风险管理，并专注于创新和投资回报率。

相比之下，Accio.com的重点似乎更多地是在最初的“采购智能”和“从产品的想法中”的阶段。 Accio.com可以用作互补工具，也可以作为经常复杂的企业套件的更敏捷，更友好的替代品。

与专门的AI采购工具（例如，侦察bee）的比较

Scoutbee之类的平台专注于基于AI的供应商查找和使用技术，例如图形技术，预测性和规定性分析，以深入了解供应商（例如，关于ESG标准，风险，多样性）。 Accio.com还为供应商查找提供了功能，但将它们更多地整合到更广泛的思想和电子商务功能的背景下。

与AI支出分析工具的比较（ZG Suplari，Jaggaer）

这些工具专门研究输出数据的分类，检测异常和储蓄潜力的识别。 Accio.com具有一些控制功能，例如获胜的计算机和订单模板，但在支出分析中可能不像专用平台那样深刻。

Acci.com的基本区别

“ IDEEE-BIS现实”方法，“ Ki-B2B-Wikipedia”的概念，与阿里巴巴的电子商务生态系统的潜在深入整合以及对中小企业的明确关注从许多其他解决方案中累积了Accio.com。

AI采购解决方案的市场表明，一方面，S2P套件的碎片趋势，另一方面是专门的最佳突破解决方案。 Accio.com似乎通过将智能采购与想法和直接交易途径相结合，这对中小企业特别有吸引力。 SAP Ariba和Coupa等成熟的演员提供了广泛的，通常是复杂的S2P平台，而Scoutbee则专门研究深层供应商智能。 Accio.com的独特卖点在于上游想法 - 找到支持以及通过阿里巴巴与庞大供应商网络的连接。对于公司而言，这意味着要仔细考虑其特定需求。拥有现有ERP系统的大型公司可能更喜欢集成的S2P套件，而专注于产品创新的中小型企业或公司可能会认为Accio.com的方法。 BCG在AI函数的“构建与买入”之间讨论的决定与此处相关。

与传统供应商目录相比（例如，wlw.de）相比

传统供应商目录，例如“谁交付什么”（wlw.de）长期以来一直是寻求交货的联系点。但是，与Accio.com这样的AI支持平台的比较揭示了显着差异：

功能

传统目录主要是静态数据库，可以通过关键字，公司名称或产品类别进行搜索。他们提供公司资料，联系信息和产品列表。另一方面，Accio.com提供了互动性的，面向对话的AI，可以理解复杂的需求，进行比较，提供市场信息，甚至可以支持创建业务计划。传统目录不是交互式的，并提供单向搜索结果。

AI和互动

基本差异在于智力和互动性。尽管wlw.de提供了基于明确搜索词的列表，但Acci.com的目标是了解隐性需求并生成解决方案 - 作为“我在沙漠中建立滑雪区”的示例。

数据深度和验证

Accio.com通过AI交叉验证，供应商信用评分和实时数据进行广告宣传。传统目录可能具有较少的动态或验证数据。

战略价值

Accio.com将自己定位为战略合作伙伴，从发现实施思想到实施，而传统列表主要用于从根本上供应商识别。

AC..com和传统目录等AI支持的平台之间的距离不仅逐渐，而且还代表了纯粹的信息采购范围，从而产生了智能和解决问题的生成。传统目录如果不整合更多的AI功能，就有可能失去重要性的风险。对于用户而言，AI平台提供了更高效，更有效和战略性更高的采购体验，并有可能减少使用多种不同工具的需求。

与通用AI工具和传统软件方法相比

除了专门的采购解决方案和目录外，公司还可以使用通用AI工具和经典软件。

传统软件

经典，基于规则的软件是确定性且僵化的。新场景的更改需要手动调整。但是，采购过程通常包括非结构化数据和复杂的决策，这些决策不适合纯粹基于常规的系统。

通用AI工具（例如一般LLMS）

诸如免费可用LLM之类的工具可以在文本位置或基础研究等任务中支持。但是，他们缺乏针对领域的培训，策划的B2B数据，集成的工作流程和供应商验证机制，这对于采购至关重要。强调了专门用于购买（“微调”）的LLM的需求。

Accio.com等专业AI采购工具的优势

域特异性AI：训练采购数据，了解行业术语，供应商物业和市场动态。 Accio.com指出，他的AI基于“数十年的行业专业知识”。
集成工作流程：在平台上结合了不同的采购阶段（想法，采购，比较，RFQ）。
策划和经过验证的数据：访问经过验证的供应商网络和经过验证的数据。
周期性界限：“超级比较”，“完美匹配”和AI代理等功能专门针对采购任务量身定制。

尽管通用AI具有广泛的技能，但由于其域专业知识，精心策划的数据和量身定制的工作流，因此ACCIO.com等专业的AI工具（例如Accio.com）在采购方面具有显着优势。采购的“最后一英里”需要通用模型经常缺乏的特定知识。因此，公司应谨慎使用通用AI进行复杂的采购任务，而无需大量调整和数据集成工作。专业平台可能在该领域提供更快的附加值和更可靠的结果。

下表提供了Accio.com与选定替代方案的结构化比较：

比较矩阵：accio.com vs.关键替代方案

比较矩阵：accio.com vs.关键替代方案 - 图片：xpert.digital

Accio.com及其主要替代方案之间的比较分析表明，不同平台的定位和技能有显着差异。 Accio.com专注于通过全面的方法来采购情报，从寻找想法到成品和B2B电子商务。该平台使用高级的AI技术，例如QWEN LLM，自然语言处理，200多个知识图，机器学习和AI代理。最重要的AI控制功能包括“完美匹配”查找想法，“超级比较”，“深度搜索”，一种全面的产品环皮和专业的AI代理。

相比之下，Scoutbee专门研究深层供应商的情报，出院和资格。该平台依赖于图形技术，预测性和规范性分析以及用于智能供应商发现，风险评估和ESG多样性筛选的机器学习和NLP。另一方面，Coupa提供了一个全面的基于AI的源头播放套件，专注于捐赠管理和自动化。该平台使用AI控制的工作流程，用于支出分析的机器学习，欺诈检测和NLP进行发票处理。传统目录WLW.DE专注于具有有限或没有高级AI功能的基本供应商识别。

Accio.com拥有一个全球网络，具有超过一百万个经过验证的供应商，AI验证和用于采购功能的信用评分。 Scoutbee提供了一个全球供应商数据库，其中包含详细的配置文件和验证过程，而COUPA则提供供应商管理工具，网络访问和性能评级。 Accio.com上的购买支持包括RFQ自动化，提供比较，订单模板和潜在的电子商务集成。

关于控制功能，Accio.com提供利润率，成本计算作为思想思想的一部分以及捐赠管理概述。 Coupa在这里进行了详细的捐赠分析，预算控制和合规性监控。目标群体也有所不同：ACCIO.com针对中小型企业，交易代理商和跨境销售商，而Scoutbee和Coupa则将中型介绍给具有复杂采购要求或公司的大型公司。

在用户友好性方面，Accio.com专注于自然语言输入和“类似消费者的购买体验”的简化。在数据验证和可信赖性中，该平台依赖于AI交叉验证，供应商信用评分和经过验证的网络，这些网络将其与其他提供商区分开，每个提供者都采取自己的数据验证和风险评估的方法。

基于AI的工具（例如Accio.com）在采购和控制中的优点

在采购和控制领域，实施AI支持的工具（例如Accio.com）为公司提供了各种有形的优势。这些范围从效率提高和成本优化到供应商管理和风险管理的战略改进。

提高效率和自动化重复任务

AI在采购中的主要优点是通过常规和重复任务的自动化，效率的大量提高。 AI系统可以显着加速数据获取，输入和处理。例如，Accio.com自动创建要约查询（RFQ）和供应商的预选。可以收紧订单要求，许可和发票比较的工作过程，从而从ACCIO.com中的AI代理甚至可以创建订单设计。这导致手动努力和时间大大减少，这必须花在常规活动上。这将释放有价值的人员资源，可以将可以集中于战略性上更重要的任务，例如复杂的谈判，创新采购策略的发展或关键供应商关系的管理。研究基于这种效率的提高：麦肯锡报告说，AI可以将发票的处理时间减半，而Deloitte的研究表明，AI工具可以将订单和发票的处理缩短几乎30％。这些提高的效率不仅意味着完成相同的任务的速度更快，而且从根本上讲，它们通过将交易的重点转移到战略活动而改变了采购工作的性质。对于公司而言，这导致需要投资对其采购团队的进一步培训，以便最佳地利用这些新获得的自由，并专注于复杂的谈判，促进供应商关系中的创新和高级风险管理等任务。

改进数据分析，支出透明度和成本优化

AI系统能够分析庞大而复杂的数据记录，以发现可能仍然隐藏的支出模式，异常和储蓄潜力。例如，Accio.com提供有关产品价格团队和竞争选择的信息。这使支出和高级分析几乎实时透明。这允许所谓的“小牛购买”（不合规购买）和供应商合并的可能性。更积极的效果是更积极的效果，accio.com提供了诸如成本计算和利润计算器之类的工具。可量化的优势是显着的：麦肯锡通过AI使用的降低了10％的采购成本，另一份麦肯锡报告提到了多达20％的运营成本降低。 AI的早期用户在采购中记录了五次投资回报率。 AI支持的支出分析超出了过去，并提供了预测性和规范性的知识。这可以积极主动管理和更具战略性的财务计划。控制部门可以与采购更紧密地合作，并使用AI生成的见解进行更精确的预测，预算和财务风险审查。因此，CFO办公室在控制公司的费用时会获得强大的盟友。

战略采购和供应商关系管理（SRM）

AI工具彻底改变了战略采购和SRM。它们可以根据各种标准，例如成本，质量，风险，ESG合规性（环境，社会事务和公司管理）以及创新潜力，使更聪明的供应商查找，评估和选择。 Accio.com通过“完美匹配”和“深搜索”等功能来支持这一点。 AI也改善了对供应商绩效和风险评估的监控。此外，KI可以通过建议相关条款或认识到标准的偏差来协助谈判和合同管理。与供应商的合作和透明度可以通过常见数据平台和基于AI的通信辅助工具来促进。麦肯锡报告说，AI可以将供应商选择加速30％。 AI将SRM从反应性的，通常在管理上复杂的过程转换为主动，数据控制的战略功能。这可以创造出可观的附加值，超出纯成本节省，例如通过识别创新供应商或供应链弹性的增加。采购团队可以使用AI来建立更具抵抗力和多元化的供应商部落，并在共同目标上更有效地工作，这在当今动荡的全球经济中至关重要。

高级风险管理和合规性

AI积极识别和降低供应链中风险的能力是另一个重要优势。这包括供应商失败，地缘政治疾病或价格波动等风险。 Accio.com提供特殊的风险总体食欲。 AI根据合同，法规和内部准则启用自动合规测试。 AI算法也改善了欺诈检测。提高透明度和完整的测试路径（审核步道）支持遵守监管要求。研究表明，人工智能可以通过三倍提高合规率。 AI将风险管理从周期性的手动审查过程转移到连续的自动监视和预测系统。这提高了公司预测和应对威胁的能力，并使更敏捷，更具抵抗力的供应链。对于控制，这意味着更好地量化各种风险和更多合理规定的潜在财务影响。鉴于全球法规的复杂性日益增加，例如《欧盟AI法》，基于AI的合规性监测变得越来越重要。

通过实时观点和预测分析来加强控制

控制也可以从AI使用中受益匪浅。 AI使控制器更快地访问了更精确，更详细的数据，以进行财务分析和报告。实时数据使市场变化和增强竞争力能够敏捷反应。预测分析会导致更精确的预测，改进的预算和更明智的方案管理。 AI系统可以生成基于数据的动作建议，并改善付款流量的监控以及对流动性风险的早期发现。 AI从主要面向的报告功能转换为组织中的面向未来的战略咨询角色。配备AI工具的控制者可以为管理层提供更有价值的战略见解，从而影响与投资，资源分配和风险风险有关的重要业务决策。采购与控制之间的合作变得更加动态和基于数据。

下表总结了AI在采购和控制中最重要的优势：

Ki在采购和控制方面的关键优势

AI在采购和控制中的ki关键优势 - 图像：xpert.digital

人工智能在采购和控制中的实施为公司提供了许多战略优势。在提高效率的领域，AI启用自动化重复任务，例如数据输入，RFQ创建和会计比较，从而将发票处理时间降低了50％，并且可以将订单和发票处理加速近30％。 ACCIO等解决方案完全自动化RFQ创建和供应商选择。

基于AI的储蓄潜力，改善的谈判职位以及小牛购买的减少，可以节省大量成本。公司可以将其采购成本降低10％，并将运营成本降低20％，而早期用户的投资回报率五倍。

战略采购受益于智能供应商的发现和选择，改进的绩效监控以及基于AI的谈判。供应商的选择可以加速30％，并由ACCOIS“完美匹配”和“深度搜索”等功能提供支持。

在风险管理中，KI可以主动检测供应链障碍或供应商失败以及自动合规性测试等风险，从而导致三倍更好的合规率。 ACCIO风险超级结肠机构支持持续监测。

通过更快，更精确的数据提供进行分析和报告，以预测性预测和具体建议的建议来加强控制。这使得对市场变化和改善流动性计划的反应更快。

最后，AI通过处理大量数据，实时捐赠可见性以及模式和异常情况来彻底改变数据分析和透明度。具有市场见解和Suplari Insight Generator的Accio产品百科全书等工具提供了全面的分析支持。

B2B采购：供应链，贸易，市场和AI支持的采购

B2B采购：供应链，贸易，市场和AI支持的采购，accio.com-image：xpert.digital

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从交易的想法中：为什么智能采购平台会征服中产阶级

在采购中实施AI的挑战和考虑因素

尽管具有很高的优势，但在采购中引入AI仍与必须考虑并主动考虑公司的挑战有关。对这些障碍的现实评估对于成功实施和实现预期收益至关重要。

数据质量，可用性和集成障碍

数据是AI系统的生命长生不老药。它们的质量，可用性和集成通常代表着最大的挑战。 AI模型需要大量的高质量，结构良好的数据，以进行有效的培训和可靠的操作。数据质量不足被称为KI简介的主要障碍之一。许多公司努力访问和集成来自不同内部系统（例如ERP和S2P工具）以及外部来源的数据。数据孤岛和缺乏标准化使AI的有效使用更加困难。

因此，建立强大的数据治理框架至关重要。

精髓是，数据也是采购中AI的能力和最大的瓶颈。没有稳固的数据基础，AI计划可能会失败或保持低于预期。一些消息来源强调了数据质量的关键作用。诸如Ivalua引用的研究和关于德国公司的Bitkom研究，不良数据管理以及缺乏数据可用性明确列为中央实施障碍。因此，公司必须优先考虑数据策略，数据调整和集成工作 - 与引入AI工具之前或并行。提到的“整理AI”是一个基本要求。

实施成本和ROI法律生产

AI的引入与相当大的成本有关。这包括开发或购买AI软件，实施和集成到现有系统景观中的费用。特别是，这些高成本是德国公司的主要挑战。此外，很难提前量化预期的投资回报率（ROI）并创建令人信服的业务案例，这可能是一个障碍，尤其是对于较小的公司而言。维护，更新和专业员工的运行成本也不得忽略。

尽管AI从长远来看承诺将带来重大投资回报率，但预测优势的初始投资和挑战可能是显着的威慑力量，尤其是对于中小企业而言。该研究详细介绍了量化收益率的高成本和困难代表了德国公司的重大障碍，尤其是对于面临AI开发固定成本的中小企业而言。因此，公司需要一种逐步的实施方法，该方法从用例开始，该用例从早期阶段表现出成功并创造接受的用例，以较少的复杂性，以较差。对于追求AI性能和投资回报率的明确指标至关重要。

组织的资格差距和变更管理

成功使用AI不仅需要正确的技术，而且还需要适当的资格员工和有效的变更管理。通常，在采购团队中缺乏技术知识和特定的AI专业知识。必须采取员工培训和进一步的培训措施，以使劳动力能够与新的AI工具有效合作。对变化的抵抗和对失业的恐惧也可能发生，必须解决。有效变革管理策略的重要性以及清晰的AI引入优势和目标的沟通不能得到足够的评估。

在AI实施中，“人为因素”与技术本身一样重要。 AI工具是成功取决于人类接受和适应性的工具。一些消息人士强调，需要装备劳动力，运营变更管理，并澄清员工如何扩展其角色并没有更换。 CPO调查的声明在这里很重要：“ AI不会取代人，但是使用AI的人将取代不这样做的人。”公司必须投资于人事发展，并建立一种促进人与人工智能合作的文化。购买中的角色将发展，在数据解释，AI工具管理和战略思维领域的新技能。

道德考虑：算法偏见和透明度

AI的使用还提出了必须考虑的道德问题。一个主要风险是，历史培训数据中包含的AI系统（偏见）永久化甚至加剧甚至加剧。这可能导致不公平的供应商选择或扭曲的市场分析。所谓的“黑匣子问题” - 缺乏理解AI模型如何做出您的决策，can损害了责任和信任。因此，需要透明度，解释性（可解释的AI，XAI）和AI算法中的公平性。人类监督对于验证AI建议和减少偏见至关重要。

道德AI不仅是合规性问题，而且是建立信任并确保负责使用AI在采购中的基本先决条件，该领域是管理重大财务交易和战略关系的领域。来源强调透明度，解释性和公平性是中央主要原则。供应商发现中算法偏见的警告是明确的。因此，公司必须实施强大的AI政府框架（请参阅第VII.C节），其中包括识别偏见，公平测试和清晰责任结构的机制。道德问题的非观察可能会导致声誉损失，法律问题和不正确的商业决策。

安全和数据保护问题（包括欧盟AI法对B2B软件的影响）

当使用AI工具（尤其是基于云的解决方案）时，保护敏感的采购数据（例如供应商信息，合同和定价）至关重要。第三方提供商和软件供应链的AI组件也引起了风险。必须遵守GDPR和新的AI特定立法等数据保护法规，例如《欧盟AI法》。《欧盟AI法》根据风险水平对AI系统进行了分类，并减轻了高风险系统的运营商，这些系统通常在公司软件（例如在人员或金融中）中发现，这是严格的职责。这对B2B采购软件有直接影响。对于高风险KI系统，《欧盟AI法案》在调试后称透明度，人类监督，数据治理和监测。

AI的监管格局正在迅速发展，并且合规性（尤其是诸如欧盟AI法案之类的全面法规）成为选择和使用AI采购解决方案的关键因素。来源明确描述了欧盟AI法对包括采购软件在内的B2B技术的影响。基于风险的方法意味着AI采购工具的提供者和用户应承担不同的检查和合规义务。采购经理必须与法律和IT部门紧密合作，以评估AI工具的合规性。主动地解决这些监管要求并整合功能以提高透明度，可审核性和数据保护将具有竞争优势的AI提供商。这也影响了AI提供商的合同条款。

下表总结了在采购中实施AI时最重要的挑战和注意事项：

AI实施中的主要挑战和考虑因素

采购图像中AI实施中的主要挑战和注意事项：XPERT.DIGITAL

AI在采购中的实施带来了各种主要的挑战，这些挑战需要良好的解决方案策略。在数据领域，缺乏数据质量，可用性和集成以及现有的数据筒仓代表了中心问题，可以通过先进的全面数据策略，系统数据调整，集成解决方案的投资以及建立可靠的数据治理来解决。

与成本有关的挑战包括高实施和开发成本以及对投资回报率的难以量化。这里建议在阶段实施中推荐这，从具有高价值和低复杂性的使用开始，清晰的KPI进行ROI测量以及对“购买与构建”决定的仔细检查。

在技能和员工领域，技术知识和AI专业知识通常缺乏对变化的抵制。解决方案方法包括对培训和进一步教育的投资，有效的变革管理，明确的优势交流以及促进人类KI合作文化。

道德考虑涉及算法偏见和由于“黑匣子”系统引起的透明度。 AI治理框架的实施，定期公平检查，使用可解释的AI以及确保人类监督是这里的核心措施。

最后，必须考虑安全和右翼方面的数据保护，例如GDPR，云使用数据安全性，第三方KI和欧盟AI ACT的风险必须考虑在内。与法律和IT部门的密切合作，仔细选择提供者，合同中包含合规条款以及强大的举行者安全措施对此至关重要。

在采购中引入AI的战略建议

人工智能成功整合到采购和控制过程中需要进行深思熟虑的战略方法。想要使用AI提高效率，降低成本并实现战略优势的公司应考虑以下建议。

制定采购AI介绍策略

AI工具的临时实施很少导致成功。相反，需要一个全面的策略：

数字成熟度等级

首先，应该诚实地库存公司的数字成熟度，尤其是采购部门应该进行。这有助于确定弱点并设定现实的目标。

定义明确的业务目标和KPI

必须清楚地定义使用AI的使用应实现哪些特定业务目标（例如，X％降低成本，减少Y的吞吐时间到Z天）。可测量的关键绩效指标（KPI）对于追求成功至关重要。

与公司范围内的数字策略协调

AI采购策略不应孤立地考虑，而应插入公司的总体数字化转型议程中。

识别具有巨大好处的申请

应该确定特定的应用程序，而不是尝试一次转换所有内容，而AI可以提供最大的附加值，并且复杂性相对较低。这创造了早期成功并促进接受。

建立的“买与建造”决定

公司必须决定是要购买标准AI软件还是想开发量身定制的解决方案。该决定取决于诸如通过适应，现有的知识和预算对竞争优势的需求之类的因素。

在阶段，实施

步骤 - 步骤方法可降低风险，并使组织能够从初始经验中学习，并在必要时调整策略。

在采购中，成功的AI介绍不是纯技术拒绝的问题，以及对业务目标的战略取向以及对Ki可以在何处解决特定问题或创造新价值的清晰了解。 BCG提出的框架从评估数字成熟度和对弱点的理解开始。麦肯锡的建议强调着专注于高质量用例，并警告不要立即努力进行完整的转型。为基于其特定背景和成熟度量身定制的KI介绍时间表的清晰，战略时间表的公司具有更高的可能性，可以实现所需的结果并避免昂贵的错误。

创建业务案例和ROI的测量

新技术的每项投资都需要一个固定预期收益的坚实业务案例。

AI的价值贡献的定义

必须清楚地定义AI在采购中应做出的贡献 - 无论是对现有过程的增量改进还是对采购模型的基本重新设计。

识别可衡量的优势

潜在的优势，例如节省成本，效率提高，降低风险，提高依从性和更快的吞吐时间，必须以具体的术语命名，并在可能的情况下进行量化。

估计费用

必须实际评估实施和运营成本。

跟踪效果

实施后，必须对财务影响和运营效率进行连续监控和衡量。 ROI的示例最多可用于早期用户的ROI五倍，将运营成本降低了10-20％，供应商选择了30％。

AI在采购中的强大业务案例必须超越模糊的效率承诺，并包含特定，可衡量，可实现的，相关和与时间相关的（智能）目标和KPI。强调需要定义“ AI价值贡献”，并追求财务影响和运营效率至关重要。事先量化优势的困难使得基于证据的业务案例更为重要。确保管理层的支持和AI计划的预算在很大程度上取决于令人信服的商业案例，该案例清楚地解释了预期的投资回报率和战略价值。

解决数据治理和道德框架条件

在KI介绍中，负责处理数据和遵守道德原则至关重要。

建立强大的数据治理实践

这包括确保数据质量，完整性，安全性和数据保护。

AI治理框架的实施

这些应该定义明确的原则，例如责任，透明度，公平和风险管理。

AI道德委员会或治理委员会成立

这些机构应包括采购，IT，法律和风险管理的代表，并确定指南并检查更大的AI计划。

明确的角色和职责的定义

必须确定与AI相关决策的明确责任和升级路径。

实施风险审查

应从准确性，偏见，安全差距和法律含义方面评估新的AI工具。

确保人类的监督

AI工具必须实现人类审查和干预的机制。

积极主动的AI政府不仅对于遵守法规和降低风险，而且对于在员工，供应商和其他利益相关者之间建立对AI系统的信任。消息人士强调，不到三分之一的大公司允许由于安全性和合规性问题而允许不受限制的AI使用，这使治理成为当务之急。它还强调责任，并确保人类经理负责决策。从一开始就将道德考虑和强大的治理整合到其AI战略中的公司可以更好地负责地使用AI的优势，并避免与偏见，缺乏透明度或数据滥用有关的潜在陷阱。

促进人类KI合作以获得最佳结果

不应将人工智能视为替代人类劳动，而应被视为扩大和提高人类技能的工具。

识别AI作为支持工具：

人工智能主张人类技能，而不是完全取代人类。

协作工作流的设计：

工作过程的设计方式应以最佳的方式使用人的优势（批判性思维，同理心，复杂的道德判断）和AI（数据处理，样本识别，速度）。

实施“人类在循环”（hitl）系统：

这些使人们能够指导AI决定，验证并在必要时重叠。

投资培训和变更管理：

必须对员工进行培训并准备使用AI的新角色和工作方法。

采购中最有效的AI实施是那些促进人与人工智能之间共生关系并创造“扩展劳动力”的人。来源提供了HITL的详细解释，并强调合作。引用了加特纳（Gartner）的话：“那些未能将人工智能与人类专业知识相结合的公司，风险，落后。”还需要重新考虑采购团队如何与AI控制系统互动的需求。这需要对AI作为合作伙伴的接受进行文化改变。管理级别必须提高这种协作模型，并投资于整个采购功能中“ AI能力”的发展。未来不是在人工智能或人类中，而是与人的人工智能。

采购的未来：自治系统和开发AI

人工智能对采购的影响仅在一开始。未来的发展表明了更深刻的变化，具有自治系统的潜力和进一步的开创性技术的整合。

自主采购和AI代理的方式

AI区域的开发表明了一条从AI辅助到AI的路径，再到潜在的自主采购过程。例如，例如，预计AI代理人（例如预期）将应对越来越多的任务随着独立性的增加。这包括数据的汇总，谈判的实施，风险评估和监视ESG合规性。可以自主适应疾病的“自我处理”供应链的视野获得轮廓。在这种情况下，采购团队的角色可能会更改为设计总体策略的“价值架构师”的角色，然后由数字AI核心实施。

但是，对自主系统的这种发展与巨大的挑战有关。这包括已经讨论的数据质量和变化管理方面的各个方面，以及有关自主性AI的处理，网络安全方面以及有关自治药物行动责任的复杂法律问题的具体道德问题。自主采购虽然仍然是一个新兴的概念，但它代表了AI管理整个采购周期的长期潜力，以最少的人类干预来管理某些类别或任务。这引发了有关AI能力的责任义务，法律框架以及未来可能成为这些自主系统的设计师和负责人的未来技能的法律框架。欧盟AI法案还将对使用如此高的自主系统的使用产生重大影响。

数据本体和标准的作用（例如，EProcurement本体论，GS1）

为了使AI系统发挥其全部潜力，尤其是在网络环境中，标准化的数据格式和半标准是必不可少的。数据本体和标准在AI的互操作性和有效性中起着关键作用。

由欧盟出版物办公室开发的eProcurement本体（EPO）旨在为公共采购数据创建正式的语义基础。它保证了一致的条款，定义和关系，旨在涵盖从公告到付款的整个采购过程。
诸如Common Core本体（CCO）和基本形式本体（BFO）等更广泛的标准为知识表示和数据内部可操作性提供了框架。
GS1标准提供了一个通用系统，用于识别产品（例如GTIN，条形码），以确保数据准确性，可追溯性和无缝供应链中信息交换。他们通过提供结构化的，可验证的产品数据并启用数字双胞胎或区块链集成来支持AI应用程序。

这些标准可以改善AI系统的数据质量，促进不同系统和组织之间的数据交换，从而支持更多的分析和自动化。随着人工智能的扩散，对强大的数据本体和标准的需求变得越来越重要，以确保AI系统能够有效地通信，一致地解释数据并通过各种平台和组织运行。 EProCurement本体论直接解决了互操作性差距。 GS1标准为供应链中的AI操作提供了“共同参考基础”和“构建块”。如果没有这样的标准，AI系统就有在数据孤岛中操作或错误地解释数据的风险。这些标准的假设将是决定性的，以便在创建真正的网络和智能采购生态系统时利用AI的全部潜力。这可能需要在行业范围内的合作和数据标准化计划的投资。

新兴技术（简短概述：量子计算，Daos）

除了已经建立的AI技术外，还出现了其他破坏性发展，从长远来看可能会影响采购系统：

量子计算

这项技术具有解决经典计算机无法达到的极其复杂的优化问题的潜力。在物流和采购领域，这可能会通过同时分析大量数据和变量来彻底改变路线优化，需求预测和仓库管理。尽管量子计算仍处于开发的早期阶段，但公司应该开始做出“量子”并观察发展。

分散的自治组织（DAOS）

Daos是由由分散的计算机程序和区块链技术管理的成员指导的社区。它们有可能用于创建透明，自动化和共同控制的采购或供应链管理系统。但是，采购的法律地位和实际实施仍然非常实验性，并且与巨大的障碍有关。

尽管量子计算和DAO仍在采购中进一步用于广泛应用，但它们代表了可以从根本上改变长期优化技能和组织模型的破坏性力量。量子计算解决复杂问题的能力远远超出了经典计算机的能力，可以提高前所未有的效率。 Daos提供了一种激进的治理模型，理论上可以应用于分散的采购财团或供应链的融资。战略性的远见要求采购经理必须意识到这一技术，即使立即引入不可行。对其发展和潜在应用的观察可以为长期计划和创新工作提供信息。

采购4.0：当人工智能使购物成为战略价值驱动力时

人工智能的整合会改变采购管理，从根本上购买和控制，并将这些功能从运营必需品转变为公司的战略价值驱动力。 AI支持的工具提供了提高效率，优化成本，更好地管理风险并做出更有基于数据的决策的潜力。

对Accio.com的分析表明，该平台具有基于AI的方法，尤其是通过“完美匹配”和“超级比较”等功能以及使用LLM和知识图等技术的功能，正在打破创新的方法来寻找来源和供应商管理。特别是对于中小型公司（SME），Accio.com可能是一个宝贵的资源，以浏览全球采购市场的复杂性并接收访问广泛的供应商网络。该平台将自己定位为一种工具，不仅可以搜索，而且可以概念化并从实现的想法中铺平了道路。

与已建立的企业套件（例如SAP Ariba或Coupa）相比，通常涵盖全面的端到端流程，以及用于深层供应商分析的专业工具，例如Scoutbee，Acci.com似乎占据了利基市场，智能采购功能非常强调构想阶段和潜在的E-Commerce Encommention Connection Connection connection。与诸如wlw.de之类的传统供应商目录相比，Accio.com通过互动，更深的数据分析和战略支持提供了显着的附加值。

但是，在采购中使用AI并不是确定的成功。必须积极解决有关数据质量和可用性，实施成本，实施成本，必要的资格调整以及有关算法偏见和透明度的道德考虑的挑战。安全和数据保护方面，特别是鉴于诸如欧盟AI法案之类的新法规至关重要。

在系统之间，人类和机器之间，采购的未来将不可避免地是更多的数据控制，智能和协作。规定了由AI代理和高级分析支持的部分自治甚至自主采购过程的道路。通过诸如Epropurement本体或GS1标准等本体论对数据的标准化将在确保互操作性和数据质量方面发挥重要作用。

AI在采购中的旅程是一个持续的发展，而不是一个实施的实施。持续学习，适应新技术选择以及专注于负责任的创新是可持续成功的关键。最好将促进敏捷性和持续改进其采购功能改善的公司最好地定位，以便有效地浏览和使用发展中的AI景观。该决定不是是否应该引入AI，而是如何在战略上和负责任的情况下发生AI，以实现真正的竞争优势。诸如ACCIO.com之类的工具可以仔细地并作为明确战略的一部分实施，可以支持组织建立更高效，更具抵抗力和更多价值的采购操作。

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