Штучний інтелект оптимізує бізнес і робить його більш прибутковим. За даними International Data Corporation, до 2021 року витрати на когнітивні послуги, як і на AI в цілому зростуть до 52,2 мільярдів доларів. На додаток до автономних транспортних засобів, діагностичного обслуговування і чат-ботів, орієнтованим на клієнта, ШІ здійснить безпосередній позитивний вплив на підсумкову прибуток, допомагаючи компаніям вибирати постачальників, що надають товари та послуги за найнижчою ціною і з найменшим ризиком.

Експерти International Data Corporation поділилися секретами, як максимально ефективно використовувати штучний інтелект для підвищення ефективності закупівель.

Аналітика витрат
Аналітика витрат проводиться за рахунок програмного забезпечення на базі AI, яке збирає, очищає, класифікує і систематизує всі дані про розходи, допомагаючи відділам закупівель виявляти надмірні витрати. Наприклад, системи ШІ можуть визначати, коли різні компанії купували у постачальника одні і ті ж товари, коли була виконана найвигідніша угода або прострочені терміни внесення оплати за відвантажені товари.

Щоб побачити, на чому можна заощадити, програмне забезпечення повинно вміти класифікувати дані. Статичні і засновані на шаблонах методи ШІ нерідко дають збій при роботі з одноразовими поставками або постачальниками, з якими компанія співпрацює не постійно, а час від часу. «Відволікаючі» чинники для ШІ-систем: незнайома мова або нова геолокація. З такими проблемами частіше стикаються компанії, які постійно розширюють географію збуту.

В такому випадку кращий спосіб окупності інвестицій – це застосування інтелектуальних систем, здатних аналізувати великі обсяги транзакцій, в тому числі і стандартних повторних закупівель.

Пошук джерел постачання
Використовуючи ШІ, менеджери відділу закупівель можуть озброїтися знаннями про поточні умови ринку, майбутні злиття і поглинання, а також порівняльні характеристики продуктів і підтримкою в режимі реального часу. Це гарантує, що закупівля буде проведена в найкращих для компанії умовах. Застосування технології штучного інтелекту скорочує час, необхідний для аналізу всіх підтверджуючих даних. Наприклад, аналіз відгуку на подані заявки прискорюється на 80%. ШІ також підшукує постачальників за запитом. При дотриманні цих умов і, отже, при отриманні необхідних товарів, вихід компанії на ринок відбудеться набагато швидше.

Один з видів оптимізації процесу – керована покупка. Вона дозволяє швидко купувати товари або послуги у бажаних постачальників при мінімальних витратах часу співробітників відділу закупівель. Голосові команди використовуються для пошуку кращої ціни або постачальника, здатного виконати термінове замовлення. Багато з цих систем забезпечують прямий зв’язок з постачальниками за суворими правилами, що регламентують процес згідно з політикою закупівель.

Контрактна аналітика
Більшість організацій не мають бази даних, що містить всі дані по контрактам, і вони потребують простого способу вилучення такої інформації. Якщо компанія використовує ШІ, вона буде швидше переглядати контракти, а також акумулювати великі обсяги даних про них, щоб значно знизити ймовірність суперечок і збільшити кількість успішних угод.

Плюси контрактної аналітики (програмного забезпечення для укладення договорів) в тому, що вона допомагає компаніям виконувати умови контрактів і швидше виявляти випадки їх недотримання.

І хоча системи ШІ, що застосовуються в закупках в наші дні, не завжди ідеально точні, темпи розвитку машинного навчання постійно зростають, а платформи удосконалюються. Цілком ймовірно, що в найближчі роки ШІ стане надійним інструментом для процесу закупівель.

Автор: Олена Семенчук


Читайте також:

Компанія LinkedIn придбала Drawbridge для підвищення якості таргетованої реклами

Агро-стартап Iron Ox: за чотири роки від ідеї до результату

Коментарi