Искусственный интеллект оптимизирует бизнес и делает его более прибыльным. По данным International Data Corporation, к 2021 году расходы на когнитивные услуги, как и на AI в целом возрастут до 52,2 миллиардов долларов. В дополнение к автономным транспортным средствам, диагностическому обслуживанию и чат-ботам, ориентированным на клиента, ИИ окажет непосредственное положительное влияние на итоговую прибыль, помогая компаниям выбирать поставщиков, предоставляющих товары и услуги по самой низкой цене и с наименьшим риском.

Эксперты International Data Corporation поделились секретами, как максимально эффективно использовать искусственный интеллект для повышения эффективности закупок.

Аналитика затрат
Аналитика затрат производится за счёт программного обеспечения на базе AI, которое собирает, очищает, классифицирует и систематизирует все данные о расходах, помогая отделам закупок выявлять чрезмерные затраты. Например, системы ИИ могут определять, когда разные компании покупали у поставщика одни и те же товары, когда была выполнена самая выгодная сделка или просроченные сроки внесения оплаты за отгруженные товары.

Чтобы увидеть, на чём можно сэкономить, программное обеспечение должно уметь классифицировать данные. Статические и основанные на шаблонах методы ИИ нередко дают сбой при работе с одноразовыми поставками или поставщиками, с которыми компания сотрудничает не постоянно, а время от времени. «Отвлекающие» факторы для ИИ-систем: незнакомый язык или новые геолокации. С такими проблемами чаще сталкиваются компании, постоянно расширяющие географию сбыта.

В таком случае лучший способ окупаемости инвестиций – это применение интеллектуальных систем, способных анализировать большие объемы транзакций, в том числе и стандартных повторных закупок.

Поиск источников снабжения
Используя ИИ, менеджеры отдела закупок могут вооружиться знаниями о текущих условиях рынка, предстоящих слияниях и поглощениях, а также сравнительных характеристиках продуктов и поддержкой в режиме реального времени. Это гарантирует, что закупка будет произведена в самых лучших для компании условиях. Применение технологии искусственного интеллекта сокращает время, необходимое для анализа всех подтверждающих данных. Например, анализ отклика на поданные заявки ускоряется на 80%. ИИ также подыскивает поставщиков по запросу. При соблюдении этих условий и, следовательно, при получении необходимых товаров, выход компании на рынок произойдет гораздо быстрее.

Один из видов оптимизации процесса – управляемая покупка. Она позволяет быстро приобретать товары или услуги и предпочтительных поставщиков при минимальных затратах времени сотрудников отдела закупок. Голосовые команды используются для поиска лучшей цены или поставщика, способного выполнить срочный заказ. Многие из этих систем обеспечивают прямую связь с поставщиками по строгим правилам, регламентирующим процесс согласно политике закупок.

Контрактная аналитика
Большинство организаций не имеют базы данных, содержащей все данные по контрактам, и они нуждаются в простом способе извлечения такой информации. Если компания использует ИИ, она будет быстрее просматривать контракты, а также аккумулировать большие объемы данных о них, чтобы значительно снизить вероятность споров и увеличить количество успешных сделок.

Плюсы контрактной аналитики (программного обеспечения для заключения договоров) в том, что она помогает компаниям выполнять условия контрактов и быстрее выявлять случаи их несоблюдения.

И хотя системы ИИ, применяемые в закупках в наши дни, не всегда идеально точны, темпы развития машинного обучения постоянно растут, а платформы совершенствуются. Вполне вероятно, что в ближайшие годы ИИ станет надёжным инструментом для процесса закупок.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Компания LinkedIn приобрела Drawbridge для повышения качества таргетированной рекламы

Агро-стартап Iron Ox: за четыре года от идеи к результату

Комментарии