Все специалисты по закупкам сталкиваются с рисками. На глобализированном рынке отделу закупок довольно легко иметь дело с потенциальными рискованными партнерами. В последнее время изменились закупки. От компании, ориентированной только на приобретение продуктов и услуг по лучшей цене и контролю над расходами, до стратегического актива каждой организации.

За счет развития новых технологий, таких как искусственный интеллект. Организации изменят способ управления рисками на протяжении всего жизненного цикла закупок на основе анализа контрактов и поставщиков, а также путем управления и оптимизации базы поставок путем объединения поставщиков и их контрактов в единую систему на базе искусственного интеллекта. Помимо стоимости, измеряемой в экономии, многие смелые закупочные организации расширяют свои аналитические усилия на территорию анализа рисков.

Последствия прерывания или невыполнения обязательств поставщиком могут быть очень негативными для организаций. Хорошая новость в том, что это можно отслеживать в режиме реального времени с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта.

Большинство организаций по-прежнему полагаются на команды поставщиков для выполнения анализа / составления отчетов. Однако это решение требует очень много времени и не выполняется с аналитикой в ​​реальном времени.

Можно с уверенностью сказать, что ИИ упростит создание этих отчетов и сделает их более точными. Представим себе приложения с поддержкой ИИ, которые могут упреждающе отправлять оповещения, когда выявляют способы снижения риска. А поскольку процессы анализа с использованием ИИ основаны на данных в реальном времени, лица, принимающие решения, могут выявлять бизнес-риски еще до того, как они станут проблемой.

Другая идея заключалась бы в том, чтобы легко идентифицировать поставщиков, расходующих вне контракта; предотвращение нежелательного автоматического продления контракта; и быть полностью осведомленными о приближающихся датах истечения срока действия или продления. Поскольку ИИ может извлекать большую часть данных с помощью решений, связанных с обработкой естественного языка, о таком решении можно мечтать.

Цель состоит в том, чтобы получить уровень, на котором ИИ сможет со временем вносить улучшения, опираясь на огромные объемы данных.

Контракты

Большинство S2C и P2B можно автоматизировать!

Специалисты по закупкам окружены трудоемкими задачами, связанными с большими объемами информации, которые создают узкое место для организаций, которым необходимо быстро реагировать на внезапные изменение на рынке.

В контексте контрактов методы машинного обучения (подмножество ИИ) могут определять закономерности и сравнивать большие объемы документов / данных как друг с другом, так и с алгоритмами. Таким образом, ИИ может выделить, где документ отличается от принятого на рынке, когда элемент представляет риск для организации и т. Д.

Мы можем предположить, что ИИ мог бы проанализировать окончательный набор контрактов, чтобы определить тенденции, такие как общее время переговоров по конкретным сделкам и типы возникших контрактных вопросов, среди других элементов. Полученные знания могут помочь в будущем улучшать стандартные условия контрактов, способствовать более разумному принятию решений и увеличивать скорость заключения ключевых контрактов.

ИИ повлияет на весь процесс управления контрактами. Сегодня он используется для поиска существующих контрактов в организациях на предмет условий, которые могут нести риск для покупателя. Завтра он поможет специалистам по закупкам в процессе написания, предлагая соответствующие пункты и условия. Затем ИИ определит информацию, необходимую от поставщика для управления контрактом и производительностью, и обеспечит ее сбор, регистрацию и отчетность.

Источники

В контексте задач, связанных с поиском источников, методы машинного обучения также могут иметь значение. Вместо того, чтобы полагаться на устаревшие отчеты, специалисты по закупкам получат возможность изучать рынок с помощью данных в реальном времени.

Доступ к внутренним и внешним данным в реальном времени значительно повысит точность поиска. AI предоставит информацию о поставщиках и текущих рыночных условиях, а также предоставит индивидуальные рекомендации на основе ваших данных. Решение для поиска поставщиков на базе искусственного интеллекта обеспечит стратегию, основанную на данных, и гарантирует, что специалисты по закупкам получают максимально выгодную сделку в процессе поиска поставщиков.

Что касается текущих поставщиков, мы можем ожидать, что ИИ будет анализировать данные, связанные с поставщиками, такие как своевременная и полная доставка, оценки и кредитный скоринг, и предоставлять информацию для использования в будущих решениях в отношении определенных поставщиков.

Внешние данные

Все решения на основе ИИ зависят от данных.

Реальной добавленной стоимостью будет возможность использовать внешние данные. В некоторых решениях источники данных, которые могут быть добавлены к данным о расходах, выходят далеко за рамки интегрированной рыночной цены за счет использования API. Специалисты по закупкам также могут интегрировать оценки финансовых рисков, ленты новостей, оценки устойчивости и корпоративной социальной ответственности (КСО) и другие сторонние источники данных, связанные с риском.

Благодаря технологиям визуализации данных в сочетании с искусственным интеллектом специалисты по закупкам смогут четко видеть, сколько они потратили на конкретного поставщика, финансовую стабильность этого же поставщика и потенциальные риски, с которыми он сталкивается, в зависимости от того, где находится этот поставщик. (страновые риски, валюта и др.). Для этого требуется гораздо больше, чем статическая база данных с возможностями отчетности - для этого требуются точные, динамические данные в реальном времени, которые могут быть получены только с помощью методологий, основанных на искусственном интеллекте.

Все текущие инструменты принятия решений могут точно дать представление о прошлых результатах и ​​предсказать будущие результаты. Некоторые из них могут даже комбинировать внешние и внутренние данные. Однако огромная разница между ними и будущими решениями на базе ИИ заключается в том, что ИИ способен анализировать внешние факторы для прогнозирования рисков.

На мой взгляд, большинство закупочных организаций либо неподготовлены, либо придерживаются «осторожного» подхода к ИИ. Вскоре искусственный интеллект станет обязанностью специалистов по закупкам, чтобы не отставать от отрасли.