Сэкономит ли машинное обучение миллионы долларов в год на закупках?
Когда дело доходит до автоматизации процессов, закупочные организации не промахиваются. Давным-давно начальники отделов закупок автоматизировали администрирование, расчет заработной платы, расчет потребности в материальных ресурсах, формирование счетов и отслеживание движения материалов. Функция по большей части устранила избыточную работу, чтобы посвятить больше времени более стратегической деятельности, и перенесла сотрудничество в бизнес-сети.
Тем не менее, обработка исключений, похоже, находится на рекордно высоком уровне, поскольку компании пытаются лучше контролировать своих поставщиков и партнеров, чтобы получить конкурентное преимущество. Профессионалы отдела закупок теперь работают до предела, получая непрерывный поток запросов, каждый из которых требует анализа огромных объемов документов.
В среднем организации тратят от 3% до 4% общих внешних расходов на ненужные транзакционные издержки, чрезмерную неэффективность и несоблюдение нормативных требований. Для организации с ежегодными расходами на закупки в размере 2 миллиардов долларов пресечение таких утечек может добавить 70 миллионов долларов в год к прибыли. Но есть хорошие новости. Алгоритмы «мышления», известные как машинное обучение, могут ускорить процесс обработки исключений со значительной окупаемостью. И они буквально все думают — и работают — за вас.
Машинное обучение: преодоление распространенных барьеров на пути к полной автоматизации
В отличие от роботизированной автоматизации процессов (RPA) и предварительных вариантов использования искусственного интеллекта (AI), машинное обучение (ML) обрабатывает действия, которые требуют сложных правил и распознавания образов. Демонстрируя базовый уровень человеческого суждения, машинное обучение может, например, назначать транзакции формальным категориям и подкатегориям расходов. Этот важный первый шаг в раскрытии возможностей поиска может перейти от традиционно трудоемкой ручной задачи к автоматическому ответу в реальном времени.
И более простая категоризация — это только начало. Машинное обучение может еще больше автоматизировать закупки и улучшить их стратегическую репутацию по пяти основным аспектам функции:
· Управление поставщиками. Организации, занимающиеся закупками, хотят убедиться, что их поставщики финансово жизнеспособны и стабильны. Отдел закупок может применять машинное обучение, чтобы определить наиболее конкурентоспособную ставку для переговоров. а также узнать о лучших условиях контракта, которые помогут партнерству стать более успешным благодаря своевременной доставке и своевременной оплате.
· Соответствие возможностей. Все покупатели хотят, чтобы их поставщики полностью удовлетворяли текущие и ожидаемые потребности и предоставляли исключительное обслуживание. Но бывает сложно отделить маркетинговую рекламу от реальности. Сканируя отрасль на наличие новых компетенций и согласовывая их с бизнес-требованиями с помощью машинного обучения, отдел закупок может разрабатывать процессы для постоянной проверки возможностей новых и существующих партнерских отношений.
· Мониторинг эффективности. Машинное обучение может эффективно отслеживать и контролировать эффективность каждого участника цепочки поставок и оценивать поставщиков в зависимости от их эффективности, что позволяет закупкам привлекать поставщиков к ответственности, помогая гарантировать, что операции выполняются на пике. стандарты.
· Обеспечение соответствия. Машинное обучение может выявить скрытые шаблоны, которые могут указывать на то, что поставщик не выполняет деловые и нормативные требования быстрее и эффективнее, чем любой человек. Имея данные, служба закупок может с большей легкостью вступать в трудные дискуссии и действовать продуктивно и решительно.
· Создание ценности. Каждая область деятельности компании требует качества и максимальной отдачи от прибыли. Используя машинное обучение, функция закупок может обеспечить это, автоматизируя сбалансированную систему показателей для отслеживания эффективности отношений с поставщиками и эффективности приобретенного товара или услуги по всем транзакциям. Кроме того, машинное обучение позволяет команде разрабатывать правила, обеспечивающие гибкость и быстроту реагирования при одновременном контроле рисков.
В то время как технологии, несомненно, будут продолжать развиваться и приносить больше пользы и возможностей, невозможно игнорировать машинное обучение как ступеньку к преобразованию на пути к быстрому созданию ценности, которая приносит пользу всей компании и ее клиентам. А руководители отделов закупок, которые примут и встроят эту форму искусственного интеллекта следующего поколения в свои процессы, смогут проложить путь и позиционировать эту функцию как центр стратегического влияния на успех бизнеса.
