新闻资讯

6采购和采购中的AI机会

发布日期:2021-05-06 19:47:56浏览量:34

在当今技术驱动的世界中,许多组织仍将人工智能(AI)视为恐惧和不确定因素。结果,它为采购和采购带来的有形收益仍在很大程度上未被开发。但是,关键的战略,客户和运营洞察力被深藏在内部和外部系统中都存在的大量原始信息中。

人工智能可以帮助阐明隐藏在此数据中的见解,使采购和采购团队能够验证或澄清他们的假设,为决策提供依据,并绘制出通往未来的新路径。

这是采购和采购中AI的六个潜在用例。

1.支出分类和充实
越来越需要更好地了解内部支出(三个方面:谁支出,花在什么上面以及与谁在一起),以及需要更强大的流程来管理对外部合同和内部政策的合规性。准确的支出数据是制定有效类别,采购和支出管理策略的基础。支出分类技术现在可以进行更好的分析,并且在某些情况下,可以使用外部信息来丰富此数据。

使用AI支出分类的项目通常能够在数据分类中达到很高的准确性。这导致支出信息分析的准确性提高,从而为组织带来更多价值。

2.全球采购洞察
首席采购官(CPO)在寻求确定其采购策略时经常遇到数据迷宫。现在,新工具使企业能够利用AI的力量探索高级采购策略。这些使CPO能够确定在何处采购特定产品,并针对相应风险评估节省的潜力。

组织能够通过数据驱动的产品和供应商见解来严格评估采购机会,从而使他们能够更好地了解关键的行业和宏观经济趋势。这使企业能够在供应链中建立透明度,识别新的供应来源,并将类别支出转移到更优化的分配上。

3.发票数据提取
如今,在应付账款团队中,更成熟的AI用途之一就是提取发票数据。这些系统通常由一个数据提取器和一个用于自动提取的AI组件,一个控制工作流的文档管理器以及一个用于基于操作员的数据捕获的验证界面组成。对于那些没有使用电子发票的货到付款系统的人来说,这可能是一个有价值的解决方案,并且可以快速实施。

发票数据提取的实施可以减少人工处理时间和欺诈。在尚未详细了解支出数据的情况下,这些工具也可以用于处理历史发票,以提供对组织支出模式的更多了解。

4.自动化合规监控
如果组织未采用货到付款系统,则合规性可能是手动的,耗时的过程。即使对于采用了这些解决方案的组织,也可能会有大量未在系统内启用的供应商。对于这些情况,可以使用AI来帮助构建合同,发票和PO数据,以识别并突出显示不合规情况。

采用这些解决方案的组织可以看到由于欺诈或错误的交易而减少了支出,并减少了对交易进行审核的处理时间。通过帮助客户限制泄漏并防止第三方之间的付款不正确,他们可以从合同中获取最大价值。

5.合同数据提取
使用类似于发票数据提取的技术,合同数据提取使组织可以组织大量的非结构化合同数据。从根本上讲,这允许组织上载大量的PDF,图像或Word文件格式的合同,然后提取关键信息,例如开始日期,结束日期,付款条件和对主协议的引用。

对于没有结构化合同数据库的采购部门,使用自然语言处理(NLP)提取关键信息和条款可以帮助遵守法规并加速向系统的过渡。此外,先进的解决方案可以帮助确定合同中的风险,并突出显示需要审查的特定领域。

6.合同生命周期管理
尽管合同生命周期管理(CLM)已经存在了数十年,但AI现在开始在这一领域产生影响。使用AI的CLM工具能够支持合同生成,合同谈判以及使用合同语言进行风险识别。

使用由AI驱动的CLM系统的组织能够显着减少生成与交易对手并与交易对手进行谈判所需的时间,并且能够更轻松地识别合同中的差异。在采购团队的背景下,这些技术还能够支持和促进大型变更项目,例如合并和收购;具体来说,是转让或终止权的确定以及相应同意的协商。

人工智能现在在这里,并且已经对我们的生活,工作和经商产生了深远的影响。公司,政府和组织必须拥抱创新,才能通过当前的技术和流程到达无法到达的地方。人工智能可以而且将改变组织的决策并提高效率。但是,像所有技术革命一样,要获得最大价值并最大程度地降低风险,就需要深入了解什么是AI以及AI与您的核心业务如何契合。认识到AI的重要性日益提高,这是第一步。如果要实现可持续的AI转型,组织必须理解如何从理论过渡到有意义的业务实施。

标签:, ,

相关推荐