Zakupy są kluczową funkcją każdej organizacji, a postępy w technologii umożliwiły sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowemu (ML) rewolucjonizację procesu zakupów. Od automatyzacji ręcznych zadań po przewidywanie wydajności dostawców, aplikacje AI i ML w zakupach oferują szeroki zakres korzyści, usprawniając operacje i przynosząc oszczędności kosztów.
W tym artykule omówimy, jak AI i ML kształtują przyszłość zakupów, przedstawiając rzeczywiste przykłady, jak wiodące organizacje wykorzystują te technologie, aby uzyskać przewagę konkurencyjną. Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalistą ds. zakupów chcącym wyprzedzić konkurencję, czy liderem biznesu poszukującym sposobów na optymalizację swojego łańcucha dostaw, ten przewodnik dostarczy Ci informacji o transformacyjnym potencjale AI i ML w zakupach. Zobacz też Jak zoptymalizować zakupy pośrednie za pomocą AI?
❓ Czym jest AI ❓
AI, czyli sztuczna inteligencja, to gałąź informatyki skupiająca się na tworzeniu inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji. Te maszyny naśladują ludzkie zachowanie, uczą się na podstawie doświadczeń i poprawiają się z czasem. Ostatnio AI zyskała uwagę ze względu na swój potencjał do rewolucjonizowania różnych branż, w tym zakupów.
AI w zakupach obejmuje wykorzystanie technologii AI do usprawniania i ulepszania procesu zakupowego. Samouczące się algorytmy automatyzują zadania, dekodują złożone systemy i dostarczają wglądu poprzez analizę danych. Kluczowe zastosowania to:
📌 Zarządzanie umowami: AI upraszcza to zadanie, automatycznie skanując i wyciągając kluczowe warunki umów, klauzule i daty, oszczędzając czas i wysiłek.
📌 Wsparcie zakupowe: AI analizuje dane historyczne, trendy rynkowe i wydajność dostawców, wspierając podejmowanie decyzji, optymalizację strategii i identyfikację możliwości oszczędności kosztów.
📌 Strategiczne zaopatrzenie: AI przetwarza ogromne ilości danych, aby analizować profile dostawców, oceniać ich możliwości i rekomendować najlepszych dostawców, co prowadzi do lepszych umów i oszczędności kosztów.
Skorzystaj z naszych usług AI w zakupach już teraz!
📚 Rodzaje AI 📚
Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje różne branże, w tym zakupy. Kluczowe technologie AI stosowane w zakupach to uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i zarządzanie umowami.
👉 Uczenie maszynowe umożliwia systemom naukę i dokonywanie prognoz bez wyraźnego programowania. W zakupach uczenie maszynowe analizuje ogromne ilości danych, aby identyfikować wzorce i trendy, wspierając podejmowanie decyzji. Na przykład może przewidywać popyt na towary i usługi, analizując dane historyczne, optymalizując poziomy zapasów i poprawiając planowanie zakupów.
👉 Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) skupia się na interakcjach między komputerami a językiem ludzkim, pozwalając systemom rozumieć i reagować na ludzkie dane wejściowe. W zakupach NLP automatyzuje zadania takie jak selekcja dostawców, analiza RFP i przegląd umów. Na przykład NLP może wyciągać kluczowe informacje z dokumentów RFP, upraszczając ocenę i redukując ręczny wysiłek.
👉 Zarządzanie umowami to kolejna kluczowa dziedzina ulepszona przez AI. Rozwiązania oparte na AI analizują umowy, identyfikują ryzyka i wyciągają istotne dane, usprawniając proces przeglądu i zapewniając zgodność. AI wspiera również zarządzanie cyklem życia umowy, automatyzując przypomnienia o odnowieniach, śledzenie kamieni milowych oraz ułatwiając negocjacje i współpracę.
Technologie AI, takie jak uczenie maszynowe, NLP i zarządzanie umowami, transformują procesy zakupowe. Technologie te wykorzystują dane, automatyzują zadania, usprawniają operacje i wspierają podejmowanie świadomych decyzji, znacznie zwiększając efektywność i skuteczność zakupów.
💼 Wykorzystanie AI w zakupach 💼
AI rewolucjonizuje dziedzinę zakupów, przynosząc organizacjom efektywność, oszczędności kosztów i ulepszone podejmowanie decyzji. Technologie AI są wykorzystywane w różnych procesach zakupowych, takich jak zaopatrzenie dostawców, zarządzanie umowami, chatboty, przygotowanie zamówień, automatyzacja przetwarzania faktur, analityka predykcyjna, zarządzanie wydatkami i analiza wydatków.
➡️ W zaopatrzeniu dostawców AI pomaga identyfikować i oceniać potencjalnych dostawców. Analizując ogromne ilości danych z różnych źródeł, algorytmy AI mogą identyfikować najbardziej odpowiednich dostawców na podstawie ich wydajności, cen, terminów dostaw i innych kryteriów. To znacznie skraca czas i wysiłek wymagany w procesie wyboru dostawców.
➡️ AI również sprawia, że zarządzanie umowami jest bardziej efektywne. Może analizować umowy, identyfikować kluczowe warunki i wyciągać istotne dane. To umożliwia profesjonalistom ds. zakupów lepsze zarządzanie umowami, zapewniając zgodność, redukując ryzyka i poprawiając wydajność umów.
➡️ Chatboty zasilane AI są wykorzystywane do obsługi rutynowych zapytań zakupowych i szybkiego udzielania odpowiedzi dostawcom i wewnętrznym interesariuszom. Te chatboty mogą rozumieć zapytania w języku naturalnym i dostarczać odpowiednie informacje i wsparcie, uwalniając profesjonalistów ds. zakupów od bardziej złożonych zadań.
➡️ AI również usprawnia przygotowanie zamówień. Automatycznie generując zamówienia na podstawie wcześniej zdefiniowanych zasad i danych historycznych, AI eliminuje błędy ręczne i oszczędza czas. To zapewnia dokładność, poprawia realizację zamówień i redukuje ryzyko niedoborów zapasów lub nadmiaru zapasów.
➡️ Co więcej, AI przekształca przetwarzanie faktur, automatyzując wyciąganie danych, ich weryfikację i dopasowanie. Algorytmy AI mogą czytać, interpretować i przetwarzać faktury, redukując ręczny wysiłek i błędy. To prowadzi do szybszego przetwarzania faktur, poprawionej dokładności i niższych kosztów przetwarzania.
➡️ Analityka predykcyjna zasilana AI pomaga profesjonalistom ds. zakupów podejmować świadome decyzje poprzez przewidywanie popytu, identyfikację możliwości oszczędności kosztów i łagodzenie ryzyk. Analizując dane historyczne, trendy rynkowe i inne czynniki, AI może dostarczać cennych wglądów, które pozwalają organizacjom optymalizować swoje strategie zakupowe.
➡️ Ponadto AI poprawia zarządzanie wydatkami, analizując wzorce wydatków, identyfikując możliwości oszczędności i optymalizując procesy zakupowe. Narzędzia do zarządzania wydatkami zasilane AI mogą konsolidować dane z różnych źródeł, wykrywać anomalie i dostarczać analizy w czasie rzeczywistym, wspierając lepsze podejmowanie decyzji i kontrolę kosztów.
➡️ Wreszcie, AI umożliwia analizę wydatków poprzez agregację i analizę danych zakupowych w celu identyfikacji trendów, oceny wydajności dostawców i odkrywania możliwości oszczędności. Algorytmy AI mogą szybko i dokładnie analizować duże ilości danych, dostarczając cennych wglądów do strategicznego podejmowania decyzji i ciągłego doskonalenia.
AI transformuje zakupy poprzez automatyzację i poprawę różnych procesów, takich jak zaopatrzenie dostawców, zarządzanie umowami, chatboty, przygotowanie zamówień, automatyzacja przetwarzania faktur, analityka predykcyjna, zarządzanie wydatkami i analiza wydatków. Wykorzystując technologie AI, organizacje mogą optymalizować swoje operacje zakupowe, przynosić oszczędności kosztów i podejmować bardziej świadome decyzje.
🔧 Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) w zakupach 🔧
Uczenie maszynowe jest coraz częściej stosowane w zakupach w celu zwiększenia efektywności i optymalizacji podejmowania decyzji. Kluczowe zastosowania to:
⚙️ Systemy binarne: Te systemy przewidują lub klasyfikują wyniki, takie jak zatwierdzanie lub odrzucanie dostawców, analizując dane historyczne. To oszczędza czas i pomaga profesjonalistom ds. zakupów podejmować świadome decyzje.
⚙️ Osadzanie słów do analizy tekstu: Algorytmy uczenia maszynowego analizują niestrukturalne dane, takie jak umowy z dostawcami czy raporty rynkowe, wyciągając znaczące wnioski. Techniki osadzania słów rozumieją kontekst i relacje między słowami, pomagając identyfikować potencjalne ryzyka lub możliwości.
⚙️ Generowanie języka naturalnego (NLG) w chatbotach: Chatboty zasilane uczeniem maszynowym rozumieją i odpowiadają na zapytania w języku naturalnym od profesjonalistów ds. zakupów lub dostawców. To poprawia efektywność komunikacji, redukuje błędy ludzkie i zwiększa doświadczenie użytkownika, dostarczając odpowiednich informacji lub rekomendacji.
⚙️ Zakupy kognitywne: To zaawansowane zastosowanie wykorzystuje obliczenia kognitywne i analitykę do automatyzacji i ulepszania zadań zakupowych. Systemy kognitywne analizują ogromne ilości danych, aby przewidywać wydajność dostawców, optymalizować poziomy zapasów i identyfikować możliwości oszczędności kosztów.
Pomimo tych korzyści, istnieją wyzwania:
🪚 Jakość i dostępność danych: Uczenie maszynowe polega na wysokiej jakości, istotnych danych do dokładnych prognoz. Słabe zarządzanie danymi może obniżyć efektywność.
🪚 Implikacje etyczne: Uczenie maszynowe może utrwalać uprzedzenia w danych, prowadząc do niesprawiedliwego traktowania w selekcji dostawców lub negocjacjach umów. Zapewnienie praktyk etycznych jest kluczowe.
🪚 Wymóg wiedzy: Profesjonaliści ds. zakupów muszą posiadać głęboką wiedzę na temat algorytmów uczenia maszynowego i ich ograniczeń, aby dokładnie interpretować i weryfikować wyniki.
Zastosowania uczenia maszynowego, takie jak systemy binarne, analiza tekstu, chatboty NLG i zakupy kognitywne, poprawiają podejmowanie decyzji i efektywność w zakupach. Jednakże, aby wdrożenie było udane, konieczne jest rozwiązywanie kwestii jakości danych, etyki i potrzeby specjalistycznej wiedzy.
🏁 Zastosowania AI i ML w zakupach – podsumowanie 🏁
W ostatnich latach postępy w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML) zrewolucjonizowały różne branże, w tym zakupy i strategiczne zaopatrzenie. Aplikacje AI i ML w zakupach oferują liczne korzyści i mają potencjał do rozwiązywania wyzwań stojących przed organizacjami w tej dziedzinie. Oto 10 kluczowych propozycji dla aplikacji AI i ML w zakupach, wraz z ich przypadkami użycia, technologiami i rozwiązaniami.
1️⃣ Analiza wydatków: AI i ML mogą analizować duże ilości danych zakupowych, aby identyfikować wzorce wydatków, trendy i możliwości oszczędności kosztów. Dzięki analizie predykcyjnej organizacje mogą podejmować świadome decyzje dotyczące wyboru dostawców, negocjacji umów i optymalizacji swojej ogólnej strategii zakupowej.
2️⃣ Prognozowanie popytu: Algorytmy AI i ML mogą analizować dane historyczne, trendy rynkowe i czynniki zewnętrzne, aby dokładnie prognozować przyszły popyt. To pomaga zespołom zakupowym optymalizować poziomy zapasów, redukować niedobory i poprawiać ogólną efektywność łańcucha dostaw.
3️⃣ Zarządzanie wydajnością dostawców: Dzięki AI i ML organizacje mogą analizować dane dostawców w celu oceny ich wydajności, identyfikacji potencjalnych ryzyk i podejmowania świadomych decyzji dotyczących zarządzania relacjami z dostawcami. To może poprawić wybór dostawców, negocjacje umów i ogólną wydajność dostawców.
4️⃣ Zarządzanie umowami: AI i ML mogą automatyzować procesy zarządzania umowami, wykorzystując techniki NLP do wyciągania kluczowych informacji z umów, identyfikacji czynników ryzyka i zapewnienia zgodności. To oszczędza czas, redukuje błędy ręczne i poprawia efektywność zarządzania umowami.
5️⃣ Odkrywanie i selekcja dostawców: AI i ML mogą analizować ogromne ilości danych, aby rekomendować potencjalnych dostawców na podstawie określonych kryteriów, takich jak jakość produktów, ceny i niezawodność. To przyspiesza proces selekcji dostawców i poprawia ogólną jakość dostawców.
6️⃣ Analiza rynku: AI i ML mogą monitorować trendy rynkowe, działania konkurencji i wiadomości branżowe, dostarczając wglądów i rekomendacji w czasie rzeczywistym. To pomaga zespołom zakupowym być na bieżąco, podejmować świadome decyzje i dostosowywać swoje strategie odpowiednio.
7️⃣ Zarządzanie ryzykiem: AI i ML mogą identyfikować potencjalne ryzyka w łańcuchu dostaw, analizując czynniki takie jak kondycja finansowa dostawców, wydarzenia geopolityczne i zmienność rynku. To pozwala organizacjom proaktywnie zarządzać ryzykiem, zapewniać ciągłość biznesu i minimalizować zakłócenia.
8️⃣ Automatyzacja faktur i płatności: AI i ML mogą automatyzować przetwarzanie faktur, wyciągając dane, weryfikując ich dokładność i oznaczając potencjalne błędy lub niezgodności. To usprawnia procesy rozliczeń, redukuje ręczny wysiłek i poprawia dokładność płatności.
9️⃣ Zarządzanie relacjami z dostawcami (SRM): AI i ML mogą analizować dane z wielu źródeł, w tym media społecznościowe i fora internetowe, dostarczając wglądów w reputację dostawców, zadowolenie klientów i opinie rynkowe. To pomaga organizacjom wzmacniać relacje z dostawcami i poprawiać ogólne SRM.
🔟 Zrównoważony rozwój i etyczny sourcing: AI i ML mogą analizować dane dostawców, aby oceniać ich praktyki zrównoważonego rozwoju, standardy etycznego zaopatrzenia i wpływ społeczny. To umożliwia organizacjom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących wyboru dostawców, poprawę swojej odpowiedzialności społecznej i realizację inicjatyw zrównoważonego rozwoju.
Te propozycje demonstrują różnorodne zastosowania AI i ML w zakupach i strategicznym zaopatrzeniu. Wykorzystując te technologie i rozwiązania, organizacje mogą pokonywać wyzwania takie jak nadmiar danych, ręczne procesy, ograniczona widoczność i problemy z wydajnością dostawców. AI i ML pozwalają organizacjom podejmować decyzje oparte na danych, optymalizować strategie zakupowe, wzmacniać relacje z dostawcami, zapewniać zgodność i zwiększać ogólną efektywność i skuteczność w procesie zakupów i strategicznego zaopatrzenia.