转化愿景为现实：AI在采购中的应用场景
引言
随着AI技术的发展，Gartner的AI炒作周期显示生成式AI正处于“期望顶峰”，这意味着后续将面临“幻灭期”。尽管AI拥有巨大的潜力，但组织如何利用这一技术仍是一个挑战。AI的潜力无限，但如何开始？谁来控制AI？谁会使用它？谁来监管其使用？这些问题亟待解决。采购部门支持战略、提高效率并管理风险。通过数据驱动的决策和关系建设，AI能否成为解锁洞察力和提升采购价值的关键？
现实中的应用案例
- 行政和数据维护任务：超过16%的行政和数据维护任务已受到生成式AI的影响。
- 采购政策：AI可以调整审批阈值，并跟踪支出历史。
- 类别管理：AI能够进行更深入的支出分析，例如分析原材料指标、供应商市场动态和供应商合并情况。
- 从源到合同：RFX支持快速总结响应，自动分类供应商。
- 采购到支付：构建规则以提高目录搜索结果的针对性，鼓励更高的使用率。
- 供应商关系管理：通过简单的问题加速评估供应商表现，提供更具针对性的改进响应。
重塑组织
- 全球生产力增长：AI有望在未来十年内提高全球生产力1.5个百分点。
- 数据工程：确保高质量的数据聚合和供应，整合其他系统（如仓库和运输管理系统）以及市场数据（如指数、天气预报、新闻警报）。
- 员工培训：减少单调的任务，腾出时间用于数据分析、处理和决策支持。
- 新角色和能力：引入新的角色和技术能力，以利用和塑造数据，支持决策制定。
具体的应用案例
- 采购策略：基于沟通、数据、趋势和基准审查性能，提出改进建议。
- 采购政策：根据支出历史和不断发展的成熟度定期更新政策。
- 采购报告：自然语言界面简化报表和报告流程。
- 能力发展：提供个性化培训，包括入职培训、绩效指标、职责和角色。
- 类别策略：基于内外部数据优先考虑类别，提供实时绩效指标。
- 预算支持：提供实时支出、实现节省和市场信息以调整基线。
- 支出分析：通过捕获所有内部和外部来源的信息提高分类准确性。
- 管道规划：基于采购计划、合同到期日、电子邮件交流和日历提供实时资源可用性建议。
- 供应链研究：增强供应商研究（内部数据和在线），自动化联系、表达兴趣和保密协议。
- RFX支持：自动化重复购买的RFX；文档起草支持；响应总结。
- 合同：自动化特定采购的模板；服务和风险总结；搜索和审计。
- 绩效和风险管理：生成绩效报告，跟踪服务水平协议，计算奖励并提出创新建议。
- 排放和审计：基于与供应商的持续支出进行实时排放监控。
- 从源到合同：自动化目录转换为价格目录，并定期监控更新。
- 即时采购：自动化低风险采购，自动供应商研究和联系。
- 请购支持：自然语言购买支持终端用户，请购和采购订单自动化。
通过这些应用案例，可以看出AI在采购中的巨大潜力和价值。随着组织逐渐适应AI时代，数据工程、员工培训和新角色的引入将成为关键步骤。
