کسب ارزش بیشتر از ابزارهای تدارکات هوش مصنوعی
نرم افزار تدارکات هوش مصنوعی به تصمیم گیرندگان در انتخاب کمک می کند تامین کنندگان و مدیریت آنها و همچنین بهینه سازی کلی خرج کردن.
اتوماسیون می تواند کارهای وقت گیر را حذف کند و قابلیت عمل را تضمین کند بینش برای تصمیم گیری کلی بهتر
پذیرش زودهنگام ابزارهایی که از هوش مصنوعی برای مدیریت تدارکات استفاده می کنند می تواند منجر به دستاوردهای فوری مانند کاهش زمان پردازش و کشف فرصت های پس انداز پنهان در سراسر زنجیره تامین شود.
چرا خرید نرم افزار هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
تیم های منبع یابی از بازار اطاعت می کنند نوساناتانطباق و نیاز به انجام سریعتر آن تصمیمات.
تکیه بر صفحات گسترده و ایمیل در فرآیندهای معمول منجر به خطا، ناکارآمدی و حذف می شود. ضرب الاجل ها.
هوش مصنوعی این را تغییر می‌دهد، مجموعه داده‌های عظیم را در چند ثانیه پردازش می‌کند و الگوهایی را آشکار می‌کند که در غیر این صورت ممکن است پنهان بمانند.
می تواند تامین کنندگان را بر اساس هزینه های تاریخی توصیه کند و قیمت های آتی را بر اساس شرایط عمومی بازار پیش بینی کند، با این واقعیت که آنها هزینه ها را کاهش داده و پایداری را افزایش می دهند.
شرکت‌هایی که از چنین سیستم‌هایی استفاده می‌کنند معمولاً کاهش زمان چرخه فرآیند تحویل 30 درصد یا بیشتر را تجربه می‌کنند و منابعی را برای نوآوری تولید می‌کنند.
مزایای اصلی هوش مصنوعی در تدارکات عمومی
نرم افزار تدارکات هوش مصنوعی مزایایی فراتر از قابلیت های اتوماسیون ارائه می دهد.
بهینه سازی هزینه
تجزیه و تحلیل هزینه به سازمان ها کمک می کند تا خریدهای اضافی و قراردادهای بد را شناسایی کنند.
تجزیه و تحلیل هزینه و تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند به سازمان ها کمک کند تا تقاضا را درک کنند و از موجودی اضافی یا خریدهای گران در آخرین لحظه اجتناب کنند.
کاهش ریسک
نظارت به موقع بر عملکرد تامین کننده و شرایط خارجی می تواند ما را از مشکلات احتمالی مانند بی ثباتی مالی یا تاخیر در تحویل آگاه کند و به ما فرصت واکنش نشان دهد.
انطباق و دقت
قوانین مطابقت با سیاست ها و مقررات شرکت را بررسی می کنند، در حالی که پردازش زبان طبیعی قراردادها را برای بندهای پنهان بررسی می کند.
بینش استراتژیک
فراتر از عملیات، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی معیارها، شبیه‌سازی سناریوها و قابلیت مشاهده را در دسته‌های هزینه برای اطلاع‌رسانی به مذاکرات و هدایت تصمیمات مبتنی بر داده‌ها ارائه می‌کند.
10 استراتژی برای به حداکثر رساندن نرم افزار خرید هوش مصنوعی
سپس، با پیروی از بهترین شیوه‌هایی که شناسایی کرده‌ایم، مراحل زیر را طی کنید و از هوش مصنوعی در هر رویکرد برای دستیابی به نتایج بهتر و رفع نیازهای تجاری استفاده کنید.
1. دریافت درخواست های خرید را خودکار کنید
هوش مصنوعی درخواست‌ها را به زبان طبیعی تجزیه و تحلیل می‌کند، نیازها را طبقه‌بندی می‌کند و درخواست‌ها را به تأییدکننده‌های مناسب هدایت می‌کند، انتقال آهسته را حذف می‌کند و زمان تأیید را از روز به ساعت کاهش می‌دهد.
2. ساده سازی کشف تامین کننده
هوش مصنوعی تامین کنندگانی را که معیارهای آنها را برآورده می کند (به عنوان مثال کیفیت، گواهینامه، پایداری) با اسکن پایگاه های داده شناسایی می کند.
تأمین‌کنندگان داخلی سازمان‌ها آن‌هایی را پیدا می‌کنند که به بهترین وجه با نیازهایشان مطابقت دارند، سریعتر و آسان‌تر.
3. رویدادهای منبع یابی را بهینه کنید
الگوریتم‌های درخواست قیمت برای ارزیابی قیمت‌ها، قابلیت اطمینان و ظرفیت موجود پیاده‌سازی می‌شوند تا خریداران بتوانند معاملات بهتری را بدون بررسی مظنه‌های متعدد دریافت کنند.
4. تقاضا را به طور دقیق پیش بینی کنید
مدل‌های یادگیری ماشینی از روندهای تاریخی و عوامل خارجی برای پیش‌بینی تقاضای فعلی و آتی، به حداقل رساندن کمبود یا مازاد عرضه و متعادل کردن بودجه استفاده می‌کنند.
5. کشف انقضای قرارداد
با مقایسه هزینه‌های واقعی با قیمت‌های قرارداد، از تخفیف‌های نقطه‌ای و تمدید خودکار در قراردادهای شما استفاده نمی‌شود.
ارزش از دست رفته را با حداقل تلاش بازیابی کنید و از موضع قدرت دوباره مذاکره کنید.
6. عملکرد فروشنده را به صورت زنده پیگیری کنید
ردیابی و تجسم تحویل، نرخ نقص و سایر معیارهای مهم تجاری در داشبوردهای مجهز به هوش مصنوعی.
همکاری مبتنی بر داده را هدایت کنید و به بهترین عملکردها پاداش دهید.
7. تسریع در پردازش فاکتور
هوش مصنوعی سفارشات خرید، رسیدها و صورت‌حساب‌ها را فوراً مطابقت می‌دهد، مغایرت‌ها را از طریق تطبیق هوشمند برطرف می‌کند، چرخه‌های پرداخت را کوتاه می‌کند و روابط تامین‌کننده را بهبود می‌بخشد.
8. بهبود هوش مذاکره
هوش مصنوعی از شاخص‌های بازار و داده‌های تاریخی برای کمک به ایجاد موقعیت مذاکره استفاده می‌کند و شرایطی را توصیه می‌کند که تمدید و قراردادهای جدید را به حداکثر می‌رساند.
9. مدیریت ریسک فعال
اطلاعات فید خبری و داده های داخلی را برای ایجاد ارزیابی ریسک یکپارچه کنید.
آشفتگی ژئوپلیتیکی یا کمبود عرضه را پیش‌بینی کنید و برنامه‌های اضطراری سریع ایجاد کنید.
10. بهبود مستمر را تشویق کنید
به‌روزرسانی‌های منظم مدل‌ها را با داده‌های جدید بازآموزی می‌کند، همانطور که در مورد Procureflow.ai وجود دارد، جایی که آموزش مجدد هوش مصنوعی را در راستای عملیات نگه می‌دارد.
اعتبار: Unsplash Creators Campaign
نقشه راه پیاده سازی
برای اینکه نرم افزار تدارکات مبتنی بر هوش مصنوعی با موفقیت به کار گرفته شود، ساختار یافته است عملکرد فرآیند مورد نیاز است.
وضعیت فعلی را ارزیابی کنید
فرآیندهای زایمان خود را ترسیم کنید و نقاط درد مانند ورود دستی داده یا عدم یکپارچگی را شناسایی کنید.
با مناطق با بیشترین حجم شروع کنید.
ساخت پایگاه داده
داده‌های ERP، برنامه‌های مالی و صفحات گسترده نیاز به تمیز کردن و متمرکز کردن دارند: داده‌های خوب منجر به هوش مصنوعی خوب می‌شوند (زباله در داخل، زباله‌ها خارج می‌شوند).
خلبان و مقیاس
از کوچک شروع کنید. قبل از اینکه راه حل را در سطح سازمانی مقیاس بندی کنید، هزینه های نهایی را خودکار کنید و بردهای سریع، مانند زمان ذخیره شده را اندازه گیری کنید.
تیم خود را آموزش دهید
تمرین عملی و تکرار را تشویق کنید.
روشن کنید که هوش مصنوعی مکملی برای تجربه انسانی است و نه جایگزینی برای آن.
ادغام یکپارچه
مطمئن شوید که راه حل شما می تواند باشد یکپارچه شده است به پشته فناوری موجود و موارد استفاده شما API.
چالش های بالقوه مانند مقاومت در برابر تغییر و نگرانی های داده هاحریم خصوصیمی توان از طریق ارتباط شفاف، آزمایش آزمایشی و امنیت داده ها بر آن غلبه کرد.
غلبه بر چالش های فرزندخواندگی
بسیاری از سازمان ها داده ها را ایجاد می کنند سیلوها. با ایجاد یک مشترک، سیلوها را خراب کنید مخزن اوایل
برای اجتناب از مدل های “جعبه سیاه”، مدل های قابل توضیح را ترجیح دهید.
برای جلوگیری از تعصبدر تصمیم‌گیری الگوریتمی، از مجموعه‌های داده‌های متنوع استفاده کنید و به طور معمول انصاف را بررسی کنید.
قفل ارائه دهنده؟
محصولات انعطاف پذیر با استانداردهای باز را انتخاب کنید.
بیش از حد بودجه؟
سرمایه گذاری ها را از روز اول به معیارهای ROI پیوند دهید.
اندازه گیری ROI و معیارهای موفقیت
برای تأیید پیشرفت، نتایج ملموس را دنبال کنید.
- صرفه جویی در هزینه: درصد کاهش کل هزینه ها یا هزینه های معامله.
- افزایش بهره وری: زمان چرخه خرید یا تایید را کاهش دهید.
- درصد انطباق: تخلفات کمتر یا یافته های حسابرسی.
- کیفیت تامین کننده: بهبود نمره عملکرد.
- پذیرش کاربر: تکمیل آموزش و سطوح استفاده از سیستم.
به دنبال خطوط پایه قبل از اجرا، سپس بررسی های فصلی باشید.
رهبران اغلب در عرض چند ماه از طریق اتوماسیون صرفاً بازپرداخت را مشاهده می کنند.
حفظ آینده با هوش مصنوعی
نرم افزار تدارکات مبتنی بر هوش مصنوعی به ایجاد کمک خواهد کرد عامل سیستم هایی که به طور مستقل مدیریت می کنند گردش کار از چرخه حیات منبع به پرداخت، از جمله ایجاد RFP، قیمت گذاری پویا، تولید قرارداد مبتنی بر هوش مصنوعی و شبیه سازی مذاکره.
منبع یابی پایدار با ردیابی کربن عمیق تر خواهد شد چاپ می کند هنگام تصمیم گیری تامین کننده
مسیرهای حسابرسی هوش مصنوعی نیز ضروری خواهد بود.
ایجاد یک عملکرد تدارکات استراتژیک
در نهایت، این بدان معناست که هوش مصنوعی در حال تبدیل تدارکات عمومی به آن استسود مرکزی که متخصصان تدارکات را قادر می سازد تا بر نوآوری، منبع یابی مسئولانه و شرکت تمرکز کنند رشد.
فرآیندهای خود را حسابرسی کنید، دموها را ببینید و یکی از استراتژی‌های بالا را آزمایش کنید.
منتظر نباش؛ آینده رقابت لبه اکنون است.
