AI Oportunidades na compra

AI has the potential to significantly improve the vendor selection process by both reducing the time it takes to complete and reducing human error and biases in decision-making. By analysing vast quantities of data such as available contracts, reviews and ratings, compliance records and performance metrics, AI can automatically recommend the suppliers that match your business’ selection criteria.

Natural language processing can also automatically generate RFI or RFP templates based on relatively small amounts of input data, significantly reducing the time spent writing these.

AI já está melhorando o gerenciamento de contratos de várias maneiras, incluindo a automação do processo de criação e revisão do contrato com base em modelos predefinidos e cláusulas específicas da organização. Isso inclui a digitalização de contratos existentes em busca de erros ou cláusulas que podem representar um risco.

AI pode até otimizar o processo de negociação do contrato, analisando os dados de mercado existentes para determinar os melhores termos e condições ou modelo de preços que seu fornecedor selecionado provavelmente aceitará. Várias empresas agora usam treinadores de negociação de IA para estabelecer as ferramentas mais fortes para cada cenário comercial, por exemplo, Usando-se-leilões versus concurso completo. Com a compra de 'Amazon-Uping', através de experiências de usuário personalizadas, os compradores podem primeiro ver produtos recomendados e frequentemente adquiridos, com

For organizations with frequent purchasing requests across a broad user base, implementing AI-enabled purchasing catalogues can reap significant rewards. By ‘Amazon-ifying’ purchasing through tailored user experiences, buyers can first see recommended and frequently purchased products, with Analytics Identificando quais produtos resultaram nos melhores resultados. Este aplicativo é particularmente útil para empresas industriais ou aquelas com

AI-enabled chatbots can also assist users with potential purchase requests by offering clear guidance on purchasing recommendations. This application is particularly useful for industrial companies or those with divisões de serviços de campo grandes que freqüentemente compram no campo. critérios que você precisa. A maioria dessas ferramentas aplicará um "nível de confiança" às suas sugestões, permitindo a revisão eficiente em termos de tempo de dados potencialmente errôneos. Como esses algoritmos podem aprender ao longo do tempo, os níveis de confiança melhoram à medida que mais dados são alimentados no sistema, permitindo eventualmente que o sistema revise os dados históricos e re-categorize alocações de gastos anteriores potencialmente errôneos. Algumas organizações estão combinando ferramentas de análise para criar 'radares de economia de IA' que identificam potenciais economia de fornecedores e níveis de categoria, juntamente com recomendações acionáveis, desencadeando a comunicação personalizada automatizada com fornecedores com base em seus níveis de desempenho. adoção do usuário. Antes de implementar seus casos de uso, você sempre deve considerar as limitações técnicas e organizacionais aplicáveis. Por exemplo, enquanto a tomada de decisões orientada a dados, movida a IA, já é uma realidade, a IA não possui a intuição e o julgamento humano necessário para a tomada de decisão complexa com base em fatores mais subjetivos. para analisar. Os dados de compras geralmente podem ser fragmentados, inconsistentes ou simplesmente falsos. Revisões falsas são uma ameaça particular para a tomada de decisões de aquisição e podem facilmente distorcer a recomendação de um algoritmo. A atividade de limpeza de dados necessária para produzir dados de boa qualidade geralmente pode ser mais desafiadora do que a implementação de uma ferramenta de IA. 

Natural language processing can enhance the accuracy of spend categorization by extracting relevant information from unstructured data sources such as contracts, purchase orders and invoices, automatically assigning categories based on the criteria you require. Most of these tools will apply a ‘confidence level’ to their suggestions, allowing for the time-efficient review of potentially erroneous data. As these algorithms can learn over time, confidence levels will improve as more data is fed into the system, eventually enabling the system to review historic data and re-categorize potentially erroneous previous spend allocations.

A whole host of AI-enabled tooling can identify procurement opportunities which deliver cost savings, improve speed and/or quality, or decrease organizational risk. Some organizations are combining analytics tooling to create ‘AI savings radars’ that identify potential supplier and category-level savings along with actionable recommendations, triggering automated custom communication with suppliers based on their performance levels.

Muitos dos casos de uso que examinamos vêm com benefícios diretos de economia de tempo, como a criação e a revisão automatizada dos contratos ou a necessidade reduzida de exercícios de análise humana sobre análise de análise de dados. Isso libera profissionais de compras de tarefas intensivas em tempo, permitindo que eles se concentrem em áreas onde podem agregar mais valor. Usando as ferramentas de análise de mercado da IA ​​já descritas, as organizações devem economizar dinheiro, cronometrando as compras em momentos oportunos, por exemplo Quando as condições do mercado reduzem os custos, por exemplo, ou usando a negociação assistida pela AI para garantir o melhor valor para contratos de dinheiro. Com uma onda de

Better supplier-related decision-making can have many benefits but for most organizations, cost will be a primary determining factor. Using the AI market analysis tools already outlined, organizations stand to save money by timing purchases at opportune moments e.g. when market conditions drive down costs for example, or by using AI-assisted negotiation to secure the best value for money contracts.

Understanding the sustainability impact of your procurement decisions can be challenging, but AI can assist by assessing potential human rights issues or environmental risks associated with specific vendors. With a wave of novos requisitos de relatório ESG No caminho, vale a pena planejar para o futuro e determinar como a ferramenta de IA pode ajudar como parte de seu caso mais amplo para alterações. Detecção de anomalia para antecipar e mitigar ameaças em potencial antes que elas aconteçam. complementos para seus sistemas existentes. Isso pode oferecer uma abordagem adversa mais econômica e menos de risco do que a implementação de uma ferramenta nova. Também ajudaria a mitigar o desafio de integrar ferramentas de IA ao seu cenário de tecnologia existente, que de outra forma pode exigir um esforço significativo. 

AI can reduce procurement risks, such as supply chain disruptions, compliance issues, and fraud, using predictive analytics and anomaly detection to anticipate and mitigate potential threats before they happen.

Some AI tools may be reused or adapted by other organizational functions, allowing the investment to go further There is a lot of potential crossover with Legal, for example.

It is worth noting that most major procurement software suppliers are starting to develop AI add-ons to their existing systems. This may offer a more cost effective, and less risk adverse approach than implementing a brand-new tool. It would also help to mitigate the challenge of integrating AI tools into your existing technology landscape which can otherwise require significant effort. 

, no entanto, as soluções "fora da caixa" podem não ser o que elas aparecem pela primeira vez. A maturidade desses produtos permanece em questão e as organizações ainda podem precisar investir em algum grau de configuração e adaptação sob medida para garantir a eficácia.