Уявіть собі майбутнє, де поруч з вами буде інтелектуальний помічник, який може аналізувати гори даних за лічені секунди, обробляти аналітику з закупівель і надавати вам готові до впровадження рекомендації.

Цей помічник ніколи не втомлюється, ніколи не пропускає важливі деталі, постійно навчається та адаптується, щоб з часом покращувати свою продуктивність. Звучить як мрія, правда? Але це не майбутнє, це вже сьогодення. Великі компанії так чи інакше вже почали використовувати технології штучного інтелекту в робочих процесах.

Штучний інтелект у сфері закупівель має потенціал революціонізувати спосіб роботи компаній, дозволяючи їм ефективніше вирішувати виклики та досягати кардинальних результатів.

У даній статті ми дослідимо застосування штучного інтелекту в закупівлях, які технології найчастіше використовуються та те, як ШІ може допомогти організаціям досягнути нового рівня продуктивності та бізнес-результатів.

Роль штучного інтелекту в сфері закупівель

Штучний інтелект у закупівлях має на меті використання передових технологій і алгоритмів, які дозволяють системам виконувати завдання, які традиційно виконуються людьми, але з підвищеною ефективністю, швидкістю та точністю.

Закупівлі – це складний процес, який передбачає керування величезними обсягами даних, навігацію в динамічних ринкових умовах, пом’якшення ризиків і оптимізацію відносин з постачальниками. Величезний обсяг даних і необхідність їх ефективного аналізу роблять ШІ цінним інструментом для команд із закупівель.

Мета штучного інтелекту в закупівлях полягає в автоматизації та розширенні різних аспектів процесу закупівель, дозволяючи організаціям приймати більш обґрунтовані рішення, оптимізувати розподіл ресурсів і досягти операційної досконалості.

Приклади застосування ШІ в закупівлях

Численні постачальники, яких потрібно оцінити, і складні контракти, які потрібно виконувати, іноді сплітаються у вузловату головоломку. Але за допомогою сучасних procurement-платформ ви на базі штучного інтелекту, ви можете легко аналізувати дані про постачальників, ринкові тенденції та попередні показники і отримувати рекомендації з найкращих постачальників для ваших конкретних вимог.

Одним натисканням кнопки ви можете отримати список найефективніших постачальників, що заощадить ваші години пошуків та аналізу і забезпечить прийняття обґрунтованих рішень.

Ось кілька поширених прикладів використання ШІ в програмному забезпеченні для закупівель:

• Інтелектуальний сорсинг: ПЗ на основі ШІ можуть аналізувати бази даних постачальників, історичні дані, ринкові тенденції та інші відповідні фактори, щоб рекомендувати найкращих постачальників для конкретних потреб у закупівлях.

• Прогностична аналітика: алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати історичні дані про продажі, ринкові тенденції, зовнішні фактори (наприклад, погодні умови чи економічні показники) та інші змінні для створення точних прогнозів попиту.

• Автоматизований аналіз контрактів: системи керування контрактами на основі штучного інтелекту можуть автоматично аналізувати контракти, виділяти ключові умови, пункти та зобов’язання, а також позначати потенційні ризики або проблеми з невідповідністю.

• Інтелектуальна оцінка ефективності постачальника: ШІ може автоматизувати оцінку ефективності постачальника шляхом аналізу різних показників, таких як своєчасність доставки, якість, ціноутворення та задоволеність клієнтів.

• Автоматизована обробка замовлень на закупівлю: за допомогою ШІ ви можете отримувати інформацію із заявок до відділів з закупівель, перевіряти точність даних і генерувати відповідні транзакції в корпоративних системах, підвищуючи ефективність і зменшуючи ймовірність помилок.

• Віртуальні помічники: боти можуть розуміти та інтерпретувати запити від спеціалістів із закупівель, забезпечуючи швидкий доступ до інформації, відомостей про постачальників, умов контракту чи інших даних, пов’язаних із закупівлями. Це покращує взаємодію з користувачем і підвищує продуктивність.

Це лише кілька прикладів того, як ШІ трансформує процеси закупівель та управління ланцюгами поставок.

Технології ШІ в закупівлях

У сфері закупівель прогрес у технологіях породив різні форми штучного інтелекту, з яких сьогодні можна виділити:

Машинне навчання (Machine Learning, ML)

Керований процес закупівель використовує алгоритми машинного навчання для виявлення закономірностей у величезних наборах даних і прогнозування або прийняття рішень.

Аналізуючи історичні дані, алгоритми ML можуть ідентифікувати закономірності та зв’язки, які можуть бути неочевидними для людського мозку. Це дає змогу керівникам із закупівель приймати рішення на основі даних, оптимізувати вибір постачальників і точніше прогнозувати попит.

Наприклад, модель ML може аналізувати дані про минулі закупівлі, показники ефективності постачальників і тенденції ринку, щоб передбачити майбутній попит, допомагаючи організаціям оптимізувати рівень запасів і уникнути дефіциту.

Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP)

Алгоритми обробки природної мови призначені для інтерпретації, генерації та трансформації людської мови. Вони можуть розуміти й аналізувати письмову чи усну мову, що дає змогу фахівцям із закупівель отримувати цінну інформацію з текстових даних.

Алгоритми NLP можуть автоматично класифікувати та отримувати відповідну інформацію з контрактів постачальників, запитів пропозицій або відгуків клієнтів. Вони також полегшують спілкування з чат-ботами або віртуальними помічниками, дозволяючи користувачам взаємодіяти з системами закупівель у розмовній манері.

Наприклад, NLP можна використовувати для ідентифікації ключових положень і умов із контрактів, що забезпечує швидший і точніший перегляд і аналіз контрактів.

Генеративний інструмент штучного інтелекту для обробки природної мови ChatGPT вбудовується в інтеграцію програмного забезпечення сторонніх розробників. Окрім інтеграції ChatGPT в процес закупівель, його можна використовувати для бухгалтерського обліку, для фінансів тощо.

Роботизована автоматизація процесів (Robotic Process Automation, RPA)

Алгоритм, який імітує дії людини, використовується для автоматизації повторюваних і заснованих на правилах завдань автоматизації роботизованих процесів. Хоча технічно RPA не вважається формою ШІ, ця технологія дозволяє організаціям конфігурувати програмне забезпечення (програмних роботів) на виконання повторюваних, механічних операцій на рівні інтерфейсу користувача.

У сфері закупівель RPA дозволяє автоматизовано обробляти рахунки-фактури, генерувати замовлення на закупівлі та підключати постачальників. Завдяки своїй здатності імітувати людську поведінку RPA зменшує кількість помилок і час обробки, що призводить до оптимізації операцій.

Прикладом RPA у закупівлях може бути автоматизована система, яка отримує інформацію про постачальника з електронних листів і відповідно оновлює базу даних постачальника.

Ці типи штучного інтелекту дають змогу спеціалістам із закупівель використовувати історичні дані для кращого прийняття рішень, розуміти та інтерпретувати текстову інформацію та автоматизувати повторювані завдання.

Переваги використання штучного інтелекту в закупівлях

Переваги від інтеграції ШІ в операційні процеси виходять за рамки простої економії часу та зусиль. Давайте детальніше розглянемо, як ШІ може змінити вашу практику закупівель і сприяти розвитку компанії.

• Підвищена ефективність: штучний інтелект автоматизує ручні завдання, звільняючи персонал із закупівель для більш стратегічної діяльності. Це сприяє, окрім іншого, зменшенню адміністративного навантаження.

• Покращення прийняття рішень: штучний інтелект використовує вдосконалену аналітику та алгоритми для аналізу величезних обсягів даних, надаючи цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень.

• Зниження витрат. Удосконалюючи вибір постачальників, управління контрактами та прогнозування попиту, організації можуть домовитися про кращі угоди, скоротити незмінні витрати та досягти значної економії коштів.

• Зменшення ризиків: штучний інтелект може завчасно виявляти моделі шахрайства, оцінювати фінансову стабільність постачальника та виявляти потенційні збої в ланцюжку поставок. Це дозволяє організаціям вживати превентивних заходів і управляти операційними та репутаційними ризиками.

• Масштабованість і адаптивність: системи ШІ можуть обробляти великі обсяги даних і адаптуватися до мінливих потреб бізнесу та ринкової динаміки. Вони можуть масштабуватися відповідно до зростання та надавати інформацію в реальному часі для динамічного прийняття рішень.

• Постійне вдосконалення: системи штучного інтелекту навчаються та вдосконалюються з часом за допомогою алгоритмів машинного навчання. Вони можуть визначати закономірності, тенденції та аномалії, дозволяючи організаціям постійно оптимізувати процеси та результати закупівель.

Звичайно, щоб скористатися перевагами ШІ та налагодити його в своїй повсякденній та стратегічній закупівельній функції, потрібно бути готовими подолати деякі виклики, що стоять перед впровадженням автоматизованих програмних забезпечень на основі штучного інтелекту.

Про виклики та упередження щодо використання ШІ в закупівлях розповімо в наступному матеріалі на нашому сайті. Підписуйтеся на нашу сторінку Facebook, щоб не пропустити оновлення.

Запрошуємо на британську програму з закупівель від CIPS!