对采购而言，尾部支出是一个日益受到关注的领域。考虑到此类支出的细碎、分散和不透明性质，许多组织发现驯服尾部的任务令人生畏。
专门设计的工具已经存在很长一段时间了，它们能够充分地解决战略性采购活动(电子采购)和将内部用户引导到预先批准的目录项目(电子采购)，但是支持20%的支出的技术却相对滞后，这些支出并没有被采购积极管理。
相反，对大多数采购组织来说，解决问题的办法要么是通过各种各样有效的方法(p卡，市场)来解决尾部支出，要么是把问题完全外包出去，就像外包业务流程外包公司那样。
然而，这两种方法都不是特别有吸引力。通过拼凑式的方法，围绕风险和控制的问题得到了很好的解决，虽然在低阈值(如500美元)下进行购买可以满足典型的现货购买，但这很难代表围绕优化尾部支出的策略。
业务流程外包提供专业知识和一种“设置并忘记”的心态，但是组织经常发现他们希望获得的流程效率并没有像承诺的那样实现。
Fairmarkit是一家来自波士顿的新兴供应商，它试图解决尾部支出管理问题，其核心是在拼凑和完全外包之间找到第三种方式。
通过使用机器学习来分析采购模式和供应商匹配度，Fairmarkit对价格大约在500美元到25万美元之间的可变采购实现了RFQ过程的自动化。在这个过程中，它想要挑战企业对尾部支出的思考现状，使采购小组能够自动化对低价值采购的投标和分析，这样他们就可以将团队成员单独分配到战略性事件中。Fairmarkit已经成功地做到了这一点，它声称为马萨诸塞湾运输管理局(Massachusetts Bay Transportation Authority, MBTA)、Univision和Yeti等客户平均节省了6%至12%的成本。
这个花费问题PRO供应商介绍提供了公平市场和它的能力的一个坦诚的看法。它包括对Fairmarkit提供的产品的概述，解决方案中比较好的(和不太好的)的细分，SWOT分析和可能考虑供应商的公司的选择要求清单。