这份支出问题分析简报发布在PRO订阅付费墙之外，以分享可能帮助企业应对冠状病毒破坏的信息。
在过去的几年里，一些供应商一直在推动人工智能。一些供应商甚至一直在推动基于人工智能的套件作为采购和采购的未来。有一段时间他们大吵了一架。有太多低价值的、直接的、简单的和/或尾支出类别在一个普通的组织中没有得到适当的采购，因为它没有足够的人力或每天的时间来以战略的方式正确处理所有的组织支出，并确定组织可用的节省和机会的范围。所以，为什么不让技术来接管这部分支出呢，特别是当它不能比现在做得更糟的时候(因为在最坏的情况下，它总是可以复制上次所做的事情)，但是，平均而言，它会比完全不管理类别做得更好。
鉴于目前与冠状病毒相关的混乱正在发生，一些产品实际上无法获得，一些产品可能在不久的将来无法获得，其他产品的价格波动很大(上下波动)，质量总是未知，你现在比以往任何时候都更想要一个解决方案，可以从你的盘子里拿走一些类别，并为你采购它们。虽然这很好，但现在比以往任何时候都更不行。你看，所有这些“AI”解决方案都是基于经典的机器学习算法，这些算法基于从大型历史数据集中识别的标准情况产生了标准响应，其中大量的时间数据是一致的价格在一段时间内相对稳定，或根据可预测的趋势线随时间增长，供求失衡相对一致，供应基数或客户基数没有重大变动，也没有重大的新产品推出对供求失衡产生重大影响，等等。
与此相比，目前的情况是供应可用性(取决于哪些工厂/矿山等在线，哪些供应路线开放)和市场需求变化(取决于商品的必要性和/或可用的商业消费者)，价格在地图上到处都是，供应商和竞争对手都在关闭(或可能重新上线)，替代产品突然变得可行，等等。没有任何历史数据可以描述这种混乱的冠状病毒疫情，该平台的知识库中也没有标准的回应。没有统计相关的响应，平台所做的任何事情基本上都是随机的，由于平台无法将真正的智能应用到情况中，平台可能会选择最坏的选择和选择最好的选择。
换句话说，现在不仅不是部署基于人工智能的采购和采购技术的时候，也不是过度依赖任何现有的基于人工智能的采购和采购解决方案的时候。您可以在访问每日信息提要和查看推荐的地方使用分析功能，但绝对不要使用任何自动采购/自动采购。对这一过程的每一个关键步骤都进行人工监督，直到全球经济形势稳定到一种新常态，这种新常态已经持续了足够长的时间，足以产生足够的数据，供算法学习和适应。现在一切都是例外，所以没有一致的规则。
另一方面，您没有时间执行任何可以自动化的战术、半思考的任务，或者至少在大多数情况下是自动化的，只有在特殊情况下才升级为人工审查。现在我们都很疲惫，远程工作，不得不花大部分时间在在线会议上，我们比以往任何时候都更需要自动化。特别是，我们需要所有已经使用多年的经典自动化，以及现代基于人工智能的采购和采购程序的底层自动化，但通过规则和半自动化流程(有例外情况，由人类强制进行/不进行确认)进行手动(而不是系统)控制。有什么区别呢?
自动化的经典例子
自动发票处理
发票时,确定供应商,是解析的项目,单位数量和相关的成本,那么它的匹配PO(或者重复购买、合同与采购计划)如果供应商名称匹配,匹配PO或项目合同,接受匹配和匹配的单位成本(但无与伦比的)数量在库存系统中,发票可以自动被批准为应付和发送给美联社系统。如果有些东西不匹配，那么它就会被送到人类那里进行检查。在一个合理使用POs、合同和付款计划的普通组织中，这将允许85%到90%的发票直接流向AP系统。
基于表单的供应商新员工培训
当一个供应商希望被考虑为RFP或更广泛的网络的一部分时，他们会自动注册，系统会使用向导式的界面引导他们完成一系列问题，以收集适当的数据，从您可以访问的任何第三方网络或数据库加载相关数据，并为供应商创建一个分类方案。然后，它将供应商放入一个队列中，以便批准为网络供应商，或者至少是可以考虑的供应商，并确定需要由人工验证的元素。
传统的机会分析
分析是针对您的历史支出商店运行的，它突出显示了您的前n个供应商，类别，地域和部门-以及您的前m个供应商，类别，地域和部门的支出没有在管理之下，因此您可以识别潜在的机会，并按顺序处理它们。
现代自动化
半自治的发票处理
消除高达90%的需要手动处理的发票是很好的，但是消除高达97.75%的需要手动处理的发票就更好了。仔细想想，大多数发票匹配失败是因为供应商发送了不完整的标题信息，没有引用PO或合同，报价错误，发票的数量超过了交付(或接受)的数量，等等。大部分的错误都可以通过包含丢失的信息，或者更正价格或单位，然后将其重新提交给供应商(并注明这是PO或合同价格等)进行纠正，这种情况在80%到90%的情况下都会发生(当供应商意识到他们的错误或意识到你发现他们试图偷偷传递旧价格时)。当系统可以自动处理这些发票时，为什么这些发票要被手动检查和更正呢?更现代的系统会为您处理所有这些自动处理，只有当它不能填补空白和纠正错误，或者供应商拒绝建议的更正时，才会启动它。
信息化供应商新员工培训
大多数经典的系统以高度结构化的方式从供应商收集大量信息，但只有(最多)一个集成点，不能验证大多数信息。虽然这节省了买家输入信息的时间，但它节省了很少的审查和验证时间，因为需要用眼睛和手进行很多验证，所以它并没有节省那么多时间。现代系统集成了多个供应商网络、第三方财务/风险/可持续性数据源、政府登记处等，manbet万博app并允许大多数信息自动提取和验证。可以验证的信息越多，您需要做的工作就越少。
市场机会分析
你的前X类产品，或基于未管理支出的前Y类产品，并不是你的前Z类机会，特别是在像我们现在这样动荡的市场中。你的最佳机会是你在当前市场条件下的最佳机会，这可能是你的合同中的X(如果价格最近暴跌，合同接近终止，你可以开始使用另一个供应商的大部分量)或你的合同中的Y(如果现在是锁定价格的好时机)。这是通过观察平均市场价格、全球购买群体近几个月来在整个行业/地区的平均社区储蓄，并对平均组织价格与平均市场价格进行复杂的比较趋势分析，并将其乘以预计数量来衡量的。优秀的系统会为你完成这项工作，并按照未来12个月、24个月或36个月(考虑到平均的组织合同长度)的估值顺序，为你提供Z大的工作机会，供你审阅，所以你可以快速地寻找那些有机会的工作。
更好的系统还会更进一步，突出未来3到6个月内需要续约的类别，或未签约的类别，当前趋势表明价格可能大幅上涨(由于最近的供应短缺或需求激增)，这样你就可以通过快速锁定这些类别来最大限度地避免成本，特别是如果损失将超过寻找另一个未开发的消费机会所节省的成本。最好的系统会考虑成本规避和成本节约的潜力，并建议如何平衡每组机会，以最大限度地减少组织的整体支出。
．.．但是现代自动化系统将超越传统的自动化范畴，包括……
自动供应商发现和推荐
当一个供应来源消失了，或者不再足以满足组织的需求时，你通常需要快速寻找新的供应商——但必须搜索网络目录、谷歌列表和第三方网络是很耗时的。通常需要几个星期的个人时间来获得RFI的入围名单。但随着现代技术的发展，使用先进的机器学习和语义处理技术，并搜索产品信息手册、第三方评级和评论，以及组织产品定义/材料清单，这些工具通常可以在几分钟内提出非常相关的候选名单，发送目标RFI。
自动电子采购活动选择，设置和奖项推荐
通过对当前市场状况和历史情况的动态分析，系统不仅会将产品与系统中最接近的事件模板匹配，还会与在这种情况下使用的一般策略匹配——无论是电子拍卖、多轮RFX、与现有企业重新谈判/扩展等，推荐该策略，并根据该策略调整事件模板。只需点击几下，买家就可以选择模板和推荐，调整事件并实时推送。
类似地，当提交投标/响应时，系统可以审查提交的完整性(所有必要的数据都在那里)和敏感性(报价在预期范围内，文件实际上是要求的认证，等等)，以最小化买方验证时间，并且，一旦所有投标都提交或活动结束，自动创建比较报告和在不同的、标准的、场景下的评审奖励建议。如果用户认为一个奖项的推荐很接近，系统将非常容易地进行微小的调整，然后自动创建奖项通知信件和合同草案(通过使用预先定义的模板，其中附有特定的奖项信息，或通过将奖项推入合同生命周期管理系统)。
换句话说，虽然您希望底层有一些ML/AI来自动化一些分析并提出一些建议，因为一切都不正常，所以重点是当前手工规则驱动流程的自动化，而不是采购和采购的自动化。
接受并接受这一点，你的工作效率就会直线上升。
参见所有消费问题的冠状病毒反应系列在这里，查看我们对冠状病毒的所有报道在这里．
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