在Coupa本周让我特别感兴趣的灵感根本不是来自古帕，而是来自迈克尔•奥利里(Michael O’leary)IBM商业。迈克尔曾在IBM担任采购和供应链主管。如果您对IBM采购转型的Cliff Notes版本感兴趣，请阅读昨天的文章，IBM与采购转型:数字、风险管理等．
在IBM转型故事之后的第二部分演讲中，Michael分享了IBM围绕大数据和采购开展的一些活动，利用IBM的大数据解决方案Watson data Explorer，以及采购和相关供应商数据。
风险管理，这是沃森
第一个例子迈克尔引用是一个场景,在该场景中,沃森有助于解析非结构化数据驱动的供应风险管理情报通过“软事实”和来自Twitter的信息,新闻,社交网络和其他来源和衬里这些与更传统的风险管理数据提要(例如,D&B、系统数据,等等)。
在这种方法下，Watson将这些软事实聚合到KPI级别，然后将这些信息分层到IBM Emptoris供应商生命周期管理(SLM)解决方案中。其结果是:一个接近n层的触及所有可能对给定供应商或供应链的供应风险评分有影响的事实或线索外过去传统上用来衡量业绩的指标。
问沃森——没有问题太大或太小
Michael分享的下一个沃森计划是“询问沃森关于采购的情况”。此场景背后的概念是，组织拥有大量隐藏在合同和事务系统(内部)以及外部相关信息(例如，法规)中的数据，这些数据都与采购活动中通常不会使用的信息联系在一起，至少不是每天都使用。
在这方面，沃森的想法是，该解决方案可以利用其自然语言处理能力来回答基于自由文本输入的问题(无论问题或答案是多么简单或复杂)。例如，通过自然语言进行查询的能力，可以向沃森询问以下问题:与同行相比，(我的组织或其他组织)是否比其他组织拥有更大的多样性支出?
制作我的简报，华生
Michael提供的另一个例子可能是关于类固醇的类别/供应商“简报书”。“完整采购概述”背后的想法是，当采购内部(或采购外部)任何人需要一份简报文件或相关自动生成的可交付内容时，实时聚合信息。
这里的实际用例可能是执行人员或品类经理与供应商进行绩效评估——或者同一个人在与供应商打电话时希望提供更多信息，以满足上下文的要求。
毫无疑问，IBM在沃森上做了一些事情，随着IBM在客户环境中部署这些功能，可以肯定的是，我们将是第一批在这里介绍它的人。
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