AI将如何帮助采购克服花的历史缺陷分析

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花分析技术并不是最新的采购。然而大量的从业人员报告感觉被他们必须处理的数据量,更不用说知道如何理解一切以一种有意义的方式。这怎么能当技术来解决这些问题已经存在了几十年?

答案就在于花的历史缺陷分析市场。直到现在,肮脏的秘密在于,分析技术实际上执行比人类分类数据。但是随着机器学习的进步,特别是深度学习的力量,分析产品的差距开始缩小。

来看看,这里有三大历史的缺陷花分析市场,人工智能将如何帮助采购超越他们。

比人类的不准确

而代花分析解决方案提供采购组织急需自动化,这些解决方案的基本缺陷之一就是他们也远比普通人在分类不准确的数据。

老方法依赖于统计分类或模式匹配分类消费数据,原因很简单,这些技术的最现成的在之前花分析时代。但是一个花分析师或顾问团队可以手动分类数据标准98%的准确率,依靠统计映射只能提供解决方案,在最好的情况下,80%的准确率。

为什么差距?因为统计和基于模式的技术需要人工干预来克服的固有缺点。

而系统处理数据时能够熟悉,代解决方案常常无法正确分类的尾巴花,以及使用的供应商,产品和服务新引擎。他们还常常栽倒在新的语言和地域,一个重要的考虑因素和全球供应链变得越来越复杂。

基于新机器学习平台提供一个令人信服的解决这些弱点。通过自动化分析模型建筑,使用机器学习算法从数据中学习,让平台不断提升自己。这意味着提供训练算法在大量消费数据,系统已经大大改善,学会了如何处理非典型场景。

最终的结果:今天主要基于ai花可以清理和分类数据分析平台在水平的98%的准确率,同样作为一个团队的人类分析师。

现代的速度

除了让你的钱的价值的解决方案的实际工作原理,AI-powered花分析平台帮助采购组织节省一个更为宝贵的资源:时间。

因为他们的历史错误,解决方案依赖于统计映射人类仍然需要大量的工作除了自动化他们承诺。分析时产生了错误的结果从机密数据不佳和坏的映射,用户必须定义特殊覆盖——新的映射规则,然后将它们重新运行后所有数据加载和分类产生有用的结果。

而不是花宝贵的时间训练他们已经贵花定期分析系统,为了跟上批处理数据处理——基于机器学习解决方案允许更快的分类过程中,除了节省时间不用编写新的规则和运行分析。

更重要的是,即使在现代系统的罕见的场景产生错误的结果(最后的2%),深层学习算法可以学习和适应,优化其知识库自强而不是依靠常规的人工干预。

底线是:基于机器学习解决方案允许更快和更准确的分类、释放采购资源从数据争吵和补救,这样他们就可以转而关注更有价值的项目。

除了基础知识

获得时间专注于为股东增加价值显然是有益的,但最好的情况是,你的花分析系统可以帮助你提供额外的价值,而不是限制你的见解和建议基本分析过程。

正如我们讨论的本系列的第1部分,主要采购组织期望使用花分析使一个真正的供给分析的方法。这一战略是基于事务数据的实时分析和新的信息来源,扩大和加强采购供应管理整个企业的分析。

简单地说,过去花分析依赖常规处理方法的历史数据,分析孤立于其他领域的采购。然而,机器学习算法,可以应用于实时各种采购场景,提供预测的见解对购买决定之前资金。

此外,基于机器学习方法的云,使包含的数据超出了基本的事务性资源。包含客户数据的云在同行标杆管理系统中,例如,允许采购分析不仅仅是什么和它如何花但是与其他公司相比它如何度过。虽然以前的解决方案提供的价格建议基于历史平均水平,这种方法是准确。

未来是光明的

虽然统计映射和模式匹配帮助采购考虑花分析数字世界代替手工分析,这种方法的技术限制阻止组织意识到一场真正的供应分析策略。人工智能和机器学习的兴起在企业终于改变了这一点,让花分析克服其历史的缺陷,这种能力在未来。

未来是什么样子?请继续关注本系列的最后一部分,我们探讨人工智能将使一个社区情报花分析方法,从竞争同行标杆高度颗粒分析的子类别和产品水平。