在最近的一次网络研讨会上，采购主管们可能了解数据分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)等关键技术如何显著改善他们的流程，但他们并不总是将这种理解转化为这些工具的实际应用LevaData认知来源研究。
总部位于加州圣何塞的LevaData是一个基于云计算的认知采购平台，提供市场情报和供应链成本管理解决方案研究从去年。
建立认知来源的问题,该研究使用引用马克·佩雷拉,采购领袖网络创始人定义它为“自学习系统,使用数据挖掘的应用,模式识别和自然处理模仿人类大脑的过程获得商品,来自外部资源的服务或作品。”
采用缓慢
LevaData首席执行官Rajesh Kalidindi在一份声明中说:“人们知道供应链的数字化破坏已经开始了。”“有鉴于此，我们非常惊讶地发现，有这么多采购经理仍在使用过时的管理工具。”
为了编制这项研究，LevaData调查了100多名高管，这些高管在直接材料支出方面总共负责9200亿美元。受访者在五大行业工作:汽车、消费品、高科技、工业设备和生命科学。
总的来说，调查发现，采购专家认识到数据驱动的采购和采购方法在效率和成本节约方面的潜力。事实上，近87%的受访者同意，数据驱动的采购方法是推动企业价值的关键组成部分。他们将数据分析归因于效率的提高和成本的降低。
然而，尽管LevaData的分析表明，正在逐步增加数字化采购业务的专业人士，但进展仍然缓慢。根据LevaData，只有45%的受访者认为，他们的公司和人才已经准备好迎接数字化转型的机遇，并在当前的业务流程中应用数据驱动的分析。
Kalidindi表示:“随着越来越多的公司采用人工智能驱动的战略采购技术，那些没有采用人工智能的公司将发现自己处于极其不利的地位。”
该研究包括LevaData的高级营销副总裁Richard Barnett在网络研讨会上所描述的“一种新模型，它包含了认知技术可以实现的新性能水平的潜力，以及未来的路线图。”
认知来源成熟度模型(Cognitive Sourcing Maturity Model)与学术表现指标有着惊人的相似之处，它有五个层次和五个描述性类别:
来源:LevaData
看一眼“路线图”，组织就能很好地意识到他们在数字变革发展时间表中的位置。
例如，将仍然主要依赖于Excel的level - 1 Ad Hoc组织与包含共享平台和部分自治系统的level - 5 Continuous组织进行比较。
老科技股表现不佳
在供应商覆盖面方面，再举一个例子，Barnett指出，一个令人担忧的发现是，平均每个组织每年只对其41%的供应商进行竞争性投标。
“更频繁的参与可以让你的组织在战略上和智能上进行扩展，”Barnett说。
Barnett指出，一流组织的不同之处在于，它们使用集成的市场情报技术，提供了更广泛的供应商基础视角。
“相比之下，被分析的其他企业只是从直接供应商关系中收集信息。”巴内特说。“只有8%的受访者使用第三方技术解决方案。”
虽然58%的受访者正在使用一些部署人工智能的风险分析，但LevaData发现64%的受访者继续使用电子表格或仅依赖内部数据收集的工具来提供市场情报。Kalidindi表示，只有不到10%的公司从四个或四个以上的来源收集数据，这意味着大多数公司正在错失一个重大机遇。
他说，一个世界级的采购和采购组织可以检查至少150万个影响供应链的数据点，这是任何个人都无法获取和战略性使用的数据。
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