如今，企业面临着大量令人眼花缭乱的支出信息——来自供应商交易、T&E、p -card、采购、人力资源和流氓支出。最重要的是，有望解决这些问题的技术可能会让自己不堪重负。企业最终要努力解决的问题是，如何让交易变得有意义，如何在采购和供应链运营的数字化转型中导航。
许多风险来自于无法看到和管理公司的所有支出。如果员工不遵守公司政策，每笔交易都可能充满欺诈、引发合规问题或浪费时间。所有这些都是有代价的，从资金流失到失去机会。最新的技术可以帮助发现盲点，提高能见度。
人工智能和机器学习目前在采购领域很热门，但很难找到利用它们优势的解决方案。那么，采购和财务负责人如何兑现对人工智能和机器学习的承诺和期望呢?
我们与支出管理解决方案专家尼克什·帕尔克进行了交谈，他是Suplari，以帮助理解所有不同的支出和复杂的技术问题。
常见问题
花费问题:很长一段时间以来，公司都在手动管理他们的花费，或者通过erp和基本的商业智能(BI)工具。为什么企业需要数字化转型?
Nikesh帕尔克:在早期，采购的传统功能是执行一套流程，防止员工做出不负责任或不明智的支出决定。这是省钱的最快途径。但今天，我们的客户告诉我，除了节省成本和降低风险之外，他们还被要求提供战略价值。这就是数字转型发挥作用的地方。如果企业想要超越他们一直在使用的策略，他们需要对利用创新技术持开放态度，比如人工智能。
人工智能、机器学习和算法如何帮助管理支出?除了节省成本之外，它们还有其他好处吗?
人工智能和机器学习可以用于快速规范化和分析采购和财务数据。算法可以不断地寻找增加利润、减少支出、降低风险、确保合规、简化流程、提高可见性和提高团队生产力的机会。有了所有这些效率，采购和财务团队就可以从数据规范化等重复任务中解放出来。他们现在可以专注于积极地寻找机会，以创造更多的价值，并实现他们的财务业绩目标。
苏普拉里是怎么做到的?
我们通过三种方式实现这一点:首先，我们通过将公司的采购数据(合同、应付款项、T&E、公司卡、订单、发票、首选供应商数据和使用数据)转移到云端，使其处于一个统一的模型中，从而增强公司的采购数据。我们的人工智能算法通过将数据与其他数据集(包括供应商详细信息、新闻、网络安全、亲子层次结构、多样性和企业社会责任等)结合起来，对数据进行清理、规范化、分类和增强。通过连接来自不同应用程序的相关数据点，Suplari实际上使您的数据比原来更好。
接下来，Suplari能够用我们最好的、现代的分析和BI工具分析这些数据。这种能力使组织中的每个人都具有优化支出、降低风险和确保遵从性所需的洞察力。
Suplari Intelligence可以自动监控、分析和评分支出、供应商和合同。我们的人工智能洞察力正在不断寻找新的机会，以减少支出和风险，并提高政策遵从性。此外，我们可以定制程序洞察应用程序来解决公司最困难的战略问题、运营优化需求和数据盲点。Suplari Insights Generator是我们用于集成开发和数据科学的专有环境。它用于快速编程我们系统中的内置和自定义洞察应用程序。
随着自动化和数字转型产生的所有见解，这些信息告诉首席财务官和首席财务官们他们以前不知道什么?
一些首席财务官和首席财务官合理化地只跟踪他们的顶级供应商的机会。我们经常听到这样的说法:“泄漏量不值得花精力去跟踪它”，因为这些方法都是手工的、劳动密集型的、电子表格约束的。Suplari的见解通过从你的购买数据中找出所有的储蓄和风险机会，消除了盲点。例如，我们的T&E和P-card洞察力运行算法来监控支出数据，并主动检测公司政策和参数之外的储蓄、问题和活动。我们还拥有合同洞察力，可以管理跨供应商的合同。合同洞察算法自动检测和警报合同整合的机会，提前续约和丢失的合同。
我前面提到的一项技术对首席财务官和首席财务官来说是革命性的，那就是建立自定义洞察能力，以解决他们最具挑战性的战略问题。Suplari为企业企业提供定制见解，使领导者能够自信地找到改善业务、支出管理和财务业绩的方法。
过去一次性的数字化努力似乎提高了个别部门的效率。下一波技术浪潮会带来企业范围内的数字化变革吗?
这就是我们在苏普拉里的愿景。我们希望将支出数据和见解民主化，以便在整个企业中对支出管理负责。这样做可以使业务部门(除了采购和财务)协作并专注于重要的事情，从而做出更好的业务决策并推动价值。
展望未来
在本系列关于控制支出的下一篇文章中，我们将更多地讨论重新谈判合同所带来的节约成本的好处，并使用最新的技术来确保您知道何时以及如何与所有供应商重新谈判，这可以为您的底线带来更多的回报。
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