支出问题在SIG采购技术峰会上开启了“TAP”

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本周在采购工业集团的采购技术峰会该公司首席研究官Pierre Mitchel万博体育下载appl和创始人Jason Busch主持了题为“创建您的采购技术行动计划(TAP)”的会议。

会议的主题是，采购应该有一个“TAP”，侧重于需求方(将TAP与利益相关者的需求紧密联系起来)、供应方(即采购技术和服务市场)，然后将这些要素结合起来，以推动变革和交付价值。

会议指导与会者了解采购技术领域。Jason向与会者保证，如果他们对整个行业的采购解决方案类型和流行词持怀疑态度，这是很常见的，并表示与分析师团队一起成功导航仍然很困难。

Jason和Pierre关注了一个事实，即大多数cpo没有做好准备来应对不断增加的外部风险2019年德勤全球CPO调查该调查由该咨询公司与Spend Matters合作开展。此外，大多数cpo对其全面实施的数字化解决方案表示不满，特别是在供应风险管理、供应商管理和合同管理等尚未标准化的领域。利益相关者和合同重叠的数量可能会使寻找采购解决方案比其他领域更加复杂。

提前找到解决复杂问题的方法，而不是在与高管的季度或年度会议上，这可能会有所帮助。当企业进行技术选择时，Spend Matters敦促与会者严格调查解决方案的前景(就像任何其他关键的支出类别一样)，花时间了解同行对采购技术的看法(当然，除了分析师之外)，然后为利益相关者构建业务案例并将其量化，并将公司的需求映射到供应。

在采购技术领域有如此多的信息，与会者有他们自己的问题。杰森和皮埃尔的回答经过编辑以供印刷:

采购技术问答

我对您对间接采购和POs的看法很感兴趣。我们是否花了太多时间在P2P而不是C2P(合同到支付)上?

皮埃尔:间接的方面很复杂，这里有很多复杂的类别。即便如此，在间接方面，有一个巨大的推动力，把人们从P2P过程中解脱出来，这样我们就可以专注于摆脱劳动效率的游戏，走向自主采购。而是让人们关注支出和风险。要做到这一点，你必须优化P2P渠道，这在很大程度上是由类别和多个细分驱动的，它将从合同中大量提取。

杰森:我会站在争论的另一边。有一些供应商真的把它强加在市场上，先进的公司真的在买方吃它。但是，我确实认为现在，特别是在冠状病毒、失业和欺诈的时候，P2P和P2P控制是至关重要的。我认为，从内部合规、供应商合规和防止欺诈的角度来看，这可能发生在内部和外部，在当前环境下，优先考虑P2P还有另一个完全不同的理由。换句话说，风险，而不仅仅是回报。

你对最佳供应商与大型供应商的看法是什么，尤其是在冠状病毒的情况下?这些较小的供应商能生存下来吗?

杰森:在采购科技行业，我至少经历了三次不同的衰退。人们在种子投资方面(比过去)更加严格了。是的，会有公司倒闭，但基于小公司的融资情况，我不会过度担心。

我不认为这个市场会出现大规模的洗牌。我认为接下来会发生的是，我们将看到估值受到打击。除此之外，你还会看到那些无法独立生存的供应商与其他供应商联合起来。这表明需要更好地签订合同，进行真正的谈判，甚至允许访问源代码。但不要因为当前的时间而抛弃较小的供应商。这是一个健康的市场，仍有投资资金在流动。

工具很好，但是如何解决脏数据问题，比如供应商数据?

皮埃尔:而不是同类最佳对套件供应商，这曾经是ERP对同类最佳——这真的是一个时代的问题——但这是一个错误的问题。最重要的是要有一个好的策略。如何设计数字化采购和数字化供应链战略。如何划分解决方案的不同部分?我需要一致的解决方案，对于我用来连接到sharepoint基础设施的东西，我需要真正好的主数据管理。

这是一个大话题，但要关注It(信息)中的“I”，而不仅仅是“t”。如果你专注于数据部分，这将对你有很大帮助。最大的问题是数据。分析是一个很好的开始，它让你了解到你的数据有多糟糕。

你有什么想法ConnXus被收购Coupa？你明白了吗?

杰森:库帕是一个连环收购者。他们在采购方面有最好的企业发展职能——这在这个领域是唯一的——这让他们在交易上有很大的优势。在交易方面，ConnXus向我们报告了大约30名员工，一些非常大的客户和优秀的人在运营它。不是很大的供应商，但是非常多样化。我对多元化收购持怀疑态度。

我认为库帕是认真的，将多元化作为其核心产品的一部分，而康xus当然不只是多元化。但这不是一笔很大的交易。

关于人工智能有很多厂商的噪音，但什么是真正的和被使用的?

杰森:关于人工智能的炒作已经有很多年了。关于什么是人工智能，什么是商业规则，存在着困惑和误导性的说法。例如，许多支出分析技术在规则驱动下工作得非常好。它不是人工智能驱动的，人工智能有不同类型。人工智能的前景开始变得现实，而不仅仅是在某些方面将RPA提升到一个新的水平。

你可以看到一些支出分析工具，如果他们在某个领域受过训练，理论上可以更快地得到更好的结果。它是存在的，但在这个领域有非常好的技术，它们还不是人工智能驱动的。

皮埃尔:它在“管道”中以一种好的方式被大量使用。在发票方面，获取大量的非结构化文件，并能够分解它们，识别它们，训练系统，这样你就可以获得直接的流程。在合同方面也是如此——从庞大的数据集中提取所有关键的见解。这些都是非常有价值的用例。

但是，它现在正在解决现实世界的问题，将来会有很酷的东西。有很多不同的用例，但从业者不应该担心。其中很大一部分将通过提供商本身流出。

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