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谈到服务花费时，许多组织发现很难管理。CPO创新报道称“服务支出可以从近50％到80％的公司从外部供应商购买的近50％。”
就像任何类别的支出，尤其是间接支出一样，这一切都要追溯到数据。有句谚语说，“如果你不能衡量它，你就不能管理它。”我们知道一个组织的目标是管理尽可能多的支出——但如果你对支出没有良好的可视性，你怎么能期望正确地管理它呢?
在这篇文章中，我们回顾了服务支出的复杂性，清理支出数据的重要性，以及如何这样做不仅可以帮助你更好地管理服务支出，还可以帮助你管理所有间接支出。
什么使服务花费如此复杂？
企业越来越依赖外部劳动力。然而，服务支出往往是脱节的。服务的采购与商品和材料的采购有很大的不同。首先，服务采购市场高度分散。服务业甚至不是它们自己的类别——它们属于不同的消费类别。根据你所在的行业或行业的不同，提供的服务可能包括咨询服务、设备维护、清洁服务、合同律师等。
对于买家和服务供应商来说，报价过程通常更手动，通常不会在ERP或P2P系统中发生。不仅如此，服务的定义还不明确，没有有形的成果，而有形的产品是有形的。许多因素都可能起作用，包括kpi、需求、关系等。更糟糕的是，服务数据通常只是汇总数据。您可能对所接收的服务有一个大致的概念，但缺乏有关所提供服务的元素、用法或成本的数据。
这是数据清理和浓缩的地方
各种规模的组织都要处理大量不完整、不准确、甚至不完美的“竖井”支出数据，这使得我们很难获得一个清晰、完整的支出图景。
通过使用标准化的方法和跨行业的产品和服务不知道的分类法来清理、分类和丰富您的支出数据，您将开始体验到更好的支出管理。
分类法很重要，因为它允许您通过将支出分组并在买家和卖家之间创建一种共同语言来组织和管理支出。UNSPSC和NAICS是两个最普遍接受的分类法。UNSPSC可用于按共同特征对一组项目或服务进行分类。另一方面，NAICS使用层次结构来识别行业，对于服务来说，它很好地指向类别。尽管它们不能直接映射到彼此，但同时使用这两种分类法有助于简化项目分类、更容易导航和更清晰的统一支出报告。
花费分类并不容易，但是适当的分类可以使你的花费管理策略完全不同。使用人工智能(AI)技术是一种使分类更简单、更快的有利方法，因为它的机器学习算法可以从接收到的数据中学习——无论是你的还是其他公司的。在正确的解决方案中，它可以清理、分类、删除和丰富你的消费数据，在短短几分钟内提供更好的归因。它拥有的数据越多，它就能更好地理解，并能向你提供更好的信息和见解。
好的数据可以帮助你更好地管理服务支出
通过清理和丰富您的花费数据，您可以解锁隐藏的见解。在花费减少的时间是许多人的关键业务倡议，谁不希望帮助揭示拯救的新方法？通过物品级精细的可见性，您将能够在其他见解中查看按类别，供应商，位置，买方和价格差异的花费。
利用AI技术来最大限度地提高您的分类努力，将使您能够：
- 经验改进的分类在供应商层面的支出分析
- 促进供应商发现采购
- 自动化采购和市场供应商
- 从项目级数据分类中获得即时价值
的教训吗?
根据Gartner“组织认为，每年平均每年造成1500万美元的数据质量较差。”
与您的花费数据主动。尽管您的服务支出，但不要让您的储蓄机会和驾驶战略价值的差距差。当您具有高质量的花费数据时，您将能够准确地了解正在发生的情况，建立合规性和控制，管理花费并找到保存的方法。因此，投资于AI动力的支出管理解决方案，可以通过清理和对线级别来提高您的花费数据质量。体验更聪明，更快的方式来实现储蓄，看看差异粒度洞察力可以在所有类别的花费中，特别是服务。请记住，更好的花费数据丰富导致更好的采购结果。
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