如今，大多数采购团队通过向多个供应商发送电子表格，并将由此产生的混乱重组成数据透视表，来获取报价。一些技术已经帮助将这一过程数字化，但所包含的基本信息仍然不变。公司要求报价，供应商提供他们认为最好的初始报价。
许多CPOs了解在他们的采购过程中添加技术的好处。根据德勤s2019年全球CPO调查，“越来越智能的电子采购系统能够引导利益相关者到首选的供应来源，甚至使用预测分析来警告用户购买请求被批准的可能性。”
实际上，在将真正的人工智能（AI）纳入采购软件方面几乎没有进展。大多数采购工具仍然应用于传统的功能，如自动填充电子表格字段，或表格响应，以识别出价赢家。
要明白这一点。德勤的调查发现，目前的技术无法满足他们的需求，因为他们正在努力实现核心工作功能的自动化，包括合同管理、申请/订购、支出/供应分析和计划，以及供应商管理。约71%的参与者对供应商管理技术表示不满，58%的人对他们的采购解决方案表示不满。
为了进一步了解技术是如何改善供应商谈判的，我们采访了埃德蒙·扎戈林，他是收购行动， 一种消费关系未来5获奖公司，提供基于云计算的采购实现工具。Bid Ops将其平台描述为首个使用自适应目标定价(他们称之为“折扣意愿”公式)实现自动化采购谈判的人工智能解决方案。
常见问题
花点问题：你认为是什么作为阻碍的主要因素供应商谈判？
埃德蒙Zagorin：今天，几乎每个采购专业人士对谈判的理解的一个主要差距是对单个供应商行为和参与的全面了解。许多数字平台只是要求供应商提供报价，结果是供应商的最佳猜测，一个销售代表举起湿漉漉的手指，看看风向。
要想改变谈判，双方都需要有更好的沟通。获得更好关系的唯一方法是向你的谈判对手传达你想要什么。如果你问供应商，他们为什么不喜欢今天的谈判，那都是因为预期管理不善，这个过程充满了模糊、复杂、拖延、文书工作和潜在的冲突。如果双方都能更清楚地了解自己的需求，那么供应商在管理谈判过程中就能降低成本，从而为采购团队提供更好的价值。
Bid Ops以不同的方式集成了人工智能，用它来个性化每个投标过程供应商．这是如何运作的？
当供应商在投标业务中工作时，他们建立了一个“人物”，帮助买家了解他们对风险的胃口（及其愿意交易）。有些供应商不舒适地提供巨大的妥协，而其他供应商则更加灵活，只要商机足够大。事实上，大多数供应商在中间的某个地方落在100％刚性100％柔性100％的频谱上。无论如何，BID OPS可以分析这些行为模式并提供定制的响应 - 反馈 - 使每个人更接近潜在赢得交易。
最终，供应商希望了解自己在这个过程中的位置。投标运作的建议是根据三个因素产生的——谈判本身的整体角色、个别供应商代表的角色和供应商的相对职责(指在特定合同中供应商与买方的先前关系)。新供应商被建议以一个明显较低的开价，给他们一个战斗的机会，以克服对现有供应商的传统偏见。这本身就导致了更多的可选性和更有竞争力的奖励实践，从而推动了节约。
使用BID OPS，买家能够向前期谈判或依赖一系列最佳实践谈判模板来陈述他们的目标和意图。这允许整个合同协商周期运行得更快。通过了解特定供应商如何谈判，买方实际上能够提供更多交易，更好的条款和更快的交易。
中标的供应商也会被推荐给同一采购实体的其他买家。从博弈论的角度来看,传统供应商谈判是囚徒困境:如果供应商不接受了协议,他们会失去一切都以同样的方式,犯罪嫌疑人拒绝辩诉交易可以发现负责整个犯罪(如果其他囚犯同意辩诉交易第一)。然而，战略关系为这个博弈论问题提供了解决方案:囚徒困境，双方都知道困境将会重复，这就形成了一个相互信任的联盟，因为合作的长期利益大于竞争的短期利益。通过为获胜的供应商创造额外的利益，Bid Ops允许买家有效地围绕长期合作伙伴关系的激励机制，为双方带来可量化的利益。
但是，为了使这项工作，双方必须合作，以降低谈判的成本。基于电子邮件的供应商谈判可令人难以置信的昂贵，并且在许多业务中，他们消耗了巨大的时间，关注，劳动和资源。如果他们没有产生结果，那么它们就根本不是真的值得进。为了成功，在出价OPS上运行的谈判必须具有较低的成本来服务于相同或更好的结果。到目前为止，我们的用户展示了自主谈判的令人印象深刻的商业案例，买方使用AI首先使用AI的谈判和名称。
花费很重要：您对定价和类别管理采取了不同的方法，基本上被抛弃类别作为设定价格的基准。是什么导致你做出这个决定？在系统中取代了什么？
在采购中，我们有品类管理的心理模型(通常基于我们公司的组织结构)，所以所有的数据倾向于围绕品类基准的想法。Bid Ops的历史数据集跨越了许多不同的直接材料类别，基于赢得合同的美元价值和谈判的竞争力之间的相似性，产生了丰富的见解。我们发现，不同类别的谈判比同一类别的谈判更相似。从直觉上看，对于任何产品，10万美元的谈判更像是另一个10万美元的谈判，因为对供应商的销售团队(他们是做出决策的人)来说，激励机制更类似。相比之下，10万美元的油漆谈判与1亿美元的油漆谈判几乎没有相似之处。赌注完全不同。这就是我们预测模型的根本。
我们的锚定定价来自一种称为“折扣意愿”的专有分析，它估计每个供应商赢得合同的感知价值。这就启动了这一过程，允许买家在必要时审查和调整锚定价格。如果买家或采购经理是品类专家，他们可能会有见解，使他们调整由我们的人工智能产生的价格，但大多数情况下，他们会在告诉Bid Ops执行人工智能谈判之前进行审查和批准。然后将价格建议推送给供应商。
基于你提到的内容，另一个主要的区别是对失败投标的数据收集。为什么收集呢?
今天，由于电子邮件中的电子表格问题(这就是人们在谈论“数据竖井”时真正的意思)，大多数公司都抛弃了没有赢得业务的供应商的报价数据。竞标操作有助于采购团队收集这些信息，因为它有助于买家了解是什么推动了中标决定，并生成有用的市场快照。有时，买家需要接触其他供应商，重新授予合同或通过增加额外的供应商来增加产量。但总的来说，他们通过保留和重新分析报价，而不是通过赢得合同的供应商，更好地了解自己的类别。
令人惊讶的是，我们看到，大多数时候，胜出的供应商并没有提供最低的价格。确实，现有供应商赢得了大多数询价，因为更换供应商的成本很高，所以，在所有条件相同的情况下，企业买家会更喜欢现状。但企业要通过这个过程来获得降低投标成本的杠杆。而且，失去供应商的应对方式可以让公司了解市场，而成功供应商则无法做到这一点。来自这些没有获胜的供应商的报价包含基本的商业智慧，可以驱动领导团队的商业价值远远超出战略采购的领域。
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