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在这篇简报中，我们将看看支出分析，以及对源数据的聪明和创造性使用，如何帮助组织回答与采购支出有关的一些棘手、复杂甚至令人尴尬的问题。我们会考虑诸如这样的问题:我该如何弄清尾部支出的底细?以及我的组织到底有多少腐败?

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在这个60分钟的网络研讨会上，毕马威和Spend Matters提供了人工智能如何塑造和支持采购的概述，以及早期采用者正在进行的工作。

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本报告分析了颠覆性技术和解决方案及其对支出分析、采购、供应商管理和合同生命周期管理市场的影响。

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不幸的是，对于大多数采购组织来说，智能采购场景看起来像科幻小说，与他们的世界脱节，他们只是想看看他们在可操作的层面上花了多少钱给供应商。如何从Excel过渡到机器学习?这篇文章可以帮助你开始缩小差距。

本文不会深入探讨与识别战略采购的潜在节省相关的支出分析机制(例如，通过竞争性招标降低价格，将支出集中到首选供应商)。相反，我们将专注于公司如何扩展他们的支出分析，以识别和修复不合规的场景，这些场景花费了真正的金钱，并引入了真正的业务风险。

对于一些公司来说，发票是供应商发给客户的一张纸，上面有不同数量的关于已提供的服务或已购买或将购买的物品的详细信息，以及其他详细信息，包括邮寄和汇款信息、发票的到期日和条件，如如果不满足到期日的罚款。但实际上，一张发票要多得多……

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传统的支出分析方法主要关注成本和价格。然而，如此深入——尤其是更高级的查询——采购可能会错过一个潜在的更大、更容易、更一致的奖励，这个奖励更容易获得，并不断“回报”，而不是简单地推动一次性的节省机会。可能会有潜在的更好(或至少是补充)的信息集来开始更多地关注AP和P2P公司的财务方面，而不仅仅是采购?阅读这篇文章，找出答案吧!

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由于采购部门负责供应管理(或支出管理，如果你喜欢的话)，这个过程，“分析”的适当范围是帮助回答围绕供应优化管理的正确问题。因此，这个业务流程的范围是巨大的，用于供应分析的技术的广度也是巨大的。但关键是要记住，分析是一种业务能力，而不仅仅是技术。本文节选自我们的支出事项PRO采购信息体系结构系列，在这里帮助指导您完成分析过程。

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在采购中，特别是在风险管理领域，从元数据分析中开发额外价值的机会是诱人的。当然，它需要一些初始编程，可能还需要一些硬件来真正处理数据，但在那之后，真的没有与此相关的可变成本。如果做得好，收益将是巨大的，这将是供应链所见过的最大的电力风险分析和机会评估方法。本文就其益处阐述了一些实际的想法。

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这次“问专家”会议的特色是荷兰的Gert van der Heijden关于支出分析这个模糊的话题。具体来说，他将回答以下问题:该领域的技术现状如何?公司现在在做什么(或想要做什么)?如何缩小分析和分析之间的差距?预测分析有哪些例子?最佳实践(以及最糟糕的错误)是什么?最后. .未来会怎样?