Процесс «от закупок до оплаты» (P2P) имеет решающее значение для успеха любого бизнеса. Существуют монолитные решения, такие как P2P-пакеты. Там, где эти решения не оправдывают ожиданий, компании могут искать более специализированные. Интеграция ИИ в циклы «от закупок до оплаты» (P2P) предлагает альтернативное решение, и предприятия признают эту тенденцию. Это подтверждается прогнозом Gartner о росте расходов на APAI и электронное выставление счетов поставщикам с примерно 925 миллионов долларов в 2021 году до почти 1,75 миллиардов долларов к 2026 году.¹ Чтобы дать предприятиям конкретные идеи по интеграции ИИ, мы рассмотрим здесь 7 вариантов использования.

1. Автоматизация поиска и аналитика:

P2P — это комплексный процесс. С самого начала может быть сложно управлять каждым процессом вручную. ИИ можно использовать для автоматизации нескольких процессов, включая идентификацию потребностей, создание заявок и идентификацию поставщиков.

Боты-поисковики, которые можно настроить без написания кода, могут:

• включить визуализацию прогресса
• запускать и настраивать события
• определить оптимальные сценарии награждения для рассмотрения пользователями

Тематические исследования показывают, что такие примеры, как поиск транспортных ботов, могут²:

• создать правила проверки для обязательных элементов управления полями
• анализировать ставки операторов связи
• эталонная экономическая эффективность
• оптимизировать анализ сценариев

2. Поиск поставщиков

ИИ может помочь в выявлении потенциальных поставщиков. Используя различные критерии, такие как стоимость, качество, время доставки, соответствие ESG и надежность, он может просмотреть значительный объем данных, чтобы найти наилучшее соответствие. ³ Он может:

• сравнивайте эффективность работы поставщиков с контрактами и сразу же выявляйте различия, устраняя необходимость в длительных исследованиях.
• Сообщите категорийным менеджерам и пригласите поставщиков

3. Аукцион в реальном времени

После обнаружения потенциальных поставщиков сорсинг-боты могут:

• открытые и закрытые раунды торгов
• анализировать ставки
• запись заявок и переговоров для отслеживания и соблюдения политики

4. Автоматизация выставления счетов к оплате (APAI):

APAI собирает счета и автоматизирует процесс выставления счетов. АПАИ-решения сопоставлять счета с заказами на покупку или, при отсутствии заказа на заказ, поддерживать процессы кодирования и утверждения. Пакеты могут обрабатывать исключения, которые могут возникнуть в связи с транспортными и трудовыми затратами или дополнительными расходами, не упомянутыми в ЗП, а также включать электронное выставление счетов.

Спонсор

С появлением в середине 2010-х годов глубокого обучения и архитектуры-трансформера стартапы, в том числе Hypatos, запущенные решения внедрение глубокого обучения в обработку счетов, что значительно увеличивает уровень автоматизации.

Продукты Hypatos, обладающие способностью к постоянному обучению, предлагают комплексную автоматизацию точек доступа для предприятий. Компания использует архитектуру преобразователя для классификации, сбора, проверки и обработки счетов. Это обеспечивает уровень автоматизации, с которым обычно не могут сравниться пакеты P2P. (Рисунок 1)

5. Соответствие ПД:

ИИ можно использовать для мониторинга, анализа и снижения рисков корпоративных расходов при закупках. (Рисунок 2) ИИ может отслеживать данные:

• путешествие и расходы
• карты покупки и автопарка
• кредиторская задолженность, закупки и главная книга

Алгоритмы могут: обнаруживать мошенничество, неправомерное использование, ошибки и модели риска, управлять SOX, FCPA, проверками и подписаниями ненадлежащих платежей и неплатежей. Они также могут обнаружить дубликаты и неправильные заказы на покупку в процессе закупок и остановить платеж.

6. Аналитика:

В сфере закупок аналитические платформы на основе искусственного интеллекта могут:

• очищать, нормализовать и классифицировать данные о расходах и деятельности поставщиков из ERP, хранилищ контрактов, поездок и расходов, а также корпоративных транзакций P-card.
• автоматизировать анализ текущих данных и исторических закономерностей внутри организации

Тематические исследования показывают, что эти платформы можно использовать в ⁵ :

• подключение, очистка и объединение данных о расходах в устаревших системах нескольких стран, включая Concur.
• создание информационных панелей для анализа расходов, процессов заключения контрактов и покупок, понимания расходов на P-card и нарушений требований к поставкам.
• предоставление доступа в режиме реального времени к отчетам о расходах для проверки неэффективности и возможностей.

7. Управление и оптимизация затрат на облако

Конкретным аналитическим приложением является облачная оптимизация закупок. Расходы на облачные технологии растут, и поставщики облачных услуг получают высокую прибыль. ⁶ В 2022 году доход Amazon Web Services (AWS) от своих услуг составил 80 миллиардов долларов США. ⁷ Таким образом, существует значительный потенциал для оптимизации затрат на облако за счет:

• Оценка ресурсов
• Определение зарезервированных экземпляров
• Оптимизация структуры
• Оптимизация хранилища и подписок
• Постановка задач по мониторингу конкретным сотрудникам
• Выгода от предложений

Тематические исследования показывают, что ИИ может ⁸ :

• предоставлять данные в режиме реального времени о производительности облака, аномалиях
• собирать и анализировать данные об использовании инфраструктуры
• включать планировщики EC2, которые позволяют инженерам автоматизировать циклы включения/выключения простаивающих экземпляров EC2.
• включать средства очистки ресурсов, которые идентифицируют и удаляют неиспользуемые облачные ресурсы, такие как EBS, EIP и ELB.

Часто задаваемые вопросы

Существуют ли P2P-решения, которые уже интегрируют ИИ?

АПАИ-решения в основном являются независимыми решениями. Тем не менее, они также могут быть включены в пакеты «от закупок до оплаты» или являться расширением финансовых решений. Некоторые P2P-решения, такие как Basware и Medius, также предлагают интеграцию APAI.

Каковы возможные преимущества внедрения ИИ в решения для закупок?

• лучший денежный поток
• возможное снижение стоимости счетов
• более эффективное управление заказами на поставку
• масштабируемые отношения с поставщиками
• гарантированный процесс соответствия

Какие типы ИИ-решений существуют в сфере закупок?

С какими проблемами могут столкнуться организации при внедрении ИИ в свой цикл закупок?

• Сопротивление со стороны сотрудников, которые привыкли к ручным процессам и могут не обладать навыками, необходимыми для цифровой трансформации.
• Эффективное использование P2P AI может потребовать значительного объема исторических данных; недостаточные или некачественные данные могут ослабить эффективность системы.
• Беспроблемная интеграция ИИ в другие системы не всегда проста. Могут возникнуть технические проблемы или проблемы совместимости, которые помешают ИИ снизить затраты и повысить эффективность.
• Хотя ИИ может существенно помочь в принятии решений посредством анализа данных, он должен дополнять человеческий интеллект. Сотрудники должны быть обучены работе с инструментами искусственного интеллекта.

По дополнительным вопросам по теме обращайтесь к нам:

Найдите подходящих поставщиков

Внешние ссылки:

1. «Руководство по рынку решений для автоматизации выставления счетов к оплате», Гартнер17 сентября 2023 г.
2. «Тематическое исследование глобального океана»Килвар17 сентября 2023 г.
3. «Поиск поставщиков для максимальной гибкости», Тилкнига17 сентября 2023 г.
4. «Мониторинг карт покупок», 17 сентября 2023 г.
5. «GIA делает более разумные инвестиции в ИТ благодаря Suplari», Суплари17 сентября 2023 г.
6. «Amazon сохраняет лидерство на рынке облачных технологий», Статистика17 сентября 2023 г.
7. «Годовой доход Amazon Web Services (AWS) с 2013 по 2022 год.» Статистика17 сентября 2023 г.
8. «КАК ARMIS ЭКОНОМИТ 53% ЕЖЕГОДНО НА AWS EC2», Zesty.co17 сентября 2023 г.