在数字经济时代下,传统采购逐渐在向数智化采购进行过渡和实践,通过人工智能、物联网等技术的深度应用,极大的加速了采购在线化、自动化、智能化的转型过程。
从交易过程来看,采购包括了需求申请、寻源报价、供应商谈判、合同订单、接收供应、支付货款等整个流程;从供应链全程看,采购是企业供应链或价值链的一个环节,衔接内部业务以及外部供应商、合作伙伴、联盟关系;从产业链角度看,采购还可以作为一个交易平台、资源配置平台、能力共享平台,成就产业数字生态。
采购的数智化转型,一方面旨在通过新技术的应用加强采购交易过程的自动化程度,赋予其全流程深度协同、自动化执行的能力,提升运营效率;另外通过AI的深度应用,创新采购业务场景,站在整个产业的角度,贯通供应链条,以全新业务模式提升供应效能,为采购成本做“减法”、为采购效率和效益做“加法”。
大数据&智能算法让需求决策更科学
对很多企业来说,采购物料可能有成百上千种,结合企业本身的需求量、库存量,以及市场需求的变动情况,如何综合考虑这些因素,制定合理的采购需求,降低库存积压、保障生产所需?
在某医疗器械集团,采购需求一般依靠三方(库管员+销售业务+采购)人工整理、经验判断和多轮沟通处理的传统方式,效率低下。
基于用友BIP的数据中台和智能中台能力,该集团在全国率先实现医疗器械智能库存决策的场景化落地。利用数据同步、指标管理、算法开发等智能数据处理能力,以低代码方式构建了基于kimball数仓建模理论的星空模型;融合人工智能、深度学习技术,训练智能机器人,分析各医院器械需求量,进而帮助采购经理快速确定采购需求、降低库存积压。智能机器人根据近期各医院物料需求数据,计算出2467种物料在该医院的采购周期、建议的安全库存、预计的需求量,从而合理地制定下月的采购计划,实现一键化、智能生成采购需求,需求提交及时率得到极大提升。
快速精准的供需匹配,更高效、更合规
传统方式下,企业针对大宗集采物料的采购寻源,一般基于供货周期、信用、历史交易等信息进行人工筛选方式选择供应商,但市场瞬息万变,企业简单依赖之前的信息进行筛选已无法满足实际业务需求,采购的合规性也无法保障。而在数据智能技术驱动下的企业,采购寻源可以是另外一种方式。
供应商智能推荐:企业可以根据内、外的实时数据变化,结合 AI 及机器学习等能力,通过多种维度组合形成供应商的推荐模型,系统将根据供应商的历史交易数据,结合质量、成本等内部指标,以及市场舆情/动态数据的变化趋势等,智能推荐出合适的供应商;同时,根据更多的动态数据,还可以不断训练预测模型,逐步完善算法,让推荐结果更科学精准。这种通过自动匹配的方式代替之前的人肉搜索,让采购寻源过程更具智能化,同时也更加透明合规。
另外,针对企业所需要采购的物料品类,系统可以进行智能商品推荐。采购人员输入所需要的商品,系统根据供应商发布的店铺商品,进行需求方和供给方的商品匹配,通过商品的匹配找到合适的供应商。
智能询比价:寻源比价是采购流程最常见的一种采购模式。在传统模式下,采购经理与供应商联系,从编制询价单、技术协议收集、邮件发送给供应商、供应商邮件回复报价、编制比价单、核对报价等,需要大量的时间才能完成整个比价流程;而智能化方式下,用友BIP询比价机器人结合双方的询价、报价以及市场价、行业网站的行情数据,以完全线上自动化的方式完成询比价的过程。
智能定标:传统评标定标过程中,需要针对评标文件、资质、规范等进行大量信息查阅核实、公式计算,工作量大,效率和准确性有待提升。在智能评标系统帮助下,系统自动审核文件的规范一致性、自动评审价格分,通过股权、董监高交叉持股、控制关系等信息,分析投标方之间是否存在关联关系,实现围串标风险的智能识别,最后一键生成评标报告,评标定标过程效率更高、更合规透明。
实现从采购到支付的全流程不落地
用友BIP采购协同从交易过程的角度,建立从合同、订单、到货收货、支付对账的全流程数智化,实现采购业务各环节的深度协同,确保交易全流程在线协同、交易数据不落地,提高采购交易的响应速度,缩短采购周期、降低库存,提升供应链的执行效率。
比如,在传统模式下,一份合同的条款完善和谈判大约需要3-4天才能完成,期间经过采购业务相关人员、合同管理员等多个角色流转;而通过合同签署RPA,将原来手动模式转变为在线、自动生成模式。合同签署前,根据供应商的绩效表现和品类情况,机器人自动匹配合同条款和模板、自动发送给供应商审核、在线电子合同进行签章、自动合同归档等。
在采购报帐和申请付款环节,RPA可以完全模拟人工操作,根据规则替代重复劳动,采购至付款流程,利用机器人+发票平台+税务局接口,系统处理流程的自动化程度高、周期短、效率大幅提升。
管好了供应商,企业采购就管好了一半
供应商管理包括了供应商注册准入、分类认证、风险预警、绩效评价、降级或淘汰,覆盖从进入到退出的全过程。用友BIP以数据建模技术,算法技术、RPA等为支撑,建立供应商管理的流程自动化、场景智能化能力,帮助企业实现针对供应商的精准决策、提升管理效率、降低管理风险。
供应商准入自动化:企业供应商达到一定规模后,需要对其资质进行定期审核,每次审核都要上传营业执照、银行账号等信息,且数据形式多样,人工审核工作量大且极易出错,通过供应商准入审核RPA,根据定义好的规则,可以自动了解供应商相应的证照信息,对应的管控信息和质量标准信息等。比如,针对1000家供应商的认证审核,原来需要20多人占用一天的时间,现在只需10分钟即可完成。
供应商画像:供应商画像既可以按照某一个品类构建画像,也可以针对某一家供应商,以供应商绩效评价体系为基础,通过数据构建绩效表现和战略潜力的二维模型,实行差异化的供应商管理。供应商画像作为一个基础能力支撑在多个场景中应用,比如在供应商准入、绩效评估、风险监控环节,根据画像核实其资质、匹配绩效、提前预知并报告供应商风险变化等。
供应商绩效智能评估:在供应商管理的过程中,企业要想客观真实的评价供应商其实很难,参与评价的人、评价的维度、评价的物资种类、执行力度等因素都会对供应商的评价结果造成偏差。依托用友BIP数据中台以及各个业务领域的多维度数据支撑,为用户从数据抽取、在线建模、配置指标等方面提供灵活、强大的建模能力,可支持多场景、多维度的供应商绩效评估模型,实现供应商绩效的自动计算和评估。
供应商智能风险监控:借助数据中台、智能中台的融合能力,通过对采购业务积累的在线、离线数据的深入挖潜,用友BIP可帮助企业将采购风险前置识别、自动提醒,实现智能化的采购风险预警和管控。
立足企业内部,用友BIP的数智化采购SaaS服务融合 AI能力,帮助企业在需求预测管理、战略寻源、采购协同、供应商管理等几个方面实现能力的升级,实现从寻源到支付的全过程数智化。
立足于社会化采购网络角度,随着企业内部数智化采购平台的成熟和发展,平台间的连接、共享与协同也日益频繁,包括采购供应链条上的多个企业组织的社会化协作网络逐渐形成,用友BIP的采购云交易市场平台聚合采销双方的信息,成为链接采、销企业及供应链全域生态伙伴的社会化采购交易服务平台,结合大数据和AI智能,为采销双方提供更多智能化场景服务和创新服务模式,提升产业链整体的执行和协同效能。
文章转载自百家号“用友”
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda