AI 在採購領域的應用：優勢和使用案例

由於採購處於供應鏈管理與財務的交會點，在企業中，鮮少有團隊能像採購部門一樣彙整如此龐大的資料量。因此，採購團隊具備絕佳條件運用 AI，對這些資料進行更快速且深入的分析。為了善用 AI，採購團隊必須充分瞭解不同類型的 AI、其帶來的效益與挑戰，以及成功導入的最佳實務。

採購領域的 AI 應用

在採購領域，AI 可執行部分原由人工處理的工作，例如邀請供應商投標及進行成本分析，目標是在更短時間內完成工作並減少錯誤。採購主管也逐漸意識到，AI 自動化可協助預測與因應市場變化、降低供應鏈風險，並更有效管理供應商關係。最終，AI 能協助提升採購決策品質、降低成本，並提升整體營運效率。

重點精華

• 多數採購團隊仍處於 AI 導入的早期階段。
• AI 在採購方面有許多潛在應用場景，包括供應商研究與管理，以及採購流程關鍵環節的自動化。
• 未來數年，採購團隊將愈加依賴 AI，以提升效率、降低成本，並預測供應網絡的快速變化。

AI 在採購領域的應用詳解

採購團隊需要來自內部與外部的大量資料，以掌握支出狀況、需求模式、採購規格、市場動態等資訊，同時也需要更強大的分析方式，協助解讀資料並制定最佳行動方案。根據 2024 年 Deloitte 研究，92% 的採購長 (CPO) 已評估 GenAI 的能力，其中近 11% 每年在 AI 尋源與採購工具上的支出超過 100 萬美元。其優先事項包括自動化供應商管理、更精準地辨識風險，以及更全面地評估現有與潛在合作夥伴。這些改進有助於採購長在採購及整體供應鏈中降低成本並有效控管風險。

在採購領域導入 AI 的優勢

透過自動化特定採購作業，AI 可提升效率，同時降低成本並減少風險。此外，AI 也可用於改善需求預測、支出分析與供應商管理。以下將進一步說明其他效益。

• 提高效率
  AI 可用於自動化採購任務，協助提升生產力並減輕管理負擔，讓採購人員能專注於更具策略性的工作。根據 2023 年 KPMG 研究，AI 可將完成基本採購任務的時間縮短高達 80%。同一研究亦顯示，超過 50% 的採購人工作業具備自動化潛力，有助於提升效率並降低成本。據報導，某商用地產開發商透過 AI 蒐集採購資料，速度較傳統人工方式快 92%。
• 降低人為錯誤風險
  AI 可自動化重複的工作，從而降低人為錯誤的可能性，例如供應商合約結案、採購單提交與核准等流程。即便發生錯誤，AI 的錯誤偵測能力也能協助標示異常。據報導，一家水處理公司透過 AI 將其採購支出分類準確率提升超過 90%。
• 支援規模化
  AI 採購系統可依據業務需求與市場變化而擴充，處理更大量的資料。當採購團隊從分散且手動的作業模式，轉向整合與自動化流程時，這種可擴展性尤為關鍵，讓團隊能更快速共享資訊並做出更明智的決策。例如，來自歷史支出資料與需求預測分析 (兩者皆可能為龐大資料集) 的洞察，可用於制定決策，進而降低不必要的成本支出。
• 降低成本
  AI 協助採購團隊挑選與管理供應商，促進更良好的關係並實現成本節省。舉例來說，一家全球印刷公司使用 AI 支援的採購應用程式，與核准的間接供應商協商以提前付款換取數量折扣。AI 的資料分析與模式識別能力能提供更深入的支出洞察，並推薦具體行動以降低成本。採購經理也可使用 AI 快速獲得各種查詢結果，例如某些地區因極端氣候而面臨的支出風險比例，以及其他地區供應商的建議，從而做出更明智的決策。
• 減少被動反應
  AI 能夠更快速地提供洞察，協助採購團隊避免意外問題。過去，由於資料孤島與耗時且易出錯的手動流程，採購團隊多數處於被動反應狀態。透過提高可見性並推動更智慧、更快速的工作流程，AI 可為支出分析與財務預測等策略性任務創造更多時間。
• 增強決策能力
  AI 與分析工具可應用於來自多個來源的資料 (例如總帳、採購單及供應商交易紀錄)，協助更快做出採購決策。此外，AI 系統具備調適和學習能力，能持續產出更精確的分析與更具影響力的建議。

採購領域的 AI 應用類型

AI 具有多種形式，包括機器學習、自然語言處理、電腦視覺等子領域，以及作為輔助技術的機器人流程自動化。以下為各類型說明：

• 人工智慧 (AI)
  人工智慧是技術總稱，是指展現「智慧」或類似人類行為的演算法，例如辨識模式和提出建議的能力。演算法本質上是為解決特定問題所訂定的規則。在採購領域的 AI 應用通常執行預先定義的特定任務，因此屬於「狹義人工智慧 (Narrow AI)」。
  
  生成式 AI (Generative AI, GenAI) 是目前採購領域最常使用的類型。GenAI 能生成文字、圖像或影片內容，透過處理大量資料來產出新內容。部分供應商在其採購應用程式中嵌入 GenAI 功能，例如 AI 助理，用於客製化供應商通訊內容或草擬報告與合約。
• 機器學習 (ML)
  機器學習是 AI 的一個子領域，用於辨識模式與進行預測。並非所有 AI 都包含 ML，但多數 AI 都運用 ML 技術。在採購情境中，ML 模型可分析歷史採購資料與市場趨勢，以預測未來需求。
• 機器人流程自動化 (RPA)
  機器人流程自動化使用機器人自動化重複的工作，例如填寫表單、產生報表及處理交易。RPA 嚴格來說並非 AI，但可與 AI 結合，以提高流程效率。例如，自動化採購系統可利用 RPA 更快速地建立發票與完成供應商導入流程，同時避免人工常見錯誤。
• 自然語言處理 (NLP)
  自然語言處理是 AI 的另一分支，透過強大的演算法讓電腦能理解與處理人類語言。NLP 能理解和分析書面或口語資料，協助採購團隊從大量文字資料中挖掘有價值的洞察。在採購領域，NLP 可從 RFP (投標請求書) 回覆中擷取關鍵條款與條件，提供更深入的洞察來支援評選流程。
• 電腦視覺
  電腦視覺是一個 AI 領域，使電腦能夠解讀與理解圖像與影片內容。例如，電腦視覺可檢視產品圖片、標誌或發票影像，以偵測採購錯誤或需要關注的情況，如庫存偏低。企業因而能更具體掌握庫存狀態，及時補充關鍵品項或避免不必要的採購。

AI 在採購領域的使用案例

由於 AI 能推動更快速且高效的流程，因此其應用遍及整個採購管理。自動化是核心主軸，協助企業幾乎即時完成任務、降低人為錯誤，同時提供資料洞察，以降低成本並控管風險。

• 預測分析和成本最佳化
  AI 演算法可分析大量採購資料，例如歷史銷售資料、市場趨勢，以及天氣或經濟因素，以協助預測需求並降低成本。即時報告功能讓採購專業人員能提前掌握需求變化，動態調整供應商選擇、數量與支出。AI 分析還有助於設定適當的庫存水平，避免缺貨風險，在成本控制與利害關係人及客戶滿意度之間取得平衡。
• 任務自動化
  AI 可自動化多項採購作業，以提升效率並節省成本，包括供應商研究、評估與管理，以及投標請求書 (RFP) 生成。透過加速上述流程，AI 能縮短採購週期。視企業規模而定，每年可節省數百至數千工時，甚至創造數百萬美元的潛在節省。當員工從繁瑣的人工操作中解放出來後，便能將時間投入於更高價值的活動，例如優化供應商績效評估標準或重新制定採購策略。
• 採購單自動化
  傳統採購單流程仰賴人工處理，速度緩慢且容易出錯。AI 可自動執行排序、優先級判斷與處理流程，加速訂單作業並降低錯誤率。AI 能從採購訂單中擷取與驗證資料，在符合條件時自動生成訂單。部分 AI 工具亦能在訂單流程進行期間向內外部利害關係人提供即時更新，以管理交付預期。例如，一家身分驗證服務供應商運用 AI 監控待處理的採購單，識別資料不匹配及其他問題。
• 虛擬助理
  GenAI 虛擬助理能理解並解釋一般採購相關查詢，提供多元主題資訊。這些機器人可透過自動產出品類分析報告、市場報告、跨部門共享摘要，或為管理層整理關鍵趨勢說明，以提升整體生產力。

生成式 AI 在採購領域的應用

憑藉內容生成功能，GenAI 在採購領域具備多元應用潛力。其中有些應用較為通用，例如組織與整理資料；也有相當具體的情境，例如辨識風險與永續改進機會。

• 資料組織與總結
  GenAI 能夠比人類更快、更合乎邏輯地組織資料，而且通常出錯率更低。這為產生更具說服力的資料摘要奠定了基礎，這些摘要能夠突出關鍵資料點、洞察和建議。例如，採購經理只需幾分鐘即可獲得關鍵類別的價格和支出摘要，而無需花費數小時。
• 資料處理與標註
  GenAI 可以透過快速清理原始資料、去除異常值和不一致之處來改善資料處理，從而增強分析能力。對資料進行正確的標記或標註是協助 AI 系統學習、進行預測和產生有用內容的關鍵。例如，標註完善的資料集可協助大型語言模型更深入理解供應商價格比較。
• 風險識別
  根據 Deloitte 2023 年的研究報告，70%的採購長認為採購風險正在上升。GenAI 可協助企業更輕鬆地識別整個採購流程中的風險，透過分析供應商的過往績效來協助企業識別風險。GenAI 還可以解答有關供應中斷風險及其對銷售的影響等問題。
• 永續發展改善
  隨著企業努力達成永續發展目標，採購團隊必須收集和分析大量資料，而這個過程一直以來都非常耗時且充滿不確定性。GenAI 可以用來識別可能滿足永續要求的供應商，從而協助企業降低合規風險，同時提高採購效率。

AI 在採購領域的應用挑戰

在採購領域部署 AI，企業往往會面臨文化、技術、安全和其他方面的挑戰，下文將對此進行更詳細的討論。

• 組織採納
  如果組織在採用新技術方面一向緩慢，其採購團隊在導入 AI 時可能會面臨挑戰。可惜的是，仍有部分高階主管認為 AI 只是遙不可及的未來願景，而非能在短期內帶來回報的明智投資。
• 資料品質和存取
  採購資料通常分散在多個來源，這會導致資料不完整、不一致、難以存取和錯誤，不利於進行嚴謹的 AI 分析。當採購團隊因舊版 ERP 應用程式彼此不相容而無法自其他部門取得資訊時，情況更是雪上加霜。
• 與舊系統整合
  當企業嘗試將 AI 應用於鎖定在舊有採購系統中的資料時，往往會出現問題。這類系統往往妨礙蒐集豐富的資料集，並阻礙將關鍵洞見付諸行動。當採購團隊的 ERP 系統將庫存和供應鏈資料與採購資料整合時，更有可能從 AI 分析中獲益。
• 資料隱私權與安全
  以 AI 為基礎的採購系統，尤其是那些與供應商和其他第三方系統連接的系統，可能會造成安全漏洞。此類網路系統的複雜性可能會模糊資料流，難以確認資料處理是否符合適用的隱私法律。

AI 在採購領域的最佳實務

以下最佳實務可協助企業有效運用 AI，優化採購流程。

1. 建立明確目標
   在將 AI 應用於採購流程前，應先識別具體痛點、優先改善項目，以及可能存在的組織或技術障礙。無論目標是自動化採購單流程，或提升支出分析的精準度，都應設定清楚、可理解且切實可行的目標。
2. 充分理解資料來源
   要讓 AI 系統成功運作，採購團隊必須信任其所使用的大量資料。企業應遵循嚴謹的資料治理機制，包括資料清理、標準化與驗證，才能清楚掌握現有資料資產的內容與可用性。
3. 以使用者需求為核心
   明確界定團隊成員在採購系統中所需的功能，以協助其更有效率地完成工作。避免導入僅增加複雜度卻無實質價值的功能；選擇具備簡潔且直覺式使用者介面的系統。
4. 從小範圍著手
   與其一開始就追求大規模轉型，不如先以小型專案啟動 AI 導入，聚焦於能快速產生成效的應用場景。這樣一來，您可以熟悉 AI 功能、評估其效益，並在大規模推行前進行優化與調整。
5. 賦能團隊
   採購專業人員不必具備資料科學背景即可使用多數 AI 工具，但仍需接受培訓，並保留試錯與學習的時間，以確保工具被有效運用。如果預算允許，可考慮聘用具備採購 AI 實務經驗的人才。
6. 建立信任和解決疑慮
   採購 AI 的成功仰賴採購、供應鏈與財務團隊的跨部門協作。透過分享目標、藍圖、標準、最佳實務與成功案例，您可以減少疑慮、促進協作並建立信任基礎。
7. 評估與優化
   建立關鍵績效指標後，持續監控並評估 AI 工具的效能。有些企業透過追蹤不同支出類別中的 AI 採購價值來衡量績效。不論採用何種衡量方式，您都應蒐集使用者回饋，以持續改進。

藉助 Oracle 解決方案賦能採購團隊

Oracle Fusion Cloud Procurement 內建 AI 和 GenAI 功能，是 Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning 應用程式套件的一部分，可協助採購專業人員預測出貨前置時間、分類不同類型的支出、動態套用折扣策略、快速識別和新增合格的供應商等。

AI 在採購領域的應用常見問題

如何將 AI 用於採購領域？
採購團隊運用 AI 來預測並降低成本、自動化關鍵流程、生成內容、篩選供應商，以及強化供應商關係管理。

採購工作會被 AI 取代嗎？
AI 是用來強化採購專業人員的技能、經驗與判斷力，而非取代他們。事實上，市場預期將創造更多熟悉 AI 技術的採購專業職缺。

哪些公司使用 AI 進行採購？
無論規模大小，許多企業都已部署 AI 採購工具，包括全球頂尖零售商、食品加工企業與消費性包裝商品公司等。