AI 在採購領域的應用：優勢和使用案例

與採購團隊相比，少數團隊會匯集更多企業資料，這些資料在供應鏈管理和財務稅務轄區營運。因此，採購團隊比以往更快、更具洞察力地將 AI 應用到該資料上。為了明智地使用 AI，採購團隊必須瞭解各種類型的 AI、其優勢和挑戰，以及取得成功的最佳實務。

什麼是採購領域的 AI？

在採購過程中，AI 可以執行一些由人類處理的工作，例如要求供應商投標和分析成本，目標是更快地執行這些工作，並減少錯誤。採購經理開始瞭解 AI 自動化如何協助他們預測和回應市場情況、降低供應鏈風險，以及管理供應商關係。最終可以運用 AI 來協助制定更好的採購決策、降低成本並提高營運效率。

重點精華

• 大多數採購團隊仍在採用 AI 的初期階段。
• AI 在採購方面有許多潛在用途，包括研究和管理供應商，以及將採購流程的主要層面自動化。
• 在接下來的幾年中，採購團隊將越來越依賴 AI 來提高效率、降低成本，並預測快速的供應網路變化。

AI 在採購領域的應用詳解

採購團隊需要來自內部和外部來源的廣泛資料，以瞭解支出、需求模式、採購規格、市況等。他們還需要更強大的方法來分析資料，並設定最佳行動方針。根據 Deloitte 2024 年的一項研究，92% 的採購長評估了 GenAI 的功能，其中近 11% 的採購長將超過 100 萬美元的年度預算用於 AI 採購工具。優先事項包括自動化供應商管理、更準確地識別風險，以及更全面地評估當前和潛在的合作夥伴。這些和其他改進都有助於採購長降低成本，並降低採購和整個供應鏈的風險。

AI 為採購帶來的優勢

透過將某些採購任務自動化，AI 可協助提升效率，同時協助降低成本並降低風險。您也可以部署 AI，以協助改善需求預測、支出分析和供應商管理。請繼續閱讀，以瞭解其他優勢。

• 提高效率
  AI 可用於將採購任務自動化，以協助提高生產力並降低管理負擔，讓採購人員能夠專注於更具策略性的活動。根據 2023 年 KPMG 的一項研究，AI 可協助將完成基本採購任務所需的時間縮短達 80%。同樣的研究總結，超過 50% 的採購人力可以自動化，以協助提高效率並降低成本。據報導，一名商業物業開發商使用 AI，與手動方法相比，採購資料的速度提高了 92% 。
• 降低人為錯誤的可能性
  AI 可用於自動化重複性工作，進而降低人為錯誤的可能性。AI 可協助處理供應商合約簽訂、採購訂單的提交與審批等流程。當錯誤發生時，AI 的檢測功能可以協助標記錯誤。據報導，一家水處理公司利用 AI 將其採購支出分類的準確率提高了 90% 以上。
• 實現擴展
  AI 採購系統可以根據不斷變化的業務需求和市場狀況擴展資料處理能力。隨著採購團隊從孤立的手動作業移轉至使用大量資料的自動化作業，這也是關鍵的可擴展性，讓這些團隊能夠更快地共用資訊並做出更明智的決策。例如，從歷史支出和需求預測資料中獲得的洞察 (每一個都可能是相當龐大的資料集) 有助於指導決策，以減少不必要的成本。
• 降低成本
  AI 能夠幫助採購團隊選擇和管理供應商，從而改善合作關係並節省成本。例如，一家全球印刷公司利用 AI 支援的採購應用程式，與指定的間接供應商協商總量折扣，以提前付款作為交換。AI 資料分析和模式識別可以讓團隊更深入瞭解各個類別的支出，建議特定步驟以降低成本。採購經理可以利用 AI 快速獲取各種查詢結果，收集資訊以做出更明智的決策，例如某些地區極端天氣事件導致的風險支出，並推薦其他地區的替代供應商。
• 減少被動應對
  AI 能夠更快提供洞察力，協助採購團隊避免突發狀況。過去，由於資料分散、流程繁瑣且易出錯，採購往往處於被動狀態。透過提高可見度並更聰明、更快的工作流程，AI 可以為支出分析和財務預測等策略任務創造更多時間。
• 增強決策能力
  AI 可引導採購決策，並針對從眾多來源提取的資料 (例如總帳、採購單和供應商交易) 進行分析，比以往更快。此外，AI 系統還可以調適和學習，從而產生更精確的分析和有影響力的建議。

AI 在採購領域的應用類型

AI 的形式不同，包括機器學習、自然語言處理和電腦視覺的子集，以及機器人流程自動化 (互補技術)。下面提供更多相關資訊。

• 人工智慧 (AI)
  人工智慧是一個統稱，指的是能展示「智慧」或類人行為的演算法，例如辨識模式和提出建議的能力。演算法是解決特定問題的規則。採購領域中的 AI 應用程式可執行預定義的特定任務，因此被視為一種「狹隘型 AI」。
  
  生成式 AI 是採購中最常使用的 AI 類型。生成式 AI 能夠創建文字、影像及影片等內容。為此，生成式 AI 需處理大量資料來生成內容。一些供應商的採購應用程式嵌入的生成式 AI 功能，包括 AI 輔助功能，用於量身定制供應商通訊内容或草擬報告與合約。
• 機器學習 (ML)
  機器學習是 AI 的一部分，用於偵測模式並進行預測。並非所有 AI 都包含 ML，但大多數 AI 都使用 ML 技術。在採購的相關資訊環境中，ML 模型可以分析過去的採購資料和市場趨勢，以預測未來的需求。
• 機器人流程自動化 (RPA)
  機器人流程自動化使用機器人來自動執行重複性工作，例如填寫表單、產生報表及處理交易。雖然 RPA 本質上不屬於 AI ，但它與 AI 相輔相成，能夠提升流程效率。例如，自動化採購系統可能會使用 RPA 來更快速且準確地創建發票並完成供應商註冊，避免手動流程中常見的錯誤。
• 自然語言處理 (NLP)
  以強大的演算法為基礎，自然語言處理 (AI 的另一個分支)，讓電腦能夠理解並操控人類語言。NLP 可以理解和分析寫作或口語，讓採購團隊從文字資料中挖掘實用的見解。在採購中，NLP 可以從 RFP 回應中擷取關鍵條款和條件等資訊，從而獲得更深入的洞察力來通知選擇流程。
• 電腦視覺
  電腦視覺是 AI 的領域，可讓電腦解讀及理解影像，包括影片。例如，它可以檢查產品、標誌或發票的影像，以偵測採購錯誤或需要注意的情況，例如低供應庫存。公司可以深入瞭解庫存的文字，以重新訂購重要項目或避免不需要的採購。

採購 AI 使用案例

由於 AI 可加快有效流程的執行速度，因此在整個採購管理過程中都會使用 AI。自動化是一個常見的執行緒，可協助組織幾乎立即完成工作，並減少人為錯誤，同時提供有助於降低成本並降低風險的資料洞察力。

• 預測分析和成本最佳化
  AI 演算法可以分析大量採購資料，例如過去的銷售、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。即時報告可協助採購專業人員領先需求，並調整供應商選擇、數量和支出。AI 型分析還有助於設定庫存水平並避免缺貨，在降低成本和保持利害關係人和客戶滿意之間取得平衡。
• 任務自動化
  AI 可將採購任務自動化，以協助提升效率和節省成本。這些任務包括研究、分析和管理供應商，以及產生 RFP。AI 能夠加速這些任務，縮短採購週期。根據企業規模，這一優化每年可節省數百或數千小時的工作時間，並可能節省數百萬美元。員工不再需要處理手動任務，能夠將更多時間投入到更具價值的工作上，例如優化供應商績效標準或重新制定採購策略。
• 採購單自動化
  舊學校採購單是一種手動、緩慢且經常出錯的規則。AI 可以將排序、排列優先順序及處理採購單等任務自動化，以加快事物的速度並減少錯誤。它可以從採購單擷取和驗證資料，如果一切出庫使用，則產生訂單。某些 AI 工具可讓客戶掌握採購單流程，以提高交貨預期。據報導，一個身分驗證供應商使用 AI 來監控待處理的採購單，並發現不相符和其他問題。
• 虛擬助理
  GenAI 型虛擬助理可以瞭解和解譯一般採購相關查詢，提供一系列主題的相關資訊。這些機器人可透過建立類別和市場報告、跨團隊共用的摘要和其他內容 (例如描述管理的主要趨勢) 來提高生產力。

生成式 AI 在採購領域的應用

GenAI 可產生內容，可用於採購。有些是一般性的，例如組織資料，而其他則相當具體，例如識別風險和永續發展改善。

• 資料組織和摘要
  GenAI 可以比人類更快、更具邏輯地組織資料，而且通常發生較少的錯誤。這為突顯關鍵資料點、洞察分析和建議的更具吸引力的資料摘要奠定了基礎。例如，採購經理可以要求關鍵類別的價格摘要和支出，並在幾分鐘內進行複查，而不是幾小時。
• 資料處理與標籤
  GenAI 可快速清理原始資料、移除極端值與不一致以增強分析，以改善資料處理。正確標記或標記資料是協助 AI 系統學習、進行預測及產生有用內容的關鍵。例如，標記完善的資料集可協助大型語言模型加深對廠商價格比較的瞭解。
• 風險識別
  根據 2023 年 Deloitte 研究報告，70% 的採購長認為採購風險上升。GenAI 可讓您更輕鬆地確定整個採購流程中的風險。它可以應用來分析供應商過去的績效，協助消除供應商之間的風險。它也可以回答有關供應中斷風險的問題，以及它們對銷售的影響。
• 永續發展改善項目
  由於企業致力於達成永續發展目標，因此採購團隊需要收集和分析大量資料來做到這一點，而這一過程一直以來既費時又依賴主觀判斷。GenAI 可用於識別能夠滿足永續發展需求的供應商，協助降低合規風險，同時提高採購效率。

採購 AI 的挑戰

在採購領域部署 AI，伴隨著文化、技術、安全等層面的挑戰，以下將進一步說明。

• 組織採用
  如果組織在採用新技術方面往往緩慢，其採購團隊可能會發現導入 AI 所面臨的挑戰。然而，仍有一些高層認為 AI 是一種未來的承諾，而非能夠在短期內帶來回報的明智投資決策。
• 資料品質與存取
  採購資料通常分散在許多來源中。這可能會導致不完整、不一致、無法存取和錯誤的資料，這些都是嚴格 AI 分析的基礎。當採購團隊因舊版 ERP 應用程式不相容而無法從其他企業部門取得資訊時，它將無法提供協助。
• 與舊版系統整合
  當公司嘗試將 AI 套用至舊版採購系統中鎖定的資料時，通常會發生問題。這類系統通常是收集豐富資料集並處理關鍵洞察的障礙。採購團隊在 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。
• 資料隱私權與安全性
  以 AI 為基礎的採購系統，特別是與供應商系統和其他第三方相關的系統，可能會造成安全性漏洞。此類網路系統的複雜性可能會阻礙資料的流動，因此更難確認資料已依照適用的隱私權法律處理。

使用採購 AI 的最佳實務

以下最佳實務可協助企業使用 AI 來改善採購流程。

1. 建立明確目標
   在將 AI 套用至採購流程之前，識別要改善的特定痛點和優先順序，以及組織或技術障礙。無論您是要將採購單自動化，還是嘗試進行更精確的支出分析，設定清楚瞭解且實際的目標都將有助於。
2. 瞭解您的資料來源
   為了讓 AI 系統成功，採購團隊必須信任其使用的大量資料。遵循嚴格的資料治理協定。清除、標準化及驗證來源的資料，以瞭解您擁有的內容及其使用方式。
3. 以使用者需求為中心
   團隊成員需要從採購系統取得哪些功能，才能提升工作效率？避免僅增加複雜性的不必要功能。選擇具有簡單直觀式使用者介面的系統。
4. 從狹窄的焦點開始
   開始，使用能夠快速獲勝的小型專案開始進行 AI 實作，而不是為月球拍攝。這可讓您測試並習慣 AI 功能、評估其成效，並在大規模推出前進行調整。
5. 讓您的團隊
   採購專業人員不需要是資料科學家，即可使用大多數 AI 工具，但他們需要訓練，以及試用和錯誤的時間，才能有效地使用此類工具。如果您的預算允許，請考慮透過採購 AI 體驗來僱用其他員工。
6. 建立信任和解決疑慮
   採購 AI 是團隊運動，需要採購、供應鏈和財務團隊之間的協作。透過分享目標、藍圖、標準、最佳實務和成功案例，您可以減輕擔憂、促進協作並建立信任。
7. 評估和重複
   建立關鍵指標後，監控和評估 AI 工具的效能。有些公司會透過追蹤跨支出類別的 AI 採購價值來衡量績效。不過，請務必收集使用者意見回饋，以找出改善的方式。

Oracle 助採購團隊一臂之力

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、快速識別和新增合格的供應商等。

採購領域的 AI 應用常見問題

如何將 AI 用於採購？
採購團隊使用 AI 來協助預測和降低成本、將關鍵任務自動化、產生內容、選擇供應商，以及管理供應商關係。

是否可以將採購取代為 AI？
AI 增強了採購專業人員的技能、經驗和判斷。它不會取代那些熟練人員。事實上，AI 預計會為技術熟練的採購流程建立新工作。

哪些公司使用 AI 進行採購？
AI 採購工具由規模龐大的公司部署，其中包括一些全球頂尖零售商、食品加工組織和消費性包裝商品公司。