尾支付是一个越来越关注采购的领域。鉴于这种支出的颗粒状，分散和不透明的性质，许多组织发现驯服尾巴的任务。
长期以来，有专门构建的工具已经存在充分解决战略采购活动（电子源源），并将内部用户路由到预先批准的目录项目（电子过程），但是支持不受采购积极管理的20％的支出的技术相对滞后。
取而代之的是，大多数采购小组的答案是要么用拼布的有效方法（P卡，市场）拼凑而成，要么完全将问题外包给BPO公司。
然而，这些方法都不特别有吸引力。通过拼凑的方法，有关风险和控制的问题的解决方案很差，而在低门槛下（例如500美元）进入市场的路线购买可以满足典型的现货购买，但这几乎不能代表围绕优化尾巴支出的策略。
BPO提供了专业知识和“设定和武器”的心态，但是组织经常发现他们希望获得的过程效率并没有达到承诺。
在拼凑而成和完整的外包之间找到第三种方法是波士顿的新贵供应商FairMarkit如何试图解决尾巴支出管理问题。
通过使用机器学习来分析购买模式和供应商拟合，FairMarkit自动使用RFQ流程，用于可变购买，大约$ 500至$ 250,000。在此过程中，它希望挑战现状，以使企业如何看待尾巴支出，使采购小组能够自动竞标和分析低价值购买，以便他们只能将团队成员完全分配给战略活动。Fairmarkit已经成功完成了，平均与马萨诸塞州湾运输局（MBTA），Univision和Yeti的客户平均节省了6％至12％的成本。
此支出事项专业供应商简介提供了坦率的公平标志及其功能。它包括对Fairmarkit的产品的概述，解决方案相对较好（并且不是很好）的细分，SWOT分析和可能考虑提供商的公司的选择要求清单。
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