这篇支出问题分析师简报已发布在PRO订阅付费墙外，以分享可以帮助企业应对冠状病毒干扰的信息。
在过去的几年里，许多供应商一直在推动人工智能的发展。一些供应商甚至一直在推动基于人工智能的套件作为采购和采购的未来。有一段时间，他们大吵了一架。有太多低价值的、直接的、简单的和/或尾部支出类别，这些类别在普通组织中没有得到适当的采购，这些组织没有足够的人力或时间以战略方式正确处理所有组织支出，并确定组织可用的节省和机会的范围。所以，为什么不让技术来接管这些支出的一部分呢，尤其是在那些它不会比现在做得更糟糕的地方(因为在最坏的情况下，它总是可以复制上次所做的事情)，但是，平均而言，这比根本不管理这个类别要好得多。
考虑到目前与冠状病毒相关的混乱，一些产品实际上无法购买，一些产品可能在不久的将来无法购买，另一些产品价格大幅波动(上下波动)，质量总是未知，你现在比以往任何时候都想要一个解决方案，可以从你的菜单中删除一些类别，并为你采购/采购它们。虽然这很好，但现在，你做不到。你看，所有这些“人工智能”解决方案都是基于经典的机器学习算法，这些算法基于从大型历史数据集中识别出的标准情况产生了标准响应，而这些数据在很大程度上是一致的价格在一段时间内相对稳定，或根据可预测的趋势线随时间上涨，供需不平衡相对一致，供应基础或客户基础没有重大变动，也没有新的主要产品推出，对供需不平衡产生重大影响，等等。
与此相比，目前的情况是供应可用性(取决于哪些工厂/矿山等在线，哪些供应路线是开放的)和市场需求变化(取决于商品的必要性和/或可用的商业消费者)，价格在地图上到处都是，供应商和竞争对手都在关闭(可能会重新上线)，替代产品突然都是可行的，等等。没有历史数据描述这种混乱的冠状病毒形势，平台的曲目中也没有标准的应对措施。没有统计相关的响应，平台所做的任何事情基本上都是随机的，由于平台无法将真正的智能应用于这种情况，平台可能会选择最坏的选择，也可能会选择最好的选择。
换句话说，现在不仅不是部署基于人工智能的采购和采购技术的时候，而且也不是过度依赖任何现有的基于人工智能的采购和采购解决方案的时候。您可以使用分析功能，在其中您可以访问每日信息源并查看建议，但绝对不要使用任何自动采购/自动采购。在这一过程的每一个关键步骤都应用人类的监督，直到全球经济形势稳定下来，达到一个持续足够长时间的新常态，从而产生足够多的数据，供算法学习和适应。现在一切都是例外，所以没有一致的规则。
另一方面，你没有时间去做任何战术上的、半思考的任务，这些任务可以自动化，或者至少大部分时间是自动化的，只有在特殊情况下才会升级到人工审查。现在我们都很紧张，远程工作，不得不把大部分时间花在在线会议上，我们比以往任何时候都更需要自动化。特别是，我们需要所有已经使用多年的经典自动化，以及现代基于人工智能的采购和采购程序的自动化，但通过规则和半自动化流程(有例外情况)手动控制(而不是系统)，并由人类强制进行/不进行确认。有什么不同?
经典自动化实例
自动发票处理
发票时,确定供应商,是解析的项目,单位数量和相关的成本,那么它的匹配PO(或者重复购买、合同与采购计划)如果供应商名称匹配,匹配PO或项目合同,接受匹配和匹配的单位成本(但无与伦比的)数量在库存系统中,发票可以自动被批准为应付和发送给美联社系统。如果有些东西不匹配，那么它就会被踢给人类进行审查。在合理使用POs、合同和付款计划的一般组织中，这将允许85%至90%的发票直接流向AP系统。
基于表单的供应商入职
当一个供应商希望被考虑到RFP或您更广泛的网络的一部分时，他们会自行注册，系统会使用类似向导的界面引导他们完成一系列问题，以收集适当的数据，从您可以访问的任何第三方网络或数据库加载相关数据，并为供应商创建分类方案。然后，它将供应商放在一个队列中，以获得网络供应商的批准，或者至少是可以考虑的供应商，并确定需要人工验证的元素。
传统机会分析
分析是针对您的历史支出商店运行的，它突出显示了您的前n个供应商、类别、地理位置和部门，以及您的前m个供应商、类别、地理位置和部门的支出未得到管理，以便您可以识别潜在的机会并按顺序处理它们。
现代自动化
半自动发票处理
取消高达90%的需要手动处理的发票是很好的，但取消高达97.75%的需要手动处理的发票要好得多。仔细想想，大多数发票匹配失败是因为供应商发送了不完整的标题信息，没有引用PO或合同，报价错误，账单超过了交付(或接受)的数量，等等。大部分的错误都很容易纠正，包括丢失的信息，或者更正价格或单位，并将其退回给供应商(注明这是PO或合同价格等)，让供应商接受，这将发生80%到90%的情况(当供应商意识到他们的错误或意识到他们试图通过旧价格)。当系统可以自动处理这些发票时，为什么还要手动检查和更正这些发票呢?更现代的系统会为你处理所有这些自动处理，只有当它不能填补空白和纠正错误，或者供应商拒绝建议的更正时，它才会启动。
信息化供应商入职
大多数经典系统以高度结构化的方式从供应商收集大量信息，但只有(最多)一个集成点，并且不能验证大多数信息。虽然这节省了买家输入信息的时间，但它节省了很少的审查和验证时间，因为有太多的东西必须由人眼和人手来验证，所以它并没有节省那么多时间。现代系统集成了多个供应商网络、第三方财务/风险/可持续性数据源、政府登记处等，LDSPORTS下载并允许自动提取和验证大部分信息。可以验证的信息越多，你需要做的工作就越少。
市场机会分析
你的顶级X类产品，或者你的顶级Y类产品，基于不受管理的支出，并不是你的顶级Z机会，尤其是在我们现在这样动荡的市场中。你的最佳机会是你在当前市场条件下的最佳机会，这可能是你在合同中的前X(如果价格最近暴跌，合同接近终止，你可以开始使用其他供应商的大部分数量)或你不在合同中的前Y(如果现在是锁定价格的好时机)。这是通过查看平均市场价格，近几个月来整个行业/地区全球购买社区的平均社区节省，并对平均组织价格与平均市场价格进行复杂的比较趋势分析，并将其乘以预计销量来衡量的。优秀的系统会帮你完成这项工作，并按照未来12个月、24个月或36个月(考虑到平均组织合同长度)的估计价值降序为你提供最重要的Z机会，供你审查，这样你就可以快速地追求那些有机会的机会。
更好的系统还会更进一步，突出未来3到6个月即将续约的类别，或者当前趋势表明价格可能大幅上涨的类别(由于最近的供应短缺或需求激增)，这样你就可以通过快速锁定这些类别来最大限度地避免成本，特别是如果损失将使寻找另一个未开发的支出机会的节省变得非常小。最好的系统会考虑成本规避和成本节约潜力，并建议如何平衡每一组机会，以最大限度地减少组织的整体支出。
．.．但是现代自动化系统将超越传统的自动化范畴，包括……
自动供应商发现和推荐
当一个供应来源消失了，或者不再足以满足组织的需求时，你通常需要快速找到新的供应商——但必须搜索网络目录、谷歌列表和第三方网络是费时的。通常需要花费数周的时间才能获得RFI的候选名单。但是，随着现代技术使用先进的机器学习和语义处理技术，并搜索产品信息手册、第三方评级和评论以及组织产品定义/材料清单，这些工具通常可以在几分钟内提出一个非常相关的候选名单，并将目标RFI发送到。
自动电子采购活动选择，设置和奖项推荐
通过对当前市场状况与历史情况的动态分析，系统不仅将产品与系统中最接近的事件模板进行匹配，而且还将与这种情况下使用的一般策略进行匹配——无论是电子拍卖、多轮RFX，还是与现有企业的重新谈判/扩展，等等，推荐该策略，并根据该策略调整事件模板。只需点击几下，买家就可以选择模板和推荐，调整活动并实时推送。
同样，当提交投标/回应时，系统可以审查提交的完整性(所有必要的数据都在那里)和敏感性(报价在预期范围内，文件实际上是要求的证明等)，以最大限度地减少买方验证时间，一旦提交所有投标或活动结束，自动创建不同标准场景下的比较报告和奖励建议，以供审查。如果用户认为奖励推荐接近，系统将非常容易地进行微小调整，然后自动创建奖励通知信和合同草案(通过使用预定义的模板，其中附有具体的奖励信息，或将奖励推入合同生命周期管理系统)。
换句话说，虽然你想要一些ML/AI来自动化一些分析并提出一些建议，但因为一切都不正常，所以重点是当前手动规则驱动流程的自动化，而不是采购和采购的自动化。
接受并接受这一点，你的工作效率可能会飙升。
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