你掌握了采购的基本知识了吗?如果你没救我就不会救你!

最近，我在“每周支出事项”的电子邮件中发表了一篇关于AI采购的文章:

2019冠状病毒病来得又快又重，使那些没有做好准备的组织的供应链瘫痪，而这些组织是全球供应链的大多数。这不仅说明了需要更好地了解和更好地管理供应链，而且还说明了在需要新产品(PPE)、需要新供应来源(由于现有供应被切断)和需要新的运输选择(由于航空公司陷入困境和较小业务的司机生病)时，一个组织需要能够更快地寻找和转包。

对于每个供应商来说，有什么更好的时机来兜售他们的产品呢?他们确实在兜售，最叫嚣的供应商是那些拥有内置最佳实践和项目管理、开放api、供应商网络、虚拟协作技术，特别是由RPA(机器人过程自动化)、ML(机器学习)和AI(人工智能)支持的技术。LDSPORTS下载

当组织试图掌握他们的数据时，分析成为了前沿和中心，供应商发现，曾经是一个美好的拥有，变得至关重要，供应商风险从一个美好的拥有变成了必须在采购和采购平台选择中(对于那些没有预算冻结的组织)。当然，拥有AI/RPA或已建立的套件的初创公司在这里获得/推出了一些能力——特别是在资源再采购、更好的主动风险识别和缓解以及/或更智能的分析方面——开始出现在所有短名单上。

我可以说得更具体些，但与其专注于我所看到的，更重要的是专注于我应该看到的。具体来说，更多地关注SUM(管理下的支出)和组织MDM(主数据管理)——特别是w.r.t供应商和产品、风险识别和缓解计划，以及外部风险跟踪和分析——而不是RPA、AI(实际上并不存在)、供应商网络，甚至更高级的分析(当组织通常没有最大化使用他们已有的东西时)。LDSPORTS下载

“管理下的支出”可以让一个组织快速掌握他们从谁那里、何时何地购买了什么。主数据管理允许组织拥有一个统一的、准确的供应商列表，其中包括组织当前使用的供应商、组织正在采购的产品和组织所依赖的服务。如果不知道被购买的是什么，从谁那里购买，以及它有多重要，就无法识别风险，更重要的是，无法识别将导致风险发生的事件。

随着自然灾害继续增加，灾难性流行病的风险也在增加，随着全球政治紧张局势加剧(由于民粹主义领导人的当选)，随着经济确定性变得更加多变，在风险出现时立即作出反应的能力变得越来越重要。只有当一个组织已经确定了其战略产品/供应商/服务的风险，确定了触发因素，并与全球风险监测软件集成，不断监测风险正在具体化的指标时，这才有可能。

另一方面，所有的机器人过程自动化(RPA)所能做的是根据预先定义的规则自动化战术任务，所有的机器学习(ML)所能做的是分析历史数据和识别通常在正常情况下做出的决策(以帮助RPA实现更多的自动化)，所有的人工智能(不是人工智能，但充其量是增强智能)所能做的是检测某些事情没有按照计划进行，但不能检测如何(或如何处理它)。

我们并不是在贬低RPA、ML或AI(它可以自动化并消除大部分战术工作)、高级分析(可以识别趋势、机会或异常值)或供应商网络(因为改进的供应商发现在危机中是有价值的)的作用，但我们注意到，这些都无法防止大流行导致的供应链灾难和相关的采购和采购挑战LDSPORTS下载而那些没有建立适当的基础来管理支出、组织数据和风险的组织，注定会在下一次重复他们的失败。

这不是我第一次发表这样的文章了。不久前，我的一篇冠状病毒应对文章是“人工智能救不了你“如果你没有良好的数据、良好的流程和良好的可视性，先进的技术就无法发挥作用。”

即使在今天的人工智能水平上，它通常不过是在特定情况下的增强智能，你也不能期望任何东西——我是说任何东西——除非系统已经学会了行为，而这种学习只能在巨大的、干净的、适当分类和适当审查的数据集上，随着时间的推移，在监督和半监督学习的重复应用中发生。如果您的数据很乱，您不能从架子上取一个解决方案，安装它，并希望从中得到任何好的东西。事实上，它会比过去的大规模失败(大爆炸ERP项目，SCP项目和其他努力已经使数十亿美元的公司破产)更快地带来供应链的失败——参见作者在Sourcing Innovation上的一些经典文章，包括这篇关于如何进行的文章对ERP的依赖可能会让你陷入供应链灾难记录簿．

同样地，如果你没有良好的过程，那么任何高级分析、ML或AI系统能够从数据中提取的关于下一步的合理见解和建议都将是徒劳的，因为你将没有合理、可靠的方法来执行这些见解。此外，这些过程必须由可靠的软件平台提供支持。该平台可以是一个S2P套件，过程编排软件-如ignio或zapier，或专门的S2P项目/规划管理，如每Angusta-这并不重要，只要过程定义良好，并且平台支持它。

然而，正如上文引用的分析师专栏文章所指出的，获得良好数据的关键有两个方面:

• MDM(主数据管理)——特别是针对供应商和产品/服务数据
• SUM(管理下的支出)——不管支出是否“来源”

如果你考虑到你的组织迫切需要的所有风险管理解决方案，你想使用的所有高级分析解决方案，以及你渴望的所有自动化(因为你短期内不会有更多的员工)，它们都依赖于数据，而且数据越多越好。让我们一个一个来看:

• 风险管理供应商风险解决方案需要了解所有的供应商，最好是了解你正在使用的地点，更好的是了解你正在购买的产品和使用它们的材料清单(BoM)
• 分析随着时间的推移，需要大量的成本/度量数据来预测(和规定)
• 自动化不仅需要与您使用的所有软件平台集成，而且需要有基于数据值/桶/趋势等的规则。

然而，大多数组织仍然有几十个数据竖井，而MDM的概念是每季度将数据转储到数据湖，用于上季度的支出分析。这并不能告诉你，你最近开始使用哪些供应商，你不再使用哪些供应商，哪些产品接近使用寿命(哪里的短缺可能不是主要问题)，以及哪些产品是主要增长产品(对成功至关重要)。

此外，他们的管理下支出(SUM)仅限于采购部门协商的合同。这还不够。要真正利用一流的来源支付(及相关)技术，你需要尽可能接近100%的支出在管理之下——也就是说，除了内部工资，所有的事情都应该通过采购系统，无论你是否协商支出，以及你是否对支出有任何控制。

如果市场营销、法律或CXO想要控制他们的支出(在他们喜欢的项目上)，或者如果支出不够大，而您的参与可以节省足够的努力，那么就这样吧——但它仍然应该经过批准的采购系统，以便可以跟踪供应商、产品、服务和其他关键信息，组织有充分的支出可见性。只有这样，风险监控洞察才会给您正确的警告，ml支持的自动化分析系统才会为您(和其他支出涉众)提供有意义的系统生成洞察，平台才会正确地自动化所有的战术采购过程，并将人工努力最小化。

因此，如果您希望有机会在下一次灾难中幸存下来，请整理好您的采购部门，以便能够采用正确的技术，并真正实现它们所提供的价值。

你是否注册了每周的花费事项电子邮件更新?在里面，你会发现排斥,宝贵的洞察力来自我们的一位分析师;必读的文章；一个活动等待您的回复；还有一些自我推销来帮助我们维持生计。也许偶尔还会有一些机智(我们希望如此)。现在报名这样你就不会错过每周收件箱里的花费事项了。