你掌握了采购的基本知识了吗?如果你没有，我不会救你的!

最近，我在《week Spend Matters》的电子邮件中发表了一篇关于AI采购的评论(但还有更多要说的):

新冠肺炎疫情迅速而严重地打击了那些没有做好准备的组织的供应链，这些组织占全球供应链的大多数。这不仅说明需要更好地了解和更好地管理供应链，而且需要一个组织能够在需要新产品(PPE)、需要新的供应来源(因为现有供应被切断)和需要新的运输选择(因为航空公司陷入困境和较小业务的司机生病)时更快地寻找来源和资源。

对于每一个供应商来说，这是一个更好的时间来兜售他们的产品，他们也确实在兜售，最响亮的供应商是那些拥有内置的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)驱动的技术。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，曾经是一个不错的选择，变得至关重要，供应商风险从一个不错的选择变成了采购和采购平台选择的必备条件(对于那些没有冻结预算的组织来说)。当然，拥有AI/RPA或已建立的套件的初创企业在这里获得/推出了一些功能——特别是在重新采购、更好的主动风险识别和缓解以及/或更智能的分析方面——开始进入所有候选名单。

我可以说得更具体——但与其关注我所看到的，更重要的是关注我应该看到的。具体来说，更多地关注SUM(管理下支出)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地使用他们已经拥有的东西时)。LDSPORTS下载

“管理下的支出”可以让一个组织快速掌握他们从谁、何地和何时购买的东西。主数据管理允许组织拥有一个统一的、准确的、组织目前正在使用的供应商、组织正在采购的产品和组织所依赖的服务的列表。如果不知道购买的是什么，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成为现实的事件。

随着自然灾害继续增加，灾难性大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越来越不稳定，在风险出现时立即作出反应的能力变得越来越关键。只有当一个组织已经识别了其战略产品/供应商/服务的风险，识别了触发因素，并与全球风险监控软件集成，不断监控风险正在实现的指标时，这才有可能。

另一方面，所有机器人过程自动化(RPA)能做的是根据预定义的规则自动化战术任务，所有机器学习(ML)能做的是分析历史数据并识别通常在正常情况下做出的决策(以帮助RPA更加自动化)，所有人工智能(不是人工智能，但最多是增强智能)所做的是检测到某些事情没有按照计划进行，但不知道如何(或对此做什么)。

我们并没有低估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很有价值)的有用性，但我们注意到，这些都无法防止大流行导致的供应链灾难以及相关的采购和采购挑战LDSPORTS下载那些没有建立适当基础来管理支出、组织数据和风险的组织，注定会在下一次重蹈覆辙。

这也不是我第一次发表类似的言论了。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，先进的技术是行不通的。”

即使在今天的人工智能水平上，它通常只是在特定情况下的增强智能，你也不能期待任何东西——我的意思是任何东西——除非系统已经学会了行为，而且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反复应用监督和半监督学习。如果您的数据一团糟，您就不可能从现成的解决方案中取出一个，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项目和其他努力都摧毁了数十亿美元的公司)更快地导致供应链的失败——请参阅作者关于采购创新的一些经典帖子，包括这篇关于如何实现的文章对ERP的依赖可能会让你陷入供应链灾难记录册．

同样，如果你没有良好的流程，高级分析、ML或AI系统可能从数据中得出的关于下一步的任何合理的见解和建议都将是徒劳的，因为你将没有合理、可靠的方法来根据这些见解采取行动。此外，这些流程必须由可靠的软件平台提供支持。该平台可以是S2P套件、流程编排软件(如ignio或zapier)或专门的S2P项目/规划管理，如每Angusta—只要流程定义良好，且平台支持它，这就无所谓了。

然而，正如上文引用的分析师角落文章所述，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)-无论支出是否“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，所有你想要使用的高级分析解决方案，以及所有你渴望的自动化(因为你不会很快得到更多的员工)，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，最好是您正在使用的地点，更好的是，您正在购买的产品和物料清单(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，还需要有基于数据值/桶/趋势等的规则。

然而，大多数组织仍然有许多数据竖井，他们的MDM思想是将季度数据转储到数据湖，用于上一季度的支出分析。这并没有告诉你你最近开始使用哪些供应商，哪些供应商已经不再使用，哪些产品即将结束使用寿命(哪些产品的短缺可能不是主要问题)，以及哪些产品是主要的增长产品(对成功至关重要)。

此外，他们的管理下支出(SUM)仅限于采购谈判的合同。这还不够。为了真正利用一流的支付来源(及相关)技术，你需要尽可能接近100%的支出在管理之下——即除了内部工资之外的一切都应该通过采购系统，无论你是否谈判支出，无论你是否对支出有任何控制。

如果营销、法务或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，而你的参与可以节省足够的精力，那么就这样吧——但它仍然应该通过批准的采购系统，以便供应商、产品、服务和其他关键信息可以被跟踪，组织有充分的支出可见性。只有这样，风险监控洞察才会给你正确的警报，ml支持的自动化分析系统才会为你(和其他支出利益相关者)提供有意义的系统生成的洞察，平台才会正确地自动化所有的战术采购流程，并将人力工作量最小化。

因此，如果您希望有机会在下一次灾难中幸存下来，请让您的采购部门井然有序，这样您就可以采用正确的技术，并真正实现它们所提供的价值。

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