لا يمكنك العثور على أحدث الموردين بمفردك

سيؤدي التضخم والاضطرابات الممتدة في سلسلة التوريد ، من بين عوامل جيوسياسية أخرى ، إلى زيادة تعقيد عالم التوريد بحلول عام 2023. الآن أكثر من أي وقت مضى ، من الأهمية بمكان أن يبني قادة المشتريات استراتيجيات إدارة الإنفاق وتحديد المصادر على بيانات عالية الدقة. يعد القيام بذلك أمرًا بالغ الأهمية للعثور على موردين جدد منخفضي التكلفة أو متنوعين.

عند التنفيذ بشكل صحيح ، تعمل مجموعة متنوعة من الموردين على تحسين خفة الحركة ، وتساعد على تجاوز اضطرابات سلسلة التوريد ، وتحسين سمعة العلامة التجارية ، وتسهيل الابتكار وزيادة المنافسة.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يتحد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) لتوفير بيانات دقيقة وعمليات موفرة للتكلفة والوقت وفرص لسرعة الأعمال. دعونا نناقش سبب أهمية هذه المزايا التجارية ، وبالتالي ، الذكاء الاصطناعي ، للمضي قدمًا في عمليات الشراء.

يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين موثوقية البيانات وتنوع الموردين

نادرًا ما يقوم الموردون بتحديث بياناتهم كلما كان ذلك ضروريًا ، مما يعني أن البيانات الموجودة في الأنظمة الأساسية المحدثة يدويًا عادة ما تكون قديمة أو غير دقيقة. يؤدي ذلك إلى إضاعة الوقت لكل من محترفي المشتريات والموردين.

بالإضافة إلى ذلك ، تؤدي برامج الشراء المحدثة يدويًا إلى أسلاك متقاطعة. لنفترض ، على سبيل المثال ، أن العديد من البنود من نفس المورد تُنسب بشكل غير لائق إلى عدة بائعين بسبب خطأ بشري. يؤدي هذا الخطأ البسيط والشائع إلى مشكلات الامتثال والفشل المالي عندما تعالج الحسابات الدائنة العقد في النهاية الخلفية.

وفي الوقت نفسه ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الكلمات الرئيسية المرتبطة بسرعة وإحضار فئات إنفاق منفصلة من نفس المورد تحت مظلة واحدة. يؤدي هذا إلى فك تشابك الحسابات الدائنة وعملية العقود من خلال توفير رؤية دقيقة لعلاقة المورد والمشتريات بمرور الوقت. وبالمثل ، يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معًا لملء ملفات تعريف الموردين بمعلومات أكثر دقة أثناء مرحلة التحليل.

يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام بيانات دقيقة “لانتقاء” الموردين المختارين. إذا تطلبت الظروف الاقتصادية من محترف مشتريات العثور على مورد منخفض التكلفة ولكنه مؤهل بشكل متساوٍ ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم الاقتراحات ذات الصلة. أو ، إذا كان قائد المشتريات يبحث عن مورد معتمد من ESG مع معلومات الاستدامة المتاحة للجمهور ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التدقيق في العديد من المصادر بسرعة لاستخراج هذه المعلومات. توفر هذه القدرة قاعدة مورّدين أكثر تنوعًا. كما يمكن أن يفتح الباب أمام تنوع أفضل للموردين من خلال تسليط الضوء على مؤسسات الأعمال الصغيرة (SBEs) والشركات المملوكة للأقليات (MBEs) والشركات المملوكة للنساء (WBEs).

تنوع الموردين له العديد من الفوائد المهمة. على سبيل المثال ، تعمل مجموعة متنوعة من الموردين المملوكين للأقليات على زيادة المنافسة ، وبالتالي تحسين جودة المنتجات والخدمات. علاوة على ذلك ، يوفر تنوع الموردين راحة البال أثناء انقطاع سلسلة التوريد الممتد. مع المزيد من البيانات الموثوقة التي يتم الحصول عليها من مصادرها وصيانتها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ، ستكون المؤسسات في وضع أفضل للتحول إلى مورد بديل إذا فشل المورد الأساسي. تعد برامج تنوع الموردين ضرورية أيضًا للعديد من الأسباب الأخلاقية والمعنوية التي تعكس القيم الأساسية للشركة خارج سلسلة التوريد الخاصة بها.

كما تمت مناقشته ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الممارسات الأخلاقية للموردين المحتملين ومبادرات الاستدامة. تأخذ الأتمتة وساطة المخاطر عدة خطوات أخرى دون بذل جهد إضافي. يمكن للبيانات المركبة بواسطة الذكاء الاصطناعي استخراج ثروة من بيانات الموردين الخام ، بما في ذلك علاقاتهم السابقة والحالية مع الشركات والجمعيات وطول الفترة الزمنية في العمل.

كيف تتوسط عملية التدقيق هذه المخاطر؟ تعيد أنظمة الذكاء الاصطناعي التحقق باستمرار من معلومات الموردين لضمان استمرار توافق مبادئ الحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات والتنوع مع قيم موردي المؤسسة. لذلك ، إذا كان المورد معرضًا لخطر الخروج من الامتثال ESG ، فإن متخصصي المشتريات يعرفون ذلك – وبسرعة.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تدعم الأنظمة الأساسية لإدارة دورة حياة العقد (CLM) المدمجة مع الذكاء الاصطناعي عملية العقد. بعد مراجعة المفاوضات ولغة العقد ، يمكن للمسؤولين عن البرنامج المتقدمين تحديد مجالات عدم الامتثال للمسؤولين البشريين. يوفر المسار “الورقي” الذي تم إنشاؤه بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا نظرة شاملة للعقد ، من البداية إلى السداد. هذا يخفف من عبء التحقق اليدوي من الامتثال ، والذي غالبًا ما يكون غير عملي ، خاصة مع العقود طويلة الأمد.

عمليات أكثر كفاءة

لقد توسع قادة الصناعة بشكل مطول في فوائد الأتمتة. لكن من المهم التأكيد على مقدار الوقت الذي يمكن أن تكسبه صناعة المشتريات ، على وجه الخصوص ، من التنسيق.

يفيد قادة المشتريات أن الأمر يستغرق في المتوسط ​​خمسة أسابيع للعثور على مورد. يتم إنفاق الجزء الأكبر من هذا الوقت في الحصول على معلومات المورد. يمكن أتمتة هذه العملية بالكامل باستخدام الذكاء الاصطناعي ، مع تحديث ملفات تعريف الموردين بشكل متكرر لتعكس التغييرات. وبالتالي ، يتمتع محترفو المشتريات بمزيد من الوقت للتركيز على المبادرات الهامة مثل إدارة الإنفاق واستراتيجيات التوريد عالية المستوى التي تتوافق مع مهمة الشركة.

الأهم من ذلك ، أن الأتمتة أمر بالغ الأهمية لتحقيق الكفاءة التشغيلية ، والتي أصبحت أولوية الأعمال بالنسبة لما يقرب من 78٪ من مسئولي المشتريات هذا العام ، وفقًا لشركة Deloitte.

يتيح الذكاء الاصطناعي سرعة الأعمال

من المنطقي أن تكون الكفاءة التشغيلية على رأس أولويات القادة. أدى ارتفاع التضخم إلى تسريح العمال وتجميد الميزانية. بالنسبة لقطاع المشتريات ، فإن الصعوبات المستمرة في سلسلة التوريد تؤدي فقط إلى تفاقم هذه المشكلات. الآن ، يجب على القادة التركيز على الاستراتيجيات التي تساعد فرقهم على القيام بالمزيد بموارد أقل مع الحفاظ على المرونة للتنقل في مطالب المستهلكين المتطورة وندرة العرض.

ومع ذلك ، تفتقر معظم مكاتب الاستحواذ إلى الثقة في مرونة الأعمال في مؤسستهم. وفقًا لبحوث ويكفيلد ، فإن غالبية (51٪) من قادة التوريد والمشتريات يقولون إنهم غير مستعدين لمواجهة أزمات الإمداد خلال الـ 12 شهرًا الماضية.

وفي الوقت نفسه ، أفاد 50٪ من مكاتب الشراء التي حددتها شركة Deloitte على أنها “عالية الأداء” عن درجة معينة على الأقل من نضج الذكاء الاصطناعي في عملياتها. تشير هذه الأرقام إلى تباين صارخ بين فرق المشتريات التي اعتمدت الذكاء الاصطناعي – وبالتالي تعمل بأعلى مستوى من قدراتها – والفرق التي لم تتبن بعد حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والحلول القائمة على الأتمتة.

تساهم دقة البيانات المحسنة ، وتنوع الموردين المثرى ، وتخفيف المخاطر والعمليات الآلية الموفرة للوقت في تعزيز سرعة الأعمال. عندما يعمل متخصصو المشتريات ببيانات دقيقة ومنظمة جيدًا ، يمكنهم تلبية متطلبات سلسلة التوريد غير المتوقعة. الموردين الجدد أسهل بكثير وأسرع في تحديدهم. ومع نظام البيانات الصحيح ، تكون عملية التعاقد أكثر وضوحًا ، مما يجعل التمحور على عشرة سنتات أكثر قابلية للتنفيذ.

النمذجة التنبؤية

علاوة على ذلك ، يسمح الذكاء الاصطناعي لقادة المشتريات بتقييم فرص السوق الجديدة بسرعة. باستخدام ML وتاريخ المصادر ، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مخصصة ورؤى إستراتيجية للتفاعلات المستقبلية ، مما يشير إلى فرص توفير المزيد من التكاليف أو فرص العمل عبر موردين ومناطق جديدة للمصدر منها. كما أن السرعة المتزايدة للتوريد عبر الذكاء الاصطناعي تسمح لمحترفي المشتريات بالتعاقد مع هؤلاء الموردين الجدد دون أسابيع من التأخير.

توفر النمذجة التنبؤية عبر الذكاء الاصطناعي وسيلة مثيرة لزيادة خفة الحركة. لكن هذه القدرة توضح أيضًا كيف يقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ميزة تنافسية مع تسهيل المهام الحرجة. نظرًا لأن مساحة المشتريات تزداد تعقيدًا ، فإن هذا الإجراء لن يثبت قيمته فحسب ، بل سيكون حاسمًا. السؤال المطروح لقادة المشتريات هو: من سيتبنى أدوات المستقبل للابتكار ، ومن قد ينتهي به الأمر في النهاية إلى التخلف عن الركب؟

Arnold Liwanag هو CTO في TealBook.