GEP-Everest+Group：2024生成式AI时代的采购转型报告

Copyright © 2024，Everest Global, Inc。保留所有权利。www.everestgrp.com本文档已授权给 GEP 使用生成式 AI 时代的采购转型Shirley Hung，合伙人Prateek Singh，实践总监Akash Thunga，高级分析师Smarajeet Das，高级分析师目录www.everestgrp.com | 本文档已授权给 GEP 使用引言03数字技术在采购环节的普及度04生成式 AI 的出现及其潜在影响06通过生成式 AI 实现采购流程的转型升级07通过权衡利弊优化 AI 实施09实施生成式 AI 的关键考虑因素11结论14引言3www.everestgrp.com | 本文档已授权给 GEP 使用生成式 AI 以其令人惊叹的类人创造能力，在商业世界中获得广泛关注。自从 ChatGPT 发布以来，全球企业积极探索其应用模式。随着技术的不断发展，它持续对商业运作产生深远影响，采购流程也不例外。随着时间的推移，采购部门已从后台职能发展成为业务的战略前沿，其工作重心不仅仅是实现传统的成本节约，还包括建立战略供应商关系、动态和主动管理风险以及确保业务连续性。AI 技术不仅可以帮助采购组织实现成本节约，还可以提高各个流程的效率、生产力和准确性，创造更多附加价值。然而，与财务和会计 (F&A) 以及人力资源 (HR) 等业务职能相比，采购组织在采用先进的数字解决方案方面相对落后。尽管采购对基于人工智能/机器学习 (AI/ML) 的分析和智能文档处理 (IDP) 等先进技术表现出了一定兴趣，但整体上认知解决方案的采用仍处于初级阶段。能够辅助决策的基于人工智能/机器学习 (AI/ML) 的认知解决方案的出现，使采购运营的转型升级迎来了新的机遇。人工智能模型逐渐成熟、更快的系统算力以及高质量模型训练数据的涌现，正在重新定义生成式人工智能等技术。这些人工智能模型可以生成文本、图像、视频、音频、代码片段和合成数据等形式的独特内容。生成式人工智能有望进一步增强现有基于人工智能的解决方案的适用性和能力，从而可能形成更高的普及率和影响力。随着各行各业探索在企业运营中利用生成式人工智能的能力，采购领导者也在密切跟踪这一领域的发展，以便在他们的转型进程中，贯穿寻源到付款 (S2P) 价值链挖掘潜在的高影响力用例。从这个角度来看，我们探讨了生成式人工智能时代采购运营的数字化转型，包括： 数字技术在采购环节的普及度 贯穿寻源到付款 (S2P) 价值链的基于人工智能/机器学习 (AI/ML) 解决方案的用例 生成式人工智能的出现及其含义 采购运营中生成式人工智能的用例及其优先级 确保生成式人工智能解决方案成功实施的关键考虑因素生成式 AI 时代的采购转型4www.everestgrp.com | 本文档已授权给 GEP 使用传统技术2021-232023-25E基础分析机器人流程自动化(RPA)基础聊天机器人光学字符识别 (OCR)数字技术在采购环节的普及度许多组织仍依赖采用传统技术的过时系统来维持他们的采购运营。到目前为止，采购组织尚未大规模采用基于人工智能/机器学习 (AI/ML) 的认知解决方案。尽管技术和服务提供商通过其多样化的产品也在推动大多数组织采购运营的数字化转型，但即便如此，采用具有传统技术能力的解决方案的比例依然高于先进技术能力的解决方案。采购的数字化进程传统上侧重于利用基础分析、机器人流程自动化 (RPA) 和基于规则的聊天机器人。基本的分析能力有助于简化数据管理、报告和仪表板制作。基于 RPA 的重复流程自动化可减少周转时间和人工成本，使组织能够将资源转移到更具战略性和判断力要求的活动上。基于规则的聊天机器人协助迅速回答来自各方利益相关者的常规查询。这些技术的普及由快速实现效益、低实施成本和易于采用等因素推动。更成熟的采购组织已经采用了先进技术，但非常有限。一些组织采用先进技术，如 IDP 能力，用于从文档中自动提取非结构化数据，从而节省人工成本和时间。在某些情况下，基于 AI 的高级分析功能通过S2C 和 P2P 套件或分析工具使用，以做出明智的决策。此外，采用 AI 驱动的智能自动化解决方案正在提升 RPA 能力，以实现复杂工作流程和流程的自动化。具有认知能力的流程挖掘解决方案也通过识别流程障碍来弥补自动化的短板。然而，高成本、缺乏历史数据、系统分散、技能差距以及对投资回报率缺乏清晰认识限制了先进技术的采用。用例 1 描述了采购组织的数字化之旅，并显示传统技术的普及率高且仍在增长，先进认知技术尽管逐渐增长，其普及率仍然很低。用例 1采购中各种技术的采用来源：Everest Group (2024)基于 AI/ML 认知技术2021-232023-25E高级分析智能自动化智能虚拟助手智能文档处理 (IDP)低高5www.everestgrp.com | 本文档已授权给 GEP 使用生成式 AI 时代的采购转型利用 AI/ML 能力的机会尽管采用率低，AI/ML 技术面向采购领域推出了丰富的应用，加速创造价值。正如用例 2 所示，组织应考虑在 S2P 价值链中嵌入 AI 能力，以提高效率和准确性。尽管 AI 能力可以给采购流程带来变革，但仍然需要关键的人工干预才能顺利运行采购操作。这是因为在创建请购单、采购订单、发票、RFX 和合同等活动中需要进行判断，其定制内容取决于支出类别、地点和决策过程（包括 P2P 内的批准、采购策略、谈判和类别管理）。随着 AI 模型的发展，它们克服当前限制和推动转型的能力将会增强。用例 2AI/ML 在 S2P 价值链中的用例来源：Everest Group (2024)支出分析及洞察类别管理及采购合同管理供应链关系管理 使用预测性和规范性分析进行支出预测 基于数据的支出洞察实现支出优化 收集和分析特定地点和类别的市场情报 基于数据的洞察支持制定采购策略 跨绩效、风险及可持续发展能力的供应商特定市场情报 合同审批工作流程的自动化 自动化合同更新和来自合同的数据填充 合同续签提醒 基于历史合同数据创建合同模板 监控合同合规性 合同可搜索能力 供应商评估和细分 供应商历史绩效分析和持续绩效管理 基于预定义标准的定期风险评估 供应商违规提醒请购和 PO 处理应付账款差旅和费用 识别流程障碍 通过智能自动化优化工作流程 基于 IDP 的发票数据提取和验证 欺诈检测与预防标记不定期的费用报销聊天机器人和认知虚拟助手用于自动化采购台或指导式购买S2PS2CP2P事务级要求判断力要求生成式 AI 时代的采购转型6www.everestgrp.com | 本文档已授权给 GEP 使用生成式 AI 的出现及其潜在影响生成式 AI 模型基于大量训练数据，并建立在大型语言模型 (LLM) 之上，这使它们能够创造出超出训练数据的内容。这赋予它们创造性和创新性解决问题的能力，并且内容生成能力非常接近人类。生成式 AI 的独特之处在于它能够创造出与训练数据类似而非原样照抄的新数据，使其能够不断自我学习。这些模型具有超越预定义的任务、领域和现有模式的创造能力，创造出并非来自历史数据或相关模式的新输