Wie sieht eine AI-First Source-to-Pay-Lösung aus?
Procurement has traditionally involved a lot of transactional, time-consuming tasks. AI-first solutions can automate many of these tasks to allow you to focus on higher level projects across all the different functions of the source-to-pay process – risk mitigation, opportunity identification, value creation, strategic transformation.
As an AI-first company, we are committed to leaving no stone unturned when it comes to taking advantage of this new emerging technology.
There are already many use cases for AI in the entire source-to-pay process, and we’re continuing to discover more. In listening to our customers, here are some of the ways in which AI solutions are already making a big difference for them.
Ausgabenanalyse
Seit geraumer Zeit ist künstliche Intelligenz der treibende Motor für eine effektive Ausgabenanalyse, insbesondere bei der Normalisierung von Daten und der Beurteilung von Kategorien für Chancen. In diesem Kontext war GEP führend und nutzte eigene KI-Algorithmen, um die Effizienz und Wirksamkeit der Ausgabenanalyse zu steigern.
Die Entstehung von zukunftsweisender generativer KI steht jedoch bevor und wird diese Transformation weiter vorantreiben, indem sie eine zusätzliche Ebene an Nützlichkeit einführt und vorhandenes Wissen ergänzt.
Früher erforderte die Extraktion von Erkenntnissen aus Ausgabendaten Kenntnisse im Umgang mit Drag-and-Drop-Berichterstellungs- und Business-Intelligence-Tools. Mit generativer KI wird die Abfrage und Ableitung von Erkenntnissen aus Ausgabendaten noch müheloser, da Fachleute Fragen in natürlicher Sprache stellen können. Komplexe Anfragen wie die Identifizierung der größten Einsparungen in einer bestimmten Kategorie basierend auf einem Gebiet oder einer Geschäftseinheit werden durch diese KI-gesteuerten Tools glaubwürdig und umfassend beantwortet.
Die ultimative logische Erweiterung dieser Entwicklung liegt in den Vorhersagefähigkeiten. KI ermöglicht nicht nur die Identifizierung wahrscheinlicher Muster zukünftiger Ausgaben basierend auf historischen Daten, sondern nutzt auch Echtzeitdaten und andere Informationsquellen, um äußerst präzise Vorhersagen für die Nachfrage- und Ausgabenprognose zu liefern. Diese vorhersagende Fähigkeit wird Beschaffungs- und Supply-Chain-Profis in die Lage versetzen, datenbasierte Entscheidungen mit beispielloser Präzision und Weitsicht zu treffen.
Beschaffung
Die Auswirkungen der KI auf das Beschaffungswesen zeigen sich in ihrer Fähigkeit, große Mengen an Daten schnell zu sammeln und zu analysieren. Beschaffungsprofis können diese Fähigkeit nutzen, um die am besten geeigneten Lieferanten anhand von Faktoren wie Preis, Qualität und Nachhaltigkeit zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen werden die Prozesse weiter optimiert, indem die Leistung der Lieferanten vorhergesagt wird. Dies ermöglicht datenbasierte Entscheidungsfindung bei der Lieferantenauswahl und gleichzeitig die Minderung von Risiken.
Grundlegend dreht sich die Beschaffung um zwei wichtige Fragen: Von wem soll ich kaufen? Und wie viel werden sie mich kosten? KI, insbesondere generative KI, spielt eine entscheidende Rolle bei der Beantwortung dieser Fragen. Die Technologie ermöglicht es Fachleuten, schnell die am besten geeigneten Lieferanten anhand spezifischer Kriterien zu ermitteln und verwandelt das, was früher ein potenziell wochenlanger Prozess war, in eine einzige Chat-Sitzung.
Über die Lieferantenauswahl hinaus hilft generative KI, den Bietprozess zu optimieren, die Antworten von Lieferanten zu analysieren und die beste Kombination von Lieferanten für optimale Preise und Versorgungssicherheit zu bestimmen.
Darüber hinaus kann KI die Arbeit mit Lieferanten beschleunigen, indem sie automatisch RFX-Dokumente erstellt und informierte Entscheidungsfindung während der Vergabephase ermöglicht. Durch die Nutzung historischer Daten und Echtzeit-Bietinformationen befähigt KI Fachleute dazu, Beschaffungsereignisse effizient zu verwalten, die Leistung der Lieferanten zu bewerten und sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
Lieferantenmanagement
Die Einführung von KI hat das Konzept einer 360-Grad-Sicht auf Lieferanten ermöglicht, die ein umfassendes Verständnis für jeden Aspekt in Bezug auf sie umfasst. Dies schließt nicht nur die Produkte oder Dienstleistungen ein, die sie derzeit liefern, sondern auch die bestehenden Verträge und Zertifizierungen, die Serviceleistungsbewertungen, die Kundenzufriedenheit, die Rechnungsgenauigkeit und die Zahlungstermine.
KI-First-Lösungen ermöglichen Fachleuten datengesteuerte Entscheidungen, indem sie fundierte Empfehlungen zur Lieferantenoptimierung bieten. Beschaffungsteams können Strategien zur Verbesserung der Lieferanteneffektivität identifizieren oder Notfallpläne für mögliche Risiken entwickeln. Die analytischen Fähigkeiten der KI spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Lieferantenleistung unter Berücksichtigung von Faktoren wie termingerechte Lieferung und Track Record.
Generative KI kann den Lieferanten-Onboarding-Prozess erheblich verbessern, indem wiederholende Aufgaben wie Datenverifizierung, Dokumentenverarbeitung und Kommunikation automatisiert und beschleunigt werden. Mit KI-First-Lösungen können Lieferanten ein optimiertes Erlebnis genießen, der manuelle Aufwand wird reduziert und die Bearbeitungszeiten verkürzt, was zu verbesserter Effizienz und einem reibungsloseren Onboarding-Prozess führt.
Im Bereich des Risikomanagements ist KI unverzichtbar. Sie unterstützt dabei, verschiedene Risikofaktoren in Bezug auf Lieferanten, Handelspartner und die Lieferkette zu verknüpfen. Durch umfassende Bewertung und Überwachung von Risiken können Fachleute Lieferanten- und Lieferkettenanfälligkeiten besser verstehen und proaktive Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Störungen zu minimieren.
KI-basierte Automatisierung kann alternative oder Zweitlieferanten bei Störungen in der Lieferkette empfehlen, und diese Lieferanten sind im Voraus auf Eignung geprüft. Diese Automatisierung optimiert den Prozess und ermöglicht Fachleuten, schnell und effizient auf Herausforderungen in der Lieferkette zu reagieren.
Vertragsmanagement
Eine der essenziellen Funktionen, die KI im Vertragsmanagement übernimmt, ist die Risikominderung. KI kann sowohl Vertragsrisiken als auch rechtliche Sprachrisiken und Non-Compliance-Probleme innerhalb von Verträgen schnell identifizieren und sie mit den organisatorischen Richtlinien und rechtlichen Anforderungen abgleichen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Beschaffungs- und Rechtsteams, informierte Entscheidungen zu treffen, potenzielle Fallstricke zu vermeiden und sicherzustellen, dass Vertragsvereinbarungen sicher und vorteilhaft sind.
Darüber hinaus befähigt KI Benutzer dazu, Verträge im großen Umfang zu suchen und zu analysieren. Teams können sich über die Akzeptanz bestimmter Vertragsbedingungen in der Vergangenheit erkundigen, Klauseln untersuchen und die Leistung von Lieferanten im Vergleich zu vereinbarten Service-Leveln und Preisen bewerten.
Mit generativer KI können Vertragsmanager sogenannte Cross-Cube Queries durchführen und nahtlos und effizient auf Daten aus mehreren Quellen zugreifen. Diese Technologie ermöglicht es Beschaffungsprofis, datengesteuerte Entscheidungen schnell und präzise zu treffen, was letztendlich den Vertragsmanagementprozess verbessert und bessere Geschäftsergebnisse fördert.
Procure-to-Pay
Die Automatisierung der Genehmigung von Einkaufsanforderungen durch intelligente Workflow-Systeme mithilfe von KI ermöglicht es, Beschaffungszyklen schneller und effizienter zu gestalten, was eine reibungslose und fehlerfreie Prozessabwicklung erleichtert.
Maschinelles Lernen ist entscheidend für die Prognose künftiger Nachfrage, was zu einer verbesserten Bestandsführung führt. Dies gewährleistet die rechtzeitige Beschaffung wesentlicher Artikel, reduziert Engpässe und Überbestände und steigert so die operative Effizienz.
Generative KI bringt bemerkenswerte Innovationen beim geführten Einkauf. Durch die Umwandlung der Käufererfahrung in eine interaktive Anfrage-Interaktion, bei der Fragen und Antworten zu automatisch generierten, konformen Einkaufsanforderungen führen, können Beschaffungsteams eine maximale Vertragsnutzung sicherstellen und die Einhaltung von Geschäfts- und Budgetregeln gewährleisten.
Rechnungsverwaltung und Zahlung
Wenn Rechnungen nahtlos mit Bestellpositionen und Wareneingängen übereinstimmen, ermöglicht KI eine automatische Zahlungsabwicklung, was routinemäßige Aufgaben optimiert und effiziente Zahlungszyklen gewährleistet.
Bei auftretenden Ausnahmen spielt KI jedoch eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung dieser mit derselben Genauigkeit wie ein menschlicher Experte. Durch die Nutzung der Fähigkeiten des maschinellen Lernens kann KI Preise und Serviceerbringung gegen vordefinierte Toleranzen bewerten und informierte Entscheidungen darüber treffen, ob eine Rechnung zur Zahlung freigegeben oder weitere Maßnahmen erforderlich sind.
Dieses intelligente Ausnahme-Management, auch als Rechnungsabstimmung bekannt, gewährleistet nicht nur Genauigkeit und Konformität, sondern reduziert auch manuellen Aufwand und spart Zeit und Ressourcen für Beschaffungsteams. Mit der Fähigkeit von KI, Ausnahmen zu handhaben, wird das Rechnungsmanagement effizienter, transparenter und anpassungsfähiger, was den Weg für eine verbesserte finanzielle Kontrolle und operative Exzellenz ebnet.
Integration von Source-to-Pay und Supply Chain in die gleiche Landschaft
Getrieben von der Erweiterung der Source-to-Pay-Fähigkeiten und dem Bedarf an größerer Effizienz in den Kundenbetriebsabläufen verschmelzen Source-to-Pay- und Supply-Chain-Prozesse. Die Integration dieser beiden entscheidenden Funktionen wird zu einem wesentlichen Bestandteil der Beschaffungslandschaft.
KI spielt bei dieser Konvergenz eine entscheidende Rolle, indem sie die Integrität von vereinheitlichten Daten innerhalb einer einzigen Plattform nutzt. Mit der Fähigkeit von KI, insbesondere generativer KI, Daten über verschiedene Bereiche hinweg umfassend zu analysieren und abzufragen, wandelt sie Informationen in handlungsfähige Intelligenz für die gesamte Organisation um, unabhängig von den individuellen Rollen.
