AI ファースト ソリューションで調達から支払いまでのプロセスを再考する

支出分析

かなり長い間、人工知能は、特にデータの正規化と分類の機会評価において、効果的な支出分析の原動力となってきました。この状況において、GEP は最前線に立ち、独自の AI アルゴリズムを活用して支出分析の効率と有効性を強化してきました。

しかし、将来を見据えた生成 AI の出現により、この変革はさらに促進され、追加の有用性層が導入され、既存の知識が強化されようとしています。

以前は、支出データからインテリジェンスを抽出するには、ドラッグ アンド ドロップ レポートとビジネス インテリジェンス ツールの習熟度が必要でした。生成 AI を使用すると、専門家が自然言語で質問できるため、支出データのクエリとそこから洞察を引き出すことがさらに楽になります。たとえば、地域や事業単位に基づいて特定のカテゴリで最も節約できる金額を特定するなどの複雑な問い合わせには、これらの AI を活用したツールを通じて、信頼性が高く、わかりやすい回答が得られます。

この進歩の究極の論理的拡張は、予測機能にあります。 AI により、過去のデータに基づいて将来の支出の可能性の高いパターンを特定できるだけでなく、リアルタイム データやその他のインテリジェンス ソースを活用して、需要と支出の予測について高精度の予測を提供できるようになります。この予測能力により、調達およびサプライ チェーンの専門家は、比類のない精度と先見性でデータに基づいた意思決定を行うことができます。

調達

AI が調達に与える影響は、膨大な量のデータを迅速に収集して分析する能力を見れば明らかです。調達専門家はこの機能を活用して、価格、品質、持続可能性などの要素に基づいて最適なサプライヤーを特定できます。機械学習アルゴリズムは、サプライヤーのパフォーマンスを予測することでプロセスをさらに強化し、リスクを軽減しながらサプライヤーの選択時にデータに基づいた意思決定を可能にします。

基本的に、調達は 2 つの重要な質問を中心に展開します。「誰から購入すべきか?」そして彼らは私に何を請求するつもりですか？ AI、特に生成型 AI は、これらの質問に答える上で極めて重要な役割を果たします。このテクノロジーにより、専門家は特定の基準に基づいて最も適切なサプライヤーを迅速に判断できるようになり、かつては数週間かかる可能性があったプロセスが 1 回のチャット セッションに変わります。

生成 AI は、サプライヤーの選択を超えて、入札プロセスの最適化、サプライヤーからの応答の分析、最適な価格設定と供給保護のためのサプライヤーの最適な組み合わせの決定に役立ちます。

さらに、AI はサプライヤーとの作業を加速し、RFX 文書を自動作成し、落札段階で情報に基づいた意思決定を促進します。 AI は、履歴データとリアルタイムの入札情報を活用することで、専門家が調達イベントを効率的に管理し、サプライヤーのパフォーマンスを評価し、変化する要件に適応できるようにします。

サプライヤー管理

AI の出現により、サプライヤーを 360 度見渡すという概念が可能になり、サプライヤーに関連するあらゆる側面を包括的に理解できるようになりました。これには、現在提供している製品やサービスだけでなく、既存の契約や認証、サービスパフォーマンスの評価、顧客満足度、請求書の正確性、支払いの適時性も含まれます。

AI ファーストのソリューションは、サプライヤーを最適化するための洞察に満ちた推奨事項を提供することで、専門家がデータに基づいた意思決定を行えるようにします。調達チームは、サプライヤーの有効性を高めるための戦略を特定したり、潜在的なリスクに対する緊急時対応計画を策定したりできます。 AI の分析機能は、納期厳守や実績などの要素を考慮して、サプライヤーのパフォーマンスを評価する際に重要な役割を果たします。

生成 AI は、データ検証、文書処理、コミュニケーションなどの反復的なタスクを自動化および迅速化することで、サプライヤーのオンボーディング プロセスを大幅に強化できます。 AI ファーストのソリューションを使用すると、サプライヤーは効率化されたエクスペリエンスを享受でき、手作業の労力が軽減され、所要時間が短縮され、効率の向上とスムーズなオンボーディングにつながります。

リスク管理の観点からAIは不可欠です。サプライヤー、取引先、サプライチェーンに関連するさまざまなリスク要因を結び付けるのに役立ちます。リスクを包括的に評価および監視することで、専門家は供給とサプライヤーの脆弱性をより深く理解し、潜在的な混乱を軽減するための事前の措置を講じることができます。

AI 主導の自動化により、サプライ チェーンの混乱が発生した場合に代替または第 2 層のサプライヤーを推奨することができ、これらのサプライヤーは適合性について事前に審査されます。この自動化によりプロセスが合理化され、専門家がサプライ チェーンの課題に迅速かつ効率的に対応できるようになります。

契約管理

契約管理において AI が果たす重要な役割の 1 つは、リスクの軽減です。 AI は、契約リスクと法的言語リスク、および契約内の不遵守問題の両方を迅速に特定し、組織のポリシーや法的要件と整合させることができます。この機能により、調達チームと法務チームは情報に基づいた意思決定を行うことができ、潜在的な落とし穴を回避し、契約上の合意が安全で有益であることを保証します。

さらに、AI により、ユーザーは契約を大規模に検索および分析できるようになります。チームは、過去の特定の契約条件の承諾について問い合わせ、条項を調査し、合意されたサービス レベルと価格に照らしてサプライヤーのパフォーマンスを評価できます。

生成 AI を使用すると、契約管理者はクロスキューブ クエリを実行し、複数のソースからのデータにシームレスかつ効率的にアクセスできます。このテクノロジーにより、調達専門家はデータに基づいた意思決定を迅速かつ正確に行うことができ、最終的には契約管理プロセスを強化し、より良いビジネス成果を推進できます。

調達から支払まで

AI によるインテリジェントなワークフロー システムを通じて購入申請の承認を自動化することで、調達サイクルがより高速かつ効率的になり、合理化されたエラーのないプロセスが促進されます。

機械学習アルゴリズムは将来の需要を予測するのに役立ち、在庫管理の改善につながります。これにより、必需品のタイムリーな調達が確保され、欠品や過剰在庫の状況が軽減され、業務効率が向上します。

生成 AI は、ガイド付き購入に目覚ましい革新をもたらします。購入者のエクスペリエンスを対話型の要求対話に変換することで、質問と回答により準拠した購入要求が自動的に生成され、調達チームは契約を最大限に活用し、ビジネスと予算のルールを遵守することができます。

請求書の管理と支払い

請求書が注文書や商品の受領書とシームレスに連携すると、AI によって自動支払い処理が可能になり、日常業務が合理化され、効率的な支払いサイクルが保証されます。

ただし、例外が発生した場合、AI は人間の専門家と同じレベルの精査で例外を管理するのに役立ちます。 AI は機械学習機能を活用して、事前定義された許容範囲に照らして価格とサービスの提供を評価し、請求書の支払いを続行すべきか、さらなるアクションが必要かについて情報に基づいた決定を下すことができます。

このインテリジェントな例外管理 (別名請求書照合) は、正確さとコンプライアンスを確保するだけでなく、手動介入を減らし、調達チームの時間とリソースを節約します。 AI の優れた例外処理により、請求書管理はより効率的、透明性、順応性が高まり、強化された財務管理と優れた運用への道が開かれます。