通过AI-First解决方案重新构想采购至付款流程

支出分析

在有效的支出分析方面，人工智能已经是驱动力量很长一段时间了，特别是在数据规范化和分类机会评估方面。在这方面，GEP一直走在前沿，利用专有的AI算法提升了支出分析的效率和效果。

然而，前瞻性生成式人工智能的出现将进一步提升这种转型，引入了额外的实用性，并增强了现有的知识。

以前，从支出数据中提取信息需要熟练使用拖放式报告和商业智能工具。有了生成式人工智能，从支出数据中提出问题并得出见解将变得更加轻松，因为专业人士可以用自然语言提出问题。例如，复杂的查询，比如根据地区或业务部门来识别特定类别中的最大节省，将通过这些AI工具得到可靠而全面的答案。

这种进步的终极逻辑扩展在于预测能力。AI不仅将能够根据历史数据识别未来支出的可能模式，还将利用实时数据和其他智能来源，为需求和支出预测提供高度准确的预测。这种预测能力将使采购和供应链专业人员能够以无与伦比的精准度和远见力做出基于数据的决策。

采购

人工智能对采购的影响显而易见，在于其能够迅速收集和分析大量数据的能力。采购专业人员可以利用这种能力根据定价、质量和可持续性等因素来识别最合适的供应商。机器学习算法进一步增强了这个过程，通过预测供应商绩效，在供应商选择过程中实现基于数据的决策，同时减少风险。

从根本上讲，采购围绕着两个关键问题：“我应该从谁购买？”和“他们会向我收费多少？”人工智能，尤其是生成式人工智能，在回答这些问题方面发挥了关键作用。这项技术使专业人员能够根据特定标准快速确定最合适的供应商，将可能需要数周时间的过程转变为一次单一的交流会话。

除了供应商选择，生成式人工智能还有助于优化投标过程，分析供应商的回应，并确定最佳供应商组合以获得最佳的定价和供应保障。

此外，人工智能可以加速与供应商的合作，自动生成RFX文档，并在授奖阶段促进明智的决策。通过利用历史数据和实时竞标信息，人工智能使专业人员能够高效管理采购活动，评估供应商绩效，并适应不断变化的要求。

供应商管理

人工智能的出现使得“360度供应商视图”的概念成为可能，包括了与供应商相关的各个方面的全面了解。这不仅包括他们当前提供的产品或服务，还包括现有的合同和认证、服务绩效评估、客户满意度、发票准确性和付款准时性。

AI-First解决方案通过为供应商优化提供深刻见解，使专业人员能够做出数据驱动的决策。采购团队可以确定增强供应商效能的策略，或制定应对潜在风险的备选计划。AI的分析能力在评估供应商绩效方面发挥着关键作用，考虑到按时交付和历史记录等因素。

生成式人工智能可以通过自动化和加速数据验证、文件处理和沟通等重复性任务，显著增强供应商入驻流程。借助AI-First解决方案，供应商可以享受流程精简，减少手动努力以及更快的反应时间，从而提高效率，使入驻过程更加顺畅。

在风险管理方面，AI是不可或缺的。它有助于将与供应商、交易伙伴和供应链相关的各种风险因素联系在一起。通过全面评估和监控风险，专业人员可以更好地了解供应和供应商的痛点，并采取积极措施以减轻潜在的干扰。

在供应链干扰的情况下，AI驱动的自动化可以推荐替代或次要供应商，这些供应商已经经过适用性审查。这种自动化流程优化了过程，使专业人员能够迅速高效地应对供应链挑战。

合同管理

在合同管理中，人工智能扮演的一个重要角色是风险缓解。人工智能可以迅速识别合同风险、法律语言风险以及合同中的不合规问题，将其与组织政策和法律要求相一致。这种能力赋予了采购和法务团队做出明智决策的能力，避免潜在陷阱，确保合同协议安全可靠，具有益处。

此外，人工智能还使用户能够在大规模范围内搜索和分析合同。团队可以查询过去是否接受了某些合同条款，探索条款，并评估供应商在约定的服务水平和价格方面的表现。

通过生成式人工智能，合同经理可以进行交叉多维度的查询，无缝高效地访问多个来源的数据。这项技术使采购专业人员能够迅速准确地做出基于数据的决策，从而最终增强合同管理流程，推动更好的业务成果。

采购到付款

通过智能工作流系统自动化采购申请的批准，借助人工智能，能够使采购周期变得更快、更高效，促进流程的简化和无误。

机器学习算法在预测未来需求方面发挥着重要作用，从而实现了更好的库存管理。这确保了对关键物品的及时采购，减少了库存不足和库存过剩的情况，从而增强了运营效率。

生成式人工智能为引导性购买带来了显著创新。通过将买家体验转变为互动的请求交互，在这里问题和答案会自动产生符合规定的采购申请，采购团队可以确保最大程度地利用合同并遵守业务和预算规则。

发票管理与付款

当发票与采购订单和货物收据无缝对接时，人工智能可以实现自动支付处理，简化例行任务，确保高效的支付周期。

然而，当出现异常情况时，人工智能在处理管理方面将变得非常重要，其审查水平与人类专家不相上下。通过利用机器学习能力，人工智能可以对比价格和服务交付与预定义的容差，对发票是否应继续支付或需要进一步操作做出明智的决策。

这种智能的异常管理，也就是发票对账，不仅确保准确性和合规性，还减少了手动干预，为采购团队节省了时间和资源。借助人工智能处理异常的能力，发票管理变得更加高效、透明和灵活，为增强财务控制和运营卓越铺平了道路。