生成式人工智能如何改变采购管理与运营

数字化和智能化作为推动产业链、供应链优化升级的关键驱动力，在生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）这一颠覆性技术的加持下，对供应链革新的重要性愈发凸显。为此，德勤供应链专家近日在美国《华尔街日报》发表系列撰文。

本文是第一篇，展望了采购运营大环境，并分析了生成式AI在采购业务具体场景中的潜在价值。

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德勤中国副首席执行官、德勤中国首席战略官兼德勤中国咨询业务主管合伙人戴耀华：
“以生成式AI为代表的颠覆性技术正席卷全球，并以前所未有的速度踏足千行百业，同样也引领着一场采购领域的深刻变革。它在模型解读、减少流程错误、寻找优化效率、控制成本等方面，将改变传统的采购业务流程，重塑采购岗位的角色与职责，培育数字化采购力量。但硬币有正反面，我们在看到挑战的同时，也要拥抱技术给我们带来的潜在机遇，让生成式AI帮助企业降本增效，让员工在生成式AI的辅助下，有更多精力推动关键领域的价值创造，从而推动企业采购运营的全面优化与升级。”

生成式AI如何改变采购管理与运营

从ChatGPT到Bard，生成式AI技术已走进我们的生活，并正产生巨大的影响——也包括采购领域。本文将探讨生成式AI如何提升效率、释放价值、孕育新的数字能力，以及它在供应链世界彻底改变“寻源到付款”（Source-to-Pay，以下简称S2P）流程的可能性。

生成式AI：一场革命性的颠覆

自ChatGPT 2022年11月上线以来，生成式AI一直是社交媒体和公司董事会讨论的话题。凭借通过解释和模拟训练数据集来“创造”新内容的能力，生成式AI将有可能颠覆多个流程、工作和产业，并从根本上改变我们对工作和技能的看法。由生成式AI驱动的工具有望彻底革新当前的工作方式。高盛预计，生成式AI或将取代3亿个工作岗位，并在十年内推动全球GDP增长7%¹。

S2P流程一直在利用技术不断进步；随着生成式AI的出现，了解它是什么、它的能力范畴，以及它将如何改变我们采购商品和服务的方式变得至关重要。

在供应链领域，一场由AI技术引领的革新正在悄然发生。据彭博报道，沃尔玛正试用一款名为“Pactum”的AI工具，用于与供应商的自主谈判²。这一创新尝试不仅提高了谈判效率，更为沃尔玛带来了更为优惠的采购价格。值得注意的是，沃尔玛发现四分之三的供应商更倾向于与Pactum进行谈判，而非传统的采购员。

展望采购运营大环境

采购总是第一时间被颠覆性技术所影响。从利用先进的分析技术进行支出分类，到通过部署会话式AI进行引导采购，S2P工具不断创新以应对流程挑战。然而，许多采购部门仍然在努力寻找优化效率、监控管理风险和控制成本（近年来的通胀压力）的方法。

德勤《2023全球首席采购官调研》揭示了各行各业的首席采购官（Chief Procurement Officer，以下简称CPO）们短期内可能关注的重点。CPO们一直致力于改善其组织的运营效率，利用混合运营模式、自动化和集中化流程等方式来增强控制、提高可见度、推进政策，并减少流程错误。在人才方面，CPO们想要采用灵活的人才发展战略，避免“一刀切”，并为每个员工提供个性化的技能发展规划，以弥合员工之间技能差距。

调查显示，70%的CPO们表示过去12个月内与采购相关的风险、供应链中断频率有所增加。风险评估工具需要具备持续监控外部风险因素、获取大量数据并进行高级分析的能力，以预测、规定风险关键绩效指标（KPIs）和预防性管理。成本管理一直是CPO们的关注焦点，然而，近期通胀的急剧上升更是给采购组织带来了前所未有的优化成本的压力。高通胀压力被CPO们普遍视为其组织当前面临的头号风险。

为应对上述挑战，CPO们一直致力于升级数字化能力。80%的CPO称其组织在未来12个月里，将数字化转型视为优先任务。

生成式AI可以通过以下方式帮助CPO解决采购中的这些挑战：

1. 处理基于场景结果导向的大型数据集，减少复杂的人工流程和干预。

2. 利用复杂的自动化来提高效率。

3. 基于历史趋势、需求概况和供应商表现生成可操作的洞察。

4. 将内部数据与外部数据结合起来制定更好的谈判策略。

利用生成式AI技术在采购领域创造价值

生成式AI在S2P中的最大潜在价值可能在于积极的风险管理、流程自动化和决策制定。在当今日益不确定的世界中，即时获取准确的信息对于缓解并管理风险、赋予组织力量至关重要。生成式AI可以帮助自动化S2P过程中的“创建”过程，包括“创建”文件（RFx、章程、合同）和“创建”交易（采购订单、发票）。

生成式AI在采购中还可以提供以下帮助：

1. 合规管理：生成式AI可以用于采购合规管理，通过对大量历史数据的分析，可以监控采购流程并识别异常及潜在的欺诈活动。

潜在收益：生成式AI可以通过分析政策文件和报告，识别不合规的事件并采取纠正措施，从而协助组织治理。它能够帮助公司降低风险，确保道德和法律合规，提高透明度，增强工作利益相关者之间的信任，并支持可持续采购和责任采购工作。

2. 战略制定：采购战略是企业运营中至关重要的一环，它涉及识别、评估和选择满足公司特定需求的供应商。生成式AI通过分析大量结构化和非结构化数据，协助企业在采购过程做出更明智的决策。

潜在收益：生成式AI可以通过分析过去的绩效数据、产品规格、客户反馈以及外部因素（如地缘政治风险、自然灾害和供应链中断）来评估供应商的能力、绩效表现和相关风险。它不仅可以协助进行采购支出分析，并识别成本节约的机会，还可以模拟复杂的谈判场景并预测结果，使谈判者能够评估和确定最有效的策略。

3. 文本数据分析：生成式AI能够分析大量非结构化的文本数据，如新闻文章、社交媒体帖子、合同和客户反馈。

潜在效益：借助生成式AI的文本数据分析，采购专业人员可以从非结构化文本数据中提取有价值的洞察和分析，从而协助供应商评估、合规性监控、市场情报和合同风险管理。文本挖掘和相关分析可以帮助从目前尚未开发的数据源中生成可操作的洞察。

4. 预测建模：构建预测模型可以监测潜在风险并提供主动预警。预测建模可能有助于通过预测、库存管理等方式有效地将采购整合到其他供应链流程中。

潜在效益：预测建模可以为采购专业人员提供数据驱动的洞察力，例如识别价格规律、预测未来价格波动以及基于各种因素（质量、交付可靠性、价格、财务稳定性等）预测供应商绩效表现。

生成式AI在供应链领域的未来发展

如今许多采购管理操作仍然依赖于人工和繁琐的流程，但生成式AI将有可能转变这些日常业务。

尽管市面上尚未出现具有上述功能的明确工具，但生成式AI无疑为S2P流程的战略、治理、人员配置、流程优化和技术革新带来了颠覆性的潜力。

采购领导者越来越有必要认识到这种变革的重要性，拥抱并将其纳入公司的长期规划。当然，接受这种变革需要公司准备好有效的实施解决方案。这可能包括以下步骤：

• 制定清晰的战略，阐述生成式AI将如何整合到采购管理操作中，包括业务案例、数据需求和预期结果。
• 构建支持生成式AI使用的基础设施，包括数据管道、计算资源和分析工具。
• 启动改进数据质量的举措，借助严谨的数据治理政策进行数据收集、清理和转换。
• 制定强健的人才策略，并做好准备将人才部署到AI无法替代的战略领域。
• 在使用生成式AI时优先考虑行为准则和透明度，包括确保合成数据的负责任使用，并对在生成式AI模型的局限性和潜在偏见保持透明。

下一篇文章，将深入分析生成式AI将如何改变“采购到付款”解决方案的未来，敬请关注。

 

关于德勤中国咨询业务供应链与网络运营团队

传统的线型供应链正逐步变革，转变为物联网技术支持的数字化动态供应网络（DSNs）集合。供应链长期承载压力，不仅需满足生产力、创新、快速发展方面的要求，还需不断提高适应性。随着新兴运营模式、市场和竞争对手的出现，企业面临的挑战日益严峻。数字化经济下，发展数字化供应网络至关重要。德勤中国咨询业务供应链和网络运营团队将助您大胆畅想，致力实现，并高效运营供应网络，与时俱进，把握机遇，应对未来挑战——搭建平台，提供关键洞见，并贯穿整个价值链推动业务流程优化及供应链活动智能化转型。

 

尾注：

1 Goldman Sachs, "Generative AI could raise global GDP by 7%", April 5, 2023.

2 Daniela Sirtori-Cortina and Brendan Case, "Walmart is using AI to negotiate the best price with some vendors", Bloomberg, April 26, 2023.

 

文章作者：

Vinay Rajani 执行董事 Deloitte Consulting LLP vrajani@deloitte.com	Mike Deng 高级经理 Deloitte Consulting LLP mikdeng@deloitte.com

 

感谢 Kamal Taneja, Aakash Saxena, Jonaki Biswas, Anantharam B., 和Ayushman Kaul做出的贡献
感谢 Qianyi Zhang, Stephanie Maksymenko, Marcus Lei共同翻译

 

业务垂询，敬请联络：

周小良
合伙人
德勤中国咨询业务
电邮：brzhou@deloitte.com.cn

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总监
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