在全球化和数字化的双重浪潮下，采购管理正面临着前所未有的挑战与机遇。数字化、智能化已经成为企业发展的关键引擎。今天，我们就来聊聊企业应如何构建强大的AI采购能力，乘风破浪，迎接数字化新时代！
首先分析采购未来的发展趋势，探讨采购人员能力要求，深入采购AI能力发展方法，最后展示企业的采购转型成功案例，和关键合作伙伴能力介绍。
未来采购：战略为王
在AI技术的推动下，采购职能正经历着从执行到战略的华丽转身。未来的采购，不再是简单的买卖交易，而是成为企业战略发展的重要支撑。AI技术将极大提升采购在效果、效率、经验三方面的能力，为企业创造更多价值。
采购新生态：链接多方共赢
面向未来的采购技术架构，需要AI技术与整体采购管理体系的深度融合。AI采购不仅要链接采购部门、供应商、领导层、下游客户等各方，还要通过API-centric Integration链接采购管理体系与源数据，实现深入供应链管理与企业支持部门的无缝对接。
人才转型：采购人的新能力
在这个变革的时代，企业的采购人员也需要进行能力迁移。除了传统的采购技能外，他们还需要掌握数据分析、AI应用等新技术，以应对日益复杂的采购环境。
应用实例：七个步骤助您成功
那么企业应该如何运用AI技术？科尔尼将采购分为7个步骤，研究了如何在七步战略采购过程中使用 AI，并曾帮助客户更好的应用这些技术。本文将粗略展开并介绍几个这些步骤中的AI采购应用。
A. GenAI支持的支出分类与碳排放量跟踪
利用AI技术快速结构化支出数据，加速洞察生成时间，同时实现碳排放量的精准跟踪。目前，多数企业来自多个来源的支出未经分类且非结构化，这些数据导致支出数据不准确且具有误导性。此外，测量碳排放量和识别不合规供应商的支出也一直是 ESG 指标的一大挑战，使得Scope 3一直以来都缺乏透明度。
科尔尼曾帮助企业使用大语言模型对支出（如供应商数据、 类别数据或交易数据）进行规范化与数据更新，而后将规范化后的数据与其余源数据结合。根据现有的定量数据，利用生成式 AI起草见解，最后连接到排放系数数据源。
形成了从数据到见解的一站式解决方案。建立了独立于用户处理数据的高质量、涵盖所有类别的见解。为买家和业务部门释放时间，便可专注于其他战略举措。
B.AI 生成的行业趋势分析
基于AI的商品工具可预测未来价格走势，帮助企业制定更加精准的采购策略。当前，大宗商品采购使用多个信息来源， 这些来源的可信度各异，信息分散，且并不一致。大量的信息在短时间内难以处理。而来自第三方来源的未来价格预期缺乏明确性。
通过历史价格和每日新闻趋势、价格走势、以及市场方向性指向等创建管理快报。而后，使用基于 深度学习对未来 2-12 周精确价格预测，得出方向性预测。最后利用 GenAI 进行新闻情绪分析并从文件中获取摘要。
企业可增强其通过价格波动获利和基于市场动态优化策略的能力，精简在文章级/每日级/每周级层面的新闻分析，深入洞察价格对市场情绪的影响。并且达到两周展望的准确率超过95%，大幅改善了其采购策略。
C.人工智能驱动的品类采购战略
基于客户数据、市场数据和科尔尼专业知识，可定制化由大语言模型引擎支持的品类采购战略建议。众多企业的现有品类战略缺乏对实时信息的整合，而不断增加的数据量（内部和外部数据）使全面整合成为一项难以由人类独立完成的任务。在当前的品类采购战略对数据的利用有限的情况下，企业可以在此层面进一步增强
通过使用 大语言模型快速阅读和理解大批量的文档，并将数据本体中捕获的内部信息与外部信息（如市场报告）相结合；制定类别战略并使采购专业人员能够进行大规模的查询和调整
企业通过此技术建立了基于数据的整体分类战略。基于此，可以在早期发现采购机会，提升采购执行效率10%，成本节省 5% 。为采购人员和业务部门腾出时间，使其可专注于其他战略举措和商品相关事项。
D.自动化合同洞察生成
快速发现合同漏洞，支持合同起草与快速管理，提高采购合规性。目前，合同和相关文件是几乎未被深入探究过的宝贵信息源。公司可抓住此机会，根据合同细节对交易进行全面检查。但在从源头到合同和从采购到订单的整个流程中，以人工方式管理合同非常耗时。
而通过将合同和相关文件（框架协议、价格表等）导入大语言模型以实现快速简便的搜索。而后使用 GenAI 提取相关的合同条款，并与交易进行比较，发现遗漏问题。最后通过自动化警报，提示大语言模型起草对相应问题的解决方案。
这项功能曾使得企业在提升采购合规性的同时，审查和起草合同的时间效率提高了70%+ ，分析时间减少近 30%。有些企业由于识别并解决了相应合同价值的损失，节省了高达3-5%的成本。
E.AI 驱动的利润管理解决方案
此技术可在成品、合同、原材料和市场之间建立直接联系，衡量市场变动对利润率和盈利能力的影响。在当今复杂的环境中，很难将商品价格变动与产品组合中的成本和利润联系起来。各组织都在努力估算有多大比例的收入会受到商品的影响，但进展困难。公司无法评估整个产品组合中与商品相关的风险。
而企业可以把主要原材料将与市场指数和合同条款挂钩，建立上游可见性。同时，利用系统评估市场趋势与采购对产品组合带来的影响。企业也可基于市场预测建立相关的情景模型，研讨原料之间的相互作用与相关性。
在这些举措下，企业可基于商品价格波动，了解实际支付价格与应支付的价格之间的差异。基于此，企业可汇总并估算出额外支出，即本可以节省的金额。最后评估商品价格波动对产品利润率和整体盈利能力的未来影响的能力。
成功案例：企业采购转型之路
许多企业已经通过AI采购实现了成功转型。他们不仅提升了采购效率，还降低了成本，增强了市场竞争力。这些成功案例为我们提供了宝贵的经验和启示。
为领先的汽车原始设备制造商
提供数字化采购服务
创建了涵盖采购价值链的 AI/GenAI 应用库，通过优化运营资本直接节省损益，并通过提高吞吐量、减少任务和流程时间提高生产率。
一家全球美容企业的利润管理
在基础商品、销售产品/产品线/品牌之间建立端到端联系，以揭示商品价格变化对成本和产品利润率的影响，并强调保护利润率的杠杆作用。
对一家全球航空公司应用
科尔尼Contract Genius
利用 GenAI，通过自动化数据提取、控制和优化流程，实现合同管理转型--数据自动化提高了 80-90% 的效率，避免价值流失中产生的额外 3-5% 的成本。
为国际领先的石油和
天然气公司进行商品预测
利用供求关系、宏观经济指标、新闻事件等多种数据源开发了原油和石脑油价格预测模块，并以 95%的准确率预测了两周的前景。
强化半导体行业的品类战略
半导体行业企业开发了基于 GenAI 的物流类别战略，缩短了洞察时间，并为即将到来的采购活动生成了新的战略，使采购执行效率提高了 10%，并通过早期发现机会而节省了 5%的成本。
这些企业通过这些项目快速释放了采购效率和效能带来的价值，同时提升了整个组织的能力，而且它们都是科尔尼的客户。科尔尼作为一家以采购为业务核心之一的公司，拥有顶尖的采购创新与转型项目履历。
合作伙伴：携手共创未来
在AI采购的道路上，我们还需要与众多优秀的合作伙伴携手共进。他们提供的技术支持、解决方案和咨询服务，将为我们实现采购智能化提供有力保障。
在数字化采购领域，我们的项目类型包括但不限于数字化采购战略、数字化采购执行、GenAI 解决方案开发、数字化与 GenAI 采用、运营模式与能力建设。我们始终站在 GenAI 创新的最前沿，帮助企业因地制宜的制定正确的解决方案。在企业内部建立可加快数字化和 GenAI 的采用的环境，并精心设计了适合未来愿景和数字化转型的运营模式。
未来，科尔尼也将持续利用其拥有最新最前沿技术的卓越采购中心，北极星方法，独有的AEP企业评估框架等世界一流的采购方法、工具、和成熟的合作伙伴关系，在所有价值维度上为客户创造价值。
AI采购已经不再是遥不可及的梦想，而是企业未来发展的必然趋势。让我们拥抱AI采购，开启智能采购新纪元！
作者：
Michael F. Strohmer，科尔尼全球合伙人
Shakil Nathoo，科尔尼全球合伙人
Vassilis Lefkaditis，科尔尼全球合伙人
Elouise Epstein， 科尔尼全球合伙人
Ana Pedrosa，科尔尼董事
Chinmay Agarwal，资深产品负责人
感谢科尔尼咨询顾问孙慕宁对于本文做出的贡献。
来源：科尔尼咨询顾问
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