لا يمكنك العثور على أحدث الموردين بمفردك

سيؤدي التضخم والاضطرابات المطولة في سلسلة التوريد ، من بين عوامل جيوسياسية أخرى ، إلى زيادة تعقيد عالم توريد الموردين مع اقتراب عام 2023. الآن أكثر من أي وقت مضى ، من الضروري أن يبني مديرو المشتريات استراتيجيات إدارة الإنفاق والمشتريات الخاصة بهم على بيانات عالية الدقة . هذا ضروري للعثور على موردين جدد بتكلفة أقل أو متنوعة.

عند التنفيذ بشكل صحيح ، تعمل مجموعة متنوعة من الموردين على تحسين خفة الحركة ، والمساعدة في التغلب على اضطرابات سلسلة التوريد ، وتحسين سمعة العلامة التجارية ، وتسهيل الابتكار وزيادة المنافسة.

هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يجتمع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) معًا لتقديم بيانات دقيقة وعمليات سريعة وفعالة من حيث التكلفة وفرصًا لسرعة الأعمال. دعونا نرى سبب الحاجة إلى مزايا الأعمال هذه ، ومن ثم ، الذكاء الاصطناعي لدفع عمليات الشراء إلى الأمام. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين موثوقية البيانات وإثراء تنوع الموردين

نادرًا ما يقوم الموفرون بتحديث بياناتهم كلما كان ذلك ضروريًا ، مما يعني أن البيانات المستضافة على الأنظمة الأساسية المحدثة يدويًا عادة ما تكون قديمة أو ببساطة غير دقيقة. يؤدي هذا إلى إضاعة الوقت لمحترفي المشتريات والموردين. حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم. انظر هنا

بالإضافة إلى ذلك ، ينتج عن برنامج التوفير الذي تم تحديثه يدويًا سلاسل متقاطعة. على سبيل المثال ، افترض أن عدة بنود من نفس البائع تم تخصيصها بشكل غير لائق لعدة بائعين بسبب خطأ بشري. يؤدي هذا الخطأ البسيط والشائع إلى مشكلات تتعلق بالامتثال ومشكلات مالية عندما تعالج الحسابات الدائنة العقد في الخلفية.

وفي الوقت نفسه ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الكلمات الرئيسية ذات الصلة بسرعة وجمع فئات إنفاق منفصلة من نفس البائع تحت سقف واحد. يؤدي هذا إلى فك تشابك الحسابات الدائنة وعملية العقد من خلال توفير رؤية دقيقة لعلاقة المورد-التوريد بمرور الوقت. وبالمثل ، يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معًا لملء ملفات تعريف الموردين مسبقًا بمعلومات أكثر دقة أثناء مرحلة التحليل.

يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام بيانات دقيقة "لتحديد" الموردين الذين تختارهم. إذا كانت الظروف الاقتصادية تتطلب متخصصًا في المصادر للعثور على مورد أقل تكلفة ولكنه مؤهل بشكل متساوٍ ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم الاقتراحات ذات الصلة. أو ، إذا كان مدير المشتريات يبحث عن مورد معتمد من ESG مع معلومات الاستدامة المتاحة للجمهور ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التدقيق بسرعة في العديد من المصادر لاستخراج تلك المعلومات. توفر هذه القدرة قاعدة مورّدين أكثر تنوعًا. يمكن أن يفتح الباب أيضًا أمام تنوع أفضل للموردين من خلال تسليط الضوء على الشركات الصغيرة (SBEs) والشركات المملوكة للأقلية (MBEs) والشركات المملوكة للنساء (WBEs).

يتمتع تنوع الموردين بالعديد من الفوائد المهمة للمهمة. فمن ناحية ، تعمل مجموعة متنوعة من الموردين المملوكين للأقليات على زيادة المنافسة ، وبالتالي تحسين جودة المنتجات والخدمات. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر تنوع الموردين راحة البال أثناء الاضطرابات الطويلة في سلسلة التوريد. مع المزيد من البيانات الموثوقة التي يتم الحصول عليها من مصادرها وصيانتها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ، ستكون المؤسسات في وضع أفضل للتحول إلى مورد آخر إذا فشل الأساسي. تعد برامج تنوع الموردين ضرورية أيضًا للعديد من الأسباب الأخلاقية والمعنوية التي تعكس القيم الأساسية للشركة خارج سلسلة التوريد الخاصة بها.

كما تمت مناقشته ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الممارسات الأخلاقية المحتملة للموردين و ...