首席采购官和财务官 (CPO/CFO) 拥有大量数据，可用于优化流程。如今，企业平均从 400 个不同的来源收集数据，数据增长率每月激增 63%。
马修·白金汉
一些数据是结构化的，可能已经被企业资源规划 (ERP) 和采购到付款 (P2P) 系统捕获。这些系统使用产品、供应商、供应商和合作伙伴信息；合同和物料清单；主数据；以及记分卡数据来实现全球采购业务。然而，许多公司很难构建、清理和验证他们可以在内部和外部访问的非结构化数据。
相关内容
建立“采购情报团队”
预测未来是不可能的；因此要集中精力降低风险并增强抵御能力
提高库存控制和可预测性，以克服库存绩效障碍
因此，数据很容易在各个功能和系统之间孤立，这并不奇怪。为了弥补差距，采购团队经 伯利兹电子邮件列表 常使用 Excel 电子表格和电子邮件与关键利益相关者合作并获得关键决策的批准。由于这些分散的流程，很难全面了解采购的健康状况和优化机会。此外，手动工作可能会产生错误，并可能迅速引发连锁反应。例如，用于计算营运资本成本的错误公式可能会导致严重的超支或不足。
通过人工智能引导的工作流程，从手动采购流程转变为现代采购流程
为了提高数据可见性，采购团队可以清理数据，手动从 Coupa 和 Zycus 等不同解决方案中提取数据，生成报告并控制流程。但是，这个过程需要很长时间，无法灵活地使用新数据源和工作流程进行更新，并且可能会加剧现有的功能和流程孤岛。
另一种选择是部署一个可以自动完成所有这些流程的平台。过去，获得新功能需要拆除并替换一个系统，但有了现代技术，就不再需要这样做了。相反，公司可以在现有系统上部署 SaaS 采购层。SaaS 平台收集、构建、验证和分析采购数据，直接向经批准的跨职能用户提供见解。