擴(kuò)展可能性采購和供應(yīng)鏈管理使用AI

9GEPSOFTWARESTRATEGYMANAGEDSERVICES采購已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的成本削減，被廣泛認(rèn)可為創(chuàng)新、合同管理簡化了合規(guī)性，而基于AI的風(fēng)險采購專業(yè)人士能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略優(yōu)先事項，如業(yè)務(wù)利益相關(guān)者管GEP咨詢副總裁然而，通往人工智能采購的道路并非沒有障這份報告由GEP贊助，由哈佛商業(yè)評論分析服務(wù)部門制作，探討了組織如何采用人工智能以釋放采購全流程的最大潛力。提供的案例和數(shù)據(jù)突顯了一個關(guān)鍵點(diǎn)：人工智能已不再可有可無，對于任何希望在當(dāng)今快速變化的環(huán)境購團(tuán)隊來說，它是必不可少的。其益處不僅限于短期內(nèi)的收益和未來采購將以人工智能為驅(qū)動。那些謹(jǐn)慎投入人工住機(jī)遇、滿足需求以及實現(xiàn)可持續(xù)成功方面占據(jù)有利位置界中鞏固自己的地位。采取正確的策略，人工智能賦能的采購不僅是一種升級，通過使用AI擴(kuò)展采購和供應(yīng)鏈管理的可能性 )對業(yè)務(wù)未來有多么真正意義上的變革性影響。事實），如是說。1前正在進(jìn)行或已經(jīng)實施了通用人工智能者正在積極計劃在未來6至12個月內(nèi)實施。另有15%的受訪者目前正在試點(diǎn)未來可能采用的用例，這意味著總體而言 內(nèi)將開始或繼續(xù)實施通用人工智能。2李萌，休斯敦大學(xué)C.T.鮑爾商的好處，公司不僅需要收集數(shù)據(jù)，還必須確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，成本、資源和時間方面實現(xiàn)效率提升，并為客選擇了供應(yīng)商，更換起來可能會非常困難。因此高供應(yīng)商選擇和監(jiān)控的數(shù)據(jù)、工具或技術(shù)都能減這個角度來看，我們可以評估人工智能工具如何擇和韌性，并減少風(fēng)險。組裝和評估數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)我們可以確定，一旦正確實施，人工智能工具可能夠看到數(shù)據(jù)中原本可能被掩蓋的內(nèi)容。因此，這份報告將探討各種形式的人工智能（包括）， ,包括數(shù)據(jù)隱私問題以及收集準(zhǔn)確數(shù)據(jù)以支持基于人工智能的展下，公司采購和供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略發(fā)生了是德克薩斯大學(xué)休斯頓分校C.T.Bauer商學(xué)院的教授，并且是B于推進(jìn)研究和教育項目，以教育學(xué)生了解數(shù) ,以更快、更低成本的方式執(zhí)行這些任務(wù)，并且如何通過持續(xù)人變得更智能時，供應(yīng)商會向買家提供大幅有當(dāng)聊天機(jī)器人更加智能時，這對買家才有后的原因是，供應(yīng)商會根據(jù)聊天機(jī)器人的智供應(yīng)鏈運(yùn)營中，在軟件應(yīng)用程序的各種功能工協(xié)助聊天機(jī)器人、代碼生成、與技術(shù)解決流中的瓶頸。該公司還利用機(jī)器學(xué)習(xí)來標(biāo)準(zhǔn)化其的一部分，以最小化諸如鋼閥之類的庫存項中的存項目需要六個月時間，但通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)，我們有一個持續(xù)的應(yīng)用案例，正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)庫存項主數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量。目標(biāo)是使命名約定更具在合同不存在時從批準(zhǔn)的庫中開發(fā)合同模板。擁抱人工智能技術(shù)并非沒有挑戰(zhàn)。根據(jù)賓夕法尼亞州立大學(xué)具和技術(shù)時會面臨多種挑戰(zhàn)，包括維持財務(wù)、投資；獲取人才并發(fā)展工作技能；促進(jìn)變革管文化；管理數(shù)據(jù)和質(zhì)量控制；開展人工智能試模；以及遵守相關(guān)法規(guī)。克服這些挑戰(zhàn)需要組的重要關(guān)系，確保其數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，確保其員,即使在由AI系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)時，他們也能保持對數(shù)據(jù)的控制權(quán)。使人工智能解決方案生效，而數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)成平臺以建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。公司還需要投監(jiān)管和侵權(quán)法可能不支持公司在發(fā)生事故或事件織惰性可能導(dǎo)致組織難以適應(yīng)不斷變化的技術(shù)；術(shù)所需的投資，因為公司資源有限，可能希望在高后再采用新興技術(shù)。這些擔(dān)憂同樣適用于采用），供任何人使用。相反，公司更傾向于保護(hù)其專有持謹(jǐn)慎態(tài)度。確保公司數(shù)據(jù)安全和安全的一種方 ,因此它不受其他能源公司因業(yè)務(wù)歷史可追溯數(shù)十年而面臨的公司所擁有的遺留數(shù)據(jù)，而且與這些大型公司 )以供其他方使用的設(shè)備維護(hù)信息。因此，該公司不僅評估生后，已經(jīng)確定了其自身的最佳維護(hù)方案。這些控制權(quán)。這些供應(yīng)商通常會與提供靜態(tài)、傳模型訓(xùn)練?！睂崿F(xiàn)更加靈活的庫存管理，并通過集成來自各種來源的數(shù)據(jù)，場趨勢或政治風(fēng)險）來評估供應(yīng)商績效、評估這是因為某些工具，如預(yù)測分析和需求預(yù)測好處和結(jié)果，而其他工具則因相關(guān)的合規(guī)性慢?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約可以協(xié)助自但是由于智能合約相關(guān)的合規(guī)性和風(fēng)險問題（言和合同條款的復(fù)雜性智能合約的采用速度源受到攻擊或不準(zhǔn)確，可能會導(dǎo)致合同失敗。），貨規(guī)劃，石油和天然氣行業(yè)也在逐漸朝這個方也被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，以幫助識別供應(yīng)鏈瓶頸并系統(tǒng)地解決這些問題，例如從需求到訂些改進(jìn)和其他改進(jìn)不僅提高了時速，還改變了 ,因為這些技術(shù)有助于自動化這些任務(wù)所需的工作——以前是 ,還是先觀察競爭對手如何操作然后再跟隨，最終的事實是，無所作為可能是最大的風(fēng)險。未能在采購和供應(yīng)鏈管理中采納 ,領(lǐng)先者和跟隨者將比落后者表現(xiàn)更好，后者是指那些未能域成為快速追隨者而不是領(lǐng)導(dǎo)者，因為我們對于組織而言，使人工智能技術(shù)發(fā)揮作用意味著無論企業(yè)是將成為采用AI技術(shù)進(jìn)行采購和供應(yīng)鏈管理的早期采納者，還是觀望競爭對手先行一步再跟隨其后，最終的關(guān)鍵在于無7從學(xué)習(xí)與發(fā)展角度來看，即時工程是一種具有額外重新興技術(shù)保持成長心態(tài)。他認(rèn)為，擁有這種是，人工智能將使員工能夠?qū)⒏嗑型瓿筛袃r值的工作時，他們會感到更加重填寫表格、移動文件以及承擔(dān)其他繁瑣任務(wù)，無需人工干預(yù)括預(yù)測分析和需求預(yù)測的改進(jìn)、供應(yīng)商風(fēng)險技術(shù)還幫助員工避免繁瑣重復(fù)的任務(wù)，從而作。公司可以通過與那些在處理相關(guān)問題方面經(jīng)驗將重塑采購和供應(yīng)鏈管理，因此，未能擁抱新工具技能以使用它們的組織可能會被采取這些行動的競?cè)哉J(rèn)為生成式AI將繼續(xù)影響采購。他特別提境中實施人工智能存在障礙，但其潛在用途GEP提供基于人工智能的采購和供應(yīng)鏈解決