征服2025年的尾端支出：成功的新AI工具和策略

征服尾部支出在2025年新型人工智能驅(qū)動工具及成功策略2025年2月從混亂到控制：費用管理此文件已授權(quán)給GEP。內(nèi)容簡介尾部支出管理的重要性07現(xiàn)代采購設(shè)計原則有效尾支管理09通過技術(shù)解鎖尾品管理中的價值。15關(guān)鍵因素，成功實施尾端支出計劃。16 結(jié)論引言采購已經(jīng)從是一種被動的響應(yīng)式活動，轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N積極的戰(zhàn)略活動。將單純的成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿语@著價值的戰(zhàn)略職能。盡管組織傳統(tǒng)上專注于與戰(zhàn)略供應(yīng)商管理支出，但它們通常忽略了尾部支出——通常是由無采購專業(yè)知識的員工進行的低價值、高量交易。然而，有效管理尾部支出為businesses提供了利用的機會，以優(yōu)化成本和提升運營效率。

在本報告中，我們探討了持續(xù)的在管理尾端支出方面的挑戰(zhàn)，并識別創(chuàng)新策略和技術(shù)干預措施，以幫助組織釋放未開發(fā)的價值。通過解決當前差距并利用新興解決方案，組織可以推動成本節(jié)約、提高合規(guī)性并增加運營效率。歷史上，采購團隊專注于戰(zhàn)略支出，這代表了整體采購的大部分份額，但只占交易的一小部分。在當今的挑戰(zhàn)性環(huán)境中商業(yè)環(huán)境，特征為供應(yīng)鏈中斷、通貨膨脹和持續(xù)的經(jīng)濟不確定性，成本優(yōu)化已成為首要任務(wù)。組織正在重新思考其對尾端支出管理的策略，意識到更好地管理這一分散的支出可以釋放大量節(jié)省，降低風險并提高合規(guī)性。

該報告將回答關(guān)于尾部支出管理的核心問題，包括：或挑戰(zhàn)？優(yōu)化尾端支出管理？如何利用先進的人工智能和分析轉(zhuǎn)變尾部支出管理？管理推動價值？尾隨支出管理的重要性盡管尾端支出管理經(jīng)常在采購領(lǐng)域被討論，但它很少被付諸實踐?？偭康?0%以上。主要是由低價值、一次性或頻繁性較低的采購組成，這些采購分散在廣泛的供應(yīng)商之間。尾支出的定義因組織而異。圖1展示了采購支出的典型細分。展示1：理解采購支出來源：EverestGroup(2025)隱藏的尾巴戰(zhàn)略花費隱藏的尾巴戰(zhàn)略花費戰(zhàn)術(shù)花費尾部負責人尾巴中部尾部中的尾部支出支出尾端可以分為四個部分：隱藏的尾端、尾端的頭部、尾端的中間以及尾端的尾部。隱藏的尾端支出來自現(xiàn)有供應(yīng)商外的談判合同之外的采購。通常，員工在不知情的情況下進行這些非合同采購，不了解預先設(shè)定的定價。尾端的頭部指的是支出尾端的較高價值部分，包括雖然被歸類為支出尾端但代表相對較高價值的采購。尾端的中間部分涉及眾多現(xiàn)貨購買，通常每年導致數(shù)千筆交易，從而導致顯著的不必要的成本。尾部包括低價值、高交易量的采購，這些采購的談判空間極小或沒有。處理這些采購，造成了以下幾項組織挑戰(zhàn)，包括：□不合規(guī)：存在相關(guān)策略，它們通常也存儲在共享驅(qū)動器中。在預期用戶在購買前會咨詢它們的情形下。因此，用戶通常會繞過流程，與非首選供應(yīng)商進行交易，從而導致普遍的不遵守規(guī)定價值侵蝕：隔離的采購實踐導致類似產(chǎn)品類別使用多個供應(yīng)商，從而碎片化需求。，進一步侵蝕價值并浪費資源。糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可見性：尾端支出采購通過各種手動和數(shù)字媒介在多個系統(tǒng)中進行。整合企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）平臺、采購到支付（S2P）數(shù)據(jù)孤島，限制了尾端支出的可見性，并導致分類不準確。低內(nèi)部利益相關(guān)者滿意度：有限的技術(shù)支持幫助用戶完成購買流程，加上復雜的政對生產(chǎn)力產(chǎn)生負面影響。除了這些挑戰(zhàn)，管理直接的尾端支出增加了額外的復雜性。直接的尾端采購必須滿足與直接的策略性采購相同的嚴格標準，需要制造、庫存和質(zhì)量保證團隊之間的協(xié)作。供應(yīng)商必須經(jīng)歷嚴格的資格認證流程，包括質(zhì)量認證并且政策遵守，并且訂單必須與供應(yīng)商的生產(chǎn)能力相匹配。一旦選定，供應(yīng)商必須集成到ERP系統(tǒng)中，需要為長尾項目設(shè)置項目主記錄和采購記錄。這些額外的復雜性導致直接尾端支出被管理與直接戰(zhàn)略支出類似，這使得制造地點的員工在采購上花費大量時間，從而將他們從核心運營責任中拉離。展示2總結(jié)了管理尾部支出的挑戰(zhàn)，包括額外的直接尾部支出復雜性。展示2：來源：EverestGroup(2025)管理尾端支出所面臨的挑戰(zhàn)

無效輸入需要翻譯的英文文本。缺乏適當?shù)闹R管理，工作流程中沒有嵌入式合規(guī)性。價值侵蝕孤立的采購限制性的價格談判數(shù)據(jù)質(zhì)量差和可見性不足不同的采購系統(tǒng)系統(tǒng)集成挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島低內(nèi)部利益相關(guān)者滿意度繁瑣的合規(guī)流程，依賴共享驅(qū)動器訪問政策。直接尾端支出中的額外復雜性

嚴格的準則直接戰(zhàn)略采購標準復雜的訂單分配基于供應(yīng)商生產(chǎn)能力的訂單分配嚴格的資格要求供應(yīng)商必須滿足質(zhì)量認證要求嚴格的資格審核流程主要是由于稅收、海關(guān)和關(guān)稅造成的。盡管尾端支出管理復雜且具有挑戰(zhàn)性，但有效管理的組織可以實現(xiàn)顯著的好處，例如成本節(jié)約： 通過在組織中整合需求并與各相關(guān)方協(xié)商優(yōu)選供應(yīng)商，公司可以獲取更優(yōu)惠的折扣。增加流動資金： 談判結(jié)果實現(xiàn)標準化和擴付款條款有助于釋放營運資金。提高生產(chǎn)力：縮短周期時間： 標準化的政策，更快的審批，以及簡化支付減少交易時間全職等效力每單位產(chǎn)出增加： 利用正確的采購渠并且技術(shù)使員工能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略任務(wù)□提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和報告：實施正確的渠道和技術(shù)可以增強對支出的可見性和控制力。風險降低： 鞏固供應(yīng)商基礎(chǔ)和消除不合供應(yīng)商減輕了財務(wù)、聲譽和法律風險?，F(xiàn)代采購設(shè)計原則，以實現(xiàn)有效的尾端支出管理。許多組織已經(jīng)推出了應(yīng)對尾端支出挑戰(zhàn)的舉措，例如制定明確政策，提供多種購買渠道，如采購卡和目錄，并創(chuàng)建購買臺面以提供用戶多種選擇。盡管這些努力……提供有效的尾端支出管理堅實基礎(chǔ)，他們往往不夠。企業(yè)用戶常常由于咨詢政策的不便而忘記或繞過政策。在每次購買前審查他們，導致違規(guī)采購。在許多情況下，情況的緊迫性和對正確購買渠道的不明確導致購買者使用不適當?shù)那溃M一步損害了數(shù)據(jù)可見性。為了解決這些差距，領(lǐng)先的機構(gòu)正在采用基于傳統(tǒng)方法并利用創(chuàng)新設(shè)計原則的現(xiàn)代尾端支出管理策略，以簡化流程、提高合規(guī)性和推動成本效率。一些常見的現(xiàn)代干預措施包括：將合規(guī)性嵌入工作流程：組織將政策內(nèi)嵌并整合合規(guī)性到工作流程的每一步，在需要時重新設(shè)計流程。例如，他們?yōu)槌^設(shè)定閾值的采購建立審批工作流程，并為各種類別維護一個首選的合規(guī)供應(yīng)商名單。通過利用生成式人工智能和智能虛擬助手VAs），企業(yè)可以引導用戶做出合規(guī)的采購決策。分析支出：這使得他們能夠根據(jù)頻率、采購復雜性和業(yè)務(wù)關(guān)鍵性等因素對支出進行分析。利用適當?shù)馁徺I渠道：現(xiàn)貨購買和P卡都做得很好。適用于辦公用品、零食、食品和IT周邊消費品的消費產(chǎn)品。目錄對于維護、修理和運營（MRO）則是獲取專業(yè)服務(wù)，如咨詢、法律和合規(guī)服務(wù)的理想選擇。驗的現(xiàn)代采購渠道。最常采用的兩種現(xiàn)代采購渠道是B2B市場和B2B支出聚合模型，它們提供了對尾端支出的更多靈活性和控制力。B2B市場平臺B2B電商平臺是一種旨在通過為商業(yè)用戶提供類似亞馬遜的體驗來簡化采購的電子商務(wù)觀的搜索、選擇和訂購功能，用戶可以輕松地瀏覽平臺。B2B電商平臺管理整個采購過理并實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。此外，它們通過執(zhí)行通過預先建立的合同來確保合規(guī)性?；ㄙM聚合模型一個支出聚合器將采購活動集中在一個被稱為聚合器的單個供應(yīng)商處，該聚合器負責管理多個供應(yīng)商的整個采購流程，并作為企業(yè)買家的單一聯(lián)絡(luò)點，如圖3所示。展示3：支出聚合模型來源：EverestGroup(2025)買方明確要求支付處理

聚合器

識別選擇

選擇選擇選擇選擇選擇選擇N訂單 類別1安置 類別2通過采用此模式，企業(yè)可以將管理龐大的供應(yīng)商基礎(chǔ)和交易處理的任務(wù)轉(zhuǎn)交給集成商，使用戶能夠?qū)Ｗ⒂诤诵倪\營。組織還可以從成本節(jié)約中獲益，因為集成商通過利用規(guī)模經(jīng)濟和跨多個企業(yè)的需求聚合與供應(yīng)商協(xié)商更有利的條款。通過解鎖價值技術(shù)在尾部支出管理中的應(yīng)用簡化采購操作、提高數(shù)據(jù)可見性和提供價值方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。ERP和S2P平細合規(guī)檢查。由于這些限制，企業(yè)用戶通常會求助于離線方法或替代軟件解決方案來采購尾端商品。管理數(shù)千筆涉及多個業(yè)務(wù)單元、地區(qū)和供應(yīng)商的交易變得耗時且勞動密集，涉及多個人工環(huán)節(jié)。這降低了效率，并導致用戶體驗不佳。認識到ERP/S2P平臺在處理尾端支出交易中的局限性，領(lǐng)先的組織正在越來越多地采用先進的解決方案。如展示4，以及利用技術(shù)和新興解決方案更好地處理尾端支出。圖4：有效尾端支出管理的技術(shù)干預措施來源：EverestGroup(2025)創(chuàng)新方案自主采購 B2B市場平臺 基于生成式AI的智能虛擬助手數(shù)字杠桿高級分析 傳統(tǒng)人工智能/機器學習 生成式人工智能數(shù)據(jù)供應(yīng)商數(shù)據(jù)

消費數(shù)據(jù)

合約元數(shù)據(jù)遺留解決方案源至合同（S2C） 費用分析 電子采購 合同生命周期管理（Co采購到支付（P2P） 電子采購 發(fā)票自動化 支付核心的S2C和P2P解決方案，ERP/S2P套件。核心的S2C和P2P解決方案，ERP/S2P套件。這些創(chuàng)新補充了現(xiàn)有的企業(yè)采購數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)，并解決了具體差距，使企業(yè)能夠更有效地管理尾端支出。數(shù)據(jù)管理在尾端支出管理中，最大的挑戰(zhàn)之一是缺乏透明度，因為這些采購通常分散在各個部門和系統(tǒng)中，從而復雜了數(shù)據(jù)整合。實施一個健全的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和策略對于有效的尾端支出管理至關(guān)重要。數(shù)字化手動采購并使用適當?shù)馁徺I渠道確保采購數(shù)據(jù)的準確性捕獲。通過有效地整合系統(tǒng)，組織可以從不同的平臺包括ERP和S2P/P2P系統(tǒng)中整合所有采購信息。協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)和實施穩(wěn)健的治理確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)，解決不一致性的根本原因，并提高可用性。維護良好、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)允許組織利用先進分析、人工智能和機器學習等新興技術(shù)，提供更深入的見解，并在整個組織中推動優(yōu)化。企業(yè)高級分析高級分析可以通過分析大量的尾部支出數(shù)據(jù)，并提供關(guān)于各種組件（例如）的見解，從而顯著提升尾部支出管理。供應(yīng)商、類別、支出性質(zhì)、貢獻支出的業(yè)務(wù)單元以及合規(guī)違規(guī)。此分析使組織能夠?qū)Ψ稚⒌墓?yīng)商進行分類和管理，從而改進供應(yīng)商管理和對采購活動的可見性。通過促進系統(tǒng)間數(shù)據(jù)流暢流動，組織可以更深入地了解支出模式和趨勢。這有助于揭示通過價格比較、談判和供應(yīng)商整合來整合和優(yōu)化成本的機會。此外，分析支出可以揭示潛在的采購風險，如不合規(guī)的供應(yīng)商、欺詐交易和其他差異，使采購職能能夠更有效地降低風險。利用這些分析能力推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定，從而實現(xiàn)成本節(jié)省和更高的運營效率。傳統(tǒng)人工智能/機器學習傳統(tǒng)的人工智能/機器學習技術(shù)通過提供對支出模式的更深入洞察、增強決策能力和改進預測，為尾端支出管理帶來更多價值。AI/ML模型分析歷史支出數(shù)據(jù)以預測未來的預算需求，使決策者能夠優(yōu)先考慮關(guān)鍵支出項目，而不是將資源分散到所有支出中。此外，供應(yīng)商推薦引擎利用歷史數(shù)據(jù)和合同信息，根據(jù)預定義的標準，如質(zhì)量、交貨時間表、付款條款和財務(wù)收益，來建議最佳供應(yīng)商。這簡化了供應(yīng)商選擇流程。在選聘過程的同時降低風險。機器學習算法還可以識別出瓶頸。采購工作流程，提供針對性的改進見解。多模態(tài)人工智能可以分析采購交易、合同和請求，以檢測異常情況，如支出異常波動或合同差異。通過利用這些技術(shù)，組織可以提升規(guī)劃能力、優(yōu)化供應(yīng)商管理、簡化工作流程以及降低風險，最終改善尾支管理。生成式人工智能生成式AI通過各種用例為增強尾端支出管理提供新的機會，包括自動化文檔創(chuàng)建、虛擬協(xié)助和決策支持。它能夠生成支出報告、定制儀表板和針對不同利益相關(guān)者的績效更新，報告關(guān)鍵指標。此外，生成式AI通過生成用于發(fā)送訂單、談判條款和價格、請求狀態(tài)更新等內(nèi)容，幫助商業(yè)用戶與供應(yīng)商溝通，確保及時且一致地與供應(yīng)商互動。它還創(chuàng)建了定制的培訓材料和操作手冊，提高了利益相關(guān)者在管理尾端開支方面的理解和生產(chǎn)力。此外，生成式AI可以分析模式和趨勢，以建議策略調(diào)整，并識別替代供應(yīng)商，并推薦節(jié)省成本的措施，賦予采購部門權(quán)力。團隊做出更明智的決策并推動更大的商業(yè)價值。展示5展示了如何利用新興技術(shù)進行尾端支出管理，從而推動成本降低、合規(guī)性改善和流程效率提升的結(jié)果。生成式AI賦予商務(wù)用戶提升供應(yīng)商溝通、開發(fā)定制，從而在尾支管理方面推動顯著的改進。展示5：利用數(shù)字杠桿驅(qū)動結(jié)果來源：EverestGroup(2025)

[NOTEXHAUSTIVE]利用的技術(shù)： 高級分析 傳統(tǒng)人工智能/機器學生成式人工智能結(jié)果 技術(shù)應(yīng)用案例以驅(qū)動結(jié)果成本 揭示隱藏的減少 保存機會合規(guī)性并且風險管理監(jiān)控尾部組織政策和程序合規(guī)性并且風險管理監(jiān)控尾部組織政策和程序合理化供應(yīng)基于識別和確保參與與合規(guī)的供應(yīng)商利用生成式AI來協(xié)助監(jiān)控內(nèi)部識別潛在風險流程 簡化采購流程效率 通過數(shù)字化進行的運流程和減少增強用戶體驗使用人工智能進行分析用戶行為和增強用戶體驗使用人工智能進行分析用戶行為和個性化購買建議利用生成式基于AI的交互式用戶意識到的采購政策供應(yīng)商溝通擺置與談判

優(yōu)化供應(yīng)商選擇與協(xié)助協(xié)商更優(yōu)的條款和條件。通過優(yōu)化工作流程識別瓶頸并建議過程改善

通過檢測來預防泄漏模式指示欺詐活動，此類作為重復發(fā)票引導式購買解決方案通過協(xié)助用戶進行購買過程 此外，一流的組織正在采用創(chuàng)新解決方案，如由生成式人工智能驅(qū)動的智能虛擬助手（IVAs）和自主采購工具。這些解決方案通過自動化流程并在整個采購過程中協(xié)助用戶，補充了現(xiàn)有的采購技術(shù)?；谏墒紸I的智能虛擬助手由生成式AI驅(qū)動的IVAs提供了簡化并支持采購過程復雜性的對話功能。它們讓用戶隨時了解最新的政策和程序，從而消除了搜索共享驅(qū)動器的需求。憑借直觀的界面，IVAs引導用戶選擇首選供應(yīng)商和現(xiàn)有合同，從而最大限度地減少超出合同支出的費用。此外，IVA通過管理圍繞訂單確認、交貨更新和付款的對話來簡化供應(yīng)商溝通。它們還收集用戶對供應(yīng)商表現(xiàn)的反饋，幫助采購團隊理性化并整合供應(yīng)商基地。IVA的分析功能會將異?；虿缓弦?guī)購買警告告知采購經(jīng)理和用戶，使其能夠迅速采取糾正措施，如改道至正確的采購渠道或聯(lián)系首選供應(yīng)商。此外，IVAs通過提供實時支出更新并標記任何預算偏差，有助于成本預算和控制，從而確保更有效的財務(wù)管理。自主采購企業(yè)用戶通常缺乏識別和選擇大量小額支出交易最佳供應(yīng)商所必需的采購專業(yè)知識和時間，這增加了與次優(yōu)供應(yīng)商合作的風險。這可能導致合規(guī)問題、過度支付以及組織資源的浪費。AI驅(qū)動的采購解決方案通過幫助組織持續(xù)與最佳匹配的供應(yīng)商合作，提供了一種變革性的方法。頂級供應(yīng)商解決方案作為全面工具，賦予組織權(quán)力。戶能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略任務(wù)，從而提高生產(chǎn)力。展示6說明了利用自主采購工具如何有助于提升尾部支出管理。展示6：自主采購工具在尾端支出管理中的作用來源：EverestGroup(2025)需求分組識別并捆綁類似類型的請求

供應(yīng)商建議根據(jù)數(shù)據(jù)分析與算法推薦潛在供應(yīng)商。

無縫過渡在完成購買后，允許用戶平穩(wěn)過渡到P2P/CLM工具供應(yīng)商溝通 供應(yīng)商活動監(jiān)控 自主談判建立適當?shù)臏贤ㄇ溃辉诠?yīng)商門戶上提供一個直觀的儀表盤。

促進多輪競價，提供對供應(yīng)商行為的寶貴見解。

完全自動化機器人之間的談判以及機器人與人類之間的談判。根據(jù)EverestGroup的調(diào)查，61%采購尾端支出。 1關(guān)鍵因素，成功實施尾端支出計劃。大量選項通過組織變革和技術(shù)來增強尾支管理可以為組織創(chuàng)造選擇困境。在面對眾多選擇時，組織必須投入大量努力以確定最合適的解決方案。更廣泛的企業(yè)目標與精心設(shè)計的采用計劃。此過程需要相關(guān)職能領(lǐng)域的利益相關(guān)者的輸入和協(xié)調(diào)。任何失誤在規(guī)劃和實施所選方案的過程中，可能會增加尾隨支出項目未能實現(xiàn)預期效益的風險。明確界定范圍、在各團隊如采購、法律和IT之間建立明確的角色和責任、簡化流程以及縮短審批流程對于尾端支出項目的成功至關(guān)重要。與相鄰職能如財務(wù)和IT的協(xié)調(diào)與合作有利于采購特定工具的順利實施和整合。此外，實施有針對性的變更管理和用戶參與策略，有助于增強用戶采用度，幫助組織實現(xiàn)項目的全部潛力并持續(xù)其帶來的益處。圖7展示了領(lǐng)先組織為確保尾端支出管理成功所采取的措施。通過自主采購工具優(yōu)化采購操作 展示7：成功實施尾端支出管理計劃來源：EverestGroup(2025)支出分類明確界定支出類別以及尾端內(nèi)外的采購支出分類花費的范疇政策與流程合規(guī)政策與流程合規(guī)定期審查尾支票政策并簡化流程，例如為低風險和低支出的類別獲取例外，將提案邀請（RFP）減少為報價請求（RFQ），以及用三價競標和購買或電子拍賣替換漫長的談判。將政策作為流程和工作流程的一部分，以推動合規(guī)性。購買渠道策略采用多種購買渠道，如市場平臺和支出聚合器模型。根據(jù)支出性質(zhì)的不同，優(yōu)化使用不同的購買渠道。數(shù)字成熟度采用新興技術(shù)和解決方案以確保完全數(shù)字化的采購流程，有助于數(shù)據(jù)管理和透明度。合作設(shè)計與實施涉及IT、法律、財務(wù)和其他相關(guān)利益相關(guān)者的尾端支出管理策略。與利益相關(guān)者定期協(xié)作和溝通，以處理日常運營事務(wù)。結(jié)論\尾支管理因其碎片化和分散化決策的特性，一直對組織構(gòu)成挑戰(zhàn)，此時具有不同優(yōu)先級業(yè)務(wù)用戶往往會導致次優(yōu)結(jié)果。盡管不斷努力優(yōu)化尾支管理，但對這些產(chǎn)品和服務(wù)立即的商業(yè)需求常常超過長期優(yōu)化的目標。然而，現(xiàn)代組織策略和新興技術(shù)為轉(zhuǎn)型尾端支出管理提供了重大機遇，帶來了超越【原文】的利益。成本節(jié)約，例如流程改進、合規(guī)性提升和用戶體驗增強。經(jīng)驗。采購技術(shù)的快速進步，包括對等軟件（P2P）和最佳解決方案（如CLM、SRM、采購和支出分析），以及如自主采購和采購編排等創(chuàng)新解決方案，解決了許多尾隨支出挑戰(zhàn)并提升了運營效率。這些解決方案提供了一系列選項，以增強和補充現(xiàn)有的采購系統(tǒng)。隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，組織將會有獲取更先進工具以有效管理其尾支費用。為了充分利用這些創(chuàng)新，組織必須審慎選擇和整合基于其成熟水平和運營準備情況的解決方案。通過采用針對其特定需求量身定制的技術(shù)組合，組織可以最大化其尾支費用管理工作的價值并實現(xiàn)預期目標。EverestGroup是一家領(lǐng)先的調(diào)研公司，協(xié)助商業(yè)領(lǐng)袖做出自信的決定。我們引導客戶應(yīng)對當今市場的挑戰(zhàn)，通過針對其獨特情況的情境化問題解決方法，強化他們的策略。這推動最大化的運營和財務(wù)表現(xiàn)以及變革性的體驗。我們深厚的專業(yè)知識和不懈的研究，聚焦于技術(shù)、業(yè)務(wù)流程和工程，透過人才、可持續(xù)性等視角。并且采購提供精確且面向行動的指導。更多詳情和深入內(nèi)容請查閱.這項研究的部分資金來源如下。GEP關(guān)于EverestGroup息，請聯(lián)系：+1-214-451-3000info@關(guān)于此主題的更多信息，請聯(lián)系作者：ShirleyHung，合伙人shirley.hung@everestgrp.com阿米爾·汗，實踐總監(jiān)amir.khan@everestgrp.comPrateekSingh，實踐總監(jiān)prateek.singh@everestgrp.com曼恩·辛哈爾，高級分析師manan.singhal@everestgrp.comAnirudhNKopparam，分析師anirudh.kopparam@everestgrp