AI for Spend Analysis & Optimization: Megtalálni a pénzt, amit az asztalon hagysz
Milliókat költesz. De pontosan hol? Mely beszállítók? Mely kategóriák? Milyen árakon? Ahhoz képest, amit fizetnie kellene?
A legtöbb vállalat nem tud válaszolni ezekre a kérdésekre. Nem azért, mert nem követik a kiadásokat. Van ERP-jük. Vannak beszerzési rendszereik. Vannak adataik.
De az adatok kuszák. Különböző formátumok. Különböző rendszerek. Különböző kódolás. Az adatok kézi elemzése hetekig tartó munkát jelent, és mire befejezi a munkát, a táblázatok már elavultak.
A beszerzési csapatok tehát vakon dolgoznak. Ismerik a teljes kiadást. De nem tudják, hol vannak a megtakarítási lehetőségek. Hol túl magasak az árak. Hol lehetne konszolidálni a mennyiséget. Hol történnek tévelygő kiadások.
A mesterséges intelligencia megoldja ezt. Tisztítja az adatokat. Automatikusan kategorizálja a kiadásokat. Azonosítja a megtakarítási lehetőségeket. Kiszúrja a rendhagyó kiadásokat. Olyan átláthatóságot biztosít, amelyet manuálisan soha nem volt ideje megteremteni.
Miért nem sikerül a legtöbb vállalatnál a kiadáselemzés
A kiadások elemzésének egyszerűnek kell lennie. Húzza ki a beszerzési adatokat. Elemezze. Keresse meg a lehetőségeket. Cselekedjen velük.
De ez nem egyszerű. Íme, miért.
A költési adatok mindenhol ott vannak. Különböző rendszerekben. Különböző formátumokban. ERP-tranzakciók. P-kártya adatok. Beszállítói számlák. Mindegyik másképp kódolva. Mindegyik másképp strukturált.
Ugyanannak a szállítónak öt különböző neve van az Ön rendszerében. "ABC Corp." "ABC Corporation." "ABC Co." "A.B.C. Corp." "ABC - Beszállító 12345." Ezek ugyanaz a beszállító vagy különbözőek? Kézi ellenőrzés nélkül senki sem tudja.
Ugyanazt a terméket a különböző vásárlók más-más kategóriába sorolják. Irodaszerek. Általános kellékek. Adminisztratív költségek. MRO. Ezek ugyanazok a dolgok? Valószínűleg. Meg tudja állapítani az adatokból? Nem könnyű.
Szóval szükséged van egy projektre. Egy csapat. Hetekig tartó adattisztítás. A rekordok kézi felülvizsgálata és javítása. Kategóriák kialakítása. Jelentések készítése.
Mire befejezi, az adatok már régiek. A feltételek megváltoztak. Az elemzés egy PowerPointban van, amelyet senki sem használ fel, mert túl sokáig tartott és túl sokba került.
Vagy ami még gyakoribb, hogy egyáltalán nem végzi el az elemzést. Mert senkinek sincs ideje. Így a beszerzés ösztönösen és részleges információk alapján működik. A megtakarítási lehetőségeket nem találják meg. A problémák észrevétlenek maradnak.
Mit tesz a mesterséges intelligencia a kiadások elemzésében és optimalizálásában?
A mesterséges intelligencia nem csak a kiadások elemzését gyorsítja fel. Folyamatossá teszi azt. Íme, hogyan.
Automatikusan kategorizálja a kiadásokat
A mesterséges intelligencia a nyers költési adatokat veszi. Az összeset. Minden rendszerből.
Kitisztítja:
- Beszállítói normalizálás: Azonosítja, hogy az "ABC Corp", az "ABC Corporation" és az "A.B.C. Corp" ugyanaz a szállító. Létrehoz egy fő beszállítói listát.
- Kategória besorolás: Tranzakcióleírások olvasása. Automatikusan hozzárendeli a kategóriákat. Következetesen.
- Termékcsoportosítás: Csoportosítja a hasonló tételeket, még akkor is, ha másképp írják le őket. A "másolópapír" és a "nyomtatópapír" valószínűleg összetartozik.
- GL-kód érvényesítés: Azonosítja a hibásan kódolt tranzakciókat. A minták alapján korrekciókat javasol.
- Osztályok és költséghelyek feltérképezése: A szervezeti egységekhez való kapcsolódás még akkor is, ha a kódolás nem következetes.
A rendezetlen tranzakciós adatokból tiszta, kategorizált költésekké válhat. Nem hetek alatt. Órák alatt.
És ez nem egy egyszeri tisztogatás. A mesterséges intelligencia az új tranzakciókat akkor kategorizálja, amikor azok megtörténnek. Folyamatos láthatóság a kiadásokról folyamatos kézi munka nélkül.
Az alapvető kérdésekre azonnal tud válaszolni:
- Mennyit költünk az egyes beszállítókkal?
- Melyek a legfontosabb kiadási kategóriák?
- Mely osztályok költik a legtöbbet az egyes kategóriákra?
- Hogyan változott a költés az idők során?
Azok a kérdések, amelyekhez korábban adatelemzőre volt szükség, ma már másodpercekig tartanak.
Megtakarítási lehetőségek azonosítása
A tiszta adatok hasznosak. De a meglátások is értékesek. A mesterséges intelligencia nem csak a kiadásokat rendszerezi, hanem azt is megtalálja, hol veszít pénzt.
Árváltozási elemzés:
Ugyanazt a terméket három beszállítótól vásárolja három különböző áron. Vagy ugyanattól a szállítótól különböző árakon, különböző tranzakciókban.
Az AI azonosítja ezeket a változásokat:
- Ugyanaz a termék, különböző árak a különböző beszállítóknál
- Ugyanaz a szállító, következetlen árképzés az egyes tranzakciókban
- Hasonló termékek megmagyarázhatatlan árkülönbségekkel
- A szerződéses áraknál magasabb árak
- A piaci vagy szerződéses feltételeket meghaladó áremelések
Számszerűsíti a lehetőséget: "A legalacsonyabb árra való szabványosítás évente $X megtakarítást jelentene."
Mennyiségi konszolidációs lehetőségek:
Öt beszállítótól vásárol, holott kettővel konszolidálhatná. Kis mennyiséget vásárol, amikor a nagyobb megrendelésekkel kedvezményeket tudna elérni.
Az AI megtalálja a konszolidációs lehetőségeket:
- A mennyiséghez képest túl sok beszállítóval rendelkező kategóriák
- Beszállítók, ahol épphogy a mennyiségi küszöbértékek alatt vannak.
- Hasonló termékek különböző beszállítóktól, amelyeket szabványosítani lehetne
- Földrajzi lehetőségek a regionális kiadások konszolidálására
- Szerződések, amelyekben mennyiségi kötelezettségeket nem teljesítesz.
A megtakarításokat modellezi: "Ha ezt az öt beszállítót összevonnánk az A beszállítóval, az 12%-tal csökkentené az egységköltséget és egyszerűsítené az irányítást."
Szerződésszivárgás észlelése:
Nagyszerű szerződést kötöttél. De használod is? Vagy az emberek még mindig a régi beszállítótól vásárolnak?
A mesterséges intelligencia nyomon követi a szerződés kihasználtságát:
- A szerződéses kategóriák nem szerződéses beszállítókkal történő kiadása
- A mennyiség nem éri el a szerződéses minimumot (mennyiségi kedvezmények elvesztése).
- A szerződéses árakkal nem egyező árképzés
- A feltételek nem felelnek meg a megtárgyalt megállapodásoknak
Számszerűsíti, hogy mit veszítesz: "20% irodaszer-költés megy a nem szerződéses beszállítókhoz, 15%-tel magasabb átlagárakon. Potenciális éves megtakarítás: $X."
Tail költési lehetőségek:
Kisebb beszerzések több száz beszállítóval. Egyenként nem számítanak. Összességében azonban jelentős kiadások, amelyeknek nincs befolyása és magasak az adminisztrációs költségei.
A mesterséges intelligencia azonosítja a farokköltési mintákat:
- Túlzottan széttagolt beszállítói kategóriák
- Minimális éves költéssel, de gyakori tranzakciókkal rendelkező szállítók
- Lehetőségek a farokkiadások preferált beszállítókra történő átcsoportosítására
- Kategóriák, ahol a katalógusok vagy beszerzési kártyák csökkentenék a széttagoltságot
Maverick költekezés észlelése
A tévúton járó kiadások olyan beszerzések, amelyek a jóváhagyott folyamatokon és beszállítókon kívül történnek. Ez nem rosszindulatú. Az emberek megpróbálják elvégezni a munkájukat, amikor a jóváhagyott folyamat túl lassú.
De ez pénzbe kerül. Nincs mennyiségi tőkeáttétel. Nincsenek tárgyalásos feltételek. Nincs láthatóság a kiadásokra. Gyakran magasabb árak.
A mesterséges intelligencia kiszúrja az egyedi költési szokásokat:
- Szerződésen kívüli vásárlások: Vásárlás nem preferált beszállítóktól, ha vannak szerződéses lehetőségek.
- Szabályzat megsértése: Olyan beszerzések, amelyek megkerülik a jóváhagyási követelményeket vagy túllépik a felhatalmazási korlátokat.
- P-kártyával való visszaélés: Vállalati kártyás vásárlások olyan tételek esetében, amelyeknek a beszerzésen keresztül kellene történniük.
- Duplikált beszállítók: Különböző osztályok különböző beszállítókat használnak ugyanazokhoz a tételekhez.
- Nem jóváhagyott beszállítók: Vásárlások az engedélyezett szállítók listáján nem szereplő szállítóktól.
Nem csak a jogsértéseket jelzi. Elemzi, hogy miért történnek:
- Túl lassú a jóváhagyott eljárás?
- Az előnyben részesített beszállítók nem elégítik ki az igényeket?
- Az emberek nem tudják, hogy kik az előnyben részesített beszállítók?
- Vannak-e jogos hiányosságok a beszállítói bázisában?
Cselekvésre alkalmas információkat kap. Nem csak azt, hogy "a szabálytalan költekezés rossz", hanem azt is, hogy "a szabálytalan költekezés ezekben a kategóriákban és ezekből az okokból történik, és íme, mit kell tenni ellene".
Benchmarkok a piaci árfolyamokkal szemben
Egységenként $50-et fizet. De ez jó? Piaci kontextus nélkül nem tudhatod.
A mesterséges intelligencia teljesítményértékelést biztosít:
- Piaci ár-összehasonlítás: Hogyan viszonyulnak az Ön árai a hasonló termékek piaci áraihoz?
- Ipari referenciaértékek: Hogyan viszonyulnak az Ön kiadásai az Ön iparágában működő hasonló vállalatokhoz?
- Regionális eltérés: A különböző régiókban eltérő árakat fizet? Ezek a különbségek indokoltak?
- Ár trendelemzés: A piaci árak emelkednek vagy csökkennek? Az Ön szerződéses árai a piaccal együtt mozognak?
- Should-cost modellezés: Az anyagköltségek, a munkaerő és az árrés alapján mennyit kellene fizetnie?
Ez nem tökéletes. A piaci árak a mennyiség, a specifikációk, a szolgáltatási szintek és a kapcsolatok függvényében változnak. De az irányadó útmutatás értékes.
20%-t fizetsz a piaci átlag felett? Ideje kivizsgálni. Vagy az Ön specifikációi indokolják a magasabb költséget, vagy lehetősége van tárgyalni.
A piaci árak 10% csökkentek, de a szerződésed nem igazodott? Itt az ideje, hogy megbeszélje a szállítójával.
Előrejelzések Jövőbeli kiadások
A költségvetés tervezése a legtöbb vállalatnál találgatás. A tavalyi kiadások plusz néhány százalék. Reméljük, hogy közel van.
Az AI a tényleges minták alapján készít előrejelzéseket:
- Trendelemzés: Hogyan változott a költés történelmileg? Mik a minták?
- Szezonalitás: Mely kategóriáknak van szezonális ingadozása? Mikor fordulnak elő tüskék?
- Szerződéses kötelezettségvállalások: Mennyit köteles költeni a meglévő szerződések alapján?
- Növekedési faktorok: Üzleti növekedés. Változások a létszámban. Bővítési tervek. Hogyan hatnak ezek a kiadásokra?
- Áremelkedés: Szerződéses áremelések. Piaci trendek. Várható inflációs hatás.
- A kezdeményezés hatása: Hogyan befolyásolják a tervezett projektek vagy változások a kiadásokat?
A kiadási előrejelzéseket kategóriánként, beszállítónként és osztályonként kapja meg. Jobb költségvetés-tervezés. Korai figyelmeztetés, ha a kiadások az előrejelzés felett alakulnak. Láthatóvá válik, hogy mi okozza a változásokat.
A pénzügyiek azt kérdezik: "Miért van a 3. negyedévi kiadás $200K-val a költségvetés felett?" Erre adatokkal, nem pedig találgatásokkal tudsz válaszolni.
Mit jelent ez az Ön számára
CPO-k és beszerzési vezetők számára
Megkapja azt a láthatóságot, amire mindig is vágyott, de soha nem volt ideje létrehozni.
- A kiadások egyértelmű láthatósága: Tudja, hová megy a pénz. Kategóriánként. Szállító szerint. Osztályok szerint. Valós időben.
- Számszerűsített megtakarítási lehetőségek: Nem megérzések. Konkrét lehetőségek, dollárösszegekkel.
- Adatok a tárgyalások irányításához: Piaci referenciaértékek. A kiadások koncentrációja. Árváltozások. Bizonyíték a jobb ajánlatokra.
- Stratégiai kategóriamenedzsment: Határozza meg, mely kategóriák igényelnek figyelmet. Az erőfeszítések rangsorolása a lehetőségek nagysága alapján.
- Beszerzési teljesítménymutatók: A megtakarítások nyomon követése. Szerződéses megfelelés. Maverick kiadások. Kategória költségtendenciák.
Beszerzési vezetők és beszerzők számára
Tudja, hová kell összpontosítania erőfeszítéseit a maximális hatás érdekében.
- Tudja, hová megy a pénz: Anélkül, hogy heteket töltene jelentések készítésével. Azonnali válaszok a kiadásokra vonatkozó kérdésekre.
- Koncentráljon a nagy hatású kategóriákra: Nézze meg, mely kategóriákban vannak a legnagyobb megtakarítási lehetőségek. Állítson fel stratégiai prioritásokat.
- Beszállítói konszolidációs célok: Határozza meg, hol van túl sok beszállítója, és mit takaríthat meg a konszolidációval.
- A szerződéses megfelelés láthatósága: Nézze meg, hol nem használják a szerződéses feltételeket. Vezesse az elfogadást.
- Tárgyalási előkészítés: Vegyen részt a beszállítói megbeszéléseken a költési adatokkal és a piaci kontextussal.
Pénzügyi csapatok számára
Olyan átláthatóságot és költségvetési pontosságot kap, amilyet még soha nem tapasztalt.
- Jobb költségvetési pontosság: A tényleges költési szokásokon alapuló előrejelzések, nem pedig találgatások.
- Megalapozott beszerzési beruházások: Dokumentált megtakarítási lehetőségek, amelyek igazolják a beszerzési forrásokat.
- Dokumentált megtakarítások: A beszerzési kezdeményezésekből származó megtakarítások nyomon követése. Mutassa meg a ROI-t.
- Varianciaelemzés: Értse meg, hogy mi mozgatja a költések változását. Tényleges okok, nem elméletek.
- Költségellenőrzés: Korai figyelmeztetés, ha a kiadások a költségvetésen felül alakulnak. Ideje cselekedni, mielőtt túl késő lenne.
Amit az AI nem fog megtenni
Tisztázzuk, hogy mi az a költéselemző AI.
A mesterséges intelligencia nem rögzíti automatikusan a megtakarításokat. Azonosítja a lehetőségeket. Az embereknek kell cselekedniük. Tárgyaljon a beszállítókkal. Konszolidálja a mennyiséget. A szerződések betartásának kikényszerítése.
A mesterséges intelligencia emberi közreműködés nélkül nem érti a kontextust. Néha a magasabb árakat a minőség, a szolgáltatás vagy a stratégiai kapcsolatok indokolják. Néha a beszállítók széttagoltsága is célt szolgál. Az AI megjelöli a számokat, Ön pedig üzleti döntést hoz.
A mesterséges intelligencia nem javítja ki a rossz beszerzési folyamatokat. Ha a folyamatok lassúak, és az emberek megkerülik őket, a költéselemzés megmutatja a problémát. De a javításhoz folyamatfejlesztésre van szükség, nem csak elemzésre.
A mesterséges intelligencia láthatóvá teszi a kiadásokat. Megmutatja, hol vannak lehetőségek. Számszerűsíti a potenciális megtakarításokat. Nyomon követi az előrehaladást.
A beszerzési csapatnak még mindig el kell végeznie a munkát. De ezt egyértelmű utasításokkal, nem pedig találgatásokkal kell megtenniük.
Valódi eredmények a költéselemző AI-ból
Így néz ki ez a gyakorlatban:
A kiadások folyamatos láthatósága: Nincs több negyedéves kiadáselemzési projekt. Valós idejű kategorizálás és jelentéstétel. Azonnal megválaszolt kérdések.
Megtakarítások azonosítása: A tipikus vállalatok az első elemzés során találnak 8-15% megtakarítási lehetőséget. Nem mindegyik valósítható meg, de elég ahhoz, hogy igazolja az erőfeszítést.
Gyorsabb kategória stratégia: A kategóriák lehetőségeinek azonosítása, ami eddig hetekig tartott, most napokba telik. Több kategória stratégiai irányítása.
Jobb tárgyalások: A vevők adatokkal vesznek részt a megbeszéléseken. Jobb eredményeket érhet el, ha ismeri a kiadásait, a piaci árfolyamokat és a tőkeáttételi pontokat.
Maverick kiadáscsökkentés: A láthatóság elősegíti a javulást. Ha mérjük és jelentjük a tévelygő kiadásokat, akkor azok csökkennek. Idővel jellemzően 30-50% csökkenés.
Ez nem arról szól, hogy a beszerzési csapatokat mesterséges intelligenciával helyettesítsük. Hanem arról, hogy átláthatóságot és eszközöket biztosítunk számukra, hogy stratégiai szempontból jobban tudjanak eljárni.
Készen áll, hogy megnézze, hova megy a pénze?
Minden vállalat költési adatai eltérőek. Különböző rendszerek. Különböző struktúrák. Különböző kategóriák, amelyek fontosak az Ön vállalkozása számára.
Mi nem árulunk egyméretű, mindenki számára megfelelő költéselemző eszközöket. Az Ön egyedi adatforrásait és kiadási mintáit vizsgáljuk. Olyan kategorizálást készítünk, amely megfelel az Ön kategóriakezelési módjának. Olyan jelentéseket és riasztásokat készítünk, amelyek választ adnak az Ön egyedi kérdéseire.
Nem ígérjük, hogy milliós megtakarításokat fog találni. Csak világos képet arról, hogy hol költ pénzt, és hol vannak lehetőségek.
