L'intelligenza artificiale per l'analisi e l'ottimizzazione della spesa: Trovare il denaro che si sta lasciando sul tavolo
State spendendo milioni. Ma dove esattamente? Quali fornitori? Quali categorie? A quali prezzi? Rispetto a quanto dovreste pagare?
La maggior parte delle aziende non è in grado di rispondere a queste domande. Non perché non tengano traccia delle spese. Hanno sistemi ERP. Hanno sistemi di acquisto. Hanno dati.
Ma i dati sono disordinati. Formati diversi. Sistemi diversi. Codifiche diverse. Analizzarli manualmente significa lavorare per settimane per creare fogli di calcolo che sono già obsoleti quando si finisce.
Quindi i team di approvvigionamento operano alla cieca. Conoscono la spesa totale. Ma non sanno dove sono le opportunità di risparmio. Dove i prezzi sono troppo alti. Dove il volume potrebbe essere consolidato. Dove si sta verificando una spesa anomala.
L'intelligenza artificiale risolve questo problema. Pulisce i dati. Categorizza automaticamente le spese. Identifica le opportunità di risparmio. Individua le spese irregolari. Vi offre una visibilità che non avete mai avuto il tempo di creare manualmente.
Perché l'analisi della spesa fallisce nella maggior parte delle aziende
L'analisi della spesa dovrebbe essere semplice. Raccogliere i dati di acquisto. Analizzarli. Trovare le opportunità. Agire su di esse.
Ma non è semplice. Ecco perché.
I dati di spesa sono ovunque. Sistemi diversi. Formati diversi. Transazioni ERP. Dati delle carte P. Fatture dei fornitori. Ognuno codificato in modo diverso. Ognuno strutturato in modo diverso.
Lo stesso fornitore ha cinque nomi diversi nel vostro sistema. "ABC Corp." "ABC Corporation". "ABC Co." "A.B.C. Corp." "ABC - Fornitore 12345". Si tratta dello stesso fornitore o di fornitori diversi? Nessuno lo sa senza un controllo manuale.
Lo stesso prodotto viene classificato in modo diverso da acquirenti diversi. Forniture per ufficio. Forniture generali. Spese amministrative. MRO. Sono la stessa cosa? Probabilmente sì. Si può dire dai dati? Non è facile.
Quindi avete bisogno di un progetto. Un team. Settimane di pulizia dei dati. Rivedere e correggere manualmente i record. Creare categorie. Creare rapporti.
Quando si finisce, i dati sono già vecchi. Le condizioni sono cambiate. L'analisi giace in un PowerPoint su cui nessuno interviene perché ha richiesto troppo tempo ed è costata troppo.
Oppure, più comunemente, non si fa mai l'analisi. Perché nessuno ha tempo. Così gli acquisti si basano sull'istinto e su informazioni parziali. Le opportunità di risparmio non vengono trovate. I problemi passano inosservati.
Cosa fa l'intelligenza artificiale per l'analisi e l'ottimizzazione della spesa
L'intelligenza artificiale non si limita a velocizzare l'analisi della spesa. La rende continua. Ecco come.
Categorizza automaticamente le spese
L'intelligenza artificiale prende i dati di spesa grezzi. Tutti. Da ogni sistema.
Lo pulisce:
- Normalizzazione dei fornitori: Identifica che "ABC Corp", "ABC Corporation" e "A.B.C. Corp" sono lo stesso fornitore. Crea un elenco fornitori principale.
- Classificazione della categoria: Legge le descrizioni delle transazioni. Assegna automaticamente le categorie. In modo coerente.
- Raggruppamento di prodotti: Raggruppa articoli simili anche se descritti in modo diverso. "Carta per fotocopie" e "carta per stampanti" probabilmente appartengono allo stesso gruppo.
- Convalida del codice GL: Identifica le transazioni codificate in modo errato. Suggerisce correzioni sulla base di modelli.
- Mappatura dei reparti e dei centri di costo: I collegamenti spendono per le unità organizzative anche quando la codifica è incoerente.
Si passa da dati disordinati sulle transazioni a spese pulite e categorizzate. Non in settimane. In ore.
E non si tratta di una pulizia una tantum. L'intelligenza artificiale categorizza le nuove transazioni man mano che si verificano. Visibilità continua delle spese senza bisogno di un continuo lavoro manuale.
È possibile rispondere immediatamente alle domande di base:
- Quanto spendiamo con ogni fornitore?
- Quali sono le nostre categorie di spesa principali?
- Quali sono i reparti che spendono di più per ogni categoria?
- Come è cambiata la spesa nel tempo?
Domande che prima richiedevano un analista di dati ora richiedono pochi secondi.
Identifica le opportunità di risparmio
I dati puliti sono utili. Ma le intuizioni sono preziose. L'intelligenza artificiale non si limita a organizzare la spesa, ma individua i punti in cui si sta perdendo denaro.
Analisi della variazione dei prezzi:
Si acquista lo stesso articolo da tre fornitori a tre prezzi diversi. Oppure dallo stesso fornitore a prezzi diversi in transazioni diverse.
L'IA identifica queste variazioni:
- Stesso prodotto, prezzi diversi tra i vari fornitori
- Stesso fornitore, prezzi incoerenti nelle varie transazioni
- Prodotti simili con differenze di prezzo inspiegabili
- Prezzi superiori alle tariffe contrattuali
- Aumenti di prezzo che superano i termini di mercato o di contratto
Quantifica l'opportunità: "La standardizzazione al prezzo più basso farebbe risparmiare $X all'anno".
Opportunità di consolidamento dei volumi:
Acquistate da cinque fornitori quando potreste consolidare con due. Acquistate piccole quantità quando ordini più consistenti consentirebbero di ottenere sconti.
L'IA trova opportunità di consolidamento:
- Categorie con troppi fornitori per il volume
- Fornitori che si trovano appena al di sotto della soglia di rottura dei volumi
- Prodotti simili di fornitori diversi che potrebbero essere standardizzati
- Opportunità geografiche per consolidare la spesa regionale
- Contratti con impegni di volume che non vengono rispettati
Modella i risparmi: "Il consolidamento di questi cinque fornitori con il fornitore A ridurrebbe il costo unitario di 12% e semplificherebbe la gestione".
Rilevamento delle perdite del contratto:
Avete negoziato un ottimo contratto. Ma lo state utilizzando? O la gente continua a comprare dal vecchio fornitore?
L'IA tiene traccia dell'utilizzo dei contratti:
- Spesa con fornitori non contrattualizzati per le categorie contrattualizzate
- I volumi non raggiungono i minimi contrattuali (perdendo gli sconti sui volumi)
- Prezzi che non corrispondono alle tariffe contrattuali
- Condizioni non in linea con gli accordi negoziati
Quantifica ciò che si sta perdendo: "20% di spesa per forniture per ufficio sono destinate a fornitori non convenzionati a prezzi medi più alti di 15%". Potenziale risparmio annuale: $X".
Opportunità di spesa per la coda:
Piccoli acquisti con centinaia di fornitori. Singolarmente non hanno importanza. Collettivamente rappresentano una spesa significativa senza alcun effetto leva e con costi amministrativi elevati.
L'intelligenza artificiale identifica i modelli di spesa della coda:
- Categorie con eccessiva frammentazione dei fornitori
- Fornitori con spese annuali minime ma transazioni frequenti
- Opportunità di spostare la spesa della coda verso i fornitori preferiti
- Categorie in cui i cataloghi o le schede di approvvigionamento ridurrebbero la frammentazione
Rileva la spesa irregolare
Le spese irregolari sono acquisti che avvengono al di fuori dei processi e dei fornitori approvati. Non si tratta di malizia. Si tratta di persone che cercano di portare a termine il proprio lavoro quando il processo approvato è troppo lento.
Ma costa. Nessuna leva sui volumi. Niente condizioni negoziate. Nessuna visibilità della spesa. Spesso i prezzi sono più alti.
L'intelligenza artificiale individua i modelli di spesa anomali:
- Acquisti fuori contratto: Acquistare da fornitori non preferiti quando esistono opzioni contrattuali.
- Violazioni della politica: Acquisti che eludono i requisiti di approvazione o superano i limiti di delega.
- Abuso della carta P: Acquisti con carta aziendale per articoli che dovrebbero passare attraverso l'approvvigionamento.
- Fornitori duplicati: Diversi reparti utilizzano fornitori diversi per gli stessi articoli.
- Fornitori non approvati: Acquisti da fornitori non presenti nell'elenco dei fornitori approvati.
Non si limita a segnalare le violazioni. Analizza il motivo per cui si verificano:
- Il processo di approvazione è troppo lento?
- I fornitori preferiti non soddisfano le esigenze?
- La gente non sa chi sono i fornitori preferenziali?
- Ci sono lacune legittime nella vostra base di fornitori?
Ottenete informazioni utili. Non solo "la spesa malvagia è negativa", ma "la spesa malvagia si sta verificando in queste categorie per questi motivi, ed ecco cosa fare al riguardo".
Parametri di riferimento rispetto ai tassi di mercato
Si paga $50 per unità. Ma è un buon prezzo? Non è possibile saperlo senza un contesto di mercato.
L'IA fornisce un benchmarking:
- Confronto dei prezzi di mercato: Come si collocano i vostri prezzi rispetto a quelli di mercato per prodotti simili?
- Parametri di riferimento del settore: Come si colloca la vostra spesa rispetto a quella di aziende simili del vostro settore?
- Varianza regionale: Si pagano prezzi diversi in regioni diverse? Queste differenze sono giustificate?
- Analisi dell'andamento dei prezzi: I prezzi di mercato stanno aumentando o diminuendo? I vostri prezzi contrattuali si muovono con il mercato?
- Modellazione dei costi di produzione: Sulla base dei costi dei materiali, della manodopera e dei margini, quanto dovreste pagare?
Questo non è perfetto. I prezzi di mercato variano in base al volume, alle specifiche, ai livelli di servizio e alle relazioni. Ma l'orientamento è prezioso.
State pagando 20% in più rispetto alla media del mercato? È il momento di indagare. O le vostre specifiche giustificano un costo superiore, o avete la possibilità di negoziare.
I prezzi di mercato sono scesi di 10% ma il vostro contratto non si è adeguato? È il momento di discutere con il vostro fornitore.
Previsioni di spesa futura
Nella maggior parte delle aziende il budget è una congettura. La spesa dell'anno scorso più una percentuale. Si spera che sia vicino.
Le previsioni dell'IA si basano su modelli reali:
- Analisi delle tendenze: Come è cambiata storicamente la spesa? Quali sono i modelli?
- Stagionalità: Quali categorie presentano variazioni stagionali? Quando si verificano i picchi?
- Impegni contrattuali: Quanto siete obbligati a spendere in base ai contratti esistenti?
- Fattori di crescita: Crescita dell'attività. Modifiche dell'organico. Piani di espansione. Qual è l'impatto sulla spesa?
- Escalation dei prezzi: Aumenti dei prezzi contrattuali. Tendenze di mercato. Impatto dell'inflazione prevista.
- Impatto dell'iniziativa: In che modo i progetti o i cambiamenti previsti influenzeranno la spesa?
Si ottengono previsioni di spesa per categoria, per fornitore, per reparto. Migliorare il budgeting. Avviso tempestivo quando la spesa supera le previsioni. Visibilità dei fattori che determinano i cambiamenti.
La finanza chiede: "Perché la spesa del terzo trimestre è superiore di $200K al budget?". Potete rispondere con i dati, non con le ipotesi.
Cosa significa per voi
Per i CPO e i responsabili degli acquisti
Ottenete la visibilità di spesa che avete sempre desiderato ma che non avete mai avuto il tempo di creare.
- Visibilità chiara delle spese: Sapere dove va il denaro. Per categoria. Per fornitore. Per reparto. In tempo reale.
- Opportunità di risparmio quantificate: Non intuizioni. Opportunità specifiche con importi in dollari.
- I dati per guidare le trattative: Parametri di mercato. Concentrazione della spesa. Variazioni di prezzo. Prove di offerte migliori.
- Gestione strategica delle categorie: Identificare le categorie che necessitano di attenzione. Dare priorità agli sforzi in base alle dimensioni dell'opportunità.
- Metriche di performance dell'approvvigionamento: Monitoraggio dei risparmi realizzati. Conformità del contratto. Spese eccessive. Tendenze dei costi di categoria.
Per i responsabili degli acquisti e gli acquirenti
Sapete dove concentrare i vostri sforzi per ottenere il massimo impatto.
- Sapere dove va il denaro: Senza dover passare settimane a creare rapporti. Risposte immediate alle domande di spesa.
- Concentratevi sulle categorie ad alto impatto: Scoprite quali sono le categorie con le maggiori opportunità di risparmio. Stabilite le priorità in modo strategico.
- Obiettivi di consolidamento dei fornitori: Individuate dove avete troppi fornitori e quali sono i risparmi che potreste ottenere con il consolidamento.
- Visibilità della conformità del contratto: Scoprite dove i termini contrattuali non vengono utilizzati. Guidare l'adozione.
- Preparazione alla negoziazione: Entrate nelle discussioni con i fornitori con i dati di spesa e il contesto di mercato.
Per i team finanziari
Ottenete una trasparenza di spesa e un'accuratezza di bilancio mai avute prima.
- Migliore accuratezza del bilancio: Previsioni basate su modelli di spesa reali, non su ipotesi.
- Investimenti giustificati per gli acquisti: Opportunità di risparmio documentate che giustificano le risorse di approvvigionamento.
- Risparmi documentati: Tracciare i risparmi realizzati dalle iniziative di approvvigionamento. Mostrare il ROI.
- Analisi della varianza: Capire cosa sta determinando i cambiamenti di spesa. Ragioni reali, non teorie.
- Controllo dei costi: Avviso tempestivo quando la spesa sta superando il budget. È il momento di agire prima che sia troppo tardi.
Cosa non farà l'intelligenza artificiale
Chiariamo cosa non è l'IA per l'analisi della spesa.
L'intelligenza artificiale non cattura automaticamente i risparmi. Identifica le opportunità. Gli uomini devono agire su di esse. Negoziare con i fornitori. Consolidare i volumi. Applicare la conformità del contratto.
L'intelligenza artificiale non comprende il contesto senza l'apporto umano. A volte i prezzi più alti sono giustificati dalla qualità, dal servizio o dalle relazioni strategiche. A volte la frammentazione dei fornitori serve a qualcosa. L'IA segnala i numeri; voi applicate il giudizio commerciale.
L'intelligenza artificiale non risolve i cattivi processi di approvvigionamento. Se i processi sono lenti e le persone li eludono, l'analisi della spesa mostrerà il problema. Ma per risolverlo è necessario migliorare i processi, non solo l'analisi.
L'AI rende visibile la spesa. Mostra dove esistono le opportunità. Quantificare i potenziali risparmi. Tracciare i progressi.
Il vostro team di approvvigionamento deve ancora fare il lavoro. Ma lo fa con una direzione chiara, non con congetture.
Risultati reali dall'intelligenza artificiale dell'analisi della spesa
Ecco come si presenta in pratica:
Visibilità continua della spesa: Niente più progetti di analisi delle spese trimestrali. Categorizzazione e reporting in tempo reale. Risposte immediate alle domande.
Identificazione del risparmio: Le aziende tipiche trovano 8-15% opportunità di risparmio nella prima analisi. Non tutte realizzabili, ma sufficienti a giustificare lo sforzo.
Strategia di categoria più rapida: L'identificazione di opportunità di categoria che richiedeva settimane ora richiede giorni. Più categorie gestite in modo strategico.
Negoziati migliori: Gli acquirenti entrano nelle discussioni con i dati. I risultati sono migliori quando si conoscono la spesa, i tassi di mercato e i punti di leva.
Riduzione della spesa per i lavoratori: La visibilità spinge al miglioramento. Quando si misurano e si segnalano le spese per i maverick, queste diminuiscono. In genere la riduzione è del 30-50% nel tempo.
Non si tratta di sostituire i team di approvvigionamento con l'intelligenza artificiale. Si tratta di dare loro visibilità e strumenti per essere più strategici.
Siete pronti a vedere dove va a finire il vostro denaro?
I dati di spesa di ogni azienda sono diversi. Sistemi diversi. Strutture diverse. Diverse categorie importanti per l'azienda.
Non vendiamo strumenti di analisi della spesa che si adattano a tutte le esigenze. Analizziamo le vostre fonti di dati specifiche e i vostri modelli di spesa. Creiamo una categorizzazione che corrisponde al vostro modo di gestire le categorie. Creiamo report e avvisi che rispondono alle vostre domande specifiche.
Non vi promettiamo che troverete milioni di risparmi. Solo una chiara visibilità su dove si spende e dove esistono opportunità.
