支出分析と最適化のためのAI：テーブルの上に残しているお金を見つける
何百万ドルも使っている。しかし、正確にはどこに？どのサプライヤー？どのカテゴリー？価格は？本来支払うべき金額と比べて？
ほとんどの企業はこれらの質問に答えることができない。支出を追跡していないからではない。ERPがあるからだ。購買システムもある。データもある。
しかし、データは混乱している。異なるフォーマット。異なるシステム。コーディングも異なる。それを手作業で分析することは、何週間もかけてスプレッドシートを作ることを意味する。
だから調達チームは盲目的に動いている。彼らは総支出額を知っている。しかし、どこに節約のチャンスがあるのかは知らない。価格が高すぎるところ。量を統合できる場所。破天荒な支出が行われている場所。
AIはこれを解決する。データをきれいにする。支出を自動的に分類。節約の機会を特定します。破天荒な支出を発見します。手動で作成する時間がなかった可視性を提供します。
ほとんどの企業で支出分析が失敗する理由
支出分析はシンプルであるべきだ。購買データを引き出す。分析する。機会を見つける。それに基づいて行動する。
しかし、それは単純ではない。その理由がここにある。
支出データは至る所にある。異なるシステム。異なるフォーマット。ERPトランザクション。Pカードデータ。サプライヤーの請求書。それぞれ異なるコード化。それぞれ異なる構造。
同じサプライヤーが、システム上では5つの異なる名前を持っている。"ABC株式会社""ABC株式会社""ABC株式会社""A.B.C.株式会社""ABC - サプライヤー12345"これらは同じサプライヤーなのか、それとも違うサプライヤーなのか？手作業で確認しなければ誰にもわからない。
同じ商品でもバイヤーによって分類が異なる。事務用品。一般用品。管理費。MRO。これらは同じものだろうか？おそらく。データからわかるのか？簡単には分からない。
だからプロジェクトが必要だ。チーム。数週間のデータクリーニング。手作業による記録の見直しと修正。カテゴリーの構築。レポートの作成
あなたが仕事を終える頃には、データは古くなっている。状況は変わっている。分析結果はパワーポイントの中に置き去りにされ、誰も行動を起こさない。
もっと一般的なのは、分析をまったくしないことだ。なぜなら誰も時間がないからだ。だから調達は直感と部分的な情報で動く。節約の機会は見つからない。問題は気づかれない。
支出分析と最適化のためにAIができること
AIは支出分析をスピードアップするだけではない。継続的な分析が可能になるのだ。その方法を紹介しよう。
支出を自動的に分類
AIはあなたの生の支出データを取り込む。そのすべてを。あらゆるシステムから。
これできれいになる：
- サプライヤーの正規化： ABC Corp」、「ABC Corporation」、「A.B.C Corp」が同じサプライヤーであることを特定する。マスター・サプライヤー・リストを作成する。
- カテゴリー分類 トランザクションの説明を読み取ります。カテゴリーを自動的に割り当てる。一貫して
- 製品グループ： 説明が異なっていても、似たようなものをグループ化する。「コピー用紙 "と "プリンター用紙 "はおそらく一緒のものだろう。
- GLコードの検証： ミスコードされたトランザクションを特定する。パターンに基づいて修正を提案
- 部門とコストセンターのマッピング コーディングに一貫性がない場合でも、支出を組織単位にリンク。
乱雑な取引データから、分類されたクリーンな支出データへ。数週間ではありません。数時間で。
しかも、1回限りのクリーンアップではない。AIは、新しいトランザクションが発生すると、そのトランザクションを分類する。手作業を続けることなく、継続的に支出を可視化することができる。
基本的な質問にはすぐに答えられる：
- 各サプライヤーとの取引額は？
- 支出の上位カテゴリーとは？
- 各部門で最も経費をかけているのはどの部門か？
- 支出は時代とともにどのように変化してきたのか？
以前はデータアナリストが必要だった質問も、今では数秒で終わる。
節約の機会を特定する
きれいなデータは役に立つ。しかし、洞察には価値がある。AIは単に支出を整理するだけでなく、どこで損をしているかを見つける。
価格変動分析：
同じ商品を3つのサプライヤーから3つの異なる価格で購入する。または、同じサプライヤーから異なる取引で異なる価格で購入する。
AIはこれらのバリエーションを識別する：
- 同じ製品でもサプライヤーによって価格が異なる
- 同じサプライヤーでありながら、取引によって一貫性のない価格設定
- 価格差が説明できない類似製品
- 契約料金より高い料金
- 市場または契約条件を上回る値上げ
機会を数値化している：「最低価格に標準化すれば、年間$Xの節約になる。
数量統合の機会：
サプライヤー2社に集約できるのに、5社から購入している。大量に発注すれば割引が適用されるのに、少量しか購入しない。
AIは統合の機会を見つける：
- 量に対してサプライヤーが多すぎるカテゴリー
- 出来高割れのしきい値ギリギリのサプライヤー
- 標準化できる異なるサプライヤーの類似製品
- 地域支出を統合する地理的機会
- 未達数量コミットメント契約
これは節約をモデル化したものである：「これら5つのサプライヤーをサプライヤーAに統合すれば、単価を12%削減でき、管理も簡素化できる。
契約漏れの検出：
あなたは素晴らしい契約を取り交わした。しかし、それを使っていますか？それとも、人々はまだ古いサプライヤーから買っているのでしょうか？
AIは契約利用率を追跡する：
- 契約カテゴリーにおける非契約サプライヤーとの支出
- 出来高が契約最低ラインに達しない（出来高割引を失う）
- 契約料金に見合わない価格設定
- 交渉による合意に沿わない条件
これは、あなたが失っているものを数値化したものです：「20%の事務用品費が、15%高い平均価格で、契約していないサプライヤーに支払われている。潜在的な年間節約額：$X。"
テール消費の機会：
何百ものサプライヤーとの少額の購入。個々には重要ではありません。まとめてみれば、何の影響力もなく、管理コストも高い重要な支出である。
AIがテールの消費パターンを特定する：
- サプライヤーが過度に細分化されているカテゴリー
- 年間取引額は少ないが、取引頻度が高いサプライヤー
- テール支出を優先サプライヤーにシフトする機会
- カタログまたは調達カードが断片化を減らすカテゴリー
破天荒な支出を検出
破天荒な支出とは、承認されたプロセスやサプライヤー以外で行われる購買のことである。悪意はない。承認されたプロセスでは時間がかかりすぎるときに、自分の仕事をやり遂げようとする人のことである。
でもお金がかかる。量的レバレッジはない。交渉条件なし。支出が見えない。価格が高くなることが多い。
AIは破天荒な消費パターンを見抜く：
- 契約外の購入： 契約オプションが存在する場合、優先サプライヤー以外から購入する。
- ポリシー違反： 承認要件を迂回する購入、または委任限度を超える購入。
- Pカードの不正使用： コーポレート・カードによる、調達を通すべき品目の購入。
- サプライヤーが重複している： 同じ品目について、異なる部門が異なるサプライヤーを使用している。
- 未承認のサプライヤー： 承認業者リストにない業者からの購入。
違反にフラグを立てるだけではない。なぜそのようなことが起こるのかを分析します：
- 承認プロセスは遅すぎるのか？
- 優先サプライヤーはニーズを満たしていないのか？
- 人々は優先サプライヤーが誰なのか知らないのだろうか？
- サプライヤー基盤に正当なギャップはあるか？
実用的な情報を得ることができる。単に「破天荒な支出は悪い」ではなく、「破天荒な支出はこれらのカテゴリーで、これらの理由で起こっており、それに対してどうすべきか」を知ることができる。
市場レートに対するベンチマーク
あなたは1ユニットあたり$50を支払っている。しかし、それが良いことなのか？市場の状況なしではわからない。
AIはベンチマークを提供する：
- 市場価格の比較： 類似製品の市場価格と比較して、貴社の価格はどうですか？
- 業界のベンチマーク 同業他社と比較して、貴社の支出はどうですか？
- 地域差がある： 地域によって異なる価格を支払っていませんか？その違いは正当なものですか？
- 価格動向分析： 市場価格は上昇しているか、下落しているか？あなたの契約価格は市場とともに動いていますか？
- べきコスト・モデリング： 材料費、人件費、マージンを考慮した場合、いくら支払うべきでしょうか？
これは完璧ではない。市場価格は数量、仕様、サービスレベル、人間関係によって異なる。しかし、方向性を示す指針としては価値がある。
市場平均より20%高い？調査の時間です。あなたの仕様が高いコストを正当化するか、交渉の機会があります。
市場価格は10%下がったが、契約は調整されていない？サプライヤーと話し合う時です。
将来の支出予測
たいていの会社では予算は当てずっぽうだ。昨年の支出に何％かを足す。それが近いことを祈る。
AIは実際のパターンに基づいて予測する：
- トレンド分析 支出は歴史的にどのように変化してきたのか？そのパターンは？
- 季節性： どのカテゴリーに季節変動があるのか？スパイクはいつ起こるのか？
- 契約のコミットメント 既存の契約に基づく支出義務は？
- 成長因子： 事業の成長。人員の変更拡張計画。これらが支出に与える影響は？
- 値上げ： 契約値上げ。市場動向。予想されるインフレの影響。
- イニシアチブの影響 計画中のプロジェクトや変更が支出に与える影響は？
カテゴリー別、サプライヤー別、部門別の支出予測が得られます。より良い予算編成。支出が予測を上回った場合の早期警告。何が変化の原動力になっているのかを可視化。
なぜ第3四半期の支出は予算を$200K超過しているのか？あなたは推測ではなく、データで答えることができる。
これが意味するもの
CPOおよび調達リーダー向け
あなたがいつも望んでいた、しかし作る時間がなかった可視性を手に入れることができる。
- 明確な支出の可視性： お金の行き先を知る。カテゴリー別。サプライヤー別。部門別。リアルタイムで。
- 節約機会の定量化： 勘ではない。金額がついた具体的な機会。
- 交渉の原動力となるデータ 市場ベンチマーク支出の集中価格変動。より良い取引の証拠。
- 戦略的カテゴリー・マネジメント： 注意が必要なカテゴリーを特定する。機会の大きさに基づいて取り組みの優先順位を決める。
- 調達パフォーマンス指標： 実現した節約額の追跡契約遵守。破天荒な支出。カテゴリー別コストの傾向。
調達マネージャーおよびバイヤー向け
あなたは、最大限の効果を得るために、どこに力を注ぐべきかを知っている。
- お金の行き先を知る： 何週間もかけてレポートを作成する必要なし。使いかけの質問にも即座に回答。
- 影響力の大きいカテゴリーに集中する： どのカテゴリーに最大の節約機会があるかを確認する。戦略的に優先順位をつける。
- サプライヤーの統合目標： 仕入先が多すぎる場合、何を統合すれば節約できるかを特定する。
- 契約コンプライアンスの可視化 契約用語が使用されていない箇所を確認。採用を促進する。
- 交渉の準備： サプライヤーとのディスカッションに、支出データと市場背景を持って臨む。
財務チーム向け
今までにない支出の透明性と予算の正確性を得ることができる。
- 予算精度の向上： 推測ではなく、実際の支出パターンに基づく予測。
- 正当な調達投資： 調達資源を正当化する節約機会を文書化。
- 文書化された節約： 調達イニシアチブから実現した節約を追跡。ROIを示す。
- 分散分析： 消費支出の変化の原動力を理解せよ。理論ではなく実際の理由を。
- コスト管理： 予算超過の早期警告。手遅れになる前に行動を。
AIにできないこと
支出分析AIが何でないかを明確にしよう。
AIは自動的に貯蓄を獲得するわけではない。AIは機会を特定する。人間はそれに基づいて行動しなければならない。サプライヤーと交渉する。数量をまとめる。契約順守を徹底する。
AIは人間の入力なしに文脈を理解することはできない。高い価格が品質、サービス、戦略的関係によって正当化されることもある。サプライヤーの細分化が目的にかなうこともある。AIは数字にフラグを立て、あなたはビジネス判断を下す。
AIは悪い調達プロセスを直さない。プロセスが遅く、人々がそれを回避しているのであれば、支出分析が問題を示すだろう。しかし、それを解決するには、分析だけでなく、プロセスの改善が必要だ。
AIが行うのは、支出を可視化することだ。どこに機会が存在するかを示す。節約の可能性を定量化する。進捗状況を追跡する。
調達チームは依然として仕事をしなければならない。しかし、当てずっぽうではなく、明確な方向性を持って行うのです。
支出分析AIがもたらす実際の成果
これが実際にどのようなものかを紹介しよう：
継続的な支出の可視化： 四半期ごとの支出分析プロジェクトはもう不要。リアルタイムの分類と報告。質問に即座に回答。
貯蓄の識別： 一般的な企業は、最初の分析で8-15%の節約機会を見つける。すべてが実現できるわけではありませんが、努力を正当化するには十分です。
より迅速なカテゴリー戦略： 数週間かかっていたカテゴリーの機会発掘が数日で完了。より多くのカテゴリーを戦略的に管理
より良い交渉を バイヤーはデータを持ってディスカッションに臨む。費用、市場レート、レバレッジポイントを把握することで、より良い結果を得ることができる。
平均的な支出削減： 可視化は改善を促す。破天荒な支出を測定し報告すると、支出は減少する。通常、時間の経過とともに30～50%減少する。
これは、調達チームをAIに置き換えるということではない。より戦略的であるための可視性とツールを与えるということだ。
あなたのお金の使い道を見る準備はできていますか？
各企業の支出データは異なる。システムも違う。構造も異なる。ビジネスにとって重要なカテゴリーも異なる。
当社は、画一的な支出分析ツールを販売しているわけではありません。お客様固有のデータソースと支出パターンに注目します。お客様のカテゴリー管理方法にマッチしたカテゴリー分類を構築します。特定の質問に答えるレポートとアラートを作成します。
何百万ドルも節約できるという約束はありません。ただ、どこにお金がかかっているのか、どこにチャンスがあるのかを明確に可視化するだけです。
