UI za analizo in optimizacijo porabe: Poiščite denar, ki ga puščate na mizi
Porabite milijone. Toda kje točno? Kateri dobavitelji? Katere kategorije? Po kakšnih cenah? V primerjavi s cenami, ki bi jih morali plačati?
Večina podjetij ne more odgovoriti na ta vprašanja. Pa ne zato, ker ne spremljajo porabe. Imajo ERP. Imajo nabavne sisteme. Imajo podatke.
Vendar so podatki neurejeni. Različni formati. Različni sistemi. Različno kodiranje. Ročno analiziranje pomeni več tednov dela z izdelavo preglednic, ki so zastarele, ko ste jih končali.
Ekipe za javna naročila tako delujejo na slepo. Poznajo celotno porabo. Ne vedo pa, kje so priložnosti za prihranke. Kje so cene previsoke. kje bi lahko konsolidirali obseg. kje se pojavlja nenamenska poraba.
Umetna inteligenca to popravi. Podatke očisti. Porabo samodejno kategorizira. Prepozna možnosti za prihranke. Odkrije nenamensko porabo. Zagotavlja preglednost, ki je nikoli niste imeli časa ustvariti ročno.
Zakaj je analiza porabe v večini podjetij neuspešna
Analiza porabe mora biti preprosta. Pridobite podatke o nabavi. Analizirajte jih. Poiščite priložnosti. Ukrepajte v skladu z njimi.
Vendar to ni preprosto. Zakaj.
Podatki o vaši porabi so povsod. V različnih sistemih. Različni formati. Transakcije ERP. Podatki o karticah P. Računi dobaviteljev. Vsak je drugače kodiran. Vsak je drugače strukturiran.
Isti dobavitelj ima v vašem sistemu pet različnih imen. "ABC Corp." "ABC Corporation." "ABC Co." "A.B.C. Corp." "ABC - dobavitelj 12345." Ali gre za istega ali različnega dobavitelja? Brez ročnega pregleda tega nihče ne ve.
Različni kupci isti izdelek različno kategorizirajo. Pisarniški material. Splošni material. Administrativni stroški. MRO. Ali so to iste stvari? Verjetno. Ali to lahko ugotovite iz podatkov? Ne zlahka.
Zato potrebujete projekt. Ekipo. Tedne čiščenja podatkov. Ročno pregledovanje in popravljanje zapisov. Oblikovanje kategorij. Ustvarjanje poročil.
Ko končate, so podatki že stari. Pogoji so se spremenili. Analiza je shranjena v PowerPointu, ki ga nihče ne uporablja, ker je trajala predolgo in stala preveč.
Še pogosteje pa analize sploh ne opravite. Ker nihče nima časa. Zato se pri javnih naročilih uporablja instinkt in delne informacije. Priložnosti za prihranke ostanejo neodkrite. Težave ostanejo neopažene.
Kaj umetna inteligenca naredi za analizo in optimizacijo porabe
Umetna inteligenca ne pospešuje le analize porabe. omogoča tudi njeno neprekinjeno izvajanje. Tukaj je opisano, kako.
Samodejno kategorizira porabo
Umetna inteligenca prevzame vaše neobdelane podatke o porabi. Vse. iz vseh sistemov.
Čisti ga:
- normalizacija dobavitelja: Ugotovi, da so "ABC Corp", "ABC Corporation" in "A.B.C. Corp" isti dobavitelji. Ustvari glavni seznam dobaviteljev.
- Razvrstitev v kategorije: bere opise transakcij. Samodejno dodeljuje kategorije. Dosledno.
- Razvrstitev izdelkov v skupine: združuje podobne predmete, čeprav so opisani različno. "Kopirni papir" in "papir za tiskalnik" verjetno spadata skupaj.
- Potrjevanje kode GL: Prepozna napačno kodirane transakcije. Na podlagi vzorcev predlaga popravke.
- Kartiranje oddelkov in stroškovnih mest: Povezave med porabo in organizacijskimi enotami, tudi če je kodiranje nedosledno.
Od neurejenih podatkov o transakcijah preidete k čistim, kategoriziranim izdatkom. Ne v nekaj tednih. V urah.
In to ni enkratno čiščenje. Umetna inteligenca kategorizira nove transakcije, ko se zgodijo. Stalna preglednost porabe brez stalnega ročnega dela.
Na osnovna vprašanja lahko odgovorite takoj:
- Koliko sredstev porabimo pri posameznem dobavitelju?
- Katere so naše najpomembnejše kategorije porabe?
- Kateri oddelki porabijo največ za posamezne kategorije?
- Kako se je poraba spreminjala skozi čas?
Vprašanja, za katera je bil včasih potreben podatkovni analitik, zdaj trajajo le nekaj sekund.
ugotavljanje možnosti za prihranke
Čisti podatki so koristni. Toda vpogledi so dragoceni. Umetna inteligenca ne organizira le porabe, temveč tudi ugotovi, kje izgubljate denar.
Analiza sprememb cen:
Isti izdelek kupujete pri treh dobaviteljih po treh različnih cenah. Ali pa pri istem dobavitelju po različnih cenah v različnih transakcijah.
Umetna inteligenca prepozna te različice:
- Enak izdelek, različne cene pri različnih dobaviteljih
- Isti dobavitelj, neenotna cena pri različnih transakcijah
- Podobni izdelki z nepojasnjenimi razlikami v ceni
- Cene višje od pogodbenih
- zvišanje cen, ki presega tržne ali pogodbene pogoje.
Količinsko opredeljuje priložnost: "S standardizacijo na najnižjo ceno bi letno prihranili $X."
Možnosti za konsolidacijo obsega:
Kupujete pri petih dobaviteljih, medtem ko bi lahko kupovali le pri dveh. Kupujete majhne količine, medtem ko bi večja naročila omogočila popuste.
Umetna inteligenca najde priložnosti za konsolidacijo:
- Kategorije s prevelikim številom dobaviteljev glede na obseg
- Dobavitelji, pri katerih ste tik pod pragovi za prekinitev obsega
- Podobni izdelki različnih dobaviteljev, ki bi jih lahko standardizirali
- Geografske priložnosti za konsolidacijo regionalne porabe
- Pogodbe z obveznostmi glede obsega, ki jih ne izpolnjujete
Modelira prihranke: "Konsolidacija teh petih dobaviteljev z dobaviteljem A bi zmanjšala stroške na enoto za 12% in poenostavila upravljanje.
Odkrivanje uhajanja pogodb:
S pogajanji ste dosegli odlično pogodbo. Toda ali jo uporabljate? Ali pa ljudje še vedno kupujejo pri starem dobavitelju?
UI spremlja izkoriščenost pogodb:
- Poraba z nepogodbenimi dobavitelji za pogodbene kategorije
- Količina ne dosega pogodbenega minimuma (izguba količinskih popustov)
- Cene, ki se ne ujemajo s pogodbenimi.
- Pogoji, ki niso v skladu s sporazumi, sklenjenimi s pogajanji
Določa, kaj izgubljate: "20% porabe pisarniškega materiala je namenjenih dobaviteljem, ki nimajo sklenjenih pogodb, po 15% višjih povprečnih cenah. Potencialni letni prihranki: $X."
Možnosti za porabo sredstev:
Majhni nakupi pri več sto dobaviteljih. Posamezno niso pomembni. Skupno pa pomenijo pomembno porabo brez učinka in z visokimi upravnimi stroški.
Umetna inteligenca prepozna vzorce porabe:
- Kategorije s preveliko razdrobljenostjo dobaviteljev
- Dobavitelji z minimalno letno porabo, vendar pogostimi transakcijami
- Priložnosti za preusmeritev izdatkov za rep k prednostnim dobaviteljem
- Kategorije, v katerih bi katalogi ali kartice javnih naročil zmanjšali razdrobljenost
Odkriva nenamensko porabo
Maverick poraba je nabava, ki poteka zunaj odobrenih postopkov in dobaviteljev. Ni zlonamerna. Gre za ljudi, ki poskušajo opraviti svoje delo, ko je odobreni postopek prepočasen.
Vendar to stane denar. Ni količinskega vzvoda. Brez izpogajanih pogojev. Brez preglednosti porabe. Pogosto višje cene.
Umetna inteligenca prepozna vzorce porabe:
- Nakupi zunaj pogodbe: nakupovanje pri neprednostnih dobaviteljih, če obstajajo pogodbene možnosti.
- Kršitve pravil: Nakupi, ki zaobidejo zahteve za odobritev ali presežejo omejitve prenosa pooblastil.
- Zloraba kartice P: Nakupi s kartico podjetja za predmete, ki bi morali iti v postopek javnega naročanja.
- Podvojeni dobavitelji: Različni oddelki uporabljajo različne dobavitelje za iste izdelke.
- Neodobreni dobavitelji: Nakupi pri dobaviteljih, ki niso na seznamu odobrenih dobaviteljev.
Ne označuje le kršitev. Analizira, zakaj do njih prihaja:
- Ali je postopek odobritve prepočasen?
- Ali prednostni dobavitelji ne izpolnjujejo potreb?
- Ali ljudje ne vedo, kdo so prednostni dobavitelji?
- Ali so v vaši bazi dobaviteljev upravičene vrzeli?
Pridobite uporabne informacije. Ne samo "nenamenska poraba je slaba", ampak "nenamenska poraba se dogaja v teh kategorijah iz teh razlogov in tukaj je opisano, kaj storiti v zvezi s tem."
Primerjalna merila glede na tržne obrestne mere
Plačate $50 na enoto. Toda ali je to dobro? Brez tržnega konteksta tega ne veste.
Umetna inteligenca omogoča primerjalno analizo:
- Primerjava tržnih cen: Kako so vaše cene primerljive s tržnimi cenami podobnih izdelkov?
- Industrijska merila uspešnosti: Kakšna je vaša poraba v primerjavi s podobnimi podjetji v vaši panogi?
- Regionalne razlike: Ali v različnih regijah plačujete različne cene? Ali so te razlike upravičene?
- Analiza gibanja cen: Ali tržne cene rastejo ali padajo? Ali se vaše pogodbene cene gibljejo v skladu s trgom?
- Modeliranje stroškov, ki jih je treba plačati: Koliko bi morali plačati glede na stroške materiala, dela in marže?
To ni popolno. Tržne cene se razlikujejo glede na količino, specifikacije, raven storitev in odnose. Vendar je usmerjanje dragoceno.
Plačujete 20% nad tržnim povprečjem? Čas je za preiskavo. Vaše specifikacije upravičujejo višje stroške ali pa imate priložnost za pogajanja.
Tržne cene so se znižale za 10%, vaša pogodba pa se ni prilagodila? Čas je za pogovor z dobaviteljem.
Napovedi Prihodnja poraba
V večini podjetij je oblikovanje proračuna le ugibanje. Poraba iz prejšnjega leta in nekaj odstotkov. Upam, da je blizu.
Umetna inteligenca napoveduje na podlagi dejanskih vzorcev:
- Analiza trendov: Kako se je poraba spreminjala v preteklosti? Kakšni so vzorci?
- Sezonskost: Katere kategorije se sezonsko spreminjajo? Kdaj se pojavijo konice?
- Pogodbene obveznosti: Koliko ste dolžni porabiti na podlagi obstoječih pogodb?
- Rastni dejavniki: Poslovna rast. Spremembe števila zaposlenih. Načrti za širitev. Kako to vpliva na porabo?
- Stopnjevanje cen: Pogodbena povišanja cen. Tržni trendi. Pričakovani vpliv inflacije.
- Učinek pobude: Kako bodo načrtovani projekti ali spremembe vplivali na porabo?
Pridobite napovedi porabe po kategorijah, dobaviteljih in oddelkih. Boljše načrtovanje proračuna. Zgodnje opozarjanje, če poraba presega napovedi. Pregled nad tem, kaj povzroča spremembe.
Finance sprašujejo: "Zakaj je poraba v tretjem četrtletju za $200K višja od načrtovane?" Odgovorite lahko s podatki in ne z ugibanji.
Kaj to pomeni za vas
Za CPO in vodje nabave
Pridobite vidnost, ki ste si jo vedno želeli, vendar nikoli niste imeli časa za ustvarjanje.
- Jasna preglednost porabe: Vedite, kam gre denar. Po kategorijah. Po dobavitelju. Po oddelkih. V realnem času.
- Kvantificirane možnosti prihrankov: Ne slutnje. Konkretne priložnosti s priloženimi zneski v dolarjih.
- Podatki za vodenje pogajanj: Tržna merila. Koncentracija porabe. Razlike v cenah. Dokazi za boljše ponudbe.
- Strateško upravljanje kategorij: Ugotovite, katerim kategorijam je treba posvetiti pozornost. Prednostno razvrstite prizadevanja glede na velikost priložnosti.
- metrike uspešnosti javnih naročil: Spremljajte dosežene prihranke. Skladnost s pogodbo. Neustrezna poraba. Trendi stroškov kategorije.
Za vodje nabave in kupce
Veste, na kaj se morate osredotočiti, da boste dosegli največji učinek.
- Veste, kam gre denar: Ne da bi porabili več tednov za pripravo poročil. Takojšnji odgovori na vprašanja o porabi.
- Osredotočite se na kategorije z velikim vplivom: Preverite, v katerih kategorijah je mogoče največ prihraniti. Strateško določite prednostne naloge.
- Cilji konsolidacije dobaviteljev: Ugotovite, kje imate preveč dobaviteljev in kaj lahko prihranite z združevanjem.
- Preglednost skladnosti s pogodbami: Preverite, kje se pogodbeni izrazi ne uporabljajo. Spodbujajte sprejetje.
- Priprava na pogajanja: V pogovore z dobavitelji vstopajte s podatki o porabi in tržnim kontekstom.
Za finančne ekipe
Pridobite preglednost porabe in natančnost proračuna, ki je še niste imeli.
- Boljša natančnost proračuna: Napovedi temeljijo na dejanskih vzorcih porabe in ne na ugibanjih.
- upravičene naložbe v javna naročila: Dokumentirane možnosti prihrankov, ki upravičujejo sredstva za javna naročila.
- Dokumentirani prihranki: spremljajte realizirane prihranke pri pobudah na področju javnih naročil. Prikažite donosnost naložbe.
- Analiza variance: Razumite, kaj je vzrok za spremembe porabe. Dejanski razlogi, ne teorije.
- Obvladovanje stroškov: Zgodnje opozarjanje na prekoračitev porabe. Čas za ukrepanje, preden bo prepozno.
Česa umetna inteligenca ne bo naredila
Jasno povejmo, kaj umetna inteligenca za analizo porabe ni.
Umetna inteligenca ne zajema prihrankov samodejno. Ugotavlja priložnosti. Ljudje morajo ukrepati na podlagi teh priložnosti. Pogajati se z dobavitelji. Konsolidacija obsega. Uveljavljati skladnost s pogodbami.
Umetna inteligenca ne razume konteksta brez človeškega prispevka. Včasih so višje cene upravičene zaradi kakovosti, storitev ali strateških odnosov. Včasih ima razdrobljenost dobaviteljev svoj namen. UI označi številke, vi pa uporabite poslovno presojo.
Umetna inteligenca ne odpravlja slabih postopkov javnega naročanja. Če so vaši postopki počasni in jih ljudje obidejo, bo analiza porabe pokazala težavo. Vendar je za njeno odpravo potrebna izboljšava procesa, ne le analiza.
Umetna inteligenca naredi porabo vidno. Pokaže, kje so priložnosti. količinsko opredeli možne prihranke. Spremljajte napredek.
Vaša ekipa za javna naročila mora še vedno opraviti delo. Vendar to počne z jasnimi navodili in ne z ugibanji.
Resnični rezultati umetne inteligence za analizo porabe
Kako je to videti v praksi:
neprekinjena preglednost porabe: Nič več četrtletnih projektov analize porabe. Kategorizacija in poročanje v realnem času. Takojšnji odgovori na vprašanja.
Identifikacija prihrankov: Običajna podjetja v prvi analizi najdejo priložnost za prihranek 8-15%. Vseh ni mogoče uresničiti, vendar jih je dovolj, da upravičijo prizadevanja.
Hitrejša strategija kategorij: Prepoznavanje priložnosti v kategorijah, ki je trajalo več tednov, zdaj traja nekaj dni. Več kategorij se upravlja strateško.
Boljša pogajanja: Kupci v razpravo vstopajo s podatki. Boljši rezultati, če poznate svojo porabo, tržne cene in točke vzvoda.
Maverick zmanjšanje porabe: Preglednost spodbuja izboljšave. Ko merite in poročate o nepokorni porabi, se ta zmanjša. Običajno se sčasoma zmanjša za 30-50%.
Pri tem ne gre za zamenjavo ekip za javna naročila z umetno inteligenco. Gre za to, da jim omogočimo preglednost in orodja za bolj strateško delovanje.
Ste pripravljeni videti, kam gre vaš denar?
Podatki o porabi vsakega podjetja so drugačni. Različni sistemi. Različne strukture. Različne kategorije, ki so pomembne za vaše podjetje.
Ne prodajamo univerzalnih orodij za analizo porabe. Upoštevamo vaše specifične vire podatkov in vzorce porabe. Vzpostavimo kategorizacijo, ki se ujema z vašim načinom upravljanja kategorij. Ustvarjamo poročila in opozorila, ki odgovarjajo na vaša specifična vprašanja.
Ne obljubljajte, da boste prihranili milijone. Le jasen pregled nad tem, kje porabljate denar in kje so priložnosti.
