用于供应商绩效和风险管理的人工智能：了解供应商，防患于未然
您的业务依赖于供应商。他们为您提供所需的材料。您使用的零部件。维持运营的服务。
当供应商表现出色时，你不会想到他们。当他们失败时，一切都会停止。
延迟交货会延误生产。质量问题导致返工和客户投诉。财务问题导致供应中断。违规行为导致法律风险。供应商的小问题变成企业的大问题。
但大多数公司并没有系统地监控供应商的绩效。这并不是因为他们不在乎。因为手动跟踪数百家供应商是不可能的。
在问题影响到你之后，你才会注意到它们。延迟交货导致停产。影响客户的质量问题。供应商破产，让你四处寻找替代品。
人工智能改变了这一切。它能持续监控供应商的表现。跟踪来自多个来源的风险信号。在问题影响运营之前向您发出警报。将被动的消防工作转变为主动的风险管理。
供应商绩效管理为何失败
大多数公司都有某种形式的供应商绩效跟踪。记分卡。季度业务审查。年度评估。
但这些都是后视的、周期性的。它们告诉你上个季度发生了什么。它们不会告诉你现在发生了什么或即将出现什么问题。
在季度审查中，一家供应商的交货业绩看起来不错。但在过去的三周里，他们错过了一半的交货期。在生产受到影响之前，没人会注意到这一点。
一家供应商的财务状况在年度审查时看起来还不错。但他们刚刚失去了最大的客户。当你得知此事时，他们已经陷入困境，你的供应链也是如此。
这是对关键供应商的正式审查。至于其他 80% 的供应商？只有当问题变得明显时，才会对他们进行监控。
人工监控无法扩展。你无法跟踪 300 家供应商的交货情况。无法监控每家采购公司的财务消息。无法持续检查合规状态。
因此，你要监控大供应商，并希望其他供应商不会造成问题。希望不是一种风险管理策略。
人工智能对供应商绩效和风险管理的作用
人工智能不只是跟踪供应商的表现。它还能预测问题。具体方法如下。
持续监控供应商绩效
人工智能实时跟踪供应商绩效数据。而不是季度审查。而是持续监控每一笔交易。
准时交货跟踪：
- 每一份订单每一次送货。准时吗？早到了吗？晚了？差多少？
- 按供应商、按类别、按时间段分列的交付业绩。
- 趋势：绩效是在提高还是在下降？
- 变异性：性能稳定还是不可预测？
- 承诺：实际业绩与合同规定的服务水平。
供应商的整体表现可能是可以接受的，但他们在关键项目上的表现却很差。人工智能看到了这一点。某供应商的平均准时率为 95%，但最近的准时率却降到了 80%。人工智能捕捉到了这一趋势。
质量指标：
- 缺陷率。退货率返工要求
- 按严重程度和频率分列的质量事故。
- 符合规范和标准。
- 客户投诉可追溯到供应商问题。
- 质量成本：检查、返工、退货、保修索赔。
质量问题往往在变得明显之前就显示出规律。缺陷率缓慢上升。特定产品线出现问题。人工智能可以及早发现这些模式。
响应和服务：
- 对询问和问题的答复时间。
- 解决问题的速度和效果。
- 灵活处理变更或紧急请求。
- 沟通质量和主动性。
- 技术支持和专业知识。
商业业绩：
- 发票准确性。账单问题和错误。
- 定价与合同一致。
- 遵守付款条件。
- 报价周转时间和竞争力。
人工智能不只是收集数据。它还能分析数据。显示趋势。比较供应商。在性能下降变得严重之前发出警告。
为供应商关系评分
您有数百家供应商。哪些值得关注？哪些表现良好？哪些需要讨论改进？
人工智能从多个维度对每个供应商进行评分：
性能得分：
- 交付、质量、响应和商业指标的加权组合。
- 根据重要性进行调整：关键供应商的评分更为严格。
- 与合同承诺和同行绩效相比。
风险评分：
- 财务风险。合规风险。运营风险地理风险
- 单一来源依赖性。集中风险。
- 外部因素：地缘政治、监管、市场条件。
价值得分：
- 成本竞争力。创新贡献。战略价值。
- 易于开展业务。灵活性和合作方式。
- 价格之外的总价值。
供应商总体评价：
- 综合考虑绩效、风险和价值。
- 分类：战略合作伙伴、首选供应商、可接受供应商、风险供应商。
- 根据评级和趋势提出行动建议。
您会得到一份按优先顺序排列的供应商名单。谁需要业绩讨论？谁应该获得更多业务？谁需要过渡计划？
而不是基于直觉或谁的抱怨声最大。而是基于全面、客观的数据。
及早发现风险信号
供应商的问题不会突然出现。会有预警信号。人工智能会注意到它们。
金融风险信号：
- 信用评级下调。财务报表恶化。
- 付款问题：拖欠供应商货款、税务留置权、法律判决。
- 主要客户流失。收入集中或下降。
- 裁员、关闭设施、宣布重组。
- 所有权变更、管理层更替、破产申请。
操作风险信号：
- 交付性能下降。交货时间延长。
- 质量问题日益频繁或严重。
- 产能限制。生产问题。
- 关键人员离职。劳工问题或罢工。
- 影响其供应商的供应链问题。
合规和声誉风险：
- 违反法规。安全事故。环境问题
- 法律问题：诉讼、调查、罚款。
- 负面新闻报道。社交媒体情绪变化。
- 客户投诉。行业声誉变化。
- 认证失效。保险或许可证问题。
市场和外部风险：
- 影响供应商所在地的地缘政治问题。
- 自然灾害、天气事件、基础设施问题。
- 影响供应商运营的法规变化。
- 供应商所在行业的市场混乱。
- 影响供应商成本的商品价格波动。
人工智能监控新闻、金融数据库、监管文件、行业报告和内部绩效数据。它能将在孤立情况下可能被忽略的信号联系起来。
供应商有轻微的交货延误。这是一个信号。同一供应商刚刚裁员 10%。这是另一个信号。这两个信号结合在一起，表明一个更大的问题正在出现。
你会得到预警。是时候实现采购多样化了。建立库存缓冲。制定替代方案。主动管理风险，而不是对危机做出反应。
预测供应中断
有些供应商问题是可以预测的。人工智能可识别中断发生前的模式。
性能下降模式：
交付业绩下降。质量下滑。交货时间延长。这些模式往往先于更大的问题。
人工智能可以学习与中断相关的模式。它会在中断发生前标记出显示这些模式的供应商。
风险因素积累：
多个风险信号同时出现会增加中断的可能性。
财务压力 + 运营问题 + 行业衰退 = 供应商失败的高概率。人工智能可以量化这种风险。
外部因素监测：
天气模式影响农产品供应商的收成。监管期限造成产能限制。港口拥堵影响交货时间表。
人工智能监控外部因素，预测供应链中断。虽然并不完美，但能及早做好准备。
能力和需求分析：
供应商产能为 90%。行业需求不断增长。您的产量在增长。数学预测产能问题。
人工智能根据需求对供应商的能力进行建模。标记出供应可能受限的情况。
破坏预测并不完美。但即使是 70% 级的精确度和早期预警也很有价值。你无法预防所有的中断。但您可以为您预见到的干扰做好准备。
跟踪合规状态
供应商有合规要求。认证。保险。文件。安全记录。环境许可证
过期。供应商忘记更新。或者出现问题时不告诉你。
人工智能跟踪合规状态：
所需文件：
- 保险证书。保险金额和到期日期。
- 质量认证（ISO、特定行业）。当前状态和更新日期。
- 安全认证和审计结果。
- 财务报表和信用信息。
- 执照、许可证、登记证。
遵守法规：
- 遵守行业规定。检查结果。
- 环境合规。排放、废物、报告。
- 劳动和安全法规。审计结果。
- 进出口合规。贸易限制。
- IT 供应商的数据隐私和安全合规性。
遵守合同：
- 合同条款要求的认证。
- 报告要求。审计权。
- 多样性和可持续性承诺。
- 确认并遵守行为准则。
人工智能跟踪所需内容。监控状态。在过期前发出警报。标记合规问题。
保险三个月前就过期了，却没人发现？人工智能会发现。证书没有更新？在问题出现之前发出警报。
合规跟踪并不令人兴奋。但不合规代价高昂。法律风险。审计结果。违反客户合同。人工智能可以避免这些问题。
这对您意味着什么
针对首席采购干事和采购领导者
从被动应对转变为主动管理供应商风险。
- 积极主动的风险管理： 在问题扰乱运行之前就予以提示。有时间做好准备，而不是手忙脚乱。
- 通过数据对供应商进行问责： 以客观指标为支撑的绩效讨论。明确的期望和衡量标准。
- 受保护的供应链： 供应商问题预警系统。减少中断影响。
- 持续改进： 系统化的绩效跟踪促使供应商不断改进。
- 战略供应商管理： 了解哪些供应商值得投资和合作。哪些需要提高绩效。哪些需要更换。
针对采购经理和买家
您知道哪些供应商值得关注，并为困难的对话准备了证据。
- 了解哪些供应商值得关注： 基于绩效和风险的优先列表。将注意力集中在重要的地方。
- 供应商对话的证据： 有数据支持的绩效讨论。有明确衡量标准的具体问题。
- 问题预警： 防患于未然。主动管理。
- 简化性能跟踪： 不再需要手动记分卡。自动数据收集和分析。
- 合规核查： 无需手动跟踪文件，即可了解供应商的合规状态。
运营和供应链
您可以获得可靠的供应，减少中断。
- 减少供应中断： 通过预警做好准备。缓冲库存、替代来源、应急计划。
- 提高供应商质量： 持续监测和反馈推动改进。及早发现问题。
- 降低风险敞口： 在财务失败、违反合规规定、运营问题对您造成影响之前就能发现它们。
- 可预测的供应： 更好地了解供应商的能力和风险。减少意外。
- 更快解决问题： 发现问题并立即升级。减少发现问题的时间。
人工智能不会做的事
让我们明确限制。
人工智能提供可见性和预警。它不会管理供应商关系。那仍然是人类的工作。
人工智能无法预测每一种干扰。有些问题是突然发生的，没有预警信号。有些风险因素不会出现在人工智能监控的数据源中。
人工智能无法就供应商关系做出战略决策。是与供应商合作以提高绩效，还是取代他们，取决于数据以外的因素：战略重要性、关系历史、可用替代品、业务战略。
人工智能的作用是让问题尽早显现。提供客观的性能数据。跟踪来自多个来源的风险信号。为更好的决策创造时间和信息。
您的采购团队仍在管理供应商关系。他们仍然会做出战略决策。只是他们需要更好的信息和早期预警，而不是事后反应。
来自供应商绩效与风险管理人工智能的真实结果
实际情况是这样的：
预防干扰： 及早预警可以提前做好准备。由于替代方案已经准备就绪，原本会导致生产停顿的干扰反而会造成轻微延误。
提高绩效： 持续监控和以数据为基础的讨论推动供应商改进。典型的交付绩效提高 5-10 个百分点。
规避风险： 及早发现财务失败、违规行为和质量危机。防患于未然。
节省时间： 自动绩效跟踪取代人工记分卡。采购人员要花时间管理异常情况，而不是收集数据。
改善供应商关系： 客观数据消除了绩效讨论中的情绪化。供应商尊重衡量标准，并对事实做出回应。
这并不是要消除所有的供应商风险。风险是存在的。但有管理的风险不同于无管理的风险。可见性和早期预警将风险管理从被动反应变为主动出击。
准备好控制供应商风险了吗？
每家公司的供应商基础都不尽相同。不同的供应商。不同的风险。与您的运营息息相关的绩效指标不同。
我们不销售通用的供应商管理系统。我们着眼于您特定的供应商基础和风险因素。我们确定哪些绩效指标对您的业务至关重要。我们建立与您的风险承受能力和运营需求相匹配的监控和警报系统。
不承诺人工智能能预测所有问题。我们只提供实用的工具，让供应商的表现一目了然，并在风险演变成危机之前发出预警。
