用于支出分析和优化的人工智能：找到您浪费的钱
你花了几百万。但具体花在哪里？哪些供应商？哪些类别？什么价格？与您应该支付的价格相比？
大多数公司都无法回答这些问题。这并不是因为他们不跟踪支出。它们有企业资源规划系统。它们有采购系统。它们有数据。
但数据杂乱无章。格式不同。不同的系统。不同的编码。手动分析数据意味着要花费数周的时间来制作电子表格，而当你制作完电子表格时，数据已经过时了。
因此，采购团队的运作是盲目的。他们知道总支出。但他们不知道节约的机会在哪里。哪里价格过高？哪些地方可以合并。哪里出现了特立独行的支出。
人工智能可以解决这个问题。它能清理数据。自动对支出进行分类。识别节约机会。发现特立独行的支出。为您提供从未有时间手动创建的可见性。
大多数公司的支出分析为何失败
支出分析应该很简单。提取采购数据。分析数据。寻找机会。采取行动。
但这并不简单。原因就在这里。
您的支出数据无处不在。不同的系统。不同的格式。ERP 交易。P 卡数据。供应商发票。编码各不相同。结构不同。
同一供应商在您的系统中有五个不同的名称。"ABC公司""ABC公司""ABC公司""A.B.C.公司""ABC - 供应商 12345。这些是同一个供应商还是不同的供应商？没有人工审核，谁也不知道。
不同买家对相同产品的分类不同。办公用品。一般用品。行政开支MRO.这些是一回事吗？可能是。你能从数据中看出来吗？不容易。
所以你需要一个项目。一个团队。数周的数据清理。手动审核和更正记录。建立类别。创建报告
当你完成工作时，数据已经过时。条件已经改变。分析结果就放在 PowerPoint 中，没人去执行，因为时间太长，成本太高。
或者更常见的情况是，你根本就没做过分析。因为没人有时间。因此，采购工作只能凭直觉和片面的信息进行。节约的机会没有找到。问题没有被发现。
人工智能对支出分析和优化的作用
人工智能不仅能加快支出分析。它还能使分析持续进行。具体方法如下
自动对支出进行分类
人工智能获取您的原始消费数据。所有数据。来自每个系统。
它能清洁它：
- 供应商正常化： 确定 "ABC 公司"、"ABC 公司 "和 "A.B.C. 公司 "是同一供应商。创建主供应商列表。
- 类别分类： 读取交易描述。自动分配类别。始终如一。
- 产品分组： 即使描述不同，也会将类似物品归为一组。"复印纸 "和 "打印纸 "可能属于同一类。
- GL 代码验证： 识别错误编码的交易。根据模式提出更正建议。
- 部门和成本中心制图： 即使编码不一致，也能将支出与组织单位联系起来。
从杂乱无章的交易数据到清晰、分类的支出。不需要几周。只需数小时。
这不是一次性清理。人工智能会在新交易发生时对其进行分类。持续的支出可见性，无需持续的人工操作。
您可以立即回答基本问题：
- 我们在每个供应商身上花了多少钱？
- 我们的最大支出类别是什么？
- 哪些部门在每个类别上花费最多？
- 随着时间的推移，支出有何变化？
过去需要数据分析师处理的问题，现在只需几秒钟就能解决。
确定节约机会
干净的数据是有用的。但洞察力才是有价值的。人工智能不仅能整理支出，还能发现你的损失所在。
价格变化分析：
您以三种不同的价格从三个供应商处购买同一件商品。或者在不同的交易中以不同的价格从同一供应商处购买。
人工智能可以识别这些变化：
- 同样的产品，不同供应商的价格不同
- 同一供应商，不同交易定价不一致
- 价格差异无法解释的类似产品
- 价格高于合同价格
- 超出市场或合同条款的价格上涨
它量化了机会："以最低价格实现标准化，每年可节省 $X"。
数量整合机会：
你从五家供应商处进货，而你可以合并两家供应商。当大订单可以带来折扣时，您却在小批量采购。
人工智能发现整合机会
- 供应商数量过多的类别
- 您的数量刚刚低于突破临界值的供应商
- 可标准化的不同供应商的类似产品
- 整合地区支出的地理机会
- 合同中的数量承诺无法兑现
它建立了节约模型："将这五家供应商与供应商 A 合并后，单位成本将降低 12%，并简化了管理"。
合同渗漏检测：
你谈成了一份很好的合同。但你们在使用它吗？还是人们还在从旧供应商那里购买？
人工智能跟踪合同使用情况：
- 与非签约供应商的签约类别支出
- 数量未达到合同规定的最低数量（失去数量折扣）
- 定价与合同费率不符
- 条款与谈判达成的协议不一致
它量化了你的损失："20% 的办公用品支出流向了非签约供应商，平均价格高出 15%。每年可能节省$X"。
尾部消费机会：
与数百家供应商进行小额采购。单独来看，它们并不重要。但总体而言，它们都是没有杠杆作用、管理成本高昂的大额支出。
人工智能可识别尾部消费模式：
- 供应商过于分散的类别
- 年度支出最少但交易频繁的供应商
- 将尾部支出转移到首选供应商的机会
- 目录或采购卡可减少分散的类别
检测特立独行的支出
特立独行的支出是指在批准的流程和供应商之外进行的采购。这并非恶意。它是在批准的流程太慢时，人们试图完成自己的工作。
但要花钱。没有数量杠杆。没有谈判条件。没有支出可见性。价格往往更高。
人工智能能发现特立独行的消费模式：
- 非合约购买： 在有合同选择的情况下，向非首选供应商采购。
- 违反政策： 绕过审批要求或超出授权限额的采购。
- 滥用 P 卡： 用公司卡购买应通过采购的物品。
- 重复供应商： 不同的部门使用不同的供应商采购相同的物品。
- 未经批准的供应商： 向未列入核准供应商名单的供应商采购。
它不只是标记违规行为。它分析了违规行为发生的原因：
- 批准程序是否太慢？
- 首选供应商是否不能满足需要？
- 难道人们不知道谁是首选供应商吗？
- 您的供应商基础是否存在合理的差距？
您将获得可操作的情报。不仅仅是 "特立独行的消费是不好的"，而是 "特立独行的消费正在这些类别中发生，原因是什么，该怎么做"。
市场利率基准
每个单位需要支付 $50 的费用。但这样好吗？没有市场背景你是不知道的。
人工智能提供基准：
- 市场价格比较： 你们的价格与同类产品的市场价格相比如何？
- 行业基准： 与同行业的类似公司相比，您的支出情况如何？
- 地区差异： 您在不同地区支付的价格是否不同？这些差异是否合理？
- 价格趋势分析： 市场价格是上涨还是下跌？您的合同价格是否与市场同步？
- 应计成本模型： 根据材料成本、劳动力和利润率，您应该支付多少费用？
这并不完美。市场价格因数量、规格、服务水平和关系而异。但方向性指导是有价值的。
您支付的费用比市场平均水平高出 20%？是时候进行调查了。要么您的规格证明了更高的成本，要么您有机会进行谈判。
市场价格下降了 10%，但您的合同却没有调整？是时候与供应商进行讨论了。
预测未来支出
大多数公司的预算编制都是猜测。去年的支出加上一定的百分比。希望差不多。
人工智能根据实际模式进行预测：
- 趋势分析： 支出在历史上是如何变化的？模式是什么？
- 季节性： 哪些类别有季节性变化？什么时候会出现峰值？
- 合同承诺： 根据现有合同，您有义务花多少钱？
- 生长因子 业务增长。人员变动。扩张计划。这些对支出有何影响？
- 价格上涨： 合同价格上涨。市场趋势。预期通货膨胀影响。
- 倡议的影响： 计划中的项目或变化将如何影响支出？
您可以按类别、供应商和部门获得支出预测。更好地编制预算。当支出超出预测时，可发出预警。了解驱动变化的因素。
财务部问："为什么第三季度的支出超出预算 $200K？您可以用数据而不是猜测来回答。
这对您意味着什么
针对首席采购干事和采购领导者
您将获得一直想要但却没有时间创造的消费能见度。
- 支出清晰可见： 了解资金去向。按类别。按供应商。按部门。实时。
- 量化节约机会： 不是直觉。是附有金额的具体机会。
- 以数据推动谈判： 市场基准。支出集中度。价格差异。更好交易的证据。
- 战略类别管理： 确定需要关注的类别。根据机会大小确定工作的优先次序。
- 采购绩效指标： 跟踪已实现的节约。合同合规性。特立独行的支出。类别成本趋势。
针对采购经理和买家
你知道该把工作重点放在哪里，以取得最大效果。
- 了解钱的去向： 无需花费数周时间编写报告。即时解答支出问题
- 重点关注影响力大的类别： 看看哪些类别有最大的节约机会。战略性地确定优先次序。
- 供应商整合目标： 确定哪些地方的供应商过多，以及合并可以节省哪些费用。
- 合同合规的可视性： 查看未使用合同术语的地方。推动采用。
- 谈判准备： 带着支出数据和市场背景与供应商进行讨论。
针对财务团队
您将获得前所未有的支出透明度和预算准确性。
- 提高预算的准确性： 根据实际支出模式进行预测，而不是猜测。
- 合理的采购投资： 以文件形式记录可节省资金的机会，以证明采购资源的合理性。
- 有记录的节约： 跟踪采购措施实现的节约。显示投资回报率。
- 方差分析： 了解推动支出变化的原因。实际原因，而不是理论。
- 成本控制： 当支出超出预算时发出预警。在为时已晚之前采取行动。
人工智能不会做的事
让我们弄清楚什么是支出分析人工智能。
人工智能不会自动捕捉节约。它能识别机会。人类必须采取行动。与供应商谈判。整合数量。执行合同合规性。
没有人类的输入，人工智能无法理解上下文。有时，质量、服务或战略关系是提高价格的理由。有时，供应商分散也是有目的的。人工智能会标出数字，而你则要运用商业判断。
人工智能并不能解决糟糕的采购流程。如果你的流程缓慢，人们绕过了这些流程，那么支出分析就会显示出问题所在。但解决问题需要改进流程，而不仅仅是分析。
人工智能的作用是让支出变得可见。显示存在的机会。量化潜在的节约。跟踪进展。
您的采购团队仍需开展工作。但他们要在明确的指导下开展工作，而不是凭空猜测。
人工智能支出分析的实际效果
实际情况是这样的：
持续的支出可见性： 不再需要季度支出分析项目。实时分类和报告。立即回答问题。
储蓄识别： 典型的公司会在第一次分析中发现 8-15% 的节约机会。虽然不能全部实现，但足以证明所做的努力是值得的。
更快的类别战略： 过去需要数周才能确定的品类机会，现在只需数天。对更多品类进行战略性管理。
更好的谈判： 买家通过数据进行讨论。了解自己的支出、市场费率和杠杆点，才能取得更好的结果。
特立独行地削减开支： 可见性推动改进。如果对特立独行的支出进行衡量和报告，支出就会减少。随着时间的推移，通常会减少 30-50%。
这并不是用人工智能取代采购团队。而是要为他们提供能见度和工具，让他们更具战略性。
准备好查看您的资金去向了吗？
每家公司的支出数据都不同。系统不同。不同的结构。与业务相关的类别不同。
我们不销售一刀切的支出分析工具。我们研究您的具体数据来源和支出模式。我们根据您的分类管理方式进行分类。我们创建报告和警报，回答您的具体问题。
我们不保证您能节省数百万美元。您只需清楚地了解您的开支去向和存在的机会。
