采购领域 AI 智能体

AI 智能体在采购中的应用，是指将智能体式 AI 技术整合到企业采购流程中。智能体式 AI 是一种可以在有限监督下完成特定目标的人工智能系统。它由 AI 智能体组成；AI 智能体是模仿人类决策来实时解决问题的机器学习模型。

在多智能体系统中，每个智能体执行特定的子任务以实现目标。这些工作通过 AI 编排进行协调，可帮助采购团队自动化工作流程并简化包括供应商、合同和订单管理价值链在内的流程。

采购领域正处于转型阶段，已经远远超越了简单的自动化流程。IBM 商业价值研究院最近发布的一份关于采购领域生成式 AI 的报告¹强调，各组织已经开始拥抱生成式 AI 革命。在受访的 CSCO 和 COO 中，64% 表示生成式 AI 已经正在改变他们的供应链运营工作流程。

处于转型最前沿的是 AI 智能体，现在被认为是采购和合同管理的未来。采购会带来来自组织内部、供应商或市场洞察数据库的大量数据。组织需要利用这些数据并采取行动，以更快、更好的方式取得结果。

传统的采购自动化方法侧重于将文书工作数字化，以减少日常任务并简化工作流，以帮助团队更高效地移动。

智能体式 AI 正在利用预测分析的力量，并利用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP)，实现采购转型。其结果是 AI 智能体能够进行战略性思考、从体验中学习并自主行动。AI 智能体能够与供应商谈判、优化成本节约并作为人类员工的决策伙伴创造战略价值。

由大型语言模型 (LLM) 提供支持的自主 AI 智能体旨在执行通常需要人类智能的任务，包括自然语言、识别图像和做出决策。它们不仅仅自动化现有的业务流程，还与人类一起工作，创建自己的记忆引擎并从错误中学习。

AI 智能体的能力植根于它们采集的大量数据。它们能够与其他数据源交互、导入数据，甚至与其他智能体协作，从而做出更加明智的决策。

在采购和供应链运营领域，AI 智能体可以处理多项职责，包括供应商管理、定价、采购订单历史、供应链管理以及市场分析。

AI 智能体可以使用多种编程语言和框架来实现，例如Python、Java 和 TensorFlow。它们还可以与其他采购系统和科技集成，例如数据库、API、企业资源规划 (ERP) 系统、采购平台和供应商门户。

例如，IBM® watsonx Orchestrate 与组织每天使用的主要工具集成，以完成常见任务，例如供应商请购单制作、订单行检索和合同管理。

一个组织的供应链非常复杂，采购团队必须管理全球数百甚至数千个供应商。还有多种因素需要考虑，包括地缘政治、贸易政策、关税以及组织无法控制的供应链中断，如天气和市场条件。

这时，AI 智能体可以发挥作用，提供解决方案，在困难时期减轻人类的一些工作负担，特别是在品类管理方面。例如，如果天气导致某个供应商路线出现多次延误，AI 智能体可以基于数据驱动的洞察，实时重新规划运输路线或调整采购策略。这些智能体能够快速进行风险评估，并迅速采取主动且具有战略性的行动，而不是被动应对。

采购专业人员不再需要依赖新闻报道作出反应或仅基于历史数据做决策，而是可以借助 AI 智能体，基于实时信息做出更具洞察力、错误更少的明智决策，从而更好地服务客户。智能体可以通过自主监控市场状况、支出分析、供应商绩效和风险因素来帮助降低风险。当数字工作者检测到问题时，它可以自动调整并快速直观地做出采购决策。

这对于采购和供应链运营而言是一个重要优势，因为快速行动和战略性行动可以提供竞争优势。此类决策的一个例子是，AI 智能体能够分析大宗商品价格数据，并比大多数人类员工更快地提出调整采购策略的建议。

虽然看起来 AI 智能体可能会使供应商关系变得缺乏人情味，但实际上它可以改善这些关系。一个组织与其供应商之间的关系对于所有采购职能来说都至关重要。AI 智能体可以处理如供应商接入、库存管理和支出管理等常规任务，从而减轻人类员工的负担。它让人类有更多时间专注于组织与供应商的人际关系。

此外，AI 智能体技术可以预测供应商需求，并通过合同和库存管理做出战略寻购决策。这种增强的管理战略可以降低成本并提高工作流的效率。他们还可以预测可能出现的潜在问题，并在升级之前缓解这些问题。人力采购人员可以摆脱他们希望避免的行政任务，转而从事价值更高的工作。

AI 智能体技术的一个常见优势是其在组织中的主动性特征。传统的风险管理方法会对问题做出反应，而 AI 智能体则使用预测性分析来预测中断。此外，智能体还可以从事件中吸取教训，并建议采取主动措施，以免再次发生类似问题。这项技术以其自主和简洁的功能进一步提高了企业的盈利能力并提高了整个组织的效率。

智能体获取外部数据，例如天气预报、工厂关闭、经济指标等，并将其与组织的内部数据源相结合，以做出明智的决策并识别人类团队可能无法单独发现的潜在问题。采购 AI 优化需要人类和 AI 工作者共同努力，将问题放在首位并降低风险。

AI 智能体可以通过分析历史数据、绩效指标、财务稳定性和市场状况来简化选择供应商的流程。智能体技术可以根据可靠性、成本效益和遵守合同义务等因素评估潜在供应商，帮助采购团队选择最适合其需求的供应商。AI 智能体还可以标记可能带来风险的供应商，例如地缘政治不稳定或金融不稳定。

对于人工采购员工来说，选择供应商和签订合同可能很乏味。借助 AI 智能体，采购团队可以管理来自供应商的合同，并确保所有合同都是最新的，并且所有法律文件都井然有序。与供应商的工作关系不仅取决于人际关系，还取决于后台管理，而后台管理往往容易变得混乱。智能体可以自动审查合同，并在任何事项最终确定之前识别合同中的潜在风险。

AI 智能体可以自动创建、批准和处理采购订单 (PO)，减少人工工作量和错误。当提交采购申请时，AI 智能体可以自动生成采购订单 (PO)，将其发送至审批流程，并传递给供应商。它还可以根据预设标准（如库存水平或历史采购模式）核实订单详情的准确性。

此外，AI 智能体可以为组织的支出模式创建详细的支出分析，并帮助他们确定节省成本的领域。支出分析是组织的一个关键数据点，可帮助组织了解其支出方式并提高采购运营的价值。

传统上，人力采购团队依靠历史数据和市场洞察来预测需求，从而准确管理库存。借助 AI 智能体，该科技可以使用传统方法结合季节趋势和其他外部因素（如市场条件和全球事件）来预测产品或材料的未来需求。这种预测能力使企业能够更有效地管理库存，减少缺货并避免库存过剩。最终，这改善了组织的现金流并确保采购决策符合实际需求。

组织必须遵守合规标准，这需要持续监控。AI 智能体可以通过持续跟踪交易和内部流程来完成合规性监控方面的工作。AI 智能体可以向员工发出潜在的合规风险警报，并提供警报发生原因的详细分析。此外，智能体不断学习和适应其所服务的特定组织的新模式。AI 智能体可以根据组织的特定监管环境进行定制，并充当超个性化的合规官。

采购 AI 智能体的优劣取决于其所获取的数据。在实施 AI 智能体技术之前，组织需要准备好历史数据和当前数据。他们需要一个能够不断管理和分类数据的系统，以便智能体始终使用最准确和最新的数据。

组织应该为 AI 智能体交互和操作建立标准。制定标准确保AI 智能体遵循一套一致的规则、流程和行为，从而为组织提供可预测性。无论是处理供应商关系还是处理数据，标准都能在许多不同情况下提供可靠性。

将 AI 智能体科技引入组织可以显著改变员工执行任务的方式。如果没有适当的准备，员工可能会感到不知所措或抵制该技术，从而阻碍其有效使用。企业需要在拥抱新技术的热情与理解员工对工作保障的忧虑之间取得平衡。通过培训（提升技能或再培训）和清晰的沟通来解决问题并让员工做好准备非常重要。

像 AI 智能体这样的新技术不应一蹴而就地全面实施，而应逐步、战略性地引入，以实现更加可控和风险可管理的整合。组织应该针对特定的采购流程部署测试或试点项目，早期用例是 AI 智能体可以立即提供价值的用例。这使企业能够及早发现潜在的问题或错误，并微调 AI 系统。