Geschäftsrisiken minimieren und Lieferantenbewertung mit KI

Schlechte Entscheidungen ergeben zugegebenermaßen auch mal eine tolle Geschichte, wenn es um Lieferanten geht, sollte man vorsichtig sein. Da kann eine schlechte Entscheidung zum Albtraum für arglose Experten im Einkauf und die Unternehmen, für die sie arbeiten, werden. In so einem Fall kommt Dun & Bradstreet ins Spiel.

Dun & Bradstreet ist als vertrauenswürdige Quelle für genaue und objektive Geschäftsinformationen bekannt. Als weltweit führender Anbieter von Daten und Analysen zu Geschäftsentscheidungen spielt Dun & Bradstreet eine wichtige Rolle bei der Bewertung und dem Management von Risiken, wobei sich Regierungen, Unternehmen und andere Stellen weltweit auf die Daten und Erkenntnisse des Unternehmens verlassen. Dun & Bradstreet hat sich in fast zwei Jahrhunderten einen guten Ruf erarbeitet und ist dank des Fachwissens, der Erkenntnissen und Daten eine vertrauenswürdige Anlaufstelle für strategische Geschäftsentscheidungen und macht das Unternehmen zu einem Eckpfeiler der globalen Geschäftswelt.

Der Erfolg von Dun & Bradstreet beruht darauf, dass kontinuierlich ausgewogene, transparente und vertrauenswürdige Bewertungen von Geschäftsrisiken geliefert werden, um den wachsenden Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Dun & Bradstreet versorgt die Unternehmen mit Daten und bietet ihnen die Möglichkeit, ihre Lieferantenkette zu durchleuchten und transparent zu gestalten. Die mit Lieferanten verbundenen Risiken und ihre Sichtbarkeit stehen dabei immer im Vordergrund. Isabel Gomez Vidal, Chief Revenue Officer von Dun & Bradstreet, beschreibt den Prozess. „Wir haben folgende Herausforderungen untersucht: Wie ist der Ruf des von Ihnen gewählten Lieferanten? Verfügen sie über die gewünschten ESG-Merkmale? Wie können wir Prozesse automatisieren, um Lieferanten schneller fürs Onboarding bereit zu machen? Wir dachten, wir hätten relevante Daten für diesen Anwendungsfall.“

Um die breite Palette an analytischen Scores und Prädiktoren beibehalten zu können, hat Dun & Bradstreet versucht, sich auf Spitzentechnologie zu stützen, um seine nächste Iteration zu ermöglichen. Die Wahl fiel klar auf IBM, da das Unternehmen ein Kunde von Dun & Bradstreet und ein zuverlässiger Anbieter von fortschrittlichen Beratungs-, Daten- und Analysefunktionen sowie modernster Technologie für künstliche Intelligenz (KI) ist. Zudem ergänzten die umfangreichen Lieferanteninformationsspeicher und die branchenführende KI-Assistententechnologie von IBM die erstklassigen globalen Geschäftsdaten von Dun & Bradstreet Data Cloud, was IBM zu einem idealen Partner für das Projekt machte.

Laut Vidal gab es noch weitere Gründe für eine Zusammenarbeit mit IBM. „Für unseren ersten Anwendungsfall war die Entscheidung so ausgefallen, da IBM über Tausende und Abertausende von Anbietern und Lieferanten sowie riesige Mengen an zugehörigen Daten und über generative KI-Funktionen zur Automatisierung von Analyseprozessen verfügt. Zusammengenommen könnten unsere Datenspeicher einen großen Nutzen für die Produktentwicklung und die Analyseprozesse darstellen, die für die Bewältigung der Geschäfts- und Beschaffungsherausforderungen erforderlich sind, mit denen Unternehmen bei der Auswahl von Drittanbietern konfrontiert werden“, sagt Vidal.

Das Teamwork der vertrauenswürdigen Partnern begann, als IBM Consulting® sein vielseitiges Know-how in den Bereichen Technologie, Daten und Analyse sowie Governance einbrachte. So wurden Pläne entwickelt, um die Bewertung des Lieferantenrisikos und die Lieferantenauswahl für Unternehmen zu verändern, insbesondere in der Beschaffungsphase. Dun & Bradstreet stellte fest, dass seine Kundenprozesse durch manuelle, zeitaufwändige Arbeit und fehlende Echtzeit-Transparenz beeinträchtigt waren. Ziel war es, die KI-Expertise und -Technologie von IBM mit der Leistungsfähigkeit der Dun & Bradstreet Data Cloud zu kombinieren, die über 590 Millionen vertrauenswürdige und geschützte Datensätze enthält, um einen umfassenderen Überblick über potenzielle Unternehmen zu erhalten.

Das erste Pilotprojekt, das in Zusammenarbeit mit den Teams von Dun & Bradstreet und IBM abgeschlossen wurde, integrierte die fortschrittlichen KI-Funktionen von IBM® Watsonx Orchestrate™, Llama 3 und Mistral Large Language Models auf IBM Cloud®. IBM Consulting führte die KI-Assistentenfunktionen von Watsonx Orchestrate ein, um D & B Ask Procurement zu entwickeln. Der Assistent bietet eine Chatfunktion, mit der wiederholende Aufgaben automatisiert und komplexe Beschaffungsprozesse vereinfacht werden. Darüber hinaus ermöglichte die Integration der IBM Garage™ -Methodik ein schnelles Prototyping und iterative Verbesserungen, die unerlässlich waren, um schnell und effektiv die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die IBM Experte Labs spielten eine zentrale Rolle bei der Zusammenarbeit, indem sie KI-Funktionen für bestimmte Beschaffungsaufgaben perfektionierten und anpassten.

Die von KI unterstützte Pilotlösung bildete die Grundlage dafür, dass Kunden umfassendere und sofortige Einblicke in die Risikobewertung von Lieferanten, das Betrugspotenzial und umsatzbasierte Bewertungen erhalten. „Wir waren beeindruckt von der umfassenden Erfahrung, die das IBM-Team mitbrachte, und von den Möglichkeiten, die watsonx Orchestrate bietet. Für unsere Kunden im Einkauf bedeutet dies, dass sie schneller und effizienter umfassende Entscheidungen treffen können, die ihnen helfen, das Risikomanagement und die Risikominderung bei ihrer strategischen Planung zu verbessern“, sagt Gary Kotovets, Chief Data and Analytics Officer bei Dun & Bradstreet.

D&B Ask Procurement, das in die Integrationsfunktionen von watsonx Orchestrate eingebettet ist, bietet die Möglichkeit, tiefgreifende Daten über Lieferanten abzufragen und fortschrittliche KI-Technologie zur Interpretation dieser Daten einzusetzen. Es macht die zeitaufwändige, manuelle Dateneingabe überflüssig und reduziert so Fehler. Darüber hinaus bietet watsonx Orchestrate die Möglichkeit, fortschrittliche Automatisierungsfunktionen zu integrieren, um die systemübergreifende Arbeit zu vereinfachen und die Gesamteffizienz und Effektivität zu verbessern.