Umetna inteligenca v Nabava Spreminjanje finančne inteligence v strukturno prednost

Napisal Darren Roberts Umetna inteligenca ni več stvar prihodnosti, ki bi jo morali upoštevati finančni vodje. Že zdaj spreminja način zaščite marž, razkrivanja tveganj in izvajanja odločitev v celotnem podjetju. ERA Group , zadnjih nekaj let smo preoblikovali način Nabava Inteligenca je vgrajena v finančno odločanje. Naučili smo se preprosto: avtomatizacija sama po sebi ne ustvarja prednosti. Inteligenca jo ustvarja, vendar le, če je operacionalizirana.

Številne organizacije še vedno zdravijo Nabava kot transakcijska funkcija. Umetna inteligenca je nadgrajena za avtomatizacijo Nabava/Naročanje , pospešijo odgovore na zahteve za predloge ali pripravijo hitrejša poročila. Te učinkovitosti so koristne, vendar le redko obravnavajo globlji problem: Marža uhajanje zaradi razdrobljene preglednosti, zapoznelega poročanja in nepovezanega odločanja.

Močnejši premik se zgodi, ko je umetna inteligenca vgrajena v jedro Nabava operativni model.

Pri našem delu v različnih panogah opažamo enak vzorec. Vodje financ, ki ustvarjajo strukturno prednost, se osredotočajo na tri stvari:

Najprej preidejo z retrospektivnega poročanja na finančno inteligenco v realnem času. Tradicionalna analitika porabe pokaže, kaj se je že zgodilo. Inteligenca, ki jo poganja umetna inteligenca, zgodaj odkrije signale in prepozna učinkovitost dobaviteljev težave, cenovne anomalije ali dejavniki stroškov, preden se ti zmanjšajo Marža .

Drugič, pred avtomatizacijo nalog preoblikujejo odločitve. V enem nedavnem projektu nas je stranka sprva prosila, naj se pogajamo o boljši ceni ključne surovine. Namesto da bi začeli s pogajanji, smo preučili zasnovo izdelka in operativne procese. Z zmanjšanjem porabe materiala in izboljšanjem učinkovitosti proizvodnje smo si ustvarili prednost, preden smo se lotili komercialnih pogajanj. Marža vpliv je bil strukturen, ne postopen.

Tretjič, združujejo vpogled, ki ga poganja umetna inteligenca, z izkušeno presojo. Sami podatki ne ščitijo Marža Inteligenco je treba interpretirati, ji dati prednost in jo posredovati v resničnem svetu. Tehnologija pospešuje vidljivost, vendar je disciplinirano izvajanje tisto, kar vpogled spremeni v finančno uspešnost.

Tukaj postane upravljanje ključnega pomena. Ker zmogljivosti umetne inteligence postajajo cenejše in dostopnejše, se povečuje tveganje razdrobljenosti. Več orodij, izolirane nadzorne plošče in neusklajene pobude lahko ustvarijo nove slepe pege, namesto da bi jih odpravile. Vdelava umetne inteligence v Nabava zahteva usklajenost med financami, Nabava in tehnologijo, z jasno odgovornostjo za rezultate.

Ob ERA Group , naš poudarek ni zgolj na hitrejši analizi porabe. Gre za izgradnjo obveščevalnih podatkov, ki krepijo nadzor, zmanjšujejo Marža uhajanje in odkriva skrito vrednost v dobaviteljskih ekosistemih. To pomeni povezovanje podatkov, odkrivanje tveganj v realnem času in zagotavljanje discipliniranega izvajanja odločitev.

Umetna inteligenca ne nadomešča finančne presoje. Izostri jo.

V okolju zmanjševanja marž in naraščajoče kompleksnosti vprašanje za finančne direktorje ni več, ali naj sprejmejo umetno inteligenco v Nabava Gre za to, kako hitro lahko finance to operacionalizirajo s pravo strukturo, upravljanjem in vodstvom, da ostanejo korak pred drugimi.