Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Mua sắm: Biến Trí tuệ Tài chính thành Lợi thế Cấu trúc

Tác giả: Darren Roberts Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là vấn đề chỉ dành cho tương lai đối với các nhà lãnh đạo tài chính. Nó đang thay đổi cách thức bảo vệ biên lợi nhuận, phát hiện rủi ro và triển khai quyết định trên toàn bộ tổ chức. Tại ERA Group, chúng tôi đã dành vài năm qua để tái thiết kế cách thức tích hợp thông tin mua sắm vào quá trình ra quyết định tài chính. Điều chúng tôi rút ra được rất đơn giản: tự động hóa đơn thuần không tạo ra lợi thế cạnh tranh. Chỉ có trí tuệ nhân tạo mới làm được điều đó, nhưng chỉ khi nó được đưa vào ứng dụng thực tế.

Nhiều tổ chức vẫn coi hoạt động mua sắm là một chức năng mang tính giao dịch. Trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào để tự động hóa quá trình tìm nguồn cung ứng, tăng tốc phản hồi yêu cầu chào giá (RFP) hoặc tạo ra báo cáo nhanh hơn. Những hiệu quả đó rất hữu ích, nhưng chúng hiếm khi giải quyết được vấn đề cốt lõi: sự thất thoát lợi nhuận do thông tin rời rạc, báo cáo chậm trễ và việc ra quyết định thiếu sự kết nối.

Sự thay đổi mạnh mẽ hơn xảy ra khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào mô hình hoạt động cốt lõi của quy trình mua sắm.

Trong công việc của chúng tôi trên nhiều ngành nghề, chúng tôi nhận thấy cùng một mô hình. Các nhà lãnh đạo tài chính tạo ra lợi thế cạnh tranh tập trung vào ba điều:

Đầu tiên, họ chuyển từ báo cáo hồi cứu sang phân tích tài chính theo thời gian thực. Phân tích chi tiêu truyền thống chỉ cho thấy những gì đã xảy ra. Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp phát hiện sớm các tín hiệu bất thường, xác định các vấn đề về hiệu suất nhà cung cấp, sự chênh lệch giá cả hoặc các yếu tố thúc đẩy chi phí trước khi chúng làm giảm lợi nhuận.

Thứ hai, họ xem xét lại các quyết định trước khi tự động hóa các tác vụ. Trong một dự án gần đây, một khách hàng ban đầu yêu cầu chúng tôi đàm phán giá tốt hơn cho một nguyên liệu thô quan trọng. Thay vì bắt đầu bằng đàm phán, chúng tôi đã xem xét thiết kế sản phẩm và quy trình vận hành. Bằng cách giảm lượng nguyên liệu sử dụng và cải thiện hiệu quả sản xuất, chúng tôi đã tạo ra lợi thế trước khi bước vào các cuộc thảo luận thương mại. Tác động đến lợi nhuận mang tính cấu trúc, chứ không phải chỉ là gia tăng nhỏ.

Thứ ba, họ kết hợp những hiểu biết dựa trên trí tuệ nhân tạo với kinh nghiệm đánh giá thực tiễn. Dữ liệu thôi chưa đủ để bảo vệ lợi nhuận. Thông tin cần được phân tích, ưu tiên và ứng dụng vào thực tế. Công nghệ giúp tăng tốc độ hiển thị, nhưng việc thực thi có kỷ luật mới là yếu tố biến thông tin thành hiệu quả tài chính.

Đây là lúc quản trị trở nên vô cùng quan trọng. Khi khả năng của AI trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, nguy cơ phân mảnh cũng tăng lên. Nhiều công cụ, bảng điều khiển riêng lẻ và các sáng kiến ​​không đồng bộ có thể tạo ra những điểm mù mới thay vì loại bỏ chúng. Việc tích hợp AI vào quy trình mua sắm đòi hỏi sự phối hợp giữa bộ phận tài chính, mua sắm và công nghệ, với trách nhiệm rõ ràng về kết quả.

Tại ERA Group, trọng tâm của chúng tôi không chỉ đơn thuần là phân tích chi tiêu nhanh hơn. Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng hệ thống thông tin giúp tăng cường khả năng giám sát, giảm thiểu sự thất thoát lợi nhuận và khai phá những giá trị tiềm ẩn trong hệ sinh thái nhà cung cấp. Điều đó có nghĩa là kết nối dữ liệu, phát hiện rủi ro theo thời gian thực và đảm bảo các quyết định được thực thi một cách có kỷ luật.

Trí tuệ nhân tạo không thay thế khả năng phán đoán tài chính. Nó giúp mài sắc khả năng đó.

Trong bối cảnh biên lợi nhuận ngày càng eo hẹp và độ phức tạp gia tăng, câu hỏi đặt ra cho các Giám đốc tài chính (CFO) không còn là liệu có nên áp dụng AI trong hoạt động mua sắm hay không, mà là làm thế nào để bộ phận tài chính có thể nhanh chóng triển khai AI với cấu trúc, quản trị và sự lãnh đạo phù hợp để duy trì lợi thế cạnh tranh.