L’inflation et les perturbations prolongées de la chaîne d’approvisionnement, pour ne citer que quelques facteurs géopolitiques, rendront encore plus complexe le monde de l’approvisionnement des fournisseurs d’ici 2023. Aujourd’hui plus que jamais, il est crucial que les responsables des achats fondent leurs techniques de gestion des dépenses et d’approvisionnement sur des informations très précises. Cela est primordial pour découvrir de nouveaux fournisseurs, à moindre coût ou diversifiés.
Lorsqu’il est exécuté correctement, un ensemble varié de fournisseurs améliore la dextérité, aide à gérer les perturbations de la chaîne d’approvisionnement, améliore la crédibilité de la marque, aide au développement et augmente la concurrence.
C’est là que l’IA peut être trouvée. L’IA et l’apprentissage automatique (ML) s’unissent pour fournir des informations précises, des procédures permettant de gagner du temps et de l’argent et chances pour la dextérité de l’entreprise. Voyons pourquoi ces avantages de service, et, par extension, l’IA, pourraient être nécessaires pour la poursuite des achats.
L’IA et le ML améliorent la fiabilité des informations et la variété des fournisseurs
Les fournisseurs mettent rarement à jour leurs informations aussi souvent que nécessaire, ce qui suggère que les données hébergées sur des plates-formes mises à jour manuellement sont généralement obsolètes ou simplement incorrectes. Cela crée des silos et fait perdre du temps aux spécialistes de l’approvisionnement et aux fournisseurs.
En outre, l’application logicielle d’approvisionnement mise à jour manuellement entraîne des fils croisés. Disons, par exemple, que plusieurs produits de ligne du même fournisseur sont crédités à tort à plusieurs fournisseurs en raison d’une erreur humaine. Cette erreur simple et courante entraîne des problèmes de conformité et des faux pas financiers lorsque les comptes fournisseurs traitent l’accord sur le back-end.
L’IA peut rapidement évaluer les mots-clés associés et regrouper des classifications d’investissement distinctes du même fournisseur sous un même toit. Cela permet de démêler le processus des comptes fournisseurs et des contrats en fournissant une vision précise de la relation fournisseur-approvisionnement dans le temps. L’IA et le ML peuvent travailler ensemble pour préremplir les profils des fournisseurs avec des informations plus précises tout au long de la phase d’analyse.
L’IA peut utiliser des informations précises pour « sélectionner » les fournisseurs d’options. Si les conditions financières nécessitent un professionnel de l’approvisionnement pour découvrir un fournisseur à moindre coût mais tout aussi qualifié, l’IA peut fournir des idées pertinentes. Ou, si un responsable des achats recherche un fournisseur certifié ESG avec des informations sur la durabilité accessibles au public, l’IA et le ML peuvent trier rapidement de nombreuses sources pour extraire ces informations. Cette capacité offre une base de fournisseurs beaucoup plus diversifiée. Cela peut également ouvrir la porte à une plus grande diversité de fournisseurs en mettant en évidence les petites entreprises (SBE), les entreprises appartenant à des minorités (MBE) et les entreprises appartenant à des femmes (WBE).
La variété des fournisseurs a de nombreuses missions critiques avantages. D’une part, une gamme de fournisseurs appartenant à des minorités augmente la concurrence, améliorant ainsi la qualité des produits et des services. De plus, la diversité des fournisseurs offre une assurance tout au long des perturbations prolongées de la chaîne d’approvisionnement. Avec des informations plus fiables provenant et préservées à l’aide des technologies d’IA, les entreprises seront en bien meilleure position pour passer à un autre fournisseur si le principal échoue. Les programmes de diversité des fournisseurs sont également essentiels pour de nombreux facteurs éthiques et éthiques qui reflètent les valeurs fondamentales d’une entreprise au-delà de sa chaîne d’approvisionnement.
L’automatisation réduit les risques et restaure le temps
Comme indiqué, l’IA peut identifier d’éventuelles les pratiques éthiques et les initiatives de développement durable des fournisseurs. L’automatisation va encore plus loin dans la médiation des menaces sans travail supplémentaire. Les données synthétisées par l’IA peuvent extraire une multitude d’informations brutes sur les fournisseurs, y compris leurs relations commerciales passées et actuelles, leurs associations et la durée de leur activité.
Comment cette procédure de vérification atténue-t-elle la menace ? Les systèmes d’IA revérifient constamment les informations sur les fournisseurs pour garantir que les concepts ESG et de diversité restent alignés sur les valeurs des fournisseurs d’une entreprise. Ainsi, si un fournisseur risque de ne plus respecter les normes ESG, les spécialistes des achats en sont informés, et rapidement.
De plus, les plateformes de gestion du cycle de vie des contrats (CLM) intégrées à l’IA peuvent prendre en charge le processus d’accord. . Après avoir audité les règlements et le libellé de l’accord, les CLM avancés peuvent signaler les emplacements de non-conformité aux administrateurs humains. Le parcours « papier » produit par les outils d’IA fournit également une vue holistique d’un accord, de la création au paiement. Cela minimise le souci de la vérification manuelle de la conformité, qui est souvent difficile à manier, en particulier avec des contrats durables.
Opérations plus efficaces
Les chefs de file de l’industrie ont en fait longuement expliqué les avantages de l’automatisation. Mais il est important de souligner combien de temps le marché de l’approvisionnement, en particulier, peut acquérir grâce à l’orchestration.
Les responsables des achats signalent qu’il faut environ 5 semaines pour trouver un fournisseur. La majeure partie de ce temps est consacrée à la recherche de détails sur les fournisseurs. Ce processus peut être entièrement automatisé à l’aide de l’IA, avec des profils de fournisseurs fréquemment mis à jour pour afficher les changements. Par conséquent, les spécialistes des achats ont plus de temps pour se concentrer sur des initiatives vitales telles que la gestion des investissements et les méthodes d’approvisionnement de haut niveau qui correspondent à l’objectif de leur entreprise.
Plus important encore, l’automatisation est essentielle à l’efficacité opérationnelle, ce qui a fini par être la priorité absolue de l’entreprise pour près de 78 % des CPO cette année, selon Deloitte.
L’IA permet la dextérité de l’entreprise
Il est logique que l’efficacité fonctionnelle soit la priorité des dirigeants. L’augmentation de l’inflation a provoqué des licenciements et le gel des plans budgétaires. Pour le secteur des achats, les problèmes persistants de la chaîne d’approvisionnement ne font qu’intensifier ces préoccupations. Désormais, les dirigeants doivent affiner les techniques qui aident leurs groupes à faire plus avec moins tout en restant agiles pour parcourir les demandes croissantes des clients et les lacunes de l’offre.
Et pourtant, la plupart des CPO manquent de confiance dans l’agilité du service de leur organisation. Selon l’étude de recherche de Wakefield, une grande partie (51 %) des responsables de l’approvisionnement et de l’approvisionnement déclarent qu’ils n’étaient pas préparés aux crises d’approvisionnement des 12 derniers mois.
50 % des CPO déterminés par Deloitte comme « très performants » ont signalé au moins un certain degré de maturation de l’IA dans leurs opérations. Ces chiffres suggèrent un contraste flagrant entre les équipes d’approvisionnement qui ont adopté l’IA (et pour cette raison fonctionnent au sommet de leurs capacités) et les groupes qui n’ont pas encore adopté l’IA, le ML et les services basés sur l’automatisation.
L’amélioration de la précision des informations, l’enrichissement de la variété des fournisseurs, l’atténuation des menaces et les processus automatiques permettant de gagner du temps contribuent tous à améliorer l’agilité de l’entreprise. Lorsque les experts en approvisionnement travaillent avec des données précises et bien organisées, ils peuvent répondre aux demandes imprévisibles de la chaîne d’approvisionnement. Les nouveaux fournisseurs sont beaucoup plus faciles et rapides à reconnaître. Et avec la plate-forme d’information idéale, la procédure de contrat est beaucoup plus simple, ce qui rend la rotation sur un sou plus gérable.
Modélisation prédictive
De plus, l’IA permet aux responsables des achats d’évaluer de nouveaux marchés opportunités rapidement. En utilisant le ML et les historiques d’approvisionnement, les outils d’IA peuvent fournir des recommandations personnalisées et des informations tactiques pour les interactions futures, suggérant des possibilités d’économies supplémentaires ou des opportunités de service grâce à de nouveaux fournisseurs et zones d’approvisionnement. De plus, la rapidité accrue de l’approvisionnement au moyen de l’IA permet aux experts en achats de conclure des contrats avec ces tout nouveaux fournisseurs sans délai.
La modélisation prédictive au moyen de l’IA offre une avenue intéressante pour une agilité accrue. Cette capacité montre également comment l’IA et le ML offrent un avantage concurrentiel tout en aidant dans les tâches critiques. Au fur et à mesure que l’espace d’approvisionnement devient de plus en plus complexe, ce coup de pouce s’avérera non seulement précieux, mais important. La question pour les responsables achats est la suivante : qui adoptera les outils du futur pour innover, et qui finira par y retomber ?
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