讓AI為採購成本做“減法”，為採購效率做“加法”

（圖：AI驅動，無人值守）

在數位經濟時代下，傳統採購逐漸在向數智化採購進行過渡和實踐，通過人工智能、物聯網等技術的深度應用，極大的加速了採購線上化、自動化、智能化的轉型過程。

📌 讓AI為採購成本做“減法”，為採購效率做“加法”的特色有：

🔘 精準需求預測

智能預測採購需求、自動預測補貨、庫存計劃、…

🔘 智慧採購尋源

供應商智能推薦、智能詢比價、智能評標、圍串標識別

🔘 智能採購協同

電子合約、採購自動執行、智能三單匹配、銀行自動對帳、…

🔘 智慧供應商管理

供應商准入自動化、供應商畫像、績效智能評估、智能風險監控

（圖：讓AI為採購成本做“減法”，為採購效率做“加法”）

從交易過程來看，採購包括了需求申請、尋源報價、供應商談判、合約訂單、接收供應、支付貨款等整個流程；從供應鏈全程看，採購是企業供應鏈或價值鏈的一個環節，銜接內部業務以及外部供應商、合作夥伴、聯盟關係；從產業鏈角度看，採購還可以作為一個交易平台、資源配置平台、能力共享平台，成就產業數位生態。

採購的數智化轉型，一方面旨在通過新技術的應用加強採購交易過程的自動化程度，賦予其全流程深度協同、自動化執行的能力，提昇運營效率；另外，通過AI的深度應用，創新採購業務場景，站在整個產業的角度，貫通供應鏈條，以全新業務模式提升供應效能，為採購成本做“減法”、為採購效率和效益做“加法”。

📌 場景一：精準需求預測

大數據＆智能算法讓需求決策更科學

對很多企業來說，採購物料可能有成百上千種，結合企業本身的需求量、庫存量，以及市場需求的變動情況，如何綜合考慮這些因素，制定合理的採購需求，降低庫存積壓、保障生產所需？

在某醫療器械集團，採購需求一般依靠三方（庫管員+銷售業務+採購）人工整理、經驗判斷和多輪溝通處理的傳統方式，效率低下。

基於用友BIP的數據中台和智能中台能力，該集團在全國率先實現醫療器械智能庫存決策的場景化落地。利用數據同步、指標管理、算法開發等智能數據處理能力，以低代碼方式構建了基於kimball數倉建模理論的星空模型；融合人工智能、深度學習技術，訓練智能機器人，分析各醫院器械需求量，進而幫助採購經理快速確定採購需求、降低庫存積壓。智能機器人根據近期各醫院物料需求數據，計算出2467種物料在該醫院的採購週期、建議的安全庫存、預計的需求量，從而合理地制定下月的採購計劃，實現一鍵化、智能生成採購需求，需求提交及時率得到極大提升。

📌 場景二：智慧採購尋源

快速精準的供需匹配，更高效、更合規

傳統方式下，企業針對大宗集採物料的採購尋源，一般基於供貨週期、信用、歷史交易等資訊進行人工篩選方式選擇供應商，但市場瞬息萬變，企業簡單依賴之前的資訊進行篩選已無法滿足實際業務需求，採購的合規性也無法保障。而在數據智能技術驅動下的企業，採購尋源可以是另外一種方式。

🔘 供應商智能推薦

企業可以根據內、外的即時數據變化，結合AI及機器學習等能力，通過多種維度組合形成供應商的推薦模型，系統將根據供應商的歷史交易數據，結合質量、成本等內部指標，以及市場輿情／動態數據的變化趨勢等，智能推薦出合適的供應商；同時，根據更多的動態數據，還可以不斷訓練預測模型，逐步完善算法，讓推薦結果更科學精準。這種通過自動匹配的方式代替之前的人肉搜索，讓採購尋源過程更具智能化，同時也更加透明合規。

另外，針對企業所需要採購的物料品類，系統可以進行智能商品推薦。採購人員輸入所需要的商品，系統根據供應商發布的店鋪商品，進行需求方和供給方的商品匹配，通過商品的匹配找到合適的供應商。

（圖：供應商智能推薦：企業可根據即時數據變化，結合AI，透過多種維度組合形成供應商的推薦模型）

🔘 智能詢比價

尋源比價是採購流程最常見的一種採購模式。在傳統模式下，採購經理與供應商聯繫，從編制詢價單、技術協議收集、郵件發送給供應商、供應商郵件回覆報價、編制比價單、核對報價等，需要大量的時間才能完成整個比價流程；而智能化方式下，用友BIP詢比價機器人結合雙方的詢價、報價以及市場價、行業網站的行情數據，以完全線上自動化的方式完成詢比價的過程。

🔘 智能定標

傳統評標定標過程中，需要針對評標文件、資質、規範等進行大量信息查閱核實、公式計算，工作量大，效率和準確性有待提升。在智能評標系統幫助下，系統自動審核文件的規範一致性、自動評審價格分，通過股權、董監高交叉持股、控制關係等資訊，分析投標方之間是否存在關聯關係，實現圍串標風險的智能識別，最後一鍵生成評標報告，評標定標過程效率更高、更合規透明。

📌 場景三：智能採購協同

實現從採購到支付的全流程不落地

用友BIP採購協同從交易過程的角度，建立從合約、訂單、到貨收貨、支付對帳的全流程數智化，實現採購業務各環節的深度協同，確保交易全流程線上協同、交易數據不落地，提高採購交易的響應速度，縮短採購週期、降低庫存，提升供應鏈的執行效率。

比如，在傳統模式下，一份合約的條款完善和談判大約需要3-4天才能完成，期間經過採購業務相關人員、合約管理員等多個角色流轉；而通過合約簽署RPA，將原來手動模式轉變為線上、自動生成模式。合約簽署前，根據供應商的績效表現和品類情況，機器人自動匹配合約條款和模板、自動發送給供應商審核、線上電子合約進行簽章、自動合約歸檔等。

在採購報帳和申請付款環節，RPA可以完全模擬人工操作，根據規則替代重複勞動，採購至付款流程，利用機器人+發票平台+稅務局接口，系統處理流程的自動化程度高、週期短、效率大幅提升。

📌 場景四：智慧供應商管理

管好了供應商，企業採購就管好了一半

供應商管理包括了供應商註冊准入、分類認證、風險預警、績效評價、降級或淘汰，覆蓋從進入到退出的全過程。用友BIP以數據建模技術，算法技術、RPA等為支撐，建立供應商管理的流程自動化、場景智能化能力，幫助企業實現針對供應商的精準決策、提升管理效率、降低管理風險。

🔘 供應商准入自動化

企業供應商達到一定規模後，需要對其資質進行定期審核，每次審核都要上傳營業執照、銀行帳號等資訊，且數據形式多樣，人工審核工作量大且極易出錯，通過供應商准入審核RPA，根據定義好的規則，可以自動了解供應商相應的證照資訊，對應的管控資訊和質量標準資訊等。比如，針對1000家供應商的認證審核，原來需要20多人佔用一天的時間，現在只需10分鐘即可完成。

🔘 供應商畫像

供應商畫像既可以按照某一個品類構建畫像，也可以針對某一家供應商，以供應商績效評價體係為基礎，通過數據構建績效表現和戰略潛力的二維模型，實行差異化的供應商管理。供應商畫像作為一個基礎能力支撐在多個場景中應用，比如在供應商准入、績效評估、風險監控環節，根據畫像核實其資質、匹配績效、提前預知並報告供應商風險變化等。

🔘 供應商績效智能評估

在供應商管理的過程中，企業要想客觀真實的評價供應商其實很難，參與評價的人、評價的維度、評價的物資種類、執行力度等因素都會對供應商的評價結果造成偏差。依托用友BIP數據中台以及各個業務領域的多維度數據支撐，為用戶從數據抽取、線上建模、配置指標等方面提供靈活、強大的建模能力，可支援多場景、多維度的供應商績效評估模型，實現供應商績效的自動計算和評估。

🔘 供應商智能風險監控

借助數據中台、智能中台的融合能力，通過對採購業務積累的在線、離線數據的深入挖潛，用友BIP可幫助企業將採購風險前置識別、自動提醒，實現智能化的採購風險預警和管控。

📌 結論

立足企業內部，用友BIP的數智化採購SaaS服務融合AI能力，幫助企業在需求預測管理、戰略尋源、採購協同、供應商管理等幾個方面實現能力的升級，實現從尋源到支付的全過程數智化。

立足於社會化採購網絡角度，隨著企業內部數智化採購平台的成熟和發展，平台間的連接、共享與協同也日益頻繁，包括採購供應鏈條上的多個企業組織的社會化協作網絡逐漸形成，用友BIP的採購雲交易市場平台聚合採銷雙方的資訊，成為鏈接採、銷企業及供應鏈全域生態夥伴的社會化採購交易服務平台，結合大數據和AI智能，為採銷雙方提供更多智能化場景服務和創新服務模式，提升產業鏈整體的執行和協同效能。

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