AI в закупках

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в закупках и тендерах — важный инструмент в работе современной организации, которая стремится оптимизировать цепочки поставок, снизить операционную нагрузку и сократить расходы. Внедрение ИИ в процесс закупок помогает компаниям автоматизировать повторяющиеся операции, получать в режиме реального времени актуальную аналитику и принимать взвешенные решения. В статье расскажем, какие задачи в организации торгов ИИ помогает решать, как осуществить интеграцию Artificial Intelligence (AI) в компании.

Нередко при организации закупок компании сталкиваются с недостаточной прозрачностью, ошибками и неэффективностью. Применение искусственного интеллекта в закупках меняет привычные процессы.

• Автоматизация рутинных задач. К ним относятся: проверка документов, регистрация поставщиков, управление контрактами, сопоставление позиций товаров различных поставщиков с внутренней номенклатурой предприятия. Учет благодаря применению ИИ ускоряется, а вероятность ошибок снижается.
• Прогнозирование. Алгоритмы ИИ анализируют данные и рыночные тренды, что позволяет планировать закупки точнее, минимизируя дефицит или излишки товаров.
• Отбор поставщиков. ИИ в сфере закупок оценивает заявки по таким параметрам, как надежность, финансовое состояние, качество, позволяя выбрать наилучшего исполнителя.
• Ускорение документооборота. Цифровизация в области обработки контрактов, тендерной документации, счетов сокращает сроки проведения торгов и снижает количество ошибок.
• Улучшение аналитики. На основе анализа исторических данных системы предоставляют закупщикам полные отчеты, выявляют скрытые закономерности и рекомендуют наименее рискованную стратегию.

Использование технологии ИИ позволяет оптимизировать работу и повысить эффективность на каждом из этапов. Это касается участия в государственных закупках по 44-ФЗ и других тендерах.

Умные решения на базе ИИ помогают превратить закупки из рутинной задачи в инструмент стратегического развития предприятия, стать более точными и гибкими. В организации торгов ИИ помогает решать следующие задачи:

• Прогнозирование спроса. Для построения точных моделей прогнозирования интеллектуальные решения анализируют исторические данные о продажах, маркетинговые активности, сезонные колебания, рыночные тренды и особенности поведения клиентов. В итоге закупки планируются заранее, а компании не сталкиваются с проблемами избыточных запасов или дефицита.
• Управление запасами. Алгоритмы Machine Learning (ML) осуществляют анализ остатков на складах, сроков поставки, динамики спроса. Это помогает формировать заказы автоматически и поддерживать запасы на достаточном уровне. В результате затраты на хранение снижаются, потери от нереализованной продукции минимизируются.
• Управление отношениями с поставщиками. ИИ в закупках помогает анализировать ценовые предложения, условия, надежность поставщиков, автоматизируя процесс подбора. В итоге компания отсекает ненадежных контрагентов, а с хорошо зарекомендовавшими себя строит отношения на долгие годы.
• Автоматизация процессов закупки. ИИ может формировать, обрабатывать заказы, сверять документы, вести контракты. При этом освобождаются людские ресурсы, специалисты могут заняться более важными задачами.
• Повышение прибыли и сокращение издержек. Прогнозирование спроса и автоматизация пополнения запасов помогают планировать закупочную деятельность — не совершать избыточных закупок товаров и услуг, а также избегать потерь из-за дефицита.

Кроме того, на основе анализа данных рынка и спроса AI может рекомендовать оптимальные закупочные цены и условия, помогает быстро адаптироваться к изменениям спроса и предложения, корректировать план закупок и логистику.

ИИ в закупках может стать конкурентным преимуществом, меняющим саму суть управления процессами. К основным его ролям относятся:

• Автоматизация рутины. Искусственный интеллект автоматизирует типовые операции: обработку заявок, подготовку и проверку документации, сопоставление коммерческих предложений, а также поиск поставщиков. В результате существенно сокращается время выполнения рутинных задач, минимизируется влияние человеческого фактора, а сотрудники получают возможность сосредоточиться на стратегически важных вопросах.
• Оптимизация процессов закупки. Автоматизировав рабочие бизнес-процессы, организации и предприятия могут избегать задержек, неэффективности, продуктивно проводить проверки, выявлять мошенничество. Благодаря снижению рисков из-за нарушений и ошибок, повышается эффективность осуществления закупок.
• Анализ данных. Искусственный интеллект способен в реальном времени анализировать массивы данных о ценах, закупках, поставщиках и тенденциях на рынке. Это обеспечивает прозрачность, помогает оперативно реагировать на изменения и экономить, закрывая все внутренние потребности компании.
• Прогнозы по сбоям и управление рисками. ИИ выявляет потенциальные угрозы для цепи поставок, к которым относятся задержка, изменение цен, нестабильность поставщиков. Это позволяет заранее принимать меры, минимизирующие риски, и поддерживать устойчивость бизнеса.
• Оценка поставщиков. Алгоритмы AI дают оценку надежности, качества и эффективности поставщиков, опираясь на данные анализа отзывов, истории сотрудничества и контрактов.

Внедрение ИИ в закупочную деятельность помогает сокращать издержки. AI выявляет ценовые тенденции, рекомендует оптимизировать условия закупок, проводить переговоры, сразу отсекая невыгодные сделки. Это помогает снизить расходы и увеличить прибыль.

На рынке представлено немало ассистентов для государственных закупок и других тендеров на базе искусственного интеллекта. Один из примеров — продукт российского разработчика BPMSoft Управление закупками. Система управления закупками BPMSoft Управление закупками — это комплексный инструмент для организации процессов закупки, контроля поставщиков, ведения документооборота и планирования бюджета. Внедрение инструментов машинного обучения (ML) позволит забыть о проблеме лишних закупок, накопления неликвидных товаров, неточной аналитики.

Компания получает: оптимизацию процессов обработки документов; эффективную коммуникацию благодаря использованию чат-ботов; экономию трудозатрат; снижение рисков за счет применения скоринга поставщиков.

Чтобы интеграция ИИ в государственные закупки и прочие тендеры прошла успешно, важно соблюдать несколько правил: анализ ключевых задач; определение узких мест в процессах и точек роста; создание точной и достоверной базы данных; осуществление контроля со стороны человека.

1. Анализ бизнес-процессов и определение сфер, в которых применение ИИ принесет максимальный эффект. Этап включает анализ структуры цикла закупки, документооборота, объема данных. Аудит предполагает выявление узких мест: ручной ввод, дублирование операций, слабую аналитику. В результате анализа формулируется стратегия закупок с четкими операционными, финансовыми, стратегическими и другими целями, а также критериями измерения эффективности.
2. Выбор архитектурной модели AI-платформы. Определяется, как искусственный интеллект будет встраиваться в ИТ-инфраструктуру, ERP, SRM, CRM, документооборот и др. Особое внимание должно уделяться соответствию требованиям импортозамещения, безопасности и гибкости архитектуры, позволяющей расширять функциональность.
3. Разработка и внедрение AI-агентов. Задача решений — объединение справочников, приведение баз данных к единому формату, устранение дублирующей информации. ИИ может анализировать коммерческие предложения, оценивать риски, оптимизировать взаимодействие между отделами компании, формировать аналитические отчеты. Обучение агентов осуществляется на корпоративных данных, учитывающих специфику отрасли, нормативные требования и протоколы.
4. Запуск пилота. Решение тестируют на закупках в ограниченном контуре без риска для процессов производства. На этом этапе проверяется корректность работы алгоритмов, точность распознавания. Решается вопрос о целесообразности интеграции.
5. Обучение сотрудников. Чтобы вызвать доверие персонала к системе, необходимо провести разъяснительную работу и выработать стандарты взаимодействия ИИ с человеком. Важно понимать, что AI закупщика не заменяет, а помогает в работе.
6. Масштабирование. После признания пилота успешным решения можно масштабировать на другие категории закупок и подразделения. ИИ в торгах запускают в промышленную эксплуатацию. Создается единая платформа закупок, в которую можно интегрировать новые модули: агенты оптимизации контрактов, прогнозирования изменения цен, мониторинга поставщиков, анализа рисков и др.

Важно постоянно получать обратную связь от пользователей, включающую оценку результатов и предложения по доработке моделей. Этот подход поможет обеспечить развитие экосистемы.

Оценить результат от внедрения помогут KPI, среди метрик успешности: точность классификации заявок, скорость обработки, сокращение времени закупочного цикла, снижение цен.

Нейросети применяются во множестве сфер и отраслей. Внедрение ИИ дает предприятиям и организациям ряд преимуществ. К основным относятся:

• Повышение скорости и точности выполнения работы. С применением искусственного интеллекта заказы обрабатываются быстрее, снижается количество ошибок из-за невнимательности персонала.
• Повышение качества решений и планирования. Внедрение ИИ помогает руководству компании принимать более обоснованные решения, находить новые точки роста, выявлять риски. Решения принимаются аргументированно и взвешенно, риски своевременно выявляются, находятся точки роста.
• Кастомизация. ИИ легко и гибко адаптируется к изменяющимся условиям рынка, обрабатывая значительные массивы информации, не теряя эффективность.
• Сокращение издержек. Оптимизация закупочной деятельности помогает сокращать затраты и экономить ресурсы компании.

ИИ в закупочных процедурах — это не дань моде, а рабочий инструмент, помогающий повысить прозрачность, эффективность и управляемость процесса закупок. Внедрение ИИ в закупочные процессы положительно влияет на каждый уровень корпоративного управления.

От внедрения искусственного интеллекта в тендеры автоматизируются такие процессы, как обработка документов, проверка данных, анализ коммерческих предложений. Это помогает снизить нагрузку на сотрудников, минимизировать вероятность ошибок. В результате внедрения ИИ в закупочные процедуры сроки проведения тендеров сокращаются вдвое, ускоряются процессы согласования заявок и заключения контрактов.