Όλες οι αναρτήσεις
Η τεχνητή νοημοσύνη στις προμήθειες: Μετατρέποντας τη χρηματοοικονομική νοημοσύνη σε διαρθρωτικό πλεονέκτημα
- Συντάκτης: Darren RobertsΗ τεχνητή νοημοσύνηδεν αποτελεί πλέον ένα μελλοντικό ζήτημα για τους ηγέτες του χρηματοοικονομικού τομέα. Έχει ήδη αρχίσει να αναδιαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο προστατεύονται τα περιθώρια κέρδους, εντοπίζονται οι κίνδυνοι και υλοποιούνται οι αποφάσεις σε ολόκληρη την επιχείρηση.Στην ERA Group, τα τελευταία χρόνια έχουμε αφιερωθεί στον επανασχεδιασμό του τρόπου με τον οποίο η πληροφορική των προμηθειών ενσωματώνεται στη λήψη χρηματοοικονομικών αποφάσεων. Αυτό που έχουμε μάθει είναι απλό: η αυτοματοποίηση από μόνη της δεν δημιουργεί πλεονέκτημα. Η πληροφορική το κάνει, αλλά μόνο όταν τίθεται σε εφαρμογή.
- Πολλές επιχειρήσεις εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν τις προμήθειες ως μια απλή συναλλακτική λειτουργία. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) χρησιμοποιείται επιπλέον για την αυτοματοποίηση της αναζήτησης προμηθευτών, την επιτάχυνση των απαντήσεων σε αιτήματα προσφοράς (RFP) ή την ταχύτερη δημιουργία αναφορών. Αυτές οι βελτιώσεις στην αποδοτικότητα είναι χρήσιμες, αλλά σπάνια αντιμετωπίζουν το βαθύτερο πρόβλημα: τη διαρροή περιθωρίου κέρδους που προκαλείται από την αποσπασματική ορατότητα, την καθυστερημένη υποβολή αναφορών και τη μη συντονισμένη λήψη αποφάσεων.
- Η πιο σημαντική αλλαγή επέρχεται όταν η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται στο βασικό επιχειρησιακό μοντέλο προμηθειών.
- Στο έργο μας σε διάφορους κλάδους, παρατηρούμε το ίδιο μοτίβο. Οι ηγέτες του χρηματοοικονομικού τομέα που δημιουργούν διαρθρωτικό πλεονέκτημα εστιάζουν σε τρία πράγματα:
- Πρώτον, μεταβαίνουν από την αναδρομική αναφορά σε χρηματοοικονομικές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Η παραδοσιακή ανάλυση δαπανών δείχνει τι έχει ήδη συμβεί. Οι πληροφορίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη εντοπίζουν έγκαιρα σημάδια, αναγνωρίζοντας προβλήματα στην απόδοση των προμηθευτών, ανωμαλίες στις τιμές ή παράγοντες που αυξάνουν το κόστος, προτού αυτά μειώσουν το περιθώριο κέρδους.
- Δεύτερον, επανασχεδιάζουν τις αποφάσεις πριν προχωρήσουν στην αυτοματοποίηση των εργασιών. Σε μια πρόσφατη συνεργασία, ένας πελάτης μας ζήτησε αρχικά να διαπραγματευτούμε καλύτερες τιμές για μια βασική πρώτη ύλη. Αντί να ξεκινήσουμε αμέσως τις διαπραγματεύσεις, εξετάσαμε τον σχεδιασμό του προϊόντος και τις επιχειρησιακές διαδικασίες. Μειώνοντας την κατανάλωση υλικών και βελτιώνοντας την αποδοτικότητα της παραγωγής, δημιουργήσαμε ένα πλεονέκτημα πριν ξεκινήσουμε τις εμπορικές συζητήσεις. Η επίδραση στο περιθώριο κέρδους ήταν διαρθρωτική, όχι απλώς σταδιακή.
- Τρίτον, συνδυάζουν τις πληροφορίες που παρέχει η τεχνητή νοημοσύνη με την κρίση των έμπειρων στελεχών. Τα δεδομένα από μόνα τους δεν εξασφαλίζουν τα περιθώρια κέρδους. Οι πληροφορίες πρέπει να ερμηνεύονται, να ιεραρχούνται και να εφαρμόζονται στην πράξη. Η τεχνολογία βελτιώνει την ορατότητα, αλλά μόνο η πειθαρχημένη εφαρμογή μετατρέπει τις πληροφορίες σε οικονομικά αποτελέσματα.
- Εδώ είναι που η διακυβέρνηση αποκτά κρίσιμη σημασία. Καθώς οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο οικονομικές και πιο προσιτές, αυξάνεται ο κίνδυνος κατακερματισμού. Η χρήση πολλαπλών εργαλείων, απομονωμένων πινάκων ελέγχου και μη συντονισμένων πρωτοβουλιών μπορεί να δημιουργήσει νέα «τυφλά σημεία» αντί να τα εξαλείψει. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις προμήθειες απαιτεί συντονισμό μεταξύ των τμημάτων οικονομικών, προμηθειών και τεχνολογίας, με σαφή ανάθεση ευθυνών για τα αποτελέσματα.
- Στην ERA Group, ο στόχος μας δεν είναι απλώς η ταχύτερη ανάλυση των δαπανών. Επικεντρωνόμαστε στη δημιουργία πληροφοριών που ενισχύουν τον έλεγχο, μειώνουν τη διαρροή περιθωρίου κέρδους και αποκαλύπτουν κρυμμένη αξία σε όλο το οικοσύστημα των προμηθευτών. Αυτό σημαίνει τη σύνδεση δεδομένων, τον εντοπισμό κινδύνων σε πραγματικό χρόνο και τη διασφάλιση της πειθαρχημένης εφαρμογής των αποφάσεων.
- Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά την οικονομική κρίση. Την οξύνει.
- Σε ένα περιβάλλον συρρίκνωσης των περιθωρίων κέρδους και αυξανόμενης πολυπλοκότητας, το ερώτημα για τους οικονομικούς διευθυντές δεν είναι πλέον αν πρέπει να υιοθετήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στις προμήθειες. Το ερώτημα είναι πόσο γρήγορα μπορεί το τμήμα οικονομικών να την εφαρμόσει στην πράξη, με τη σωστή δομή, διακυβέρνηση και ηγεσία, προκειμένου να διατηρήσει το προβάδισμα.
- Σχετικά με τον συγγραφέα
- Ντάρεν Ρόμπερτς
- Διευθύνων Σύμβουλος Προϊόντων | ERA GroupΈναέμπειρο στέλεχος σε επίπεδο διοικητικού συμβουλίου, με εξειδίκευση στη στρατηγική αλλαγή, τον μετασχηματισμό και την υλοποίηση έργων, με ιδιαίτερη έμφαση στις επιχειρηματικές λειτουργίες και την ηγεσία στον τομέα των προϊόντων λογισμικού. Έχει επιτύχει αποδεδειγμένα αποτελέσματα στην καθοδήγηση μεγάλων ομάδων παροχής υπηρεσιών, σε έργα αλλαγής αξίας πολλών εκατομμυρίων λιρών, καθώς και στην παγκόσμια διαχείριση και υλοποίηση έργων από ομάδες προϊόντων που απαρτίζονται από άμεσους υπαλλήλους και εξωτερικούς συνεργάτες.
