في عام 2023، دفعت الأحداث الجيوسياسية والطقس القاسي وعدم الاستقرار الاقتصادي وغيرها من الاضطرابات العديد من القادة إلى إلقاء نظرة فاحصة على سلاسل التوريد الخاصة بهم. حكم هذا التدقيق؟ لا تزال العديد من المؤسسات تفتقر إلى إمكانية الوصول إلى معلومات سلسلة التوريد عالية الجودة والموثوقة، بما في ذلك بيانات الموردين التي تتيح إعداد تقارير مالية مستنيرة.
سوف يكون الافتقار إلى رؤية سلسلة التوريد والشفافية المالية مشكلة متزايدة حيث تصبح المرونة ميزة تنافسية أكثر أهمية في العام الجديد. أن بايدن أحدث المرسوم بشأن سلسلة التوريد تنذر العمليات بأهمية زيادة الشفافية والقدرة على التكيف في عام 2024. ويعتقد العديد من الخبراء سوف يتطلب منظمة أصحاب العمل مضاعفة الاستثمارات في مجال نظافة البياناتبما في ذلك الدقة وقدرات المشاركة بين المنظمات.
ولحسن الحظ، أصبحت بيانات الموردين عالية الجودة متاحة أكثر من أي وقت مضى، وذلك بفضل التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML). بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن إنكار العائد على الاستثمار الذي توفره حلول الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات. دعونا نراجع التقدم الذي تحرزه حلول البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في عام 2023 ونقيم كيف يمكن لجودة البيانات الفائقة أن تعالج بعض تحديات المشتريات الأكثر إلحاحًا لهذا العام.
بيانات البائع في الرؤية الخلفية
يعد ضعف جودة البيانات عائقًا رئيسيًا أمام التقدم المالي. وفقا لكيرني ، تمثل إجراءات الشراء 30٪ من حجم مبيعات الشركة (50% للمؤسسات الصناعية). وبدون بيانات دقيقة عن الإنفاق أو تحديد المصادر، تصبح الفرص المالية – والخسائر – بمثابة صندوق أسود. والأسوأ من ذلك أن صوامع البيانات تجعل التواصل بين أقسام المشتريات والمالية أمرًا صعبًا. ستة من كل عشرة مديرين يدينون الافتقار إلى الشفافية تجاه الموردين يعد مصدرًا كبيرًا للمخاطر، ويشير 45% إلى عمليات إدخال البيانات اليدوية باعتبارها السبب الرئيسي لهذه المخاوف.
يطرح جمع البيانات يدويًا وتحليلها والتحقق من صحتها العديد من التحديات، بما في ذلك:
- عدم الدقة. تتقلب بيانات الموردين بشكل كبير ولا يستطيع البشر مواكبة ذلك. في الواقع، هذا يعني أن أنظمة البيانات المحدثة يدويًا ستكون قديمة في معظم الأوقات. وفي أحسن الأحوال، يترك هذا المجال لأخطاء في الحكم وانعدام الثقة بشكل خطير في البيانات التنظيمية. وفي أسوأ الحالات، يؤدي ذلك إلى سوء اتخاذ القرارات، وتأخير المشروعات لفترات طويلة، ومخاطر تنظيمية.
- ارتفاع التكاليف وعدم الكفاءة. قد تتبنى المنظمات التي تحاول التخفيف من تأثير بيانات الموردين غير الدقيقة حلولاً مجزأة، بما في ذلك منصات إدخال البيانات يدويًا. وهناك حاجة أيضًا إلى موارد إضافية لمراجعة وتقييم جودة واكتمال البيانات، مما يؤثر بشكل مباشر على النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يؤدي تجميع البيانات يدويًا إلى تمديد المواعيد النهائية للمشروع. في عام 2022، استغرق الأمر في المتوسط من المؤسسة خمسة أسابيع لتحديد مورد بديل.
- فرص ضائعة. وبدون الوصول إلى بيانات دقيقة وحديثة عن الموردين، لا يستطيع المسؤولون التنفيذيون اتخاذ قرارات مفيدة بشأن المصادر. خذ على سبيل المثال النفقات الزائدة. غالبًا ما تتعاقد إدارات متعددة مع نفس البائع، ولكن بدون بيانات متسقة حول هذه المعاملات، لا يستطيع المسؤولون التنفيذيون التفاوض بشكل جماعي، أو الحصول على اتفاقيات إنفاق أفضل، أو فهم وضعهم المالي العام.
تمنع هذه العوائق العديد من المؤسسات من التنافس أو التوسع بشكل مناسب. الحل؟ نهج حديث لإدارة الموردين وبيانات الموردين.
تحقيق التميز في البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
في عام 2023، أثارت GenAI ونماذج اللغات الكبيرة (LLM) اهتمامًا متجددًا بالذكاء الاصطناعي. لقد دفعت هذه التطورات العديد من القادة ذوي التفكير التقدمي إلى تقييم كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأخرى أن تساعد العمليات.
في مجال المشتريات، يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تسريع وتوسيع نطاق وتحسين عمليات جمع البيانات والتحقق والتحقق من صحتها. على المستوى الأساسي، تعمل قاعدة بيانات الموردين المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين جودة البيانات وموثوقيتها من خلال التحقق المستمر من صحة جميع معلومات الموردين وتحديثها، بما في ذلك بيانات الأنظمة الحالية وموارد المؤسسة الحالية أو بحيرات البيانات والبيانات الواردة الجديدة.
يعد الوصول إلى البيانات الموثوقة على المستوى التنظيمي أمرًا ضروريًا. ضع في اعتبارك مقدار معلومات الموردين التي تتفاعل معها المنظمة يوميًا. تولد كل نقطة اتصال للبائع المزيد من البيانات، مما يخلق إمكانية (1) سجلات مكررة أو (2) معلومات متضاربة. ويجب على القادة تجنب كلا السيناريوهين بأي ثمن.
تخزين البيانات المكررة أمر مكلف، المساهمة في ما يقرب من 600 مليار دولار من التكاليف العالمية المرتبطة بالبيانات السيئة سنويا. وفي الوقت نفسه، تؤدي البيانات المتضاربة إلى حدوث ارتباك بين الفرق المختلفة. على سبيل المثال، قد تكون إحدى الأقسام قد أنهت علاقتها مع أحد البائعين بينما يستمر قسم آخر في التعاقد معه، مما يترك المديرين التنفيذيين الماليين يتدافعون مع التقارير الصحيحة ومعلومات الفواتير، وهي عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
يمكن لقاعدة بيانات المشتريات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحديد البيانات المكررة والسجلات المتضاربة من خلال إعادة تقييم الأنظمة الداخلية باستمرار (ERP وS2P) والأنظمة الخارجية (بوابات الموردين ومواقع الويب). يمكن دمج البيانات المتكررة بينما يتم تحكيم البيانات المتعارضة وفرزها تلقائيًا. ستوفر قاعدة بيانات الموردين القوية أيضًا معلومات حول موثوقية البيانات. إذا لم يتمكن النظام من تأكيد البيانات الأكثر صلة أو الأحدث بدقة 100%، فسيتم وضع علامة على المعلومات غير المؤكدة. ونتيجة لذلك، تصبح جميع البيانات أكثر موثوقية وقابلة للتنفيذ.
ضرورة الحصول على بيانات قوية للموردين في عام 2024
ستكون بيانات الموردين عالية الجودة أولوية رئيسية للمؤسسات في عام 2024. وفي ظل عدم اليقين الجيوسياسي والاقتصادي المستقبلي، أصبحت مرونة سلسلة التوريد والشفافية المالية أكثر أهمية من أي وقت مضى. سيكون الذكاء الاصطناعي ضروريًا لفتح هذه الفوائد الرئيسية. من خلال التحقق المستمر من صحة بيانات الموردين وتحسينها، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على بناء الثقة ووضع المؤسسات في مواجهة التحديات بشكل أفضل.
على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي أثارت اهتمامًا جديدًا في عام 2023، إلا أن تطبيقها على إدارة الموردين سيثبت أنه تحول حقيقي في العام المقبل. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للقادة الوصول إلى البيانات الموثوقة وفي الوقت المناسب اللازمة لدفع النمو والتفوق على المنافسين، حتى في الأوقات الأكثر اضطرابًا.
عن المؤلف
ستيفاني لابيير هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة كتاب تيل. أمضت ستيفاني، التي كانت رائدة أعمال طوال حياتها، 10 سنوات في بناء شركة استشارات استراتيجية ناجحة في مجال التوريد والتوريد، مما أثار رغبتها في حل مشكلة بيانات الموردين. ستيفاني متحمسة لوضع معايير لبيانات الموردين وجعلها في متناول جميع المؤسسات الكبيرة. ولهذا السبب تقوم منصة بيانات الموردين الخاصة بـ TealBook بأتمتة عملية جمع بيانات الموردين والتحقق منها وإثرائها في أي بحيرة بيانات أو نظام مؤسسي. تعتبر TealBook شركة رائدة في مجال تكنولوجيا المشتريات وقد تم اختيارها من قبل شركة Spend Matters كواحدة من “50 بائعًا يجب أن تعرفهم”، وتم تصنيفها كأفضل 100 حل من قبل ProcureTech، وتم الاعتراف بها على أنها “البائع الرائع” من قبل Gartner.
قم بالتسجيل مجانًا في insideBIGDATA النشرة الإخبارية.
انضم إلينا على تويتر: https://twitter.com/InsideBigData1
انضم إلينا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
انضم إلينا على فيس بوك: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
