边做边学：根据Kearney的采购策略生成人工智能

201820192020在实践中学习：根据凯文尼的采购小贴士生成式人工智能 论文标题放在这里 1 1图1来源：凯恩咨询分析基因人工智能的快速进展GenAI的技术和应用格局正在迅速发展第一步增量改进向前跳跃GPT 1GPT 2GPT 3首个实际大型语言模型2023年，围绕生成式人工智能（GenAI）的讨论热度如此之高，以至于该词汇已正式进入英语词典。其对采购的潜在应用非常深远。这就是为什么凯森尼将GenAI作为我们最新一期“采购快讯”的主题，该活动于11月重回布鲁塞尔。人工智能有潜力开启人类创新的新时代。在采购领域，生成式人工智能能够支持数据密集且耗时的工作，例如采购到付款流程、尾端支出管理、发票检查和合同管理。目前，它已成功应用于关键的战略和战术领域——例如供应商谈判、绩效管理和供应链弹性——降低运营成本并实现更快速、更准确的决策（见图1）。 202220222023创新突破生成式人工智能革命GPT 3.5ChatGPTGPT 4火花关于AGI人类水平对话能力由于解锁人工智能价值的方法多种多样，因此没有简单的答案。那么如何才能确保为未来做出正确的选择？领先的CPO们一致认为，决策需要由业务驱动，尽管数据科学专家、内容专家和IT部门的支持将是至关重要的。在采购简报会上，所有参与者都同意这项技术提供了提高效率和有效性的机会。讨论的关键问题不是“我们将使用人工智能吗？”，而是“我们如何最好地利用它？” 做中学：根据Kearney的采购小知识生成式AI 论文标题放在这里 2 2如何前进：做中学另一位思想领袖建议在采购部门内部建立一个GenAI中 心，以支持其在各领域内的应用——这种方法已经被证明在推动可持续发展方面是有效的。乍一看，44亿美元市场中初创公司和成长型公司提供的庞大选项可能令人望而生畏。ChatGPT在12个月前推出后就迅速走红，五天内吸引了百万用户。自那以来，仅采购领域中的GenAI价值就增长了32%，现在该生态系统已拥有超过4000个合作伙伴。一个CPO的方法包括建立采购和IT之间的内部合作关系，要求所有职能部门识别“他们最大的问题”，以期根据结果确定试点项目。这确保了所有业务部门的参与、支持和对关注，并使公司能够共同发展必要的GenAI能力。其他参与者强调了不要“依赖机器”来交付结果，而要理解驱动它们的逻辑有多关键。ChatGPT的功能有点像一个飞机上的黑盒——它忠实记录了发生的事情，但不能精确说明为什么会发生。Kearney在海运类别中展示了这样一个例子。为了实现完全透明并确保数据完整性，在GenAI中构建了一个应用，用以理解数据来源以及底层假设和决策树。这使得用户能够理解为什么做出了特定推荐，因为你可以追踪AI工具经过的确切步骤。 在生成式人工智能领域的成功不仅依赖于探索可能性，还在于规避陷阱。我们的首席产品官主要担心私人数据成为公开，与互联网其他部分的关系，以及确保外部数据输入的透明性和完整性。如何才能确保没有版权侵权，内部数据不会外泄，或者外部数据源是可靠的——不是假的或以某种方式损坏的？负责任地利用任何激进的新技术非常重要。GenAI 的好坏取决于它处理的信息，因此数据集必须干净并来自可信来源。从何处开始：减轻风险最初的讨论围绕着风险展开，因为生成式人工智能的成功不仅依赖于探索可能性，还在于规避陷阱。 77动手学习：根据凯文尼的采购小知识生成式人工智能 该论文的标题放在这里 3 3RFI/RFP/RFQ供应商评估和选择谈判和签约实现和供应商关系管理RFI/RFP/RFQ人工智能驱动供应商性能预测人工智能生成供应商谈判洞察人工智能驱动供应商onboarding过程合同创建和优化智能供应商风险评估实时供应商性能跟踪合同洞察生成自动化选择最佳供应商主动供应商风险管理那些在采购团队中成功证明生成式人工智能商业价值的行业领导者们，都有一项关键的洞见要分享：你需要对你的团队进行使用方面的辅导，这样他们才能指导人工智能产生采购部门所要求的结果。数据科学能力、领域知识和强烈的好奇心是成功的秘诀。是的，GenAI可以做人类做不到的事情——例如一次性分析30000份合同——但它仍然缺乏战略智能。首先，它会严格按照指令执行工作——但它只是服从命令，不会告诉你指令有什么问题。其次，结果依赖于数据输入的质量，这必须在事先进行控制、清理和界定范围。培养、指导和辅导你的团队以取得有意义的成果 数据收集并且花费分析市场调研策略开发自动化花费分类人工智能生成行业趋势分析人工智能驱动战略recommend份定制模板生成人工智能驱动应该成本建模供应商发现和分析动态节省成本机会标识AI增强供应商响应评估智能消费模式标识市场智能合成定制化采购策略自动化通信与供应商TradAI生成式人工智能例如，以采购流程为例，已经可在七个步骤中找到经过验证的应用（见图2）。注释：RFI是信息.RFP是提案.RFQ是报价。来源：Kearney分析在这个GenAI的新时代，最好的学习方式是通过实践。所有参加最新《采购速递》的人都同意，学习和建设内部能力是最有效的前进方式。应用GenAI应该是人与机器之间协作、不断发展的过程，它始于内部。用例必须得到开发，然后类别团队需要紧密合作，以创造利益相关者的认同，并确保GenAI提供的结果是相关的和被接受的。AI试点应根据每家公司最紧迫的优先事项来选择。图2凯文（Kearney）已经研究了GenAI如何应用于七步战略采购流程 边做边学：根据凯尼的采购简报生成式AI 论文的标题放在这里 4 4简体中文翻译：Jan van der Oord伙伴，阿姆斯特丹 jan.vanderoord@kearney.com总而言之，将GenAI整合到采购中，就像升级到一种更聪明的商业运作和价值交付方式。企业必须首先理解“如何最好地利用GenAI”。其中的部分答案就是先开始行动并在实践中学习，不仅要在采购组织内部，还要与所有业务部门一起，以使企业能够发展必要的GenAI能力。 作者沙基尔·纳图伙伴，伦敦shakil.nathoo@kearney.com塞德里克·韦瑟咨询顾问，布鲁塞尔 cedrick.veryser@kearney.com生成式人工智能是一个巨大的资源，但其所呈现的发现必须经过仔细审查和调整。而且，因为生成式人工智能模型越来越多地由资历较浅的同事引入，与经验更丰富的同事合作进行合理性检查至关重要。 kearney.com基尔尼是领先全球的管理咨询公司。近100年来，我们一直是C级高管、政府机构和非营利组织的可信赖顾问。我们的员工塑造了我们。我们致力于成为将宏伟构想转化为现实的关键力量，与客户并肩合作，革新他们的业务，共创一个适合所有人的未来。获取更多信息、转载或翻译此作品的权利以及所有其他通信，请通过电子邮件发送至 insight@kearney.com。A.T. Kearney Korea LLC 是一个独立且独立的法律实体，在韩国以 Kearney 品牌运营。A.T. Kearney 在印度作为 A.T.Kearney Limited（分支机构），是 A.T. Kearney Limited 的分支机构，A.T.Kearney Limited 是根据英格兰和威尔士法律组建的公司。© 2023，A.T. Kearney，Inc. 保留所有权利。