采购增压：当代理人工智能协调来源支付时会发生什么

采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 赞助商： 采购加速：发生什么当代理式AI统筹源至付 执行摘要 当今的采购职能面临着加速流程同时减少人工工作的巨大压力。代理式AI代表着人工智能演进的最新阶段，它超越了简单的自动化，转向能够推理、做决策并以采购专业人员名义采取行动的自主代理。 这本电子书探讨了这些智能代理如何重塑源到付。在这里，读者将了解这些系统与传统机器人流程自动化（RPA）模型有何根本不同，因为它们通过需要最小人工干预的协调工作流来转换流程。 贡献者 代理式ai在采购中的进化 从基础人工智能到能动系统的历程，代表了采购技术运作方式的根本转变。传统人工智能始于机器学习，通过深度学习演变到生成式人工智能和大型语言模型。 人工智能如何重新定义自动化 关键区别在于贡献者所说的“ReAct”，它指的是推理和行动的结合。虽然大型语言模型可以分析数据并生成回复，但它们无法通过复杂问题进行推理或执行现实世界中的决策。 这些基础现在支持智能体AI，它将所有先前的创新结合成能够独立行动的自主系统。 采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 智能体AI通过整合六项关键能力来弥合这一差距： • 数据分析 • 战略规划 • 推理与决策 •行动执行 • 跨技术栈协作 • 目标达成 “有一种说法与自主人工智能有关：‘ReAct’，即推理与行动。大语言模型允许你分析数据以生成回复，而人工智能代理则通过像人类一样推理，找出问题的解决方案，然后采取步骤来发挥作用。” Gep在其生态系统中拥有超过800万家供应商的经验，为有效的代理式人工智能实施提供了必要的数据基础。这个庞大的数据集使代理能够根据真实的市场情况而不是理论模型做出明智的决策。 安德鲁·图马瑟GEP 代理式AI进化 主动预期并满足用户需求 以结果为导向，拥有自主、端到端的执行 需要通过仪表盘和界面进行人工输入 动态协调决策和工作流 上下文感知代理能够跨系统自主检索实时数据 孤立的带数据的应用程序集成问题 通过持续自适应提供高度个性化体验 自动优化和自我调节，无需人工干预 需要频繁更新和手动调优 向自主服务生态系统的演进 关键建议 • 在实现代理式 AI 解决方案之前，先了解 ReAct 框架。这种推理和行动能力的结合，将智能体AI与先前的自动化技术区分开来。 随着组织从手动采购解决方案向能够自主编排整个工作流程的网络化代理系统发展，进化仍在继续。在这个未来状态下，代理将预见用户需求并主动提供解决方案。 • 将数据质量作为成功实施代理的基础。高质量数据输入确保代理能够做出明智的决策并交付有价值的结果。 当前实现已展现出显著价值，但该技术仍在迅速发展。今天开始实施代理式AI的组织将能从技术成熟所带来的日益复杂的能利中获益。 基于多智能体系统的源到付转型 在S2P中开发代理的重要性 多智能体系统代表了从单点解决方案转向协调的专业智能体网络的转变。与传统采购平台要求用户在不同模块之间导航不同，智能体AI创建了无缝的工作流程，其中中央协调者管理整个流程。 这种劳动分工允许人类专注于高价值战略活动，而代理人则处理常规运营任务。 随着技术的进步，人类与人工智能责任之间的平衡将继续变化。当前的实现表明，代理在谈判过程中可以解读人类的情绪和反应，并根据供应商的响应调整策略。 这个编排器像一个自动驾驶仪，协调各种专业代理，并在需要时保持人工监督。 未来发展可能扩展人工智能在目前由人类智慧主导的领域的功能，尽管人类监督对于伦理和战略决策仍然至关重要。 智能采购中人类智能的重要性 即使自动化程度不断提高，人的因素仍然至关重要。采购专业人员可以负责战略思考、道德采购、理解细微差别以及做出最终判断，而代理人擅长速度、规模、上下文感知和模式识别。 采购加速：发生什么当代理式AI统筹源至付 关键建议 多智能体系统也解决了一个常见的采购挑战：组织壁垒。智能体可以在区域、类别和业务单元之间共享学习成果，创建统一的全球方法。 • 设计智能体实现，以保持人类在战略和伦理决策上的控制权。最有效的系统将人工智能效率与人类判断相结合，以获得 最佳结果。 一个在某地成功入职供应商的代理可以将其经验应用于全球类似情况，从而在整个组织中推广一致性和最佳实践。 • 实现编排代理来协调多个专业代理之间的工作流。此方法消除了壁垒，并创建了无缝的端到端采购体验。 当编排代理被激活时，它会确定某事是否为采购请求，是否需要代表公司与供应商进行谈判，或是否应进入创建合同阶段。它还会检查是否一切符合公司规定以及涉及的人员情况。代理在继续之前会持续审查自己的行为，使流程尽可能独立。 克里斯·戈弗斯GEP 采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 智能体AI在源至付中的实际应用 当前采购领域中的代理式AI实现主要集中在三个能立即为组织带来价值的主要领域。编排代理充当中央指挥中心，解释用户请求并将合适的专用代理指派去完成任务。 当用户简单地说“我需要一个可持续发展顾问”时，编排代理会分析此请求，对照现有目录，并根据预定义的业务规则创建采购申请或触发采购事件。 谈判过程展示了ReAct框架的运行。智能体根据供应商的行为模式，通过最优的谈判方法进行推理，然后通过发送有针对性的通信来行动。如果供应商根据其响应模式显示出接受的态度，智能体可能会追求更激进的定价讨论。 自动协商和投标分析 谈判代理通过检测供应商情绪并相应调整策略来展示其复杂的能力。这些代理可以根据初始报价应用目标定价，然后与供应商进行后续谈判以获得更好的条款。 相反，如果供应商似乎有抵触情绪，代理商会调整其方法，在寻求有利条件的同时维护关系完整性。 投标响应分析代理通过逐行评估响应并根据综合标准（包括价格、质量和供应商绩效）提出授标建议来补充这一点。 采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 供应商入职和资料完善 • 以供应商入职等高容量、重复性流程为起点，启动代理式AI实施。这些领域在建立组织对代理能力的信心时，提供了清晰的 供应商上云代表了另一个高影响力的应用，代理商显著减少了人工工作。 ROI。 当创建新的供应商档案时，代理会自动从公开可用的来源收集信息，包括企业注册处、现有的GEP供应商数据库和市场情报平台。这种预填充功能消除了供应商的大部分手动数据输入，同时确保了档案的完整性和准确性。 • 重点关注能够将多个采购功能无缝连接的编排能力。端到端自动化比针对单个任务的点解决方案更能创造价值。 供应商档案增强代理超越了基本数据收集。它通过为每个组织的特定要求量身定制的逐步入职流程指导供应商。这种可配置性确保了遵守特定的公司政策，同时在所有供应商关系中创造了一致性的体验。 在我们的AI生成的寻源活动总结中，两家供应商提交了他们的标书，总结显示了哪些标书提供了最佳节约。系统还建议了下一步的最佳行动，因为编排代理了解整体目标：以最佳价格获得最佳产品。 该系统通过简化传统上代表冗长繁琐的手工流程，使购买组织和供应商都受益。 安德鲁·图马瑟GEP 采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 人工智能驱动的采购的未来 采购的未来在于日益复杂的代理类型，它们承担着越来越复杂的职责。五种不同的代理类别将塑造这一进化： • 基于效用的智能体：在考虑多个变量和约束条件的情况下做出复杂决策，例如优化跨成本、质量和风险因素的采购决策。 • 反射代理：处理基本的采购查询和类似于当前RPA机器人的自动响应。 • 学习代理：通过积累经验持续改进性能。 学习代理代表了最先进的类别，构建随着时间的推移而改进的集体智能。这些代理分析谈判模式、供应商绩效趋势和市场动态，以识别机会和风险。 • 基于模型的代理：使用应用数据来监控供应商风险和检测支出异常。 • 基于目标的代理：专注于特定成果，如基于定义标准的市场策略采购活动或供应商发现。 它们可以检测欺诈活动，预测市场变化，并根据整个平台积累的经验推荐战略改进。 采购加速：发生什么当代理式AI统筹源至付 人工智能驱动的采购的下一进化 BEFORE – 传統采购 • 购买周期更慢 • 效率和生产力降低 • 风险增加及基于直觉的决策 • 可扩展性有限及短期可行性不足 • 知识处理延迟 • 用户体验碎片化及效率低下 更快更高增强未来加速无缝 愿景超越了当前能力，指向真正自主的服务生态系统。 值得注意的是，这种演变不会消除人类角色，而是会将其重塑为更高价值的战略活动。这些系统将在用户需求出现之前进行预测体验人工智能驱动的采购的下一进化 明确提出，主动管理供应商关系和市场机会。 后——新时代能动AI 组织必须通过识别适合代理委托的重复性任务来为这一转变做准备。• 购买周期更慢保持战略监督。人工智能技术面临• 效率与生产力降低持续的挑战，如偏见、幻觉和错误• 风险增加和基于直觉的决策决策。然而，其在采购方面的轨迹• 有限的扩展性 & 短期可行性表明该功能将变得越来越自动化。• • 更快的采购周期 • 更高效率与生产力 • 更优风险与数据驱动决策 • 兼容未来扩展性 • 无缝用户体验 • 分散且效率低下的用户体验延迟知识处理 • 加速知识处理 • 认出您今天可以委派给代理人的前五项重复性任务。这个练习有助于确定具有最高潜在影响力的实施领域。 • 应规划代理能力的演进，而不是将当前实现视为静态解决方案。1 15 5版权所有 © 2024 GEP. 保留所有权利。人工智能驱动的采购与供应链转型：助力全球领先企业取得非凡成果科技进步将不断扩展智能体能够自主完成的工作范围。 我们不想暗示人工智能代理可以立即解决所有问题。这根本不正确。人工智能——包括具有能动性的人工智能——并不完美，仍在发展中。但由于每个人都朝着使用这些工具的方向前进，真正的问题在于何时开始。 安德鲁·图马瑟GEP 采购强力升级：当自主AI协调采购到付款时会发生什么 关于作者 procurecon insights，是procurecon的行业研究及数字出版部门，为采购和供应链管理领域提供前沿数据和趋势、挑战与机遇的分析。通过全面的研究报告、网络研讨会和思想领导力倡议，我们赋能高层采购领导者做出明智的战略决策，并在快速变化的采购领域保持领先。 我们深厚的行业洞察力不仅为采购领导者提供信息，还将创新解决方案提供商与关键决策者连接起来，培养一个动态的生态系统，推动商业世界中采购和采购的未来。 更多信息，请访问wbrinsights.com。 GEP® 提供人工智能驱动的采购和供应链解决方案，帮助全球企业变得更敏捷和有韧性，更高效、更有效地运营，获得竞争优势，提高盈利能力和增加股东价值。 创新思维、创新产品、无与伦比的专业领域知识、智慧、充满激情的人才——这是GEP软件™、GEP战略™和GEP托管服务™共同提供前所未有的规模、力量和效率的采购和供应链解决方案的方式。 位于新泽西州克拉克，GEP在欧洲、亚洲、非洲和美洲设有办事处和运营中心。欲了解更多信息，请访问www.gep.com.