2024年生成式AI在寻源到付款全流程应用状况报告

Zycus 采购策略调查结果 引言 欢迎阅览“源到付生成式AI现状调查报告”！ 我们非常荣幸地推出由 Zycus 和 Procurement Tactics 联合完成的《生成式 AI 在采购领域的现状》综合调研报告。本报告深入探讨了生成式 AI（GenAI）技术对采购领域的变革性作用，并提供了来自引领这一变革的专业人士的丰富见解。 ● 自动化与增强：探索生成式AI如何自动化常规任务，并通过预测分析提升决策能力。● 利益与挑战：了解GenAI在采购策略中整合所带来的显著优势及内在风险。 这份报告不仅仅是一份数据汇编，它是一份旨在激发采购领域创新与效率的未来指南。 如果您有任何疑问或希望讨论相关发现，请随时联系我们。让我们深入探讨生成式AI为采购带来的变革可能性。 享受您的报告之旅！ 目录 简介 目录 执行摘要 关于主办方 关于生成式AI在采购中的应用 招采流程 内部采购申请供应商调研 RFI与RFQ谈判 合同管理 供应商关系管理 采购合规 指导性购买风险评估合规监控 采购中GenAI的最大风险 调查人口统计 行业概览 职位与年龄分布 性别分布 执行摘要 未发掘的力量：调查揭示生成式AI如何变革采购（但挑战犹存） 由 Zycus 与 Procurement Tactics 合作进行的一项开创性调查，揭示了生成式人工智能（GenAI）在采购领域变革性的力量所蕴含的丰富洞见。尽管其潜力毋庸置疑，但调查结果暴露了热情与准备之间的关键差距。 这里是你需要阅读这份报告（并与 Zycus 沟通）的原因： ● 近70%的CPO（首席采购官）尚未采用生成式人工智能（GenAI）。但已采用的企业对其持非常积极的态度！你是“已采用者”还是“未采用者”中的一员？ 关于主办方本调查由Zycus提供，并与Procurement Tactics合作进行。 关于 Zycus 泽库斯作为认知采购技术的先行者，Zycus已二十余载成为全球企业的信赖伙伴。Gartner和Forrester等行业权威机构均对其赞誉有加，其以创新性的Merlin AI Suite驱动的Sourceto Pay（S2P）全套解决方案尤为知名。Merlin AI通过减轻战术性任务负担，赋能采购与应付专业人士专注于战略规划。凭借其数据驱动的洞察力实现更快捷、更明智的决策，以及通过对话式AI提升用户体验，Zycus帮助企业在直观易用的界面支持下，显著实现成本节约、有效管控风险、强化合规管理，并确保在组织内实现高采纳率。 关于采购策略 采购策略是一个领先的在线平台，致力于为采购专业人士提供面向未来的技能，涵盖谈判、人工智能与ChatGPT以及可持续采购等关键领域。秉持着推动采购领域职业发展的承诺，采购策略提供实用、经过行业验证的培训，旨在帮助专业人士争取更好的交易、确保供应连续性，并驾驭技术力量。采购策略背后的团队拥有超过20年的采购与谈判实践经验，为全球个人和组织提供全面的课程。 采购中的生成式人工智能观点 60%的受访者仍处于新兴状态。 缺乏针对人工智能的特定政策以及专用人工智能软件采用率较低之间的关联，表明许多公司可能仍处于理解和将人工智能整合入其采购流程的初步阶段。 采购步骤 使用生成式人工智能于内部采购申请可显著提升效率，尤其是在需要投入更多时间的申请类别中。 观察到的最显著差异出现在时间投入更高的区间之间。 生成式人工智能在最低的时间区间内显示出显著影响，支持了生成式人工智能集成可带来显著时间节省的观点。 最能体现其优势的领域在于，通用人工智能减少了长期投入的需求。 注释：为达成此结果，我们首先根据受访者在其内部采购请求中使用 GenAI 的情况对调查回复进行分类，并将结果进行比较，以查看不同时间投入区间的差异。 38.9%的采购专业人士并非GenAI的采用者，而在那些使用者中，利用GenAI来洞察模式、趋势和见解是最常见的应用场景。 生成式人工智能的多样化应用38.9%的采购专业人士尚未在其内部采购申请流程中实 施生成式人工智能，这表明这是一个重要的增长和采纳领域。 益处与挑战对于采用生成式人工智能（GenAI）的企业而言，这项 技术提供了流程优化、效率提升和合规性增强等优势，然而，在组织间的采纳普及方面仍存在明显差距。 未来潜力缩小采用差距能够推动采购领域的变革性改进，使组 织能够利用生成式人工智能（GenAI）来提升效率并获取战略优势。 与普遍预期相反，使用通用人工智能与供应商研究时间的增加相关。 在此场景下，GenAI的使用实际上导致花费更多时间的员工比例有所增加。 尽管这起初可能令人惊讶，但这其实很有道理。我们随后联系了一些受访者，他们表示借助GenAI能够发现更广泛的供应商。虽然这需要更多时间，但它确实带来了更多且更好的选择。 赛科斯（Zycus）已考虑此用例，并构建了若干生成式人工智能（GenAI）功能，以通过供应商自动评分、供应商排名等方式加速供应商调研。 GenAI在供应商调研中的前两大应用场景是识别新供应商和评估来自不同供应商的投标。 当前使用37%的人使用AI来识别新的供应商，从而增强供应链的韧 性；16.3%的人用于投标评估，以及7.6%的人用于追踪供应商的可持续性和多样性。 新兴领养39.1%的受访者尚未使用生成式人工智能进行供应商 调研，这表明其更广泛的应用具有巨大潜力。 战略利益 人工智能的成功整合可显著提升供应商的发现、评估和监控，在效率、成本降低和合规性方面带来优势。 在RFI/RFQ中使用生成式AI对于缩短低投入时间区间的耗时非常突出。 值得注意的是，GenAI显著减少了在上述任务上花费少于2小时的人数，这表明GenAI可能鼓励了一种更深入、耗时超过2小时但通常少于10小时的参与方式。 此外，GenAI 也提高了不花费任何时间创建RFIs/RFQs的人员比例，这可能表明GenAI有效地自动化或简化了这些任务中的某些环节。这种混合影响表明，虽然GenAI转移了工作负担，但也允许员工在需要时更深入地参与，或者完全不参与，这可能是由于自动化效率所致。 28.6%的受访者已开始采用生成式人工智能（GenAI）来起草RFI/RFQ文件，以提高精准度并减少错误。 广泛利用与定制45.1%的受访者尚未采用生成式人工智能；28.6%的人 通过自动化文档起草来减少错误并提高精确度。 增强决策能力16.5%的企业利用人工智能加速供应商数据分析与决策 ；9.9%的企业使用人工智能检测文档中的风险与错误，从而提高准确性与合规性。 增长潜力高度的AI定制化反映了其适应性，并为组织提供了进 一步定制AI解决方案的机会，以提升采购流程中的效率、风险管理和决策水平。 在准备谈判中运用生成式人工智能，在高时间投入区间内略有裨益。 本摘要表明，生成式人工智能（GenAI）对谈判准备的影响显著有益，能够减少在高时间投入区间（6小时及以上）所花费的时间，这表明生成式人工智能在简化更广泛的谈判准备工作方面是有效的。 然而，员工在2-5小时这个时间段内花费的时间显著增加，这表明虽然通用人工智能有助于减少长时间的投入，但它可能导致更多员工在这些任务上花费中等程度的时间。 31.5%的受访者使用通用人工智能（GenAI）来收集关于制定最有效谈判策略的见解。 当前用法31.5% 的专业人士利用生成式人工智能（GenAI）根据 历史和当前数据制定数据驱动的谈判策略；16.9% 的人分析定价动态；11.2% 的人使用生成式人工智能（GenAI）来确定谈判协议的最佳替代方案（BATNA）并模拟场景。 收养差距尽管应用已相当成熟，但仍有40.4%的受访者尚未采用 生成式人工智能进行谈判，这表明该领域存在巨大的增长潜力。 机遇与挑战生成式人工智能为更明智、更具战略性的谈判提供了潜力， 有望带来更好的合同结果和供应商关系。然而，将生成式人工智能融入以人为本的谈判流程中，在确保其建议可解释且可操作方面存在挑战。 使用生成式人工智能进行合同管理可提高效率，尤其是在需要投入更多时间的阶段。 该摘要明确表明，通用人工智能通过减少在更高承诺区间（6小时或以上）所花费的时间，显著提高了合同管理效率。 观察到的最大变化发生在不到2小时的时间段内，使用GenAI的个体中有更多人设法在这个较短的时间范围内完成任务，其比例是未使用GenAI者的两倍。这表明GenAI有效地降低了合同管理任务的劳动强度和复杂性。 50.6%的受访者利用GenAI进行合同管理，主要用途与提高行政管理效率相关。 生成式人工智能的多样化应用22.5% 的行政任务实现自动化，提升了效率；14.6% 使 用生成式人工智能起草合规合同；13.5% 扫描合同以识别风险。 益处与挑战尽管生成式人工智能（GenAI）功能强大，但49.4%的 受访者不使用GenAI进行合同管理，这表明可能存在信任问题，同时也显示出采用增长的重大机遇。 未来潜力生成式人工智能在合同管理中的运营效率、合规性和 风险管理方面提供了显著优势。然而，有效整合生成式人工智能仍是一项挑战，需要与法律标准精确对齐，并持续适应法规变化。 使用生成式人工智能于内部采购申请可显著提升效率，尤其是在需要投入更多时间的申请类别中。 虽然生成式人工智能似乎略微减少了每周投入超过10小时人群所花费的时间，但它也导致每周投入6至10小时人群所花费的时间略有增加。 这表明，GenAI 可能正将时间从最长的时段转移到中等偏高的投入范围，这可能意味着 GenAI 支持在需要时进行更深入的参与。较低时间区间（少于2小时和2-5小时）的变化最小，这表明 GenAI 在这些部分中的作用可能更多是维持效率，而不是大幅减少花费的时间。 11.5%的受访者使用生成式人工智能（GenAI）来简化与供应商的沟通，这与供应商关系管理（SRM）中的个性化特性相对应。 使用洞察23%的人使用通用人工智能进行深入的供应商绩效分析；1 7.2%的人用于入职期间的快速风险评估；11.5%的人用于简化与供应商的沟通。 收养缺口 值得注意的是，有48.3%的人尚未采用生成式人工智能，这凸显了在供应商互动中进行更广泛的应用和更深层次个性化方面存在巨大空间。 战略利益生成式人工智能（GenAI）为提升决策、沟通和风险管理 提供了机遇。主要挑战在于确保其与现有系统的无缝集成，并持续更新GenAI工具以适应新的业务状况和供应商数据。 采购合规 在引导式购物中应用生成式人工智能尚处于起步阶段，27.3%的受访者使用它来确定正确的购买渠道。 在采购领域，GenAI 的应用推广存在相当大的机遇，尤其是在那些目前尚未使用这些技术的人群中。 生成式人工智能主要的价值在于优化购买渠道和简化供应商及商品的选择，其在提升合规性和风险管理方面的潜力尚在萌芽阶段，但尚未得到广泛认可。 在风险评估中，采用生成式人工智能的情况最少，仅19.7%的人用它来评估供应商绩效。 在采用生成式人工智能（GenAI）进行风险评估方面存在相当大的差距，超过半数的受访者未使用人工智能，这凸显了巨大的潜在拓展空间。 生成式人工智能在提升供应商绩效评估和风险预测等特定任务上已有效应用，但在自动化详细报告生成方面的应用仍有限，这表明了其发展空间。 24.3%的人使用通用人工智能（GenAI）来监控采购流程，并分析其采购合规性相关的政策文件。 该领域的大部分尚未采用生成式人工智能进行合规性监控，这凸显了一个关键的拓展领域，因为人工智能在提升合规性和监督方面的潜力在很大程度上仍未得到开发。 GenAI主要用于提升运营合规性和风险管理，包括对未来的不合规行为进行预测分析以及欺诈检测，这表明其应用范围可以进一步拓宽。 道德和法律考量以及安全风险是阻碍采购专业人士使用通用人工智能的主要原因。 相当一部分采购专业人士认为，与道德/法律问题、数据质量和安全相关的重大风险，突显了在生成式人工智能部署中需要