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Wie KI und Analytik die Beschaffung transformieren

Intelligente Technologien automatisieren die Datenanalyse und helfen Unternehmen so, Zeit und Geld zu sparen.

Künstliche Intelligenz (KI) definiert die menschliche Erfahrung neu. Während Unternehmen die digitale Transformation vollziehen, greifen Sie zunehmend auf KI zurück, um kognitive Funktionen zu übernehmen, die traditionell von Menschen geleistet wurden, wie etwa Mustererkennung, Lernprozesse und Problemlösung. KI ermöglicht es Unternehmen, Prozesse zu straffen, die Leistungsfähigkeit zu erweitern und schnellere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

 

Amazon hat sein eigenes Unternehmen zur Anwendung von KI gegründet, um Kunden zu helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen, ihre Auswahl zu optimieren und die Logistik neuzugestalten. KI-fähige Innovationen wie der Alexa-Sprachdienst und Amazon Web Services (AWS) Cloud-Computing-Technologien verändern bereits jetzt den Alltag und fördern das Wachstum von Unternehmen.

 

Die Beschaffungsabteilung eines Unternehmens ist häufig die letzte, die den digitalen Wandel durchläuft. Beschaffung steckt voller Daten, weshalb KI und maschinelles Lernen (ML) in besonderer Weise dabei helfen können, Unternehmensfinanzen zu schonen, Risiken in Bezug auf Lieferanten zu mindern und die Kundennachfrage zeitnah und flexibel zu bedienen. Aber für einige Unternehmen – vor allem kleinere oder weniger technik-affine Unternehmen – scheint eine KI-gestützte Beschaffung nicht umsetzbar zu sein. Amazon Business möchte daran etwas ändern. Genau wie AWS dies für Cloud-Computing tut, macht Amazon Business die KI-gestützte Beschaffung für alle Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors durch Anwendung seiner Maschinenlerntechnologie auf eine Beschaffungslösung zugänglich.

 

Denken Sie beim Erstellen Ihrer eigenen Technologie-Roadmap an die folgenden fünf Arten, auf die KI und ML Unternehmen Zeit und Geld ersparen, und erfahren Sie, wie Amazon Business KI verwendet, um den Beschaffungsprozess zu revolutionieren.

 

Erkenntnisse für die strategische Planung gewinnen

 

Analysten überwachen die organisatorische Anwendung von KI und ML in der Beschaffung und stellen dabei transformative Auswirkungen fest. In der Vergangenheit mussten Unternehmen bezüglich der Auswertung von Beschaffungsdaten auf Experten wie Geschäftsanalytiker, Datenwissenschaftler und IT-Fachkräfte zurückgreifen, um komplexe Analysemodelle erstellen zu können. Heute können ML-Technologien schnell riesige Mengen von Daten analysieren und so strategische Erkenntnisse gewinnen, die dem Management helfen, Strategien festzulegen und auszurichten.

 

Amazon Business Spend Visibility beispielsweise ist ein ML-Analyse-Tool, das berechtigten Business Prime-Mitgliedern zur Verfügung steht. Spend Visibility – unterstützt durch Amazon QuickSight – analysiert Beschaffungsdaten, um das Kaufverhalten einer Organisation identifizieren und nachverfolgen zu können. Das Tool bietet Datenvisualisierungen, die Manager dazu nutzen können, Finanzentscheidungen zu treffen, Compliance-Probleme zu erkennen und Einsparungen zu optimieren. Beschaffungsmanager müssen keine Experten sein, um komplexe Daten auszuwerten und für die Strategieplanung zu verwenden.

 

Die Umfrage für Beschaffungsfachkräfte 2020 von WBR Insights stellte heraus, dass 76 % aller Unternehmen ihre Fähigkeit zur Entwicklung strategischer Erkenntnisse auf Basis KI-gestützter Analytik als entweder „fortgeschritten“ oder „überdurchschnittlich“ einschätzten.1

 

Die von Amazon Business gesponserte Umfrage stellte außerdem fest, dass KI und ML Beschaffungsfachkräften neben den gewonnenen Erkenntnissen auch mehr Zeit verschaffen, um Chancen zu identifizieren. Die Erhebung und Analyse von Daten sowie der damit verbundene Erkenntnisgewinn erfordern weniger Arbeitsaufwand. 62 Prozent aller Unternehmen waren in der Lage, KI oder ML zur Einsparung von Zeit zu nutzen, die sie ansonsten für manuelle Strategieplanungsprozesse aufgewendet hätten.1

 

Durch Automatisierung Zeit sparen und Ausgaben optimieren

 

Beschaffungsfachkräfte überlassen Routine und sich wiederholende Prozesse der KI und nutzen ML, um Ausgaben für sowohl strategisch beschaffte als auch nicht-strategische Tail-Spend-Artikel zu optimieren.

 

Bezüglich strategisch beschaffter Artikel nutzen Unternehmen KI, um Ausschreibungen zu automatisieren. KI kann sich wiederholende Angebote ausführen, was zu einer höheren Beschaffungsgeschwindigkeit und besseren Preissicherung führt.1

 

Bei häufig erworbenen, nicht-strategischen oder Tail-Spend-Artikeln kann ML automatisch bevorzugte Produkte oder ähnliche Artikel bei Amazon Business identifizieren und Beschaffungsmanagern so bei der Suche nach kostengünstigen Alternativen helfen.

 

Indem KI und ML Zeit bei der Identifizierung, Beschaffung und Nachbestellung von Artikeln einsparen, haben Beschaffungsfachkräfte mehr Zeit für die strategische Beschaffung und andere wichtige Aktivitäten.

 

Die richtigen Lieferanten wählen und Compliance regulieren

 

Viele Unternehmen haben Einschränkungen in Bezug darauf, was, wo und von wem Mitarbeiter kaufen dürfen. Die Sicherstellung der Compliance mit der unternehmenseigenen Ausgabenpolitik kann sehr zeitaufwendig sein und ist ein weiterer Bereich, in dem intelligente Technologien die Beschaffung vereinfachen.

 

KI und ML können bei der Bewertung und Auswahl von Lieferanten helfen, indem sie potenzielle Störungen in der Lieferkette analysieren und kennzeichnen sowie automatisch Compliance-Probleme bei potenziellen Lieferanten identifizieren, wodurch Betriebsstörungen minimiert werden und Zeit gespart wird.

 

KI kann auch mit Leitlinien und Einschränkungen in Bezug auf die erlaubten Kaufoptionen für Mitarbeiter helfen. Guided Buying ermöglicht es Managern, Beschaffungsrichtlinien in leicht zu befolgende visuelle Wegweiser zu verwandeln, die direkt in das Einkaufsystem integriert sind. Das Tool leitet Mitarbeiter hin zu den vom Management ausgewählten Produkten oder Lieferanten und weg von eingeschränkten Lieferanten oder Produktkategorien. Auf bestimmten Produktdetailseiten und in Suchergebnissen werden Benachrichtigungen angezeigt, z. B. benutzerdefinierte Nachrichten oder Hinweise auf verfügbare Produktalternativen.

 

Guided Buying macht es Mitarbeitern einfacher, die Compliance-Regeln zu befolgen, und erspart Managern Zeit bei der Kontrolle von Einkäufen und der Durchsetzung von Vorschriften.

 

Schnell das Richtige finden

 

KI und ML werden schon seit langem für persönliche Einkäufe verwendet, um ein Kauferlebnis zu schaffen, das durch personalisierte Empfehlungen, Produktsuchmöglichkeiten und Merchandising besticht. Genau dieselben Funktionen transformieren nun auch die Einkäufe von Unternehmen.

 

Durch maschinelles Lernen werden Daten über das Vor-Ort-Verhalten und den Bestellverlauf einer Person erhoben – und auf Amazon Business branchenspezifische Parameter und vom Management festgelegte Leitlinien angewendet –, um relevante Suchergebnisse und Empfehlungen bereitstellen zu können. Und da das System kontinuierlich lernt, verbessert sich das Kauferlebnis mit der Zeit und fördert so die Prozesseffizienz und die Mitarbeiterzufriedenheit.

 

Bessere Kontrolle über Tail-Spend-Ausgaben erhalten

 

Unkontrollierte Tail-Spend-Ausgaben können bis zu 20 Prozent der Gesamtausgaben für die Beschaffung ausmachen, was vor allem für große Unternehmen eine Herausforderung darstellt. Bei Tail-Spend-Einkäufen ist es wahrscheinlicher, dass die Mitarbeiter außerhalb der genehmigten Kanäle einkaufen und einen toten Winkel für das Management schaffen.2

 

Während Unternehmen die Vorteile der Personalisierung in großem Umfang wahrnehmen, gibt es eine Verringerung von nicht gestatteten Ausgaben und mehr Kontrolle über Tail-Spend-Ausgaben. 82 Prozent aller Unternehmenskäufer geben an, dass sie sich auf der Arbeit dasselbe Kauferlebnis wünschen wie bei persönlichen Einkäufen.3 Traditionelle Beschaffungssysteme bieten in der Regel keine sehr benutzerfreundliche Erfahrung. Wenn das Management Tail-Spend-Einkäufe auf genehmigte Kanäle verlegt, die eine KI-gestützte, personalisierte Benutzererfahrung bieten, werden die Mitarbeiter solche Kanäle auch mit größerer Wahrscheinlichkeit nutzen, was zu mehr Kontrolle und Nachverfolgbarkeit führt.

 

Ein vor kurzem erschienener gesponserter Bericht von IDC benennt Amazon Business Kunden, bei denen eine bessere Benutzererfahrung dazu geführt hat, dass nicht gestattete Ausgaben reduziert wurden und Transparenz und Kontrolle für das Management gestiegen sind. Der multinationale Lebensmittelhersteller Mondelēz schaffte es, seine Vorlaufzeit für Tail-Spend-Artikel durch besseren Service, einfachere Prozesse sowie einfacheres Auffinden preisgünstigerer Produkte von 25 auf 4 Tage zu reduzieren.

 

Die Zukunft der kognitiven Beschaffung

 

Laut WBR Insights planen 82 Prozent aller Unternehmen, innerhalb der nächsten zwölf Monate ein kognitives Beschaffungsmodell zu übernehmen, oder verfügen bereits über ein solches.1 Da KI und ML eine immer wichtigere Rolle in der Beschaffung spielen, können wir in der Zukunft mit mehr Produktivität, Flexibilität und schnellerem Wachstum rechnen.

 

Obwohl bisher nur 45 Prozent der Unternehmen eine positive Kapitalrendite aus ihren Investitionen in KI und ML verzeichnet haben, sind Beschaffungsexperten optimistisch. 66 Prozent der Befragten aus der WBR Insights Umfrage sind der Meinung, dass Kapitalrendite und Wertschöpfung die Bereiche ihrer Strategie sind, die am stärksten von der kognitiven Beschaffung beeinflusst sein werden.1

KI-gestützte Beschaffung bietet eine Gelegenheit für Führungskräfte in diesem Bereich, ihre Position auszubauen und strategischen Wert zu fördern. Amazon Business macht die Investition in intelligente Analyse- und Automatisierungstechnologie für Organisationen jeder Größe so einfach wie noch nie.

Um mehr zu erfahren, laden Sie sich „Kognitive Beschaffung und die Implementierung von KI und ML“ herunter (verfügbar auf Englisch).

 

Referenzen

1.       „Kognitive Beschaffung und die Implementierung von KI und ML.“ („Cognitive Procurement and the Implementation of AI and ML.“) WBR Insights. 2020.

2.       „Herausforderungen in der Beschaffung im Zeitalter von KI und digitaler Transformation meistern.“ („Overcoming Procurement Challenges in the Age of AI and Digital Transformation.“) IDC. 2020.

3.       „Der vernetzte Kunde“ („State of the Connected Customer“), zweite Auflage. Salesforce.

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