Wie KI und Machine Learning die Beschaffung transformieren

Während Firmen die digitale Transformation vollziehen, greifen Sie zunehmend auf Künstliche Intelligenz (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.

Die Beschaffungsabteilung eines Betriebs ist häufig die letzte, die den digitalen Wandel durchläuft. Beschaffung steckt voller Daten, weshalb künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML, englisch: Machine Learning) besonders dabei helfen können, Unternehmensfinanzen zu schonen, Risiken in Bezug auf Lieferanten zu mindern und die Kundennachfrage zeitnah und flexibel zu bedienen. Aber für einige Firmen – vor allem kleinere oder weniger technik-affine Unternehmen – scheint eine KI-gestützte Beschaffung nicht umsetzbar zu sein. Amazon Business möchte daran etwas ändern.

Fünf Vorteile zur Nutzung von Amazon Business KI-Anwendungen

Mit diesen fünf Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz können Unternehmen Zeit und Geld sparen. Amazon Business unterstützt Sie dabei.

1. Erkenntnisse für die strategische Planung gewinnen

In der Vergangenheit mussten Unternehmen bezüglich der Auswertung von Beschaffungsdaten auf Experten wie Geschäftsanalytiker, Datenwissenschaftler und IT-Fachkräfte zurückgreifen, um am Computer komplexe Analysemodelle erstellen zu können. Heute lassen sich durch den Einsatz von ML-Technologien schnell riesige Mengen von Daten analysieren. Das hilft der Geschäftsführung, Strategien festzulegen.

Amazon Business Spend Visibility ist ein ML-Analyse-Tool, das 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 Führungskräfte 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.

Eine Umfrage für Beschaffungsfachkräfte 2020 von WBR Insights ergab, dass 76 Prozent aller Unternehmen ihre Fähigkeit zur Entwicklung strategischer Erkenntnisse auf Basis KI-gestützter Analytik als entweder „fortgeschritten“ oder „überdurchschnittlich“ einschätzten.¹ Außerdem erfordern die Erhebung und Analyse von Daten mithilfe von KI oder ML sowie der damit verbundene Erkenntnisgewinn weniger Arbeitsaufwand. 62 Prozent aller Unternehmen waren dadurch in der Lage, Zeit zu sparen, die sie ansonsten für manuelle Strategieplanungsprozesse aufgewendet hätten.¹

2. Durch Automatisierung Zeit sparen und Ausgaben optimieren

Beschaffungsfachkräfte überlassen Routineaufgaben und sich wiederholende Prozesse künstlicher Intelligenz und nutzen Machine Learning, um Ausgaben für sowohl strategisch beschaffte als auch nicht-strategische Tail-Spend-Artikel zu optimieren. Bei Ausschreibungen kann KI durch einen Algorithmus automatisiert 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. Durch diese Maßnahmen gewinnen Beschaffungsfachkräfte mehr Zeit für andere Aufgaben.

3. Die richtigen Lieferanten wählen und Compliance regulieren

Künstliche Intelligenz und Machine Learning 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. Dadurch werden Betriebsstörungen minimiert.


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.

Guided Buying von Amazon Business 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 Informationen angezeigt, wie etwa 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.

4. Schnell das Richtige finden

KI und ML werden schon seit langem für personalisierte Empfehlungen bei persönlichen Einkäufen verwendet und kommen jetzt auch in der Beschaffung von Unternehmen zum Einsatz. 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.

Mehr zum Thema Mitarbeitermotivation, erfahren Sie in unserem Blogartikel.

5. Bessere Kontrolle über Tail-Spend-Ausgaben erhalten

Unkontrollierte Tail-Spend-Ausgaben können bis zu 20 Prozent der Gesamtausgaben für die Beschaffung ausmachen. Häufig kaufen Mitarbeiter außerhalb der genehmigten Kanäle und schaffen so einen toten Winkel für das Management.² Denn 82 Prozent aller Unternehmenskäufer wünschen sich bei der Arbeit dasselbe Kauferlebnis wie bei persönlichen Einkäufen.³ Traditionelle Beschaffungssysteme bieten in der Regel keine sehr benutzerfreundliche Erfahrung. Wenn den Mitarbeitern Einkaufskanäle mit KI-gestützter, personalisierter Benutzererfahrung zur Verfügung stehen, nutzen sie diese mit größerer Wahrscheinlichkeit, was dem Management zu mehr Kontrolle und Nachverfolgbarkeit verhilft.

Laut einer Analyse des IDC2 führt eine bessere Benutzererfahrung dazu, dass sich nichtgestattete Ausgaben reduzieren lassen und Transparenz sowie Kontrolle für das Management steigen. Der multinationale Lebensmittelhersteller Mondelēz schaffte es, seine Vorlaufzeit für Tail-Spend-Artikel durch besseren Service, einfachere Prozesse sowie schnelleres 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 einzuführen, oder verfügen bereits über ein solches.¹ Da künstliche Intelligenz und Machine Learning 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

Amazon Business macht die Investition in intelligente Analyse- und Automatisierungstechnologie für Organisationen jeder Größe so einfach wie noch nie.

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.}