contact-banner

Satın almada yapay zekânın en iyi 10 kullanımı

Yapay zeka, ChatGPT'nin ön plana çıktığı 2023'ün en büyük trend konularından biri oldu. Yapay zekaya yapılan yatırımların 2025 yılı sonuna kadar 200 milyar dolara kadar yükselmesi bekleniyor (Goldman Sachs), dünya yapay zekanın sağlayabileceği fırsatlardan yararlanmak için yarışıyor. Procurement Magazin’de yayınlanan bir “Top 10” listesinde Georgia Wilson satın alma uzmanları için yapay zekanın en iyi kullanım alanlarından bazılarına göz atıyor.

10. Harcamaların sınıflandırması

Yapay zekanın tedarik alanındaki ilk kullanım örneklerinden biri. Sektör liderleri, sınıflandırma sürecini otomatikleştirerek doğruluk seviyelerini yükseltmek amacıyla yapay zekadan yararlanıyor. Yapay zeka kullanımı sayesinde kuruluşlar milyonlarca benzersiz işlemin veri işleme ve kategorizasyonunu daha iyi yapabiliyor, harcama analizi döngü süresini kısaltabiliyor ve farklı harcama verilerini tek bir hiyerarşiye bağlayabiliyor.

Harcama sınıflandırmasında yapay zekadan yararlananlar, sınıflandırma verilerinde %97'lik bir doğruluk oranı bildiriyor. Sınıflandırmada hassasiyeti artıran bu teknoloji kuruluşlara değer katıyor.

9. Fatura verilerinin işlenmesinde kolaylık ve kontrol:

Yapay zekanın tedarik alanında çok bilinen bir kullanım konusu da fatura verileridir. Profesyoneller, fatura verilerini çıkartarak, süreci kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek, iş akışlarını kontrol etmek ve verileri doğrulamak amacıyla yapay zeka teknolojisini kullanıyor. Genellikle yapay zeka mevcut sistemlere entegre ediliyor ve doğal dil işleme (NLP) ile birlikte kullanılıyor.

Yapay zeka tabanlı faturalama, geleneksel borçlu hesaplar (AP) iş akışını da hataya açık olan manuel işlemlerden kurtararak verimli ve otomatik hale getiriyor.

Türkiye’de yapay zekanın fatura verilerinde kullanımı büyük şirketler tarafından benimsenmeye başladı. Bu çözümler, zamandan ve paradan tasarruf sağlayarak, hatalı ödemeleri önleyebiliyor. KOBİ'ler arasında kullanım sınırlı olsa da, önümüzdeki yıllarda bu teknolojinin yaygınlaşması bekleniyor.

8. Sözleşme verilerinin çıkarılması

Fatura verilerine benzer şekilde, sözleşme verilerinin çıkarılmasında da yapay zekadan yararlanılıyor. Kuruluşlar yapay zeka sayesinde çok sayıda sözleşmeyi işleyerek önemli bilgiler elde edebiliyor. Doğal dil işleme sistemini kullanan kuruluşlar, uyumluluk ve risk değerlendirmesini iyileştirmenin yanı sıra gözden geçirilmesi gereken alanları da belirleyebiliyor.

Yapay zeka kullanımı ekiplerin, tercihli şartlar, çelişen taahhütler, performans eşikleri, harcama uyumluluğu ve sözleşme çerçevesinde tedarikçi ilişkisinin uygulanabilirliği gibi sözleşme veri alanlarını işleyebilmesini de sağlar ve böylece daha stratejik bir tedarikçi ilişkisi oluşturulmasına katkıda bulunuyor.

Yapay zeka, sözleşmelerde manuel veri çıkarma süreçlerini otomatikleştirerek satın almacıların sözleşmeleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz etmesine ve daha iyi satın alma kararları vermesine yardımcı oluyor.

7. Otomatik uyumluluk

Satın alma ekiplerinin temel işlevi değer yaratmak ve işletmenin ve paydaşların daha geniş anlamdaki hedeflerini desteklemektir.
Uyumluluk ise bunu başarmak için gerekli şartların merkezinde yer alır.

Bu nedenle otomatik uyumluluk çözümleri giderek daha önemli hale geliyor ve satın alma uzmanlarının hem satın alma hem de tedarikçi katılımı için onaylanmış süreçleri takip etmelerine yardımcı oluyor. Satın alma süreçlerinin ve yasal düzenlemelerin karmaşıklığı arttıkça, otomatik uyumluluk çözümleri giderek daha önemli hale geliyor. Bu çözümler, hem satın alma faaliyetleri hem de tedarikçi bağlılığı açısından onaylı süreçlere uyulmasını sağlayarak satın alma uzmanlarının iş akışlarını kolaylaştırmalarına yardımcı oluyor. Bu sadece hata ve gecikme risklerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda satın alma uzmanlarının stratejik girişimlere odaklanmaları ve tedarikçilerle daha güçlü ilişkiler kurmaları için değerli bir zaman kazancı sağlıyor.

6. Tedarik kaynaklarının dünya geneline yayılması

Çok uluslu bir kuruluş 10.000 veya daha fazla tedarikçiden oluşan bir tedarik zincirine sahip olabilir ve bu büyük topluluğun işlem ve bilgileri bir veri dağı oluşturur. Yapay zekadan yararlanan kuruluşlar, küresel tedarik trendlerindeki değişimleri belirlemek için üst düzey kaynak bulma stratejilerini keşfedebilir, gelecekteki trendler hakkında fikir edinebilir ve böylece daha geniş anlamdaki kaynak bulma stratejileri için bilgi toplayabilirler.

5. Anomali tespiti

Satın alma departmanları, yapay zeka teknolojisini veri yönetimine uygulayarak anormallikleri daha görünür kılabilir. Bu tür anormalliklerin ve istisnaların anında bildirilmesi ve ayrıca sorunların nasıl çözüleceğine dair öneriler sunulması oyunun kurallarını değiştirir.

Yapay zeka, senaryo planlaması için de kullanılabilir ve satın alma liderlerine uçtan uca görünürlük sağlar.

4. Ödenecek hesaplar (AP) otomasyonu

Rutin satıcı fatura faaliyetlerini düzene koyan ve güçlendiren ödenecek hesaplar (AP) otomasyonu, satın alma liderlerinin operasyonlarının daha güvenli, daha verimli ve uygun maliyetli olmasını sağlar. Yapay zeka, veri yakalamadan muhasebe sistemlerine kadar her şeyi kapsayan bütünsel, uçtan uca bir ödeme süreci sağlar.

Satın alma liderleri ayrıca tedarikçi portföylerini optimize etme, mükerrer işlemleri ve hataları azaltma, dolandırıcılık riskini azaltma ve erken ödeme indirimlerinden yararlanma gibi avantajlardan da faydalanıyor.

3. Sözleşme yaşam döngüsü yönetimi

Sözleşmelerin oluşturulması ve müzakere edilmesini destekleyen yapay zeka, sözleşme dilindeki risk alanlarının belirlenmesine yardımcı olmak için kullanılıyor. Bu tür çözümler, standardizasyon, otomatik taslaklar ve iş akışı yönetiminin kullanılması yoluyla döngü sürelerinin iyileştirilmesine ve yönetim sürecinin kolaylaştırılmasına yardımcı oluyor.

2. Stratejik tedarik

Köklü değişimlere yol açan bir sektör olan satın alma, başarılı olabilmek için operasyonlarını stratejik düşünceyle yürütmelidir. Satın alma, yapay zekayı operasyonlarına uygulayarak, büyük hacimli verileri toplayabilir, analiz edebilir ve sunabilir. Ekip üyeleri trend tahminlerinden ve proaktif kararlar alma becerilerinden yararlandığı için bu, stratejik karar almayı kolaylaştırır.

Bu alandaki diğer faydalar arasında performans artışları, kurum içi verimlilikte önemli iyileşmeler, piyasaların ve bunlarla ilişkili risklerin daha iyi anlaşılması sayesinde pazara sunma sürelerinin kısaltılması yer almaktadır.

1. Tedarikçi risk yönetimi

Tedarikçi risk yönetiminde devrim yaratan yapay zeka, gerçek zamanlı veri analizi, tahmine dayalı analitik ve gelişmiş görünürlük sağlar - bunların tümü tedarik ekiplerinin riski yönetmesine ve tedarik zinciri ve satın alma operasyonlarını sorunsuz yürütmesine yardımcı olur. Diğer kullanım durumlarında olduğu gibi, yapay zeka proaktif karar vermeye yardımcı oluyor, riski tanımlıyor ve potansiyel aksaklıkların izlenmesine yardımcı oluyor.

Bunun sonucunda kuruluşlar sevkiyatların güzergahını yeniden belirleyebiliyor, gecikmeleri önleyebiliyor, kalıpları belirleyebiliyor, gelecekteki riskleri tahmin edebiliyor, alternatif tedarikçiler bulabiliyor ve verimliliği artırıp karar verme sürecini iyileştirebiliyor.