Die 10 wichtigsten KI-Anwendungen im Einkauf
Künstliche Intelligenz ist laut ChatGPT eines der wichtigsten Trendthemen des Jahres 2023. Bis Ende 2025 werden Investitionen in KI voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar erreichen (Goldman Sachs). Daher wird weltweit versucht, die Möglichkeiten, die KI bietet, zu nutzen.
In einer im Procurement Magazine veröffentlichten „Top 10“-Liste untersucht Georgia Wilson einige der besten KI-Anwendungen für Einkaufsexperten.
Ausgabenklassifizierung
Einer der ersten Anwendungsfälle von KI im Einkauf. Branchenführer nutzen KI, um die Genauigkeit durch Automatisierung des Klassifizierungsprozesses zu verbessern. Mithilfe von KI können Unternehmen Millionen von Einzeltransaktionen besser verarbeiten und kategorisieren, die Zykluszeit der Ausgabenanalyse verkürzen und unterschiedliche Ausgabendaten in einer einzigen Hierarchie verknüpfen. Unternehmen, die KI zur Ausgabenklassifizierung einsetzen, berichten von einer Genauigkeit ihrer Klassifizierungsdaten von 97 %. Diese Technologie, die die Klassifizierungspräzision erhöht, schafft einen Mehrwert für Unternehmen.
Vereinfachung und Kontrolle der Rechnungsdatenverarbeitung
Ein bekannter Anwendungsbereich von KI im Beschaffungsbereich sind Rechnungsdaten. Fachleute nutzen KI-Technologie, um Rechnungsdaten zu extrahieren, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu steuern und Daten zu validieren. KI wird häufig in bestehende Systeme integriert und in Verbindung mit Natural Language Processing (NLP) eingesetzt. KI-basierte Rechnungsstellung optimiert und automatisiert zudem den traditionellen Workflow der Kreditorenbuchhaltung und eliminiert fehleranfällige manuelle Prozesse. Große Unternehmen in der Türkei setzen KI bereits bei der Rechnungsdatenverarbeitung ein. Diese Lösungen können Zeit und Geld sparen und Fehlzahlungen verhindern. Obwohl die Nutzung bei KMU noch begrenzt ist, wird erwartet, dass sich diese Technologie in den kommenden Jahren weit verbreitet.
Vertragsdaten extrahieren
Ähnlich wie bei Rechnungsdaten wird KI auch bei der Vertragsdatenextraktion eingesetzt. Dank KI können Unternehmen durch die Verarbeitung zahlreicher Verträge wichtige Erkenntnisse gewinnen. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) können Unternehmen nicht nur Compliance und Risikobewertung verbessern, sondern auch Bereiche identifizieren, die einer Überprüfung bedürfen. Der Einsatz von KI ermöglicht es Teams, Vertragsdatenfelder wie Vorzugsbedingungen, widersprüchliche Verpflichtungen, Leistungsschwellen, Kostenabgleich und die Durchsetzbarkeit der Lieferantenbeziehung im Rahmen des Vertrags zu verarbeiten und so zu einer strategischeren Lieferantenbeziehung beizutragen. Durch die Automatisierung manueller Datenextraktionsprozesse in Verträgen unterstützt KI Einkaufsexperten dabei, Verträge schneller und präziser zu analysieren und fundiertere Einkaufsentscheidungen zu treffen.
Automatisierte Compliance
Die Kernaufgabe von Einkaufsteams besteht darin, Mehrwert zu schaffen und die übergeordneten Ziele des Unternehmens und seiner Stakeholder zu unterstützen. Compliance ist dabei von zentraler Bedeutung. Daher gewinnen automatisierte Compliance-Lösungen zunehmend an Bedeutung und unterstützen Einkaufsexperten dabei, genehmigte Prozesse sowohl für die Beschaffung als auch für die Lieferantenbindung einzuhalten. Mit zunehmender Komplexität von Beschaffungsprozessen und -vorschriften gewinnen automatisierte Compliance-Lösungen zunehmend an Bedeutung. Diese Lösungen unterstützen Einkaufsexperten dabei, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, indem sie die Einhaltung genehmigter Prozesse sowohl für Beschaffungsaktivitäten als auch für die Lieferantenbindung sicherstellen. Dies reduziert nicht nur das Risiko von Fehlern und Verzögerungen, sondern verschafft Einkaufsexperten auch wertvolle Zeit, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren und engere Beziehungen zu Lieferanten aufzubauen.
Globale Verteilung von Bezugsquellen
Ein multinationales Unternehmen kann eine Lieferkette von 10.000 oder mehr Lieferanten haben, und die Transaktionen und Informationen dieser großen Gruppe erzeugen einen Berg an Daten. Unternehmen, die KI nutzen, können Beschaffungsstrategien auf hoher Ebene untersuchen, um Veränderungen in globalen Liefertrends zu erkennen, Einblicke in zukünftige Trends zu gewinnen und so umfassendere Beschaffungsstrategien zu entwickeln.
Anomalieerkennung
Durch den Einsatz von KI-Technologie im Datenmanagement können Beschaffungsabteilungen die Transparenz bei Anomalien erhöhen. Die sofortige Benachrichtigung über solche Anomalien und Ausnahmen sowie Empfehlungen zu deren Behebung sind entscheidend. KI kann auch für die Szenarioplanung eingesetzt werden und bietet Beschaffungsleitern durchgängige Transparenz.
Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung
Die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung rationalisiert und stärkt routinemäßige Lieferantenrechnungsaktivitäten und ermöglicht Beschaffungsleitern Sie ermöglicht sicherere, effizientere und kostengünstigere Abläufe. KI ermöglicht einen ganzheitlichen, durchgängigen Zahlungsprozess, der alles von der Datenerfassung bis hin zu Buchhaltungssystemen umfasst. Einkaufsleiter profitieren zudem von der Optimierung von Lieferantenportfolios, der Reduzierung von Doppelarbeit und Fehlern, der Minimierung von Betrugsrisiken und der Nutzung von Skonti.
Contract Lifecycle Management
Künstliche Intelligenz, die die Erstellung und Verhandlung von Verträgen unterstützt, wird eingesetzt, um Risikobereiche in der Vertragssprache zu identifizieren. Solche Lösungen tragen durch Standardisierung, automatisierte Erstellung und Workflow-Management zur Verkürzung der Durchlaufzeiten und zur Optimierung des Managementprozesses bei.
Strategische Beschaffung
Als Branche im Umbruch muss die Beschaffung strategisch denken, um erfolgreich zu sein. Durch den Einsatz von KI kann die Beschaffung große Datenmengen erfassen, analysieren und präsentieren. Dies erleichtert strategische Entscheidungen, da die Teammitglieder von Trendprognosen und proaktiven Entscheidungskompetenzen profitieren. Weitere Vorteile in diesem Bereich sind Leistungssteigerungen, deutliche Verbesserungen der internen Effizienz und eine kürzere Markteinführungszeit durch ein besseres Verständnis der Märkte und der damit verbundenen Risiken.
Lieferantenrisikomanagement
KI revolutioniert das Lieferantenrisikomanagement und ermöglicht Echtzeit-Datenanalysen, prädiktive Analysen und verbesserte Transparenz. All dies unterstützt Beschaffungsteams beim Risikomanagement und bei der reibungslosen Abwicklung von Lieferketten- und Einkaufsprozessen. Wie in anderen Anwendungsfällen unterstützt KI proaktive Entscheidungen, identifiziert Risiken und hilft bei der Überwachung potenzieller Störungen. Dadurch können Unternehmen Lieferungen umleiten, Verzögerungen vermeiden, Muster erkennen, zukünftige Risiken vorhersagen, alternative Lieferanten finden, die Effizienz steigern und die Entscheidungsfindung verbessern.