在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，傳統(tǒng)采購(gòu)逐漸在向數(shù)智化采購(gòu)進(jìn)行過(guò)渡和實(shí)踐，通過(guò)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的深度應(yīng)用，極大的加速了采購(gòu)在線化、自動(dòng)化、智能化的轉(zhuǎn)型過(guò)程。

從交易過(guò)程來(lái)看，采購(gòu)包括了需求申請(qǐng)、尋源報(bào)價(jià)、供應(yīng)商談判、合同訂單、接收供應(yīng)、支付貨款等整個(gè)流程；從供應(yīng)鏈全程看，采購(gòu)是企業(yè)供應(yīng)鏈或價(jià)值鏈的一個(gè)環(huán)節(jié)，銜接內(nèi)部業(yè)務(wù)以及外部供應(yīng)商、合作伙伴、聯(lián)盟關(guān)系；從產(chǎn)業(yè)鏈角度看，采購(gòu)還可以作為一個(gè)交易平臺(tái)、資源配置平臺(tái)、能力共享平臺(tái)，成就產(chǎn)業(yè)數(shù)字生態(tài)。

采購(gòu)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，一方面旨在通過(guò)新技術(shù)的應(yīng)用加強(qiáng)采購(gòu)交易過(guò)程的自動(dòng)化程度，賦予其全流程深度協(xié)同、自動(dòng)化執(zhí)行的能力，提升運(yùn)營(yíng)效率；另外通過(guò)AI的深度應(yīng)用，創(chuàng)新采購(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，站在整個(gè)產(chǎn)業(yè)的角度，貫通供應(yīng)鏈條，以全新業(yè)務(wù)模式提升供應(yīng)效能，為采購(gòu)成本做“減法”、為采購(gòu)效率和效益做“加法”。

場(chǎng)景一：精準(zhǔn)需求預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)&智能算法讓需求決策更科學(xué)

對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，采購(gòu)物料可能有成百上千種，結(jié)合企業(yè)本身的需求量、庫(kù)存量，以及市場(chǎng)需求的變動(dòng)情況，如何綜合考慮這些因素，制定合理的采購(gòu)需求，降低庫(kù)存積壓、保障生產(chǎn)所需？

在某醫(yī)療器械集團(tuán)，采購(gòu)需求一般依靠三方（庫(kù)管員+銷(xiāo)售業(yè)務(wù)+采購(gòu)）人工整理、經(jīng)驗(yàn)判斷和多輪溝通處理的傳統(tǒng)方式，效率低下。

基于用友BIP的數(shù)據(jù)中臺(tái)和智能中臺(tái)能力，該集團(tuán)在全國(guó)率先實(shí)現(xiàn)醫(yī)療器械智能庫(kù)存決策的場(chǎng)景化落地。利用數(shù)據(jù)同步、指標(biāo)管理、算法開(kāi)發(fā)等智能數(shù)據(jù)處理能力，以低代碼方式構(gòu)建了基于kimball數(shù)倉(cāng)建模理論的星空模型；融合人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練智能機(jī)器人，分析各醫(yī)院器械需求量，進(jìn)而幫助采購(gòu)經(jīng)理快速確定采購(gòu)需求、降低庫(kù)存積壓。智能機(jī)器人根據(jù)近期各醫(yī)院物料需求數(shù)據(jù)，計(jì)算出2467種物料在該醫(yī)院的采購(gòu)周期、建議的安全庫(kù)存、預(yù)計(jì)的需求量，從而合理地制定下月的采購(gòu)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)一鍵化、智能生成采購(gòu)需求，需求提交及時(shí)率得到極大提升。

場(chǎng)景二：智慧采購(gòu)尋源

快速精準(zhǔn)的供需匹配，更高效、更合規(guī)

傳統(tǒng)方式下，企業(yè)針對(duì)大宗集采物料的采購(gòu)尋源，一般基于供貨周期、信用、歷史交易等信息進(jìn)行人工篩選方式選擇供應(yīng)商，但市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，企業(yè)簡(jiǎn)單依賴(lài)之前的信息進(jìn)行篩選已無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際業(yè)務(wù)需求，采購(gòu)的合規(guī)性也無(wú)法保障。而在數(shù)據(jù)智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的企業(yè)，采購(gòu)尋源可以是另外一種方式。

供應(yīng)商智能推薦：企業(yè)可以根據(jù)內(nèi)、外的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化，結(jié)合 AI 及機(jī)器學(xué)習(xí)等能力，通過(guò)多種維度組合形成供應(yīng)商的推薦模型，系統(tǒng)將根據(jù)供應(yīng)商的歷史交易數(shù)據(jù)，結(jié)合質(zhì)量、成本等內(nèi)部指標(biāo)，以及市場(chǎng)輿情/動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)等，智能推薦出合適的供應(yīng)商；同時(shí)，根據(jù)更多的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，還可以不斷訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，逐步完善算法，讓推薦結(jié)果更科學(xué)精準(zhǔn)。這種通過(guò)自動(dòng)匹配的方式代替之前的人肉搜索，讓采購(gòu)尋源過(guò)程更具智能化，同時(shí)也更加透明合規(guī)。

另外，針對(duì)企業(yè)所需要采購(gòu)的物料品類(lèi)，系統(tǒng)可以進(jìn)行智能商品推薦。采購(gòu)人員輸入所需要的商品，系統(tǒng)根據(jù)供應(yīng)商發(fā)布的店鋪商品，進(jìn)行需求方和供給方的商品匹配，通過(guò)商品的匹配找到合適的供應(yīng)商。

智能詢(xún)比價(jià)：尋源比價(jià)是采購(gòu)流程最常見(jiàn)的一種采購(gòu)模式。在傳統(tǒng)模式下，采購(gòu)經(jīng)理與供應(yīng)商聯(lián)系，從編制詢(xún)價(jià)單、技術(shù)協(xié)議收集、郵件發(fā)送給供應(yīng)商、供應(yīng)商郵件回復(fù)報(bào)價(jià)、編制比價(jià)單、核對(duì)報(bào)價(jià)等，需要大量的時(shí)間才能完成整個(gè)比價(jià)流程；而智能化方式下，用友BIP詢(xún)比價(jià)機(jī)器人結(jié)合雙方的詢(xún)價(jià)、報(bào)價(jià)以及市場(chǎng)價(jià)、行業(yè)網(wǎng)站的行情數(shù)據(jù)，以完全線上自動(dòng)化的方式完成詢(xún)比價(jià)的過(guò)程。

智能定標(biāo)：傳統(tǒng)評(píng)標(biāo)定標(biāo)過(guò)程中，需要針對(duì)評(píng)標(biāo)文件、資質(zhì)、規(guī)范等進(jìn)行大量信息查閱核實(shí)、公式計(jì)算，工作量大，效率和準(zhǔn)確性有待提升。在智能評(píng)標(biāo)系統(tǒng)幫助下，系統(tǒng)自動(dòng)審核文件的規(guī)范一致性、自動(dòng)評(píng)審價(jià)格分，通過(guò)股權(quán)、董監(jiān)高交叉持股、控制關(guān)系等信息，分析投標(biāo)方之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的智能識(shí)別，最后一鍵生成評(píng)標(biāo)報(bào)告，評(píng)標(biāo)定標(biāo)過(guò)程效率更高、更合規(guī)透明。

場(chǎng)景三：智能采購(gòu)協(xié)同

實(shí)現(xiàn)從采購(gòu)到支付的全流程不落地

用友BIP采購(gòu)協(xié)同從交易過(guò)程的角度，建立從合同、訂單、到貨收貨、支付對(duì)賬的全流程數(shù)智化，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的深度協(xié)同，確保交易全流程在線協(xié)同、交易數(shù)據(jù)不落地，提高采購(gòu)交易的響應(yīng)速度，縮短采購(gòu)周期、降低庫(kù)存，提升供應(yīng)鏈的執(zhí)行效率。

比如，在傳統(tǒng)模式下，一份合同的條款完善和談判大約需要3-4天才能完成，期間經(jīng)過(guò)采購(gòu)業(yè)務(wù)相關(guān)人員、合同管理員等多個(gè)角色流轉(zhuǎn)；而通過(guò)合同簽署RPA，將原來(lái)手動(dòng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€、自動(dòng)生成模式。合同簽署前，根據(jù)供應(yīng)商的績(jī)效表現(xiàn)和品類(lèi)情況，機(jī)器人自動(dòng)匹配合同條款和模板、自動(dòng)發(fā)送給供應(yīng)商審核、在線電子合同進(jìn)行簽章、自動(dòng)合同歸檔等。

在采購(gòu)報(bào)帳和申請(qǐng)付款環(huán)節(jié)，RPA可以完全模擬人工操作，根據(jù)規(guī)則替代重復(fù)勞動(dòng)，采購(gòu)至付款流程，利用機(jī)器人+發(fā)票平臺(tái)+稅務(wù)局接口，系統(tǒng)處理流程的自動(dòng)化程度高、周期短、效率大幅提升。

場(chǎng)景四：智慧供應(yīng)商管理

管好了供應(yīng)商，企業(yè)采購(gòu)就管好了一半

供應(yīng)商管理包括了供應(yīng)商注冊(cè)準(zhǔn)入、分類(lèi)認(rèn)證、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、績(jī)效評(píng)價(jià)、降級(jí)或淘汰，覆蓋從進(jìn)入到退出的全過(guò)程。用友BIP以數(shù)據(jù)建模技術(shù)，算法技術(shù)、RPA等為支撐，建立供應(yīng)商管理的流程自動(dòng)化、場(chǎng)景智能化能力，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)針對(duì)供應(yīng)商的精準(zhǔn)決策、提升管理效率、降低管理風(fēng)險(xiǎn)。

供應(yīng)商準(zhǔn)入自動(dòng)化：企業(yè)供應(yīng)商達(dá)到一定規(guī)模后，需要對(duì)其資質(zhì)進(jìn)行定期審核，每次審核都要上傳營(yíng)業(yè)執(zhí)照、銀行賬號(hào)等信息，且數(shù)據(jù)形式多樣，人工審核工作量大且極易出錯(cuò)，通過(guò)供應(yīng)商準(zhǔn)入審核RPA，根據(jù)定義好的規(guī)則，可以自動(dòng)了解供應(yīng)商相應(yīng)的證照信息，對(duì)應(yīng)的管控信息和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)信息等。比如，針對(duì)1000家供應(yīng)商的認(rèn)證審核，原來(lái)需要20多人占用一天的時(shí)間，現(xiàn)在只需10分鐘即可完成。

供應(yīng)商畫(huà)像：供應(yīng)商畫(huà)像既可以按照某一個(gè)品類(lèi)構(gòu)建畫(huà)像，也可以針對(duì)某一家供應(yīng)商，以供應(yīng)商績(jī)效評(píng)價(jià)體系為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)建績(jī)效表現(xiàn)和戰(zhàn)略潛力的二維模型，實(shí)行差異化的供應(yīng)商管理。供應(yīng)商畫(huà)像作為一個(gè)基礎(chǔ)能力支撐在多個(gè)場(chǎng)景中應(yīng)用，比如在供應(yīng)商準(zhǔn)入、績(jī)效評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控環(huán)節(jié)，根據(jù)畫(huà)像核實(shí)其資質(zhì)、匹配績(jī)效、提前預(yù)知并報(bào)告供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)變化等。

供應(yīng)商績(jī)效智能評(píng)估：在供應(yīng)商管理的過(guò)程中，企業(yè)要想客觀真實(shí)的評(píng)價(jià)供應(yīng)商其實(shí)很難，參與評(píng)價(jià)的人、評(píng)價(jià)的維度、評(píng)價(jià)的物資種類(lèi)、執(zhí)行力度等因素都會(huì)對(duì)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)結(jié)果造成偏差。依托用友BIP數(shù)據(jù)中臺(tái)以及各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的多維度數(shù)據(jù)支撐，為用戶(hù)從數(shù)據(jù)抽取、在線建模、配置指標(biāo)等方面提供靈活、強(qiáng)大的建模能力，可支持多場(chǎng)景、多維度的供應(yīng)商績(jī)效評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商績(jī)效的自動(dòng)計(jì)算和評(píng)估。

供應(yīng)商智能風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：借助數(shù)據(jù)中臺(tái)、智能中臺(tái)的融合能力，通過(guò)對(duì)采購(gòu)業(yè)務(wù)積累的在線、離線數(shù)據(jù)的深入挖潛，用友BIP可幫助企業(yè)將采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)前置識(shí)別、自動(dòng)提醒，實(shí)現(xiàn)智能化的采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管控。

立足企業(yè)內(nèi)部，用友BIP的數(shù)智化采購(gòu)SaaS服務(wù)融合 AI能力，幫助企業(yè)在需求預(yù)測(cè)管理、戰(zhàn)略尋源、采購(gòu)協(xié)同、供應(yīng)商管理等幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)能力的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)從尋源到支付的全過(guò)程數(shù)智化。

立足于社會(huì)化采購(gòu)網(wǎng)絡(luò)角度，隨著企業(yè)內(nèi)部數(shù)智化采購(gòu)平臺(tái)的成熟和發(fā)展，平臺(tái)間的連接、共享與協(xié)同也日益頻繁，包括采購(gòu)供應(yīng)鏈條上的多個(gè)企業(yè)組織的社會(huì)化協(xié)作網(wǎng)絡(luò)逐漸形成，用友BIP的采購(gòu)云交易市場(chǎng)平臺(tái)聚合采銷(xiāo)雙方的信息，成為鏈接采、銷(xiāo)企業(yè)及供應(yīng)鏈全域生態(tài)伙伴的社會(huì)化采購(gòu)交易服務(wù)平臺(tái)，結(jié)合大數(shù)據(jù)和AI智能，為采銷(xiāo)雙方提供更多智能化場(chǎng)景服務(wù)和創(chuàng)新服務(wù)模式，提升產(chǎn)業(yè)鏈整體的執(zhí)行和協(xié)同效能。