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在當今數字化潮流的推動下，企業的采購和支出管理領域也正經歷著一場深刻的變革——從傳統的手工紙質流程向數字化、智能化轉變，不僅提高了效率，還帶來了全新的商業模式和管理方式。

隨著歷史上紙質流程從自動化向智能化的發展，采購部門必須應對數據和文化變革。

一、已達成的采購效率提升目標

“如果沒有更改，我們只需等待產品到貨即可?！币患抑圃焐痰墓溈冃Ы浝砀嬖V筆者說。

這家制造商的采購部門有一半采購訂單在產品到貨前需要進行更改，采購員不得不在電子表格的數千行中查找以更新數量或其他參數，并通過電話、傳真或電子郵件向供應商發送新信息。

然而在使用一款供應鏈協同工具后，即可與供應商實時溝通訂單變更，并確認供應商已知曉修訂后的訂單，極大地提高了采購效率。

該公司首席執行官透露，一位客戶在COVID-19疫情期間通過自動化采購訂單管理，節省了3500萬美元的收入，這再次印證了數字化采購的價值。

根據Dun & Bradstreet的調查發現，包括938家《財富》1000強企業在內，有500萬家公司在武漢地區擁有二級供應商，可見其需求存在已久。而且，新冠疫情也凸顯了對供應鏈風險管理的需求，進而需要技術和可見性，以支撐更加及時識別和應對潛在風險，從而保障供應鏈的穩定運行。

“了解供應商的供應商至關重要，但現在建立一個數據庫，然后可以通過自動化進行跟蹤，這是一個非常低效且依賴手工操作的過程，”CAPS（亞利桑那州立大學的供應管理研究中心）研究執行董事Bryan Fuller說，整個行業都很期待技術更智能。

二、正邁向的智能化需求趨勢

采購技術正從自動化向智能化的方向發展。

以往，采購活動一直建立在詢價和采購訂單上的紙質流程，需要手動輸入、審查和簽署。但在近15年來，企業普遍通過采購技術來自動化流程，以減少行政成本并使其步入數字化時代。

如今，將交易性流程交由機器人流程自動化處理已經很普遍。機器人并沒有取代人類，而是軟件可以自動化重復的交易性任務，例如支付供應商發票或根據產品發貨量等觸發器補充庫存水平。

當重復性任務被自動化時，采購人員可以專注于高影響決策，而不是管理采購訂單?！白詣踊刮覀兊牟少弳T能夠從事其他事務，以幫助改善我們的供應鏈。”該制造商CEO表示，下一步是使用規范分析來理解合同和支出，更加期待技術變得更加智能。

他強調說：“下一步是人工智能或預測性分析，根據它所學到的信號（如天氣或消費模式），告訴您何時以及何時訂購，并且可以完全自動執行訂單?！?/p>

可見，數字化采購不僅僅是簡單的自動化，更是智能化的發展趨勢。除了機器人流程自動化，預測性分析和人工智能技術的應用也日益普及。

(Gartner的對采購和支出管理的未來預測)

比如行業典范馬士基集團，其數字采購負責人稱他們已經進行了10000多次電子拍賣，買方發布請求，供應商競標贏得合同，無需追求多個報價，同時有助于確定最佳市場價格。

該負責人說：“這是一個完全自動化的談判過程，也是一個市場驅動的談判，我相信大多數采購類別都可以成功地進行拍賣?！?/p>

馬士基集團還開發了機器學習工具，用于自動閱讀和解釋15000多個供應商的合同。該負責人說：“我們可以搜索具有特定條款的合同，并確定我們與該條款的一定程度的遵守情況，而不是閱讀每個合同。”

（馬士基正在其采購團隊中增添數據科學家）

三、數據管理的現實挑戰

在推進技術之前，采購部門必須首先解決基本問題——“垃圾進，垃圾出”。即使公司使用企業資源規劃（ERP），數據管理系統也可能無法支持技術驅動的采購。

Bryan Fuller表示：“如果您的支出數據未經整合，就無法進行支出分析；如果您沒有整合合同數據，也無法轉向區塊鏈。”

如今的工具需要按類型結構化數據，以便軟件能夠理解。Gartner曾預測，當前的支出分析軟件將被使用非結構化數據生成見解的工具所取代，只有這樣，智能分析工具才能使用任何格式的數據進行戰略指導和支出分析。

像戰略采購和采購到付款（P2P）套件之類的工具，在未來可能會轉變為更全面的解決方案，其中包括來自第三方的企業社會責任和供應商多樣性數據。為了支持這種轉變，最前瞻的做法是建立一種API的開放生態系統，允許軟件在幕后進行通信，以便在一個系統中為采購人員提供所有需要的信息。這個平臺也將成為企業的核心交易數據中心。

但是當前采購領導者面臨最大的挑戰是，使用不同供應商的不同目的的最佳解決方案，或者尋找一個萬能解決方案，這就導致信息分散在許多數據庫和程序中，信息孤島現象尤為明顯。

此外，還有外部因素如市場情報、關稅、勞工問題等，導致很難建立與供應商關系的整體視圖，這就更一步導致難以構建全量信息的分析系統。

這些數據管理的挑戰正是中科迅聯創研財務供應鏈協同的服務宗旨，他們以我國金稅四期的“數電票”或集團企業的稅企直連模式“樂企服務”設施為突破口，既要銜接傳統斷點打通從采購到支付（P2P）端到端流程自動化，也要打破供應鏈上下游數據壁壘構建供應商網絡，以此整合全鏈條的業、財、稅、資金等信息，實現供應鏈可見性和自主可控性。

（中科迅聯-財務供應鏈協同的P2P全流程業務）

采購和支出的新面貌

未來，預計企業采購將更像亞馬遜和其他消費渠道，用戶可以與自動聊天機器人互動，確定他們需要的產品并下訂單。對于一些產品，類似亞馬遜的目錄將允許用戶與已批準的供應商下訂單。

采購組織正在尋找數據分析專業人員來管理數據的涌入，比如馬士基集團已經將數據科學家加入其采購團隊，并將一名應用數學博士生納入為期三年的項目。他們認為：“10年前，數據科學家不是我們在采購中尋找的人才，但是您必須擁有這些技能，才能實現數字帶來的機遇。”

（The Hackett Group數據顯示智能流程自動化程序員以及網絡安全專家是數字化轉型領域最為緊缺的人才）

顯然，企業采納的智能類型將取決于采購團隊在其組織中希望解決的具體問題。所以，最好從一個小的數字化項目開始，例如采用機器人流程自動化進行應付賬款或為庫存管理添加預測性分析，而不是一次性改造整個采購部門。

但在數字化采購的過程中，要意識到文化變革的重要性。成功的數字化采購不僅僅是技術的應用，更是一種新的商業文化建立和推廣，只有將數字化視為一種生活方式，而不是一時的項目，企業才能夠真正實現數字化采購的價值和潛力。