Het afgelopen jaar is het toepassen van Artificial Intelligence (AI) binnen inkoopsoftware sterk toegenomen. Artificial Intelligence vinden we terug binnen de afzonderlijke inkoopfuncties als spendanalyse, sourcing, contractmanagement en purchase-to-pay. Het verbetert zowel de besluitvorming, de procesvoering als het gebruiksgemak. De effecten van AI op het realiseren van inkoopdoelstellingen zijn dan ook groot. De ROI van inkoopdigitalisering krijgt met AI na de recente SaaS-revolutie nu in een korte tijd een tweede boost.
Om dit te verduidelijken ga ik eerst nader in op het begrip Artificial Intelligence. Vervolgens geef ik enkele voorbeelden van voordelen die AI biedt voor verschillende inkoopfuncties.
Artificial Intelligence krijgt in de update van het Vendor Landscape onderzoek in 2018 extra aandacht.
Wat is (de status van) Artificial Intelligence?
Artificial Intelligence (AI) is een begrip uit de jaren 60 uit de vorige eeuw. Het werd bedacht voor elke vorm van intelligentie die door een machine kon worden gesimuleerd. Vandaag de dag kan dit worden vertaald als het gebruik van computers om de menselijke intelligentie na te bootsen met specifieke aandacht voor het leren.
De ontwikkeling van onder andere computertechnologie, neurologie, biologie en de beschikbaarheid van grote, digitale gegevensbestanden (big data) hebben de afgelopen 60 jaar vormgegeven aan AI.
Vooral het ontwikkelen van een robot die niet van de mens is te onderscheiden, spreekt tot de verbeelding. De film Ex Machina is hiervan een boeiend voorbeeld.
AI staat echter voor een bredere ontwikkeling en een geheel van ondersteunende technologieën. Deze worden ook wel de bouwstenen van Artificial Intelligence genoemd.
Tot de belangrijkste hedendaagse, sterk in ontwikkeling zijnde, AI-technologieën behoren:
- Natural Language Generation voor automatische vertalingen bij customer services en rapportgeneratie;
- Spraakherkenning voor voice respons systemen en mobiele applicaties;
- Text Analytics/Natural Language Processing voor het maken van tekstanalyses bij o.a. fraudedetectie;
- Virtual Agents zoals een spraakassistent (chatbots) voor (hulp bij) de bediening van apparaten en hulp via customer services;
- Biometrics voor het herkennen van menselijke eigenschappen voor de communicatie tussen mens en machine;
- Machine (Deep) Learning Platforms voor classificatie, patroonherkenning en ondersteuning van besluitvorming en leerprocessen;
- Robot Process Automation voor het geautomatiseerd laten verlopen van processen op basis van scripts;
- Smart Analytics voor het visualiseren van verbanden, patronen en andere uitkomsten
- AI hardware dat geoptimaliseerd is voor het vergaren en verwerken van gegevens en het uitvoeren fysieke taken.
Deze technologieën worden vaak gecombineerd toegepast. Zo kunnen technologieën onder 1 t/m 6 worden gecombineerd om geavanceerde chatbots te creëren. Deze helpen gebruikers van een systeem bij het beantwoorden van vragen en het uitvoeren van de juiste acties.
Tot de kern van AI behoren het Machine Learning en Deep Learning. Eenvoudig gezegd omvat dit het ontwikkelen van intelligente algoritmes: de basis van het programmeren van software. De beschikbaarheid van grote hoeveelheden gegevens en de ontwikkeling van krachtiger computers hebben de ontwikkeling van intelligente algoritmes de laatste jaren een enorme boost gegeven. Deze algoritmes hebben de afgelopen jaren in steeds belangrijker mate hun weg gevonden richting software.
https://e-proqure.nl/wp-content/uploads/2018/09/E-proQure-ontwikkeling-van-artificial-intelligence.jpg
Machine Learning en Deep Learning staan dan ook aan de basis van de belangrijkste ontwikkelingen binnen het aanbod van inkoopsoftware.
Tezamen met afgeleide technologieën als Robot Process Automation zorgt het voor verbeterde kwaliteit van besluitvorming en efficiency van processen.
Machine Learning en Robot Process Automation worden veelal toegepast binnen software om de kwaliteit van besluitvorming en efficiency van processen sterk te verbeteren.
De kans is groot dat je al gebruikmaakt van producten die werken op basis van AI. Denk aan de spraakherkenning van Apple’s Siri, Amazon’s smart home hub Alexa, Tesla, Cogita-powered customer support en productvoorstellen bij het gebruik van Google, Netflix en Bol.com.
Lees hier meer over Amazonification”
De wereld van Artificial Intelligence maakt dan ook, bewust of onbewust, deel uit van je dagelijks leven.
Voordelen van AI voor de inkoopfunctie
Als belangrijkste doelstellingen voor de inkoopfunctie gelden al enige jaren het verlagen van de inkoopkosten, verbeteren van inkoopprocesefficiency en het bieden van toegevoegde waarde aan de business (innovatie e.d.).
Lees hier meer over de inkooptrends en -doelstellingen
We hebben met name het afgelopen jaar een duidelijke toename gezien van toepassingen van AI binnen inkoopsoftware. De mate waarin Artificial Intelligence bijdraagt aan het behalen van inkoopdoelstellingen kunnen we aanduiden als graadmeter voor de toegevoegde waarde ervan.
Een uitgebreid internationaal onderzoek van SCM laat zien wat de voordelen zijn die gebruikers van AI-ondersteunde toepassingen verwachten. De belangrijkste doelstellingen voor de Inkoopfunctie scoren hierbij hoog.
E-proQure: Artificial Intellingence draagt sterk bij aan het realiseren van inkoopdoelstellingen
https://e-proqure.nl/wp-content/uploads/2018/09/E-proQure-Artificial-Intelligence-inkoopdoelstellingen.png
Praktische toepassingen van AI bij inkoopsoftware
Bij de analyse van het (inter)nationale aanbod van inkoopsoftware zien we een breed scala aan AI-toepassingen. Enkele van de vele praktisch waardevolle toepassingen zijn:
- Geautomatiseerd opschonen en classificeren van databanken (herkenning leveranciers, artikelen, etc.) ten behoeve van spendanalyse, crediteurenanalyse e.d.;
- Prijsanalyses op basis van historische prijzen, actuele prijzen bij verschillende leveranciers en forecast van prijsontwikkelingen ten behoeve van het geven van aankoopadvies, weergeven van besparingspotentie of -realisatie en het verrichten van een budgetsimulatie;
- Analyse van inkopen waar tegenover geen gekwalificeerde verkoper staat;
- Tekstherkenning voor analyse van contracten en specificaties ten behoeve van het verzamelen van relevante informatie bij het opstellen van een offerte-aanvraag of van een contract;
- Het vergelijken en beoordelen van gedigitaliseerde offertes op basis van specificaties, ontvangen offertes en externe informatie;
- Het analyseren van contracten (eventueel via OCR) voor het verkrijgen van metagegevens ten behoeve van het categoriseren en kunnen vergelijken van contracten;
- Het vergelijken van contractbepalingen met orderperformance, betalingen, prijsontwikkelingen in de markt e.d. ter ondersteuning van contractonderhandelingen;
- Het via een chatfunctie direct beantwoord krijgen van vragen, de beschikking krijgen over informatie of het geautomatiseerd uitvoeren van acties.
Kenmerkend voor AI is tevens dat de kwaliteit van voorgestelde acties continu verbeteren door het gebruik en interactie.
Conclusie
De toepassing van Artificial Intelligence (AI) vergemakkelijkt op diverse manieren ons dagelijks leven.
De recente toepassing ervan binnen inkoopsoftware biedt organisaties meer dan alleen gebruiksgemak. Het stelt organisaties tevens in staat tot het versnellen en verbeteren van inkoopbeslissingen, het verlagen van inkoopkosten en inkoopproceskosten, het vaststellen en inschatten van inkooprisico’s en het behalen van gezamenlijke resultaten met andere afdelingen (bijvoorbeeld Finance) en ketenpartners.
Het biedt daarmee een interessante mogelijkheid om de inkoopfunctie (verder) te professionaliseren.
Klik hier voor meer informatie
Leer over de praktische toepassingen van A.I. tijdens de workshops”
Wil je meer weten over wat digitalisering en AI kunnen betekenen voor je organisatie, neem dan contact met ons op.
