Дмитрий
Москвин

исполнительный директор "Интеллектуальные технологии"
© ComNews
08.12.2022

До половины оборота на фондовой бирже формируют торговые алгоритмы. Роботы генерируют сигналы на покупку-продажу валюты и совершают сделки по заранее установленной программе. То же будет организовано в сфере закупок. Закупки без человека станут мейнстримом в российском В2В в ближайшие несколько лет. О том, как перейти от автоматизации закупок к автоматическим закупкам, рассказал ComNews Дмитрий Москвин, исполнительный директор "Интеллектуальные технологии".

Закупки - это повторяющиеся день за днем операции, которые можно автоматизировать. Представьте, бот от заказчика формирует заявку и опрашивает рынок, бот от поставщика предлагает товары и условия поставки. Человек здесь нужен только на ключевых этапах - для подтверждения проекта решения о сделке, предложенного системой.

В течение нескольких лет роль закупщика (категорийного менеджера) может перейти в плоскость интеллектуального оператора, применяющего экспертные знания для подтверждения или корректировки решения, предложенного системой. Искусственный интеллект (ИИ) поможет специалистам по закупкам быстрее анализировать большие объемы данных, управлять контрактами, искать поставщиков и анализировать расходы быстрее и с большей точностью.

В России и на Западе уже есть несколько платформ закупок с применением ИИ и машинного обучения. Предлагаю на примерах рассмотреть, как сейчас проходят закупки с участием ИИ и машинного обучения и как они будут развиваться в дальнейшем.

Что на Западе

На Западе существует несколько реализованных решений для закупок, работающих с применением технологий ИИ. Главным приоритетом для цифровых решений с применением ИИ становится оптимизация производительности за счет снижения неопределенности.

Компания Uptake из Чикаго анализирует данные с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования механических поломок грузовых контейнеров и транспортных средств, включая грузовики, автомобили, железнодорожные вагоны, тракторы и самолеты. Прогнозы, которые могут значительно минимизировать время простоя, основаны на данных с устройств IoT, данных GPS и данных, полученных от предыдущей работы автомобиля.

Так FLOKI Technologies автоматизирует процесс закупок с помощью цифрового агента, который помогает ретейлерам анализировать стоимость товаров и предпочтения покупателей. Прогнозирование спроса на основании данных позволяет не допустить недостатка или излишка запасов.

Платформа PAAS основана на использовании ИИ в прогнозировании наиболее подходящей цены на технологические товары и услуги. Платформа помогает осуществлять управление ИТ-контрактами, предлагает категорийный план и информацию о поставщиках и ускоряет закупочный процесс до 30%.

На платформе Procurated при помощи ИИ повышается эффективность взаимодействия с поставщиками и налаживается фидбэк с конечными пользователями. Каталог ранжирует поставщиков в зависимости от рейтинга в разных нишах и местностях и включает более 50 категорий товаров и услуг.

Что в России

Как и на Западе, машинное обучение и ИИ в снабжении ориентированы на поиск и анализ закономерностей, а также становятся эффективным инструментом предиктивной аналитики, полезным в риск-менеджменте и повышающим качество прогностических моделей.

Расскажу подробнее, как мы применяем элементы ИИ и машинного обучения на платформе снабжения "Лахта.spb" и работаем над запуском полноценного сервиса "закупок без рук" к 2024 году. Мы применяем самообучаемый алгоритм ИИ - для поддержания его в актуальном состоянии не требуется дополнительных действий.

Самые простые алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать поставщиков, сравнивать товары по цене и техническим параметрам, оценивать условия поставки и выбирать оптимальное соотношение при заключении сделки в режиме реального времени, производить корректировки в составе закупки "на лету" без объявления новой процедуры и потерь времени.

ИИ хранит данные об изменении цен на товары в периоде, умеет подбирать аналоги, помогая в нужный момент принять оптимальное решение о выборе поставщика и товара, выявить и предотвратить сговор участников и иные случаи недобросовестной практики.

В дальнейшем планируем автоматизировать повторяющиеся день за днем рутинные операции: бот от заказчика будет формировать заявку и опрашивать рынок, бот от поставщика - предлагать товары и условия поставки. Человек будет нужен только на ключевых этапах - для подтверждения проекта решения о сделке, предложенного системой автоматически.

Наиболее востребованы подобные решения в строительстве и промышленности. Так, простой в строительстве крупных инфраструктурных объектов обходится в сумму до 20 млн рублей в день. Для снижения издержек компании используют платформы с искусственным интеллектом, которые предлагают оптимальные логистические маршруты, прогнозируют доставку грузов и уменьшают количество человеческих ошибок.

Эффект и сложности применения ИИ в закупках

Согласно недавнему исследованию McKinsey & Company, 61% руководителей, внедривших ИИ в свои цепочки поставок, заявляют о снижении затрат, а более 50% сообщают о повышении доходов.

Основная функция ИИ в сфере закупок - оптимизация поиска поставщиков. Это позволяет предприятиям выявлять неконкурентоспособные или невыгодные условия оплаты, а также дубликаты поставщиков. Без использования ИИ на выявление этих проблем может уйти несколько часов.

Искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка счетов, когда время расходуется на получение, проверку и оплату счетов. ИИ также может помочь в процессе "от закупки до оплаты" (Р2Р), который в среднем занимает около месяца.

Искусственный интеллект в закупках положительно влияет на следующие области:

Отношения с поставщиками. ИИ может оптимизировать управление отношениями с поставщиками и выявлять новых подходящий поставщиков.

Принятие решений. ИИ предоставляет компаниям точную аналитику и информацию на основе данных для улучшения процесса принятия решений.

Рутинные задачи. ИИ может взять на себя повторяющиеся, рутинные человеческие задачи, которые больше подходят для автоматизации. Это позволяет сотрудникам выполнять более интересную, стратегическую, приносящую удовлетворение работу.

Исключаются или сводятся к минимуму возможности манипуляций и недобросовестные практики: все процессы в рамках закупок становятся прозрачными.

Инструменты искусственного интеллекта позволяют избежать выгорания сотрудников. Опрос Ceridian 2022 Pulse of Talent в Великобритании показал, что менеджеры отдела закупок страдали от выгорания в той или иной форме из-за сжатых сроков (32%), более высокой рабочей нагрузки (49%) и даже проблем с психическим здоровьем (34%).

До недавнего времени основное препятствие применения ИИ в закупках заключалось в отсутствии необходимого количества данных: иностранные вендоры эти данные не предоставляли. При переходе крупных компаний на отечественные решения мы получили множество данных - теперь мы можем двигаться к автоматизации и совершить технологический рывок в снабжении.