在2024年，全球企业正站在采购数字化转型的新起点上。Everest Group组织的《2024生成式AI时代的采购转型》报告正式发布，不仅预示着采购流程的变革，更标志着生成式人工智能（AI）在商业世界中的突破性进展。

报告深入分析了采购环节中数字技术的普及度，指出许多组织仍依赖于传统技术，如机器人流程自动化（RPA）和光学字符识别（OCR）。然而，这些技术虽然提高了操作效率，但与基于人工智能/机器学习（AI/ML）的解决方案相比，其创新潜力有限。生成式AI的出现，以其创造性和创新性解决问题的能力，为采购流程的进一步自动化和智能化提供了新的可能性。

报告通过用例分析，展示了AI/ML技术在寻源到付款（S2P）价值链中的应用，这些应用包括支出分析、类别管理、合同管理和供应链关系管理。例如，在合同管理方面，生成式AI能够自动化合同审批工作流程，实现合同更新和数据填充，甚至基于历史合同数据创建合同模板，这些功能显著提升了合同管理的效率和准确性。

生成式AI与传统AI模型相比，具有显著的优势。它不仅能识别模式、预测趋势，还能在数据集之外生成创造性的输出，这得益于其建立在大型语言模型（LLM）之上的能力。用例3和用例4进一步阐释了生成式AI的这一独特价值，指出它能够根据独特提示词创造内容，摆脱现有模板的束缚，为采购流程带来创新解决方案。

报告详细探讨了生成式AI在采购流程中的多种应用，包括文档创建、决策支持和虚拟协助。在文档创建方面，生成式AI能够根据具体环境创建定制化的请购单（PR）、采购订单（PO）和发票，从而减少手动工作量并提高准确性。在决策支持方面，它能够作为专题专家，提供全面的市场情报和供应商评估，帮助制定采购策略和优化供应商关系。

报告提出了一个框架，用于优先考虑AI实施的用例。这个框架考虑了业务关键度、效果、数据限制、流程复杂性、财务影响、运营影响和业务影响等多个因素。组织可以根据这个框架，确定哪些AI用例应该加速实施，哪些需要保持警惕或降低优先级。

在实施生成式AI解决方案时，组织需要考虑成本、数据安全、伦理问题以及组织准备情况等多方面因素。报告中用例7提供了详细的考虑因素，包括技能差距、数据管理实践、与现有技术的整合等，指导组织如何克服这些挑战。

《2024生成式AI时代的采购转型》报告的发布，标志着企业采购流程即将步入一个由先进技术引领的新时代。

生成式AI在采购流程中的具体应用案例涵盖了从文档自动化到复杂的决策支持等多个方面。以下是一些报告中提供的具体应用案例：

定制文档创建：生成式AI能够自动创建采购过程中所需的关键文档，如请购单（PR）、采购订单（PO）、发票、RFX（Request for Quotation/Proposal/X）以及合同。这些文档可以脱离预定义模板，根据适当的提示词快速生成，满足特定类型、格式和模板的需求。

决策支持：生成式AI可以作为一个全天候的专题专家，协助采购操作，提供市场情报和供应商评估，帮助制定采购策略。它还能够评估和实施供应商入驻，指导并可能代表组织推动供应商谈判，计算实时定价基准，并从市场情报和历史谈判中得出洞见，帮助制定更好的谈判策略。

虚拟协助：在采购领域，生成式AI可以作为虚拟购买助手，取代人工采购台，并革新指导式购买。它可以自动生成对员工、供应商或其他利益相关者的常见采购相关查询的回应，减少人工服务台的工作量，缩短响应时间，并确保所提供信息的一致性和准确性。

供应链关系管理：生成式AI能够通过定制的计分卡进行供应商绩效评估，检测并标记提交信息中的异常，并持续监控供应商风险。它能够自动化重复但有价值的活动，并通过识别问题提供解决问题的建议来改进这些活动。

成本节约机会识别：生成式AI能够根据对组织特定需求、供应商格局、区域细微差别和类别智能的理解，识别降低成本的机会。这包括在当前宏观经济充满不确定性和通货膨胀压力的情况下，为采购利益相关者提供战略性的成本节约方案。

流程优化：生成式AI可以评估工作流程并建议流程改进，包括对计分卡进行编辑以实现更准确的评估，识别具有创新空间的服务领域，标记供应商治理模型中的瓶颈，以及建议付款计划以优化发票处理。

这些应用案例展示了生成式AI在采购流程中的潜力，能够显著提高效率、降低成本，并增强整个采购操作的智能化和自动化水平。随着技术的进一步发展和成熟，预期这些应用将变得更加广泛和深入。

生成式AI具备分析和处理复杂文档的能力，包括《招标文件》。这类AI可以处理和分析大量的文本数据，识别关键信息，提取必要细节，并根据招标文件的要求生成定制化的内容。以下是一些生成式AI在分析和处理《招标文件》方面的潜在应用：

内容提取与分析：生成式AI能够从《招标文件》中提取关键信息，如技术规格、合同条款、交付时间表和价格要求等。

定制化响应生成：基于招标文件的要求，生成式AI可以自动生成定制化的响应文件，包括技术提案、商务报价和项目计划等。

风险评估：AI可以分析招标文件中的风险相关条款，帮助投标方评估潜在的合同风险和责任。

合规性检查：生成式AI能够检查投标文件是否符合招标文件的所有要求和标准，确保提交的提案合规。

供应商资质审核：在招标过程中，AI可以分析供应商提交的资质证明和历史业绩，评估其是否符合招标要求。

未来应用可能包括

使用生成式AI自动填写和定制招标文件中的商务和技术部分。

利用AI分析过往的招标数据，预测和模拟评标标准，以提高中标率。

随着生成式AI技术的不断进步，我们可以预见，未来会有更多具体的案例出现，展示AI在《招标文件》分析和响应中的实际操作。

时代责任四十人论坛智库专家认为生成式AI在采购领域的应用不仅是一项技术进步，更是一场商业革新。采购部门必须重新思考其角色和职能，以适应这一变革。生成式AI的实施需要组织进行结构性转变，包括技术积累、组织结构调整和数据管理实践的优化。我们鼓励组织采取积极的变革管理策略，通过提升技能、优化数据治理和建立人机交互治理实践，确保生成式AI的有效利用。随着技术的不断发展，我们期待生成式AI将为采购流程带来更多创新和价值，推动企业实现更高效、智能和可持续的运营模式。