数字化企业采购管理中人工智能技术的应用研究

王子光

(中国农业再保险股份有限公司，北京 100071)

0 引言

随着数智化新时代的到来，企业采购管理面临更多的挑战和机遇。 如何通过先进的技术手段提高采购效率、降低采购成本、提升供应链风险管理能力，是当前数字化企业采购管理中的核心问题。 在此背景下，人工智能技术的发展和应用，将会对企业数字化采购管理产生深远影响。 人工智能技术是指一种通过模拟或者超越人类智能的方法和技术，使机器能够自主学习、推理、理解和执行任务的技术。 常见的人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制、知识表达和推理等。 人工智能技术已经被广泛应用于语音识别、图像识别、自动驾驶、推荐系统、智能客服、金融风险控制、医疗影像分析、供应链管理等领域，成为社会进步和产业升级的重要驱动力。 在企业采购管理领域，人工智能技术的应用，在提高采购效率和降低采购成本的同时，还提升了供应链风险管理能力，为数字化企业采购管理创造了巨大的价值，推动着数字化企业采购管理向更加智能化和科学化的方向发展。

1 数字化企业采购管理的定义及重要性

数字化企业采购管理是指利用信息技术手段，将传统的采购流程和管理模式数字化、自动化和智能化，实现采购计划、采购需求、采购执行、供应商管理、采购决策和采购分析的全流程数字化。 数字化采购管理作为企业供应链管理的重要组成部分，对实现企业智能化、精细化、高效化管理具有重要意义，其直接影响到企业的生产效率和经营效益。 传统采购管理模式面临效率低下、对比分析困难、采购成本高等问题，而数字化采购管理提供了实时数据分析和监控，优化了采购流程和管理模式，降低了采购成本和风险，提高了采购效率，进一步提升了企业供应链的整体效能。 同时，数字化企业采购管理还能够支持企业的可持续发展战略，确保采购商品的质量和安全，提升企业的社会责任感和形象，对企业长期发展具有重要意义。 因此，深入探讨人工智能技术在数字化企业采购管理中的应用前景和发展趋势，对企业实现数字化转型和提升企业运营效率意义重大[1]。

2 数字化企业采购管理的现状分析

数字化企业采购管理是企业实现数字化转型不可或缺的一部分，但在实际应用中，仍然存在一些现实问题。 中国电子技术标准化研究院发布的《中小企业数字化转型分析报告(2021)》显示，我国中小企业中，数字化转型处于初步探索阶段的约有79%。 目前有的中小企业受限于理念认识、资金、技术、人才等因素，仍面临“不想转、不敢转、不会转”的尴尬局面，迫切需要瞄准中小企业数字化转型的痛点和难点，加强相关政策助力，通过一系列举措，进一步降低中小企业数字化转型难度、转型门槛和成本，进而推动形成中小企业愿转、敢转、会转的良好局面[2]。

首先，数字化企业采购管理工作的开展应结合实际情况建设相关的数字化采购平台，将制度流程嵌入平台，形成刚性管控，加强对采购前中后全生命周期和全流程的管理，而平台的建设需求量大而复杂，需要投入较多的人力、物力和财力。 只有建立健全的采购管理流程和制度，才能实现数字化采购的全流程管理，并发挥最大的效益。 其次，数字化采购平台在对接采购供应链方面，需要考虑企业内部采购流程与外部供应商采购流程的协同和整合。 同时，对采购供应商的管理也是数字化采购平台建设的重要环节，包括对采购供应商信息的采集与管理、供应商评价机制的建立等内容。 最后，数字化采购平台需要考虑企业应用数字化技术提高采购实施过程的安全性和可靠性，包括供应商的风险评估、采购流程的监控与审核、付款方式的优化等方面。 数字化企业采购管理仍面临挑战，但在不断的技术创新和业务实践中，特别是人工智能等新技术的运用，将不断优化、完善数字化采购管理，为企业提供更加可靠、高效、安全的采购服务[3]。

3 人工智能技术在数字化企业采购管理中的应用

3.1 人工智能技术在采购需求识别中的应用

采购需求识别是指企业确定其需要采购某种物品或服务的过程，是企业采购过程的起始环节，是决定企业采购行为的最基础内容。 而采购需求识别过程中还存有缺乏供应链全链路战略意识、不能准确提出和预测采购需求、不能高效识别和挖掘采购数据等问题，所以，在采购需求识别环节，企业可以运用人工智能的自然语言处理、图像识别等多种技术手段，分析自己的业务需求、目标、预算和时间等因素，以及市场上的供应情况和价格等因素，从而最终确定是否需要采购、需要采购什么样的物品或服务[4]。 例如，利用自然语言处理技术，对采购人员提交的需求进行分析，提取其中的关键信息，例如具体的产品名称、规格、数量、交货期等要素，以及相关的供应商要求、价格、质量等信息，利用提取的这些关键信息，规划和实施下一步采购流程。 同时，利用图像识别技术，对一些工业设备、特种材料等特殊的采购需求，进行快速识别，并根据采购人员的要求进行匹配和推荐。 利用机器学习技术，对历史的采购数据进行分析，预测未来的采购需求，帮助采购人员更好地规划采购流程，提高采购效率。 利用RPA 机器人流程自动化技术，可以承担采购人员诸如供应商管理、招投标文件编制、采购流程执行等部分工作，减轻采购人员的负担，缩短采购周期。 因此，在采购需求识别中应用人工智能技术，可有效提高采购效率和准确性，为企业带来更好的采购体验和更高的采购效益[5]。

3.2 人工智能技术在供应商管理的应用

供应商筛选是指企业在采购过程中对潜在供应商进行的评估和筛选，以确定合适的供应商，满足企业的采购需求，并与其建立长期双赢的合作关系。 如今供应商管理中还存有供应商管理方式粗放、供应商数据利用不充分、供应商评价和激励机制不足等问题，所以，供应商筛选是采购过程中非常重要的环节，企业需要应用人工智能的机器学习、自然语言处理、数据分析等技术手段，对供应商进行全面评估和筛选，确保选择最佳供应商并为企业创造最大价值。 供应商筛选包括对供应商的基本信息、产品或服务质量、供货能力、信誉度、价格、交货期限、技术创新能力、售后服务等信息进行评估。 利用自然语言处理技术，可以对供应商的公司介绍、历史业绩、产品说明等信息进行自然语言处理和文本分析，了解供应商的能力、产品质量等真实情况，进而筛选符合要求的供应商；利用机器学习及知识图谱技术，可以对供应商外部数据源以及内部历史交易数据进行分析，建立供应商全景画像，对供应商的能力、信誉、交货期、价格等多维度指标进行综合考虑，进行自动化筛选；利用大数据分析技术，可以建立供应商分析模型，对供应商的历史评估数据、交易记录、市场价格等数据进行分析，找出供应商的优缺点，评估供应商的潜在风险，从而帮助采购人员做出科学合理的供应商选择；利用图像识别技术，可以对一些特殊供应商的生产设备、生产工艺、产品质量等进行评估，以便更加准确地进行筛选。 企业利用RPA 机器人流程自动化技术，有助于增强对供应商从准入审核、使用到考核评价全流程的自动化处理能力。 供应商管理能够确保企业获得高质量的产品和服务、降低采购成本、提高采购效率、降低采购风险和加强与供应商的合作关系；供应商管理中应用人工智能技术，有助于企业优化供应商选取流程，提高供应链的效率和质量，获得更好的经济效益和更优的用户体验[6]。

3.3 人工智能技术在合同管理中的应用

合同管理是企业采购流程中不可或缺的环节，企业在确定自身需求、筛选供应商之后，与供应商达成采购意向，签订合同。 合同管理是指对企业与供应商签订的合同进行有效监督和管理，确保所有合同都得到有效履行，从而最大限度地实现企业的经济利益和防范风险。 合同管理主要包括合同创建、合同签署、合同审批、合同执行、合同终止等环节，但如今合同管理中还存有合同内容不规范、合同审核风险高、合同处理效率低等问题，所以，在采购合同管理中应用人工智能技术，可以帮助企业更加高效、精准地管理采购合同信息，降低企业管理成本。 例如，利用合同智能识别功能，将大量的纸质合同、扫描件等文档转化为可编辑的电子文档，以降低手动录入的错误率。 同时，针对合同按照合同类型、签订时间、客户名称等关键词进行分类，方便企业管理。 利用智能化比对技术，对合同进行自动化比对处理，识别合同中存在的风险，如缺失条款、条款不合法等，提前做好风险预警，便于企业采取相应的措施避免风险的发生。 利用合同自动化管理功能，将采购合同文件自动化地存储、归档、管理，通过自动化执行合同管理，有助于减轻人工管理负担。 利用图像识别和自然语言处理技术，识别和分析合同文本，挖掘出合同中的关键数据、经济信息等，有助于企业更好地了解合同中的重要信息，以便采取相应对策[7]。

3.4 人工智能技术在采购风险控制中的应用

采购风险控制是企业采购管理的重要内容，它是指在采购过程中，采取相应的风险控制措施来降低采购活动中可能出现的风险。 采购风险通常包括采购价格波动、采购质量不过关、供货不足、采购过程中的误差、违法违规风险等。 在采购风险控制中应用人工智能的机器学习、自然语言处理、预测分析等多种技术手段，可以对商品的采购风险进行识别、分析、预测和控制，以便帮助企业发现和控制风险，减小风险对企业造成的负面影响，有效保障采购工作的正常进行，提高企业的经济效益和用户体验。 具体表现在以下方面:第一，风险识别、评估和预测。 基于采购过程中的历史数据和采购风险管理模型，采用机器学习方法对潜在风险因素进行分析和模型建立，识别已经存在的风险，预测可能出现的风险，评估风险影响，提供可行的解决方案。 第二，供应链监测。 利用自然语言处理、数据挖掘等技术对供应商的开票信息、交易记录、员工情况等进行分析，及时发现供应链中的问题，减小采购风险。 第三，可视化分析。 通过大数据分析和数据可视化技术，将采购过程中的各种数据(如交易记录、合同、发票)呈现为直观的图形、表格等形式，更好地展示采购信息和风险，帮助采购人员进行数据分析和决策。 第四，供应商评估。 利用多维度评估模型，结合历史数据和各项指标得分，对供应商进行评估，发现潜在的盈利和风险因素，掌握供应商趋势，以最小的成本来控制风险[8]。

此外，随着近期人工智能生成内容(AIGC)和大模型等技术的快速发展，未来数字化企业采购管理中要加强大数据资产价值挖掘，通过与外部企业合作或者自主研发等方式，逐步构建起符合公司实际的通用大模型，在对模型进行训练和使用过程中，更好地提升企业采购管理的智能化水平，以数智赋能打造企业高质量发展新引擎。

4 结束语

人工智能技术作为新一代信息技术的代表，在数字化企业采购管理中发挥着越来越重要的作用。 随着企业数字化转型的加速，采购管理的数字化和智能化成为企业升级的必然选择。 在未来，随着人工智能技术的不断发展，数字化企业采购管理将更加智能化、自动化，能为企业带来更高效、便捷的采购管理体验。 而且，人工智能可以支持企业实现智能采购、大数据分析、供应商智能化管理以及智能合同管理等方面的创新。 因此，在数字化企业采购管理中，人工智能技术的发展前景非常广阔，企业需要积极推进人工智能技术的应用，加强对数字化采购管理的投入和支持，不断探索人工智能与采购管理深度融合的新领域和新模式，为企业自身的发展和竞争提供更高效、精准、可持续的数字化采购管理方案。 同时，未来还将出现更多具有创新性和颠覆性的技术和应用，为企业采购管理带来巨大的提升和改变。