Многие компании, особенно в эпоху COVID-19, изо всех сил пытаются сократить свои расходы. Вы должны тратить деньги, чтобы делать деньги, не так ли? Но самые успешные и процветающие компании — это те, которые нашли лучший способ оптимизировать свои расходы.

Клиенты ElectrifAi относятся к последним, которые сократили расходы, увеличили доход и снизили риски за счет оптимизации своих расходов и управления поставщиками. Как они этого добились, спросите вы? Один из способов — через инструменты закупок SpendAi и ContractAi.

SpendAi и ContractAi используют практичный искусственный интеллект для анализа данных, хранящихся в нескольких системах предприятия, с целью определения стратегических перспектив расходов и базы поставок. Но что действительно отличает его от аналогичных инструментов, так это модели машинного обучения ElectrifAi, из которых состоит продукт. Опытные лидеры отрасли ElectrifAi и специалисты по обработке и анализу данных с глубокими знаниями предметной области действительно понимают болевые точки, с которыми сталкиваются специалисты по закупкам.

Три модели машинного обучения составляют SpendAi:

  • Стандартизация названия компании
    Устраните необходимость ручной очистки данных с помощью нашего алгоритма стандартизации «Название компании».
  • Группировка по наименованию поставщиков
    Определите, какие компании являются дочерними компаниями других компаний.
  • Классификация транзакций
    Каждая транзакция по закупкам классифицируется по стандартной таксономии.

Двадцать моделей извлечения пунктов контракта составляют ContractAi:

Модели извлечения пунктов договора

  • Используя обучающие данные из тысяч контрактов для правильного определения и извлечения соответствующей информации, такой как уступка, ограничение ответственности, расторжение по уважительной причине и применимое право, этот алгоритм упрощает проверку контрактов. Модель использует семантическое извлечение для определения предложений, а не поиск по ключевым словам.
  • Контракты на уровне предприятия во всей организации автоматически и точно классифицируются по пунктам, категориям и другим параметрам, чтобы предоставить вам информацию, необходимую для полного контроля над вашими контрактами.

Чтобы классифицировать расходы, вы должны правильно понимать, кто ваши поставщики. Поставщики могут быть классифицированы по-разному (например, IBM может быть обозначена как IBM, так и как International Business Machine), и это вызывает множество проблем. Если вы классифицируете в 10 или 20 раз больше поставщиков, чем вам нужно, вы никогда не сможете классифицировать большинство из них, потому что вы на самом деле не знаете, что они делают для вас. Но как только поставщики будут очищены, их будет намного проще организовать в зависимости от того, чем занимается компания (например, Johnson & Johnson подпадает под категорию Medical).

В обширной библиотеке моделей машинного обучения ElectrifAi также доступны дополнительные модели, которые очень полезны для специалистов по закупкам. Что делает каждая из этих моделей?

  • Механизм рекомендаций
    Оценивайте страсть к покупкам по категориям.
  • Оптимизация базы поставщиков
    Расширьте представление о поставщиках и разработайте стратегию управления поставщиками, определяя идеальных поставщиков на основе поведения поставщиков в различных бизнес-функциях, не связанных с закупками, таких как финансовые показатели и данные о кредитных рисках.
  • Оптимизация ценообразования
    Используя трехэтапный подход к оптимизации цен и монетизации неиспользованной ценовой силы, Непрерывный ценовой рекомендатель выявляет неэластичные SKU и сохраняет их для увеличения маржи при повышении цен.
  • Прогнозирование спроса
    Прогнозируйте популярность определенного продукта или услуги, чтобы оценить, когда и сколько покупать.

Компании RPA (Robotic Process Automation) — отличный пример для тех, кому было бы полезно использовать эти модели, например, очищать свои данные еще до того, как они попадут в систему закупок. Модели машинного обучения ElectrifAi легко интегрируются в такие платформы, как обычные RPA-компании, такие как UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism и т. д.

Примером того, как RPA хорошо работают с моделями машинного обучения ElectrifAi, является модель мошенничества с транзакциями по кредитным картам. RPA используется для перемещения данных между различными системами при обработке кредитных карт. Машинное обучение интегрируется непосредственно в эти транзакции по мере их совершения. По мере того, как данные перемещаются из одной системы в другую, машина ищет мошеннические действия.

Другим примером является здравоохранение, когда пациенты отказывают в удовлетворении требований или снимают пропущенные платежи. Поскольку документы проходят через любую систему, RPA можно использовать для любой из EHR (электронных систем медицинской документации). Поскольку любой EHR используется для подключения различных систем, которые использует больница или поставщик медицинских услуг, можно проверить, будет ли отклонена претензия или есть ли пропущенные платежи. Затем это можно использовать для организации логики того, будет ли претензия отклонена и нуждается ли она в дополнительной обработке, например, отправке электронного письма врачу, написавшему претензию.

Существует множество вариантов использования моделей машинного обучения ElectrifAi, которые могут помочь сократить расходы, увеличить доход и снизить риски. SpendAi и ContractAi — отличные инструменты, которые помогли многим компаниям повысить эффективность своих отделов закупок. И интеграция RPA очень полезна для увеличения диапазона, до которого может дойти машинное обучение.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем помочь в процессе закупок вашей компании с помощью практического искусственного интеллекта и проверенных возможностей машинного обучения.