人工智能 RPA 机器人助力采购部门数字化
从本质上来讲,采购业务主要建立在人性关系业务之上。任何采购部门的成功,很大程度上依赖于建立在人与人之间的关系。
尽管如此,许多采购人员无法把时间用在人性化方面工作。因为数据收集、报告、交易活动、紧急情况等都是耗费宝贵时间的工作。这个问题并不是新问题,并且这些问题是驱动采购部门不断进步的主要推动力,由于都是重复率极高的工作,所以这些是可以由 RPA 自动化流程来完成。
RPA 作为新兴技术已经开始应用于采购领域,并且已经被众多全球跨国大公司所应用,得到的反馈也是相当的不错。
在使用 RPA 之前,我们先来看看 RPA 的工作原理是什么,它是如何使得采购工作变得更加高效的!
RPA 的典型好处:
- 提高资源的利用效率
- 通过减少错误,提高数据信息的一致性和合理性
- 从系统 / IT 角度来看,RPA 是打破数据孤岛的宝贵的解决方案。它避免了与更换现有系统或创建接口相关的成本(投资,变更管理)和风险。RPA 解决方案应用于现有基础架构之上,只需模拟用户操作即可从系统“A”获取数据并将其置于系统“B”中。
RPA 的局限性:
RPA 只可以执行一个实例。如果源或目标系统发生变化,它将停止正常工作
它需要深度的编程支持,以确保解决 RPA 运行时遇到的各种特殊情况。如果考虑的规则过于肤浅,RPA 会让工作变得更坏,它会产生更多问题,因为它在执行规则时非常一致。如果某些东西关闭,将不断重复相同的错误出于同样的原因,在实施 RPA 之前确保流程运行良好至关重要。
RPA 特别适用于运营和交易采购,因为这些区域的特点是无数的手工操作。下面这套完整的流程将很好的解释 RPA 是如何工作的:
- 发票处理:iBot 通过使用 RPA 和 NLP( 光学字符识别 + 自然语言解析)的组合,可以大大减少从发票中提取基本信息并执行 m-way 匹配的工作量和周期时间
- RFx 准备:与数据收集相关的任务(来自 ERP 的数量,来自 PLM 的规范或其他文件共享系统等)甚至可以通过使用 RPA 简化 RFX 的起草。
- 供应商信息录入:RPA 可以通过抓取网络或其他数据源自动获取更多供应商数据信息,以便自动录入供应商所有信息。
- 数据映射和重复数据删除:通过规范化数据(拼写错误,格式化等)并确保遵守命名 / 类型约定,RPA 可以成为主数据管理(MDM)的重要提供者。
- 供应商评级:这是一项需要全面收集数据的活动。可利用 RPA 从各种来源收集数据,并将信息整合到一个系统中,用于筛选供应商和业务审查
- 合同分析:RPA 可以抓取文件共享系统,网络磁盘甚至电子邮件,它可以提取关键术语并将其作为元数据存储在合同管理解决方案中。
RPA 与其他技术相结合,是连接孤岛的有效方式(从数据的角度来看)以节省宝贵的时间,让采购部门有更多的精力,可以更专注于人性化工作。
最重要的是,采购部门可以从实施 RPA 中获得巨大的收益,因为它执行收集数据工作是永无休止的,不会让采购部门错过每一条重要的信息。
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