Использование искусственного интеллекта для оптимизации закупок: опыт менеджера по снабжению

Ее авторская модель автоматизированного снабжения - Unique Sourcing Model (USM) - доказывает: цифровизация уже не просто тренд, а действенный инструмент экономии и устойчивого роста. В частности, "умные" инструменты, внедренные в систему снабжения, автоматизируют анализ данных, помогают находить надежных подрядчиков и принимать обоснованные решения на основе обработанной информации. Без четкой стратегии компании рискуют потерять самое ценное - время, клиентов и деньги.

Современные вызовы в сфере закупок

Разрабатывая собственную модель USM, Светлана Крутченко выделила ряд проблем, с которыми сталкивается бизнес в сфере снабжения. Прежде всего, по словам специалиста, без автоматизации тендерные циклы могут длиться от одного месяца до одного года.

По данным компании CoreX, в среднем специалисты по закупкам тратят 2 часа 45 минут ежедневно на выполнение задач, связанных с поставками. И это без учета времени на подготовку тендерной документации и согласования. Исследование APQC также подтверждает: после внедрения автоматизации среднее время на размещение заказа сокращается более чем на 30% - с 35 до 24 часов.

Кроме этого, эффективному налаживанию процесса закупок часто мешает человеческий фактор. Во многих компаниях решения принимаются вручную - на основе субъективных оценок или из-за устоявшихся отношений с определенными поставщиками. Если при этом в компании отсутствует централизованная база данных цен, контрактов и коммерческих предложений, объективно оценить участников и выбрать лучшего поставщика практически невозможно, убеждена Светлана.

И, наконец, сопротивление инновациям создает долгосрочные глобальные барьеры. Пока крупные корпорации активно внедряют e-sourcing-платформы и инструменты искусственного интеллекта, малый и средний бизнес все еще опирается на ручные процессы, построенные в Excel. Такой подход формирует своеобразный growth ceiling для компаний малого масштаба, и преодолеть это они могут только благодаря автоматизации.

Как ИИ меняет функцию закупок

Искусственный интеллект трансформирует закупки в нескольких направлениях одновременно. Во-первых, специализированные платформы способны автоматически обрабатывать и ранжировать предложения поставщиков по заданным критериям - стоимости, качеству, срокам, уровню риска и т.д.

Во-вторых, ИИ анализирует цены и коммерческие условия в реальном времени. То, на что менеджеры потратили бы недели, система выполняет за считанные минуты. Показательный пример - кейс крупной сети ресторанов быстрого питания, которая зависела от двух поставщиков соуса, один из которых базировался в Великобритании. После Brexit возникла реальная угроза разрыва цепи поставок. Благодаря внедрению ПО на основе ИИ компания смогла быстро проанализировать рынок, найти альтернативу и в результате сократить расходы на 3,2 млн евро в год.

Третье направление - накопление и обработка исторических данных. Благодаря умным инструментам, компании могут создавать централизованную базу поставщиков, хранить историю заявок и контрактов, формировать шаблоны RFP и ускорять запуск новых тендеров. Именно эти преимущества вдохновили Светлану Крутченко на создание собственного ПО, которое способно оптимизировать процесс закупок для бизнеса любого масштаба.

Практический кейс: разработка и внедрение Unique Sourcing Model

После запуска более 100 тендеров в США, Канаде и странах Восточной Европы, Светлана пришла к выводу, что такие процессы нуждаются в автоматизации. Так она и начала разработку уникальной модели для закупок маркетинговых услуг - программного обеспечения, ориентированного на любой тип бизнеса со штатом от 10 до 50+ сотрудников.

Ключевые функции USM позволяют:

Изучать базу данных из более чем 100 тысяч поставщиков. Модель опирается на постоянно обновляемую базу верифицированных маркетинговых подрядчиков, которая включает digital-агентства, PR-компании, продакшн-студии и BTL-операторов во всех регионах страны. Такой масштаб позволяет быстро находить нужных партнеров без необходимости ручного поиска.

Искать наиболее выгодные предложения за несколько секунд. Алгоритмы оценки и скоринга системы ранжируют предложения поставщиков по стоимости, срокам и соответствию запросу. Практически мгновенно пользователь получает обоснованный рейтинг поставщиков без необходимости сравнивать их вручную.

Экономить от 10% до 300% на маркетинговых услугах без потери качества. Первые тесты USM от Светланы Крутченко в США зафиксировали уменьшение расходов компаний на закупку маркетинговых товаров и услуг от 10% до 300% в зависимости от категории и начального бюджета. Качество поставок не только не пострадало, но и улучшилось, поскольку процесс стал более прозрачным и контролируемым на каждом этапе.

Светлана до сих пор продолжает работу над разработкой USM и ее совершенствованием, но уже на текущем этапе можно отметить, насколько эффективным оказалось внедрение ИИ в систему маркетинговых закупок.