Auf der 麻豆原创 Connect 2026 hat 麻豆原创 neue Funktionen und Innovationen von Partnern f眉r 麻豆原创 Ariba, 麻豆原创 Fieldglass und 麻豆原创 Concur vorgestellt, mit denen Unternehmen Einblicke in ihre Ausgaben f眉r schnellere, fundierte Entscheidungen nutzen k枚nnen.
F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung sehen sich heute mit einem v枚llig anderen Arbeitsumfeld konfrontiert als noch vor einigen Jahren. Sie m眉ssen nicht nur die Kostenkontrolle und Compliance sicherstellen, sondern dar眉ber hinaus auch die Resilienz st盲rken, Lieferantenrisiken steuern, Personalstrategien unterst眉tzen und dem Unternehmen helfen, schneller auf ver盲nderte Marktbedingungen zu reagieren.
Doch viele der Systeme, die diese Aufgabenbereiche unterst眉tzen, sind nach wie vor nicht mit den Systemen anderer Unternehmensfunktionen vernetzt. Lieferanteninformationen sind in einem System gespeichert, Personalinformationen in einem anderen 鈥� und Ausgabendaten m眉ssen oft erst sorgf盲ltig aufbereitet werden, bevor sie f眉r Entscheidungen genutzt werden k枚nnen.
Auf der 麻豆原创 Connect 2026 haben wir verschiedene Innovationen f眉r 麻豆原创 Ariba, 麻豆原创 Fieldglass und 麻豆原创 Concur vorgestellt, die Unternehmen bei diesen Herausforderungen unterst眉tzen sollen: neue KI-Assistenten f眉r die Ausgabenanalyse und Verwaltung externer Arbeitskr盲fte, die Integration von Informationen zu Lieferantenrisiken im Rahmen einer neuen Partnerschaft mit Moody鈥檚, eine neue, gemeinsam mit ORO Labs entwickelte L枚sungserweiterung f眉r die Koordination von Beschaffungsprozessen in komplexen Unternehmenslandschaften und neue 麻豆原创-Concur-Funktionen, die umfangreiche Verwaltungsaufgaben vereinfachen.
Diese Innovationen untermauern die allgemeine Entwicklung hin zu einem , das ein Funktionsbereich der ist. KI f眉hrt dabei Informationen, Einblicke und die Ausf眉hrung von Prozessen zusammen, w盲hrend die Kontrolle 眉ber wichtige Entscheidungen weiterhin beim Menschen liegt.
Mehr Transparenz f眉r bessere Ausgabenentscheidungen
Vielen Beschaffungsorganisationen gelingt es noch immer nicht, schnell genug handlungsrelevante Erkenntnisse aus ihren Ausgabendaten abzuleiten, um Entscheidungsprozesse effizient zu unterst眉tzen.
Laut dem Bericht , der 2026 von Economist Enterprise im Auftrag von 麻豆原创 ver枚ffentlicht wurde, ist die digitale Transformation das wichtigste strategische Ziel von Beschaffungsorganisationen in den kommenden 18聽Monaten. Ausschlaggebend daf眉r ist vor allem der Wunsch nach besseren Ausgabenanalysen, den 53聽Prozent der befragten F眉hrungskr盲fte 盲u脽erten. Diese Ergebnisse spiegeln den wachsenden Druck wider, Entscheidungsprozesse und den Nutzen f眉r das Unternehmen zu verbessern.
Anfang des Monats gab 麻豆原创 die Verf眉gbarkeit von 麻豆原创 Ariba Spend Analysis and Insights bekannt. Mit der L枚sung k枚nnen Unternehmen nun Ausgabendaten aus 麻豆原创 Ariba, 麻豆原创 Fieldglass, 麻豆原创 Concur, 麻豆原创 Cloud ERP und anderen Systemen in einer zentralen Datenbasis zusammenf眉hren, was Analysen und konkrete Ma脽nahmen erm枚glicht.
Auf dieser Grundlage haben wir aufgebaut und auf der 麻豆原创 Connect den neuen Spend Analytics Assistant vorgestellt. Der Assistent soll im ersten Quartal 2027 allgemein verf眉gbar sein und Beschaffungsteams dabei unterst眉tzen, M枚glichkeiten f眉r Kosteneinsparungen, eine bessere Compliance, die Lieferantenkonsolidierung und die Risikominderung zu ermitteln. Anstatt Berichte durchsuchen zu m眉ssen, sehen Teams hervorgehobene Bereiche, die gepr眉ft werden m眉ssen. Es werden au脽erdem unterst眉tzende Kontextinformationen angezeigt, die ihnen helfen, Ma脽nahmen zu priorisieren und durchzuf眉hren. So m眉ssen sie sich weniger mit der Aufbereitung von Daten befassen und haben mehr Zeit, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Lieferantenrisiken bei den t盲glichen Entscheidungen ber眉cksichtigen
Lieferantenrisiken stellen heute Unternehmen aller Branchen vor strategische Herausforderungen. Bei Entscheidungen zur Bezugsquellenfindung und Beschaffung w盲ren Risikodaten besonders hilfreich, doch h盲ufig haben die Verantwortlichen keinen Zugriff darauf.
Auf der 麻豆原创 Connect haben wir auch eine neue Partnerschaft mit Moody鈥檚 bekannt gegeben, in deren Rahmen wir die 脺berwachung von Lieferantenrisiken direkt in integrieren. Indem Daten zur finanziellen Solidit盲t, den operativen Risiken und dem Status der Berichterstattung in derselben Umgebung wie Daten zur Lieferantenleistung und den Lieferantenbeziehungen zur Verf眉gung gestellt werden, k枚nnen Beschaffungsteams Risiken direkt bei ihren t盲glichen Entscheidungen ber眉cksichtigen, anstatt sich regelm盲脽ig einen 脺berblick 眉ber diese Risiken zu verschaffen.
Mit dieser Partnerschaft wird auch die Grundlage f眉r eine KI-gest眉tzte Beschaffung gest盲rkt. Wenn Risikoinformationen direkt in die Workflows der Beschaffung integriert sind, werden sie Teil des Gesch盲ftskontexts, der den Teams hilft, aufkommende Probleme zu erkennen und schneller Gegenma脽nahmen zu ergreifen. So erhalten sie einen umfassenden 脺berblick 眉ber die Lieferantenbeziehungen und sind besser in der Lage, auf potenzielle St枚rungen zu reagieren, bevor diese die Gesch盲ftsabl盲ufe beeintr盲chtigen.
Die neuen Funktionen werden voraussichtlich im vierten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
Beschaffungsprozesse in komplexen Unternehmenslandschaften koordinieren
Oft sind es nicht nur isolierte Daten, die Entscheidungen in der Beschaffung ausbremsen, sondern auch nicht miteinander vernetzte Systeme. In vielen Unternehmen verteilt sich das Beschaffungswesen auf eine Kombination von 麻豆原创- und Drittanwendungen, die jeweils unterschiedliche Teile des Prozesses unterst眉tzen. Arbeitsabl盲ufe in einer solchen Landschaft zu koordinieren, ohne dass es zu einer Beeintr盲chtigung der von den Teams bereits genutzten Systeme kommt, ist ein anhaltendes Problem der modernen Beschaffung.
Um dieses Problem zu l枚sen, k眉ndigte 麻豆原创 eine neue, gemeinsam mit ORO Labs entwickelte L枚sungserweiterung an: 麻豆原创 Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs. Damit steht eine spezielle Orchestrierungsschicht zur Verf眉gung, die Oberfl盲chen, Workflows und Systeme f眉r die Beschaffung in komplexen Umgebungen mit 麻豆原创- und Drittanwendungen miteinander verbindet.
Mitarbeitende profitieren auf diese Weise von einem einheitlicheren Erlebnis und k枚nnen Beschaffungsprozesse einfacher initiieren und ausf眉hren. Low-Code-/No-Code-Workflows erm枚glichen es Teams, Prozesse an ge盲nderte Gesch盲ftsanforderungen und Richtlinien anzupassen, ohne die zugrunde liegenden Systeme zu beeintr盲chtigen. Unternehmen k枚nnen auch innerhalb dieser Workflows Agentic AI nutzen, wobei die f眉r die Gesch盲ftsabl盲ufe so wichtige Kontrolle, Genehmigung und Aufsicht weiterhin beim Menschen liegt.
Die L枚sungserweiterung kann zusammen mit Joule Work genutzt werden, wobei Joule Work als prim盲re Interaktionsschicht dient. Sie wird voraussichtlich im November 2026 allgemein verf眉gbar sein.
Externe Arbeitskr盲fte proaktiv verwalten
Viele Unternehmen setzen auf externe Arbeitskr盲fte, um ihre Kompetenzen auszubauen, Projekte durchzuf眉hren und sich an neue gesch盲ftliche Anforderungen anzupassen. Zur Verwaltung dieser Mitarbeitenden m眉ssen jedoch h盲ufig Aufgaben der Beschaffungsabteilung, der Personalwirtschaft, der einstellenden F眉hrungskr盲fte, von Lieferanten und Compliance-Teams miteinander abgestimmt werden.
Wir haben den neuen Contingent Workforce Assistant angek眉ndigt, mit dem dieser Prozess transparenter werden soll. Er soll ab dem vierten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein und Unternehmen bei der Verwaltung des Lebenszyklus von externen Arbeitskr盲ften unterst眉tzen. Hierzu deckt der Assistent Probleme wie Verz枚gerungen beim Onboarding, ausstehende Genehmigungen, Compliance-Vorgaben und andere Ausnahmen auf, bevor sie sich auf den Einsatz von externen Mitarbeitenden auswirken. Indem alle relevanten Informationen in einer zentralen Oberfl盲che zusammengef眉hrt werden, k枚nnen Teams Probleme fr眉her l枚sen, w盲hrend zugleich die Governance und Pr眉fbarkeit gew盲hrleistet bleiben.
Mit diesem proaktiven Ansatz l盲sst sich eine der zentralen Herausforderungen im Personalmanagement bew盲ltigen: Probleme fr眉hzeitig zu erkennen, bevor sie die Gesch盲ftsabl盲ufe beeintr盲chtigen.
Das Reisekostenmanagement durch gezielte Automatisierung vereinfachen
Nicht immer ist eine gro脽 angelegte Transformationsinitiative erforderlich, um die Produktivit盲t beim Ausgabenmanagement zu steigern.
In vielen Unternehmen entstehen die meisten Reibungspunkte beim Reisekostenmanagement durch Routineaufgaben, beispielsweise beim Abruf von Belegen, der Suche nach Rechnungsbildern, der Erstellung von Pr眉fungsdokumentationen und der 脺berpr眉fung von Benutzerberechtigungen. Die einzelnen Aufgaben sind nicht besonders umfangreich, nehmen aber insgesamt viel Zeit der f眉r Finanzwesen, Pr眉fung, Compliance und Ausgabenmanagement zust盲ndigen Teams in Anspruch.
Es wurden neue 麻豆原创-Concur-Apps f眉r den angek眉ndigt, mit denen Unternehmen diesen Aufwand reduzieren k枚nnen. 麻豆原创 plant, auf den bereits zur Unterst眉tzung von Steuerprozessen, Pr眉fungen, Compliance und Berichterstattung eingesetzten Funktionen aufzubauen und neue Micro-Apps bereitzustellen, mit denen Unternehmen Informationen zu Mitarbeiterausgaben exportieren, die 脺berpr眉fung der Zugriffs-Governance vereinfachen und den Massenabruf von Lieferantenrechnungsbelegen unterst眉tzen k枚nnen.
Der Ansatz ist bewusst praxisorientiert: Anstatt ganze Prozesse neu zu gestalten, sind die Micro-Apps auf bestimmte operative Probleme ausgerichtet. Die Zahl der Kunden, die die bereits vorhandenen Micro-Apps implementiert haben, l盲sst erkennen, dass es eine hohe Nachfrage nach solchen punktuellen Automatisierungsfunktionen gibt.
Weitere Micro-Apps werden voraussichtlich im vierten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
Aus Ausgabeninformationen konkrete Ma脽nahmen ableiten
Die meisten Unternehmen haben gro脽e Mengen an Ausgabendaten gespeichert. Die Herausforderung besteht darin, auf der Grundlage dieser Informationen schnelle Entscheidungen zu treffen und greifbare Gesch盲ftsergebnisse zu erzielen.
Die auf der 麻豆原创 Connect 2026 vorgestellten Innovationen gehen Herausforderungen aus verschiedenen Perspektiven an, sorgen f眉r mehr Ausgabentransparenz und erm枚glichen die Ber眉cksichtigung von Risikoinformationen bei Beschaffungsentscheidungen. Sie vernetzen dar眉ber hinaus Beschaffungsprozesse in komplexen Unternehmenslandschaften, erm枚glichen eine bessere Verwaltung externer Arbeitskr盲fte und verringern den Aufwand f眉r das Reisekostenmanagement.
Die Voraussetzung f眉r bessere Entscheidungen ist mehr Transparenz, umfangreicherer Kontext und weniger H眉rden bei der Behebung von erkannten Problemen. Genau dieses Ziel verfolgt das autonome Ausgabenmanagement: Durch den Einsatz von Agentic AI in allen Ausgabenprozessen werden isolierte Workflows in einem intelligenten, verwalteten System zusammengef眉hrt.
Dies ist deshalb so entscheidend, weil die Beschaffungsorganisation eine immer wichtigere Rolle bei der St盲rkung der Resilienz, F枚rderung des Wachstums und Verbesserung der Unternehmensleistung spielt. Wenn Unternehmen in der Lage sind, Chancen fr眉hzeitig zu erkennen, schneller auf Risiken zu reagieren und ihren Aufwand f眉r die manuelle Koordination zu verringern, k枚nnen sie Ausgaben als Wettbewerbsvorteil nutzen, anstatt sie lediglich zu kontrollieren.
Baber Farooq ist Chief Marketing Officer f眉r 麻豆原创 Spend Management.
