{"id":144089,"date":"2019-08-15T08:00:18","date_gmt":"2019-08-15T06:00:18","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=144089"},"modified":"2023-03-09T14:17:08","modified_gmt":"2023-03-09T13:17:08","slug":"anwendungsszenarien-ki-beschaffung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2019\/08\/anwendungsszenarien-ki-beschaffung\/","title":{"rendered":"Drei Anwendungsszenarien f\u00fcr KI in der Beschaffung"},"content":{"rendered":"

Neue L\u00f6sungen, die mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) arbeiten, schaffen die Voraussetzungen f\u00fcr eine einfachere und intelligentere Vertragserstellung und Auktionsverwaltung.<\/p>\n

Im Jahr 2017 hatte Gartner prognostiziert, dass L\u00f6sungen f\u00fcr die Beschaffung und Bezugsquellenfindung vom Einsatz von KI profitieren k\u00f6nnten. Mike Quindazzi, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer von PriceWaterhouseCoopers und einer der f\u00fchrenden Influencer auf dem Gebiet Finanztechnologien, sieht diese Zeit nun gekommen.\u00a0\u201eDas goldene Zeitalter der KI ist angebrochen. Neuen Entwicklungen liegen riesige Datenmengen, neuartige Algorithmen, eine hohe Rechenleistung und die umfassenden Skalierungsm\u00f6glichkeiten der Cloud zugrunde\u201c, erkl\u00e4rt er.<\/p>\n

Das Datenvolumen in der Beschaffung hat unter anderem durch die Weiterentwicklung des Beschaffungswesens zum intelligenten Ausgabenmanagement<\/a> stark zugenommen. Damit werden die unternehmensweiten Einkaufsprozesse einschlie\u00dflich direkten und indirekten Ausgaben, Reisekosten und Ausgaben f\u00fcr externes Personal gesteuert.<\/p>\n

Zwar gebe es im Beschaffungswesen zahlreiche Anwendungsszenarien f\u00fcr den Einsatz von KI<\/a>, beispielsweise die Bewertung von Lieferanten, doch Quindazzi betont: \u201eAuch KI-Prozesse werden letztlich immer von einem Menschen gesteuert. Und daraus ergibt sich eine Rechenschaftspflicht.\u201c F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen Transparenz im Hinblick auf die verwendeten Kennzahlen und Daten, die Kriterien f\u00fcr die Auswahl und Bewertung von Lieferanten sowie andere Elemente schaffen, die trainierte KI-Algorithmen verwenden.<\/p>\n

Auf der Konferenz 麻豆原创 Ariba Live zeigte 麻豆原创 k\u00fcrzlich anhand verschiedener Beispiel auf, wie KI und maschinelles Lernen<\/a> ein intelligentes Ausgabenmanagement<\/a> unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Konsistente Vertragsverwaltung<\/h2>\n

Im Zuge der Verhandlungen zwischen Unternehmen und Lieferanten m\u00fcssen sowohl Vertr\u00e4ge als auch operative Vereinbarungen verwaltet werden. Diese sind jeweils in unterschiedlichen Dokumenten und Systemen gespeichert und k\u00f6nnen daher schnell inkonsistent werden.<\/p>\n

Vertr\u00e4ge bestehen in der Regel aus unstrukturierten Daten in Dokumenten, die mit einem Textverarbeitungsprogramm erstellt wurden, w\u00e4hrend es sich bei operativen Vereinbarungen um strukturierte Dokumente in 麻豆原创 ERP oder 麻豆原创-Ariba-Anwendungen<\/a> handelt. Operative Vereinbarungen enthalten Daten wie Preiskonditionen, Positionen oder Abrechnungsinformationen. Wenn diese Details ge\u00e4ndert werden, entstehen Inkonsistenzen.<\/p>\n

\u00c4ndert sich beispielsweise der Preis f\u00fcr eine bestimmte Position in einer operativen Vereinbarung, musste bislang der Vertrag manuell aktualisiert werden. Diese Abstimmung fand jedoch nicht immer statt. 麻豆原创 arbeitet deshalb an der Entwicklung einer Synchronisierungsfunktion f\u00fcr die 麻豆原创-Ariba-Software<\/a>, die automatisch f\u00fcr Konsistenz der beiden Dokumente sorgt.<\/p>\n

Eine neue Anwendung, die maschinelles Lernen nutzt, soll Unternehmen au\u00dferdem bei der Analyse von Vertragsdokumenten und deren Abgleich mit den Preis- und Einkaufskonditionen in den entsprechenden operativen Vereinbarungen unterst\u00fctzen. Im Fall von Inkonsistenzen kann der Machine-Learning-Prototyp Empfehlungen unterbreiten. So kann die L\u00f6sung unter anderem sicherstellen, dass die Vertr\u00e4ge die richtigen Steuers\u00e4tze und Versicherungsbeitr\u00e4ge f\u00fcr die Regionen und L\u00e4ndern enthalten, in denen Gesch\u00e4fte abgewickelt werden sollen.<\/p>\n

Erstellen von Vertr\u00e4gen mithilfe von Chatbots<\/h2>\n

In den Vertragsdatenbanken gro\u00dfer Unternehmen sind in der Regel Tausende von Vertr\u00e4gen gespeichert. Mithilfe von maschinellem Lernen<\/a> k\u00f6nnen diese unstrukturierten Datenbest\u00e4nde analysiert werden, um die Mitarbeiter der Einkaufsabteilung bei der intelligenten Erstellung von Vertr\u00e4gen zu unterst\u00fctzen. Potenzielle Probleme lassen sich auf diese Weise bereits im Vorfeld vermeiden.<\/p>\n

麻豆原创 entwickelt derzeit einen Chatbot auf Basis von KI, der Vertr\u00e4ge \u00fcberpr\u00fcft und auf der Grundlage historischer Muster Verbesserungsvorschl\u00e4ge macht. Der Chatbot kann etwa abweichende Zahlungsbedingungen vorschlagen oder eine bestimmte Vertragsklausel empfehlen, die den versicherungsrechtlichen Vorschriften einer bestimmten Region entspricht.<\/p>\n

Es werden au\u00dferdem externe Daten aus mehr als 600.000 privaten und \u00f6ffentlichen Quellen in den Chatbot eingespeist, sodass er beispielsweise auf Informationen dazu zugreifen kann, wann in einer bestimmten Region neue Versicherungsvorschriften in Kraft treten. So kann er auf Risiken hinweisen und Alternativen vorschlagen.<\/p>\n

Auktionen zur Bezugsquellenfindung<\/h2>\n

Zur Ermittlung des besten Lieferanten f\u00fchren gro\u00dfe multinationale Unternehmen Auktionen durch. Bram Purnot, Solution Architect bei 麻豆原创 Ariba<\/a>, f\u00fchrt aus, dass es solche Beschaffungsereignisse Unternehmen erm\u00f6glichen, Preise auszuhandeln oder auf der Grundlage anderer Kriterien den besten Lieferanten zu finden. Die Durchf\u00fchrung von Auktionen kann jedoch eine sehr komplexe Angelegenheit sein. Es gibt verschiedene Arten von Auktionen, die auf bestimmte Regionen bzw. Waren oder eine Kombination unterschiedlicher Faktoren ausgerichtet sind. Damit kann ein Unternehmen beispielsweise den g\u00fcnstigsten Lieferanten von nachhaltig erzeugter Shea-Butter in Westafrika ermitteln.<\/p>\n

麻豆原创 hat in Zusammenarbeit mit einem gro\u00dfen niederl\u00e4ndischen Unternehmen, das bereits zahlreiche Auktionen dieser Art durchgef\u00fchrt hat, einen Prototyp entwickelt, der Auktionen mithilfe von maschinellem Lernen und Chatbots verwaltet. Sobald eine Auktion erstellt wurde, unterbreiten die Chatbots Vorschl\u00e4ge, wie lange die Auktion dauern soll, wie viele Teilnehmer Gebote abgeben d\u00fcrfen und welche Lieferanten zur Auktion eingeladen werden sollen.<\/p>\n

Diese Chatbots werden von einem Machine-Learning-Algorithmus von 麻豆原创 gespeist, der durch Auswertung der Datenbest\u00e4nde die Bedingungen f\u00fcr die erfolgreichste Auktion ermittelt. Sucht ein Unternehmen nach einem Transportdienstleister, schl\u00e4gt die Anwendung bei dieser Auktionsart m\u00f6glicherweise einen japanischen Anbieter vor, der besonders effektiv arbeitet.<\/p>\n

Herausforderungen beim Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/h2>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist in der Gesch\u00e4ftswelt angekommen. Doch ben\u00f6tigen Unternehmen, die neue KI-gest\u00fctzte Prozesse nutzen m\u00f6chten, mitunter noch Unterst\u00fctzung. Judith Hurwitz, President und CEO des Technologieberatungsunternehmens und Analystenhauses Hurwitz and Associates, r\u00e4t Unternehmen, beim Einsatz von KI in der Beschaffung sowohl mit Data Scientists als auch mit Beschaffungsexperten zusammenzuarbeiten: \u201eData Scientists k\u00f6nnen nicht isoliert arbeiten. Sie wenden nicht einfach nur Algorithmen an, sondern sind auf das Fachwissen der Gesch\u00e4ftsexperten angewiesen.\u201c<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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