Когда мы говорим ИИ, мы имеем в виду любой алгоритм, демонстрирующий любое поведение, которое считается « умным ». Очевидно, что это очень широкое определение, поэтому мы рассмотрим его более подробно и рассмотрим некоторые из его типов.
Машинное обучение (МО)
ML — это алгоритм, который обнаруживает закономерности и использует их для прогнозирования и принятия решений. Это наиболее часто используемый, но наиболее неправильно понимаемый тип ИИ. Существует множество различных определений машинного обучения , поскольку некоторые люди считают его продвинутой статистикой и математикой, а другие представляют его как человекоподобные машины.
Когда дело доходит до закупок, машинное обучение используется для решения различных задач и повышения операционной эффективности за счет использования автоматизированной статистики. Некоторые из его применений в секторе закупок:
Классификация расходов — это одна из старейших и самых сложных задач в аналитике расходов на закупки. Используя контролируемые алгоритмы машинного обучения, миллионы уникальных транзакций можно классифицировать и подкатегоризировать в соответствии с данными, полученными из счетов-фактур, заказов на покупку и других источников данных.
Обнаружение аномалий — способность быстро и эффективно обнаруживать дефекты очень важна для выживания и роста любой организации. Таким образом, отдел закупок может обнаруживать неожиданные закономерности и сбои в системе, такие как изменения закупочных цен или транспортных расходов.
Сопоставление поставщиков — машинное обучение помогает в этом, связывая данные поставщиков с иерархией поставщиков. Сопоставление поставщиков — полезная деловая практика, поскольку она экономит деньги предприятий, готовит их к проверкам и обеспечивает оптимальные отношения с поставщиками.
