Использование машинного обучения в закупках

Машинное обучение в сфере закупок — это применение самообучающейся автоматизированной статистики для решения конкретных задач или повышения операционной эффективности. Благодаря машинному обучению (ML) закупки могут обеспечить высочайшее качество по отношению к объему и конечному результату.

Машинное обучение — это часть ИИ, которая наиболее активно применяется в сфере закупок. Это естественный преемник роботизированной автоматизации процессов (RPA) в эволюции автоматизированных или автономных процессов закупок. Хотя RPA считается автоматизированной статистикой, ему не хватает способности учиться и совершенствоваться с течением времени.

Машинное обучение также является одним из наиболее неправильно понимаемых аспектов ИИ в закупочных организациях. Некоторые энтузиасты считают машинным обучением любые примеры передовых статистических методов, в то время как многие поставщики программного обеспечения изображают изображения человекоподобных машин. Пришло время развеять некоторые мифы, рассмотрев основные типы машинного обучения.

Машинное обучение в закупках

4 приложения машинного обучения в сфере закупок
В процессах закупок используются различные типы машинного обучения. Каждый тип машинного обучения требует различной степени вмешательства человека. Четыре типа машинного обучения включают в себя:

Контролируемое обучение:  алгоритм обучается шаблонам, используя прошлые данные, а затем автоматически обнаруживает их в новых данных. Наблюдение осуществляется в виде правильных ответов, которые люди дают для обучения алгоритма поиску закономерностей в данных. Обычно используется в рамках анализа расходов в таких областях, как классификация расходов.

Неконтролируемое обучение:  алгоритм запрограммирован на обнаружение новых и интересных закономерностей в совершенно новых данных. Ожидается, что без надзора алгоритм не будет выявлять конкретные правильные ответы, вместо этого он ищет логические закономерности в необработанных данных. Редко используется в рамках важных закупочных функций.

Обучение с подкреплением:  алгоритм решает, как действовать в определенных ситуациях, и поведение вознаграждается или наказывается в зависимости от последствий. В основном теоретический в контексте закупок.

Глубокое обучение:  продвинутый класс машинного обучения, вдохновленный человеческим мозгом, где искусственные нейронные сети постепенно улучшают свою способность выполнять задачу. Новые возможности в функциях закупок.