Использование искусственного интеллекта (ИИ) для повышения прибыли при закупках товаров можно организовать через оптимизацию всех этапов закупочной цепочки — от прогнозирования спроса до автоматизации сделок и отслеживания поставок. Вот несколько основных подходов:

 

  1. Прогнозирование спроса и управления запасами

Модели машинного обучения для прогноза спроса: ИИ может анализировать исторические данные о продажах, сезонные колебания, маркетинговые активности и другие факторы, влияющие на спрос. Это позволяет точно прогнозировать объемы необходимых закупок и предотвращать нехватку или перепроизводство товаров, что снижает затраты на хранение и потери.

Оптимизация запасов: ИИ может настроить «умные» системы для пополнения запасов, чтобы избежать излишков и дефицита товаров. Такие системы могут учитывать не только прогнозируемый спрос, но и сроки поставок, чтобы заказы поступали в нужные сроки, а излишки не занимали место на складе.

  1. Оптимизация цен и условий закупок

Анализ исторических данных и ценовых трендов: ИИ может анализировать рыночные тенденции и прошлые данные по закупкам для выявления лучших временных промежутков для закупок или условий, которые приводят к максимальной экономии. Например, система может посоветовать увеличить объём заказа или перейти на другого поставщика при падении цен.

Персонализированные переговоры с поставщиками: ИИ может анализировать паттерны цен и условий поставок у различных поставщиков, чтобы предлагать наиболее выгодные варианты и условия. Автоматизированные системы могут отправлять уведомления о скидках или динамично пересчитывать ценовые предложения, увеличивая шансы на получение выгодных условий.

  1. Автоматизация процессов и сокращение операционных затрат

Автоматизированное принятие решений: ИИ может использоваться для обработки данных о ценах, анализировать качество поставщиков и автоматически делать выбор поставщика, основываясь на критериях, которые обеспечивают максимальную прибыль. Это снижает затраты на ручной труд и уменьшает вероятность ошибок.

Управление поставщиками и выборка лучших предложений: ИИ-алгоритмы могут анализировать данные о поставщиках и выбирать тех, кто предлагает наиболее выгодные условия, своевременные поставки и высокое качество товаров. Это помогает снизить затраты и повысить качество продукции, что в конечном счете увеличивает прибыль.

  1. Управление логистикой и цепочками поставок

Оптимизация маршрутов и времени поставок: ИИ может оптимизировать логистику, подбирая маршруты для сокращения времени и стоимости доставки. Это особенно важно при поставках товаров, которые подвержены порче или зависят от сроков доставки.

Мониторинг рисков и отслеживание отклонений: ИИ может отслеживать различные риски, такие как изменение цен на сырьё, задержки в поставках и колебания валют. Системы ИИ могут уведомлять об этих изменениях в режиме реального времени, позволяя своевременно принимать меры и избегать финансовых потерь.

  1. Управление качеством и оценка поставщиков

Анализ качества продукции поставщиков: Системы ИИ могут анализировать информацию о возвратах, жалобах и дефектах, выявляя надёжных поставщиков и поставщиков с высоким уровнем дефектов. Это помогает избежать некачественных закупок и снизить расходы на возврат и утилизацию бракованной продукции.

Оценка репутации поставщиков: ИИ может мониторить отзывы и данные о поставщиках в открытых источниках, чтобы оценить репутацию каждого и выбирать тех, кто обеспечивает стабильное качество и своевременную доставку.

  1. Индивидуализация предложений для клиентов

Динамическое ценообразование: ИИ может помочь в установке оптимальных цен, анализируя спрос, конкуренцию и другие факторы. Для некоторых категорий товаров это может быть особенно полезно, когда нужно снизить цену при избытке или повысить при повышенном спросе.

Кросс-продажи и апсейлы: ИИ может рекомендовать товары, которые клиенты покупают вместе или в дополнение к основному товару. Это увеличивает средний чек, позволяя компании зарабатывать больше на каждой транзакции.

  1. Анализ данных и стратегическое планирование

Мониторинг рыночных изменений: ИИ-системы могут использоваться для отслеживания мировых и локальных рыночных тенденций, влияющих на стоимость товаров (например, изменения в стоимости сырья или налоговые изменения). Такой мониторинг помогает адаптировать закупочную стратегию, уменьшая риски и максимизируя доход.

Оптимизация закупочной стратегии на основе анализа данных: ИИ помогает разрабатывать стратегические рекомендации по закупкам и прогнозам спроса на основе данных за прошлые периоды. Это позволяет лучше планировать долгосрочные закупки, учитывать сезонные колебания и важные события, минимизируя издержки и максимизируя прибыль.

Заключение

С помощью ИИ компании могут принимать более осознанные и оперативные решения на всех этапах закупок, что помогает снизить затраты, улучшить качество и увеличить прибыль.