Машинное обучение для анализа расходов

Машинное обучение уже широко используется в процессах с интенсивным использованием данных, таких как аналитика закупок. Давайте подробно рассмотрим, как машинное обучение используется в аналитике расходов и классификации расходов, и, в частности, для решения проблемы классификации расходов.

Анализ расходов — это процесс идентификации, сбора, очистки, классификации, обогащения и анализа данных о расходах вашей организации.

Проблемы и проблемы классификации расходов
Классификация расходов по категориям закупок является ключевой проблемой в аналитике расходов на закупки. Классификация расходов — одно из первых применений искусственного интеллекта в закупках. Сегодня ИИ широко используется для автоматизации процесса классификации.

Задача 1 – Категоризация расходов

Закупочные организации сталкиваются с необходимостью классифицировать миллионы уникальных транзакций по категориям закупок. Данные о транзакциях поступают из счетов-фактур, заказов на покупку или других источников данных. Закупочные организации с благими намерениями создают сложные иерархии категорий и подкатегорий, но часто сталкиваются с трудностями при поддержании высокого качества данных или эффективности при категоризации новых данных.

Задача 2 — потребность в сверхрелевантных данных

В прошлом расходы на закупки анализировались один раз в год или каждый квартал. Автоматизация процессов позволяет сократить время цикла анализа затрат. Сегодня высокопроизводительные организации, занимающиеся закупками, полагаются на обновления данных практически в режиме реального времени для удовлетворения меняющихся потребностей бизнеса.

Задача 3. Объем данных растет

Еще одна ключевая проблема заключается в том, что объем доступных данных растет в различных исходных системах. Возникает все большая проблема с подключением разнородных источников данных. Закупочным организациям может потребоваться объединить данные о расходах из нескольких систем планирования предприятия (ERP), решений «покупка до оплаты» или другого программного обеспечения, связанного с финансами. Каждая исходная система может содержать только некоторые релевантные точки данных, и необходимо связать разрозненные данные о расходах в одну иерархию.

пример классификации закупок

Пример классификации расходов: ИТ-оборудование

Например, новый компьютер может быть помечен как ИТ-оборудование в главной книге, а описание строки счета-фактуры содержит дополнительные сведения, отличающие его от настольного компьютера. Заказ на поставку для этого товара может даже иметь другое описание, относящееся к конкретным точкам данных поставщика или производителя. Хотя все эти источники данных относятся к одному и тому же элементу, для правильной классификации требуется интеллект.