AI 在採購中的應用：2025 年有效的工具與策略

我過去一直以為採購只是談判交易和管理供應商，直到我花了一個暑假整理發票和更新試算表。我只能說它沒有想像中那麼迷人。

原來，有這樣經驗的不只我一個人。根據 KPMG 的資料，自動化可以處理一半以上的採購工作。 

在各行各業中，AI 正協助團隊更聰明地工作，減少頭痛，採購也不例外。AI 代理在現實世界中的實例已經發揮影響力，從例行審批自動化到從供應商資料中發掘洞察力。 

本文將詳細介紹採購中使用的 AI 種類、使用案例，以及您如何將 AI 付諸實行，而這一切都不需要電腦科學學位。

什麼是 AI 採購？

AI 用於採購意味著使用人工智慧來自動執行例行任務、從資料中發掘洞察力，並支援整個採購流程中更快、更明智的決策。

AI 技術可讓採購專業人員做出資料驅動的決策，並更有效地管理供應商，最終使採購流程更快、更準確。

如何在採購中使用不同類型的 AI

Generative AI

生成式人工智能 (Generative AI) 或 GenAI 是人工智能的一種，它可以根據所訓練的資料產生電子郵件、報告或整份 RFP 等輸出。它已經成為採購領域中最常見的 AI 形式之一，這也是很容易理解的原因。

在採購方面，GenAI 可以

• 在幾分鐘內草擬工作說明書 (SOW)、供應商簡介或 RFP 等文件。
• 總結冗長的供應商會議或績效報告，讓您不必再翻閱。
• 自動撰寫和傳送供應商電子郵件或狀態更新。
• 有助於組織和標示資料，方便日後進行分析。

基本上，GenAI 會處理大部分的撰寫和資料處理工作，讓團隊能更專注於策略性工作。

機器學習

機器學習 (ML) 可從過去的趨勢中學習，找出模式並預測接下來可能發生的事情。 

ML 工具可以分析過往的採購趨勢和供應商的績效，幫助團隊更快地做出決策，而不是整理無數的試算表或依賴直覺。

例如，如果供應商定期遲交貨物，ML 可能會在問題惡化之前發現這種模式。或者，它可能會標記與典型消費行為不符的異常發票。它還能夠處理將數百筆交易的花費分類的繁瑣工作，並在幾分鐘內完成。 

ML 模型獲得的資料越多，就越聰明，這意味著它的洞察力會隨著時間不斷提升。

機器人流程自動化 (RPA)

RPA不會嘗試耍小聰明 - 它不是要做決策或發掘洞察力。RPA的真正優點在於無需手動輸入，即可在各個系統中快速執行大量基於規則的任務。 

作為業務流程自動化的核心部分，RPA 可處理資料輸入、發票匹配和訂單處理等工作，而無需手動輸入。

儘管這聽起來並不光彩，但擺脫這些例行工作的束縛意味著團隊可以專注於採購中更具戰略性的部分。這讓事情變得更順暢，減少對人工輸入的依賴。

自然語言處理 （NLP）

NLP可協助電腦理解人類的語言，在處理合約、電子郵件或 RFP 回覆等大量文字內容時很有幫助。

在採購方面，NLP 工具可以：

• 從合約中刪除重要的條款和條件
• 分析供應商回饋或線上評論的語氣和情感
• 從發票或收據中擷取關鍵資訊，並將其轉換為結構化資料
• 協助開發可回答常見採購問題的聊天機器人

NLP 通常內建於支出分析軟體和文件處理系統等平台中。團隊也可以使用 AWS Comprehend 或 Google Cloud Natural Language 等 API 將其插入工作流程。 

雖然這個概念聽起來可能很複雜，但應用起來往往就像在團隊已經使用的工具中啟用一項功能一樣簡單。

代理人工智能

Agentic AI 是最新的技術。 

Agentic AI是指能夠自主規劃、採取行動，並根據目標或不斷變化的條件進行調整的系統，而不需要對每項任務進行逐步指示。 

同時，採購領域的AI 代理不僅僅是傳送警示。它們可以模擬轉換對成本或時間線的影響，甚至啟動下一個步驟，例如起草採購訂單或更新供應商記錄。 

這可釋放人工智慧代理工作流程：在動態流程中，人工智慧代理不僅會提出洞察，還會跨系統採取後續行動。舉例來說，代理程式可能會偵測缺貨風險、模擬替代供應商的影響，並在一個協調的流程中啟動採購訂單。

當連接到正確的資料和工具 (例如供應商資料庫或庫存管理工具)，這些代理可以在定義的參數範圍內半自主地行動，幫助團隊以更少的手動協調加快進度。

人工智能在採購方面的優勢

簡化工作流程

RPA 和 ML 驅動的工作流程引擎等 AI 工具可大規模簡化重複性工作，讓團隊得以專注於策略性工作。

舉例來說，RPA 可以從目錄系統中擷取資料，自動填寫請購單，根據主資料驗證供應商的詳細資料，並根據成本中心、支出限額和緊急情況，將請求傳送給正確的批核人員，所有這些都不需要人工輸入。

最小化錯誤

越是手動的流程，就越有可能遺漏某些東西，尤其是在壓力下。 

AI 透過在整個工作流程中引入即時驗證和異常偵測來提供協助。 

想像一下，提交的發票與原始 PO 不完全相符。機器學習模型會立即標示出不符之處，而不需要有人在手動檢查時發現。 

無論是發現重複的項目，或是標示一些看起來不太對勁的東西，AI 都能為這種在團隊快速移動時很容易搞砸的工作帶來一致性和準確性。

降低成本

AI 不僅能將重覆性的工作自動化，還能強化決策，並找出隱藏的低效率問題，進而降低成本。 

舉例來說，AI 代理可以計算提早付款給供應商以換取 2% 折扣的成本效益，然後自動浮現最佳機會。 

使用 AI 進行先進支出分析的組織，透過收緊採購策略和減少價值洩漏，已實現高達10% 的總成本節省。

無成長障礙的規模

隨著採購作業的規模擴大，複雜性和資料量也隨之增加，但 AI 可協助團隊在不增加人手的情況下管理這兩方面。 

從自動化資料整合到簡化合約分析和支出可視性，AI 可讓您更智慧地成長，減少成長的障礙。

預測風險

採購的本質是被動的。AI 可以在事情發生偏差之前為團隊提供早期警示跡象和建議，從而扭轉這種局面。

這種前瞻性越來越重要。事實上，有 70% 的採購領導者將供應商風險上升視為首要顧慮，而 AI 正成為他們的常用工具。

AI 模型會掃描內部資料（例如交貨問題和合約合規性）以及外部訊號（信用評分、ESG 評等、新聞），以產生目前的風險評分，並協助團隊在問題升級前採取行動。

人工智能在採購中的 8 個使用案例

1.更聰明的預測與成本控制

機器學習透過學習過去的採購模式和供應商的表現，協助團隊預測需求。它可以預測何時重新訂貨以及購買多少，並將延遲、價格變動甚至天氣等外部因素考慮在內。

ML 演算法會分析大量的歷史採購資料和外部資料，例如商品價格、運送延誤、通貨膨脹，甚至天氣預測。這些資料共同建立了一個模型，可以預測未來的採購需求，通常可以預測到 SKU 層級。

例如，突然的港口延遲與某些包裝材料的需求激增重疊。ML 模型可能會在明顯之前偵測到新出現的模式，並建議提早訂貨或改用其他供應商。

ML 模型還可追蹤市場價格變動等即時輸入資料。如果原材料成本開始上漲，系統可能會建議重新協商合約或快速採購，以鎖定較低的價格。

此預測可讓團隊

• 避免過量訂購或訂購不足。
• 優化存貨持有成本。
• 在問題影響營運之前調整採購策略。
• 以最新、可行的洞察力做出預算決策。

2.自動化採購和資料任務

供應商研究、RFP 生成和資料輸入等手動工作會耗費大量時間。 

AI 可從多個來源擷取供應商資料、自動填寫 RFP 範本，以及跨系統同步關鍵資料，無須手動輸入，進而幫助簡化這些工作。如此一來，採購團隊就能縮短週期時間，並將重點轉移到更具策略性的工作上，例如改善供應商關係或分析績效。 

MTN Group 建立了一個名為Procurement Cockpit的平台，從整個組織中收集採購資料。他們的團隊不再需要在不同的系統之間轉來轉去或尋找資訊，而是可以清楚、即時地查看採購活動、供應商績效和開支。

這是保持井井有條、節省時間的明智之舉。而這也得到了回報：MTN 使用人工智能驅動的自動化為他們贏得了業界的認可。

3.簡化採購訂單

面對現實吧。手動管理 PO 既慢又容易出錯，而且非常乏味。 

AI 代理可以自動化整個採購工作流程中的關鍵步驟 - 從建立 PO 到追蹤貨運和處理異常。它們不僅會標示問題，還會採取行動，例如從後備供應商重新訂購或上報延遲以進行審核。

例如，當提交採購請求時，人工智能代理可以根據已核准的供應商和定價進行檢查，並自動填寫 PO。然後，它會傳送訂單和更新送貨排程。 

如果有衝突，例如前置時間問題，它可以根據過去的資料建議替代方案。儀表板可讓利害關係人隨時掌握資訊，而系統可自動比對發票和收據，標示任何差異以進行審查。

4.採購團隊的 AI 助理

採購領域的AI 助理是一種工具，可透過執行例行性、耗時的工作來支援團隊。它們可與現有系統並肩作業，以加快決策速度，並減少日常流程中的手動工作。

它們無法取代人類的專業知識，但 AI 助手絕對可以幫助團隊更快速、更智慧地工作。

Zycus 提供Merlin Intake 這個 AI 助理，可協助使用者建立並追蹤購買請求。它會引導使用者完成採購程序，並在過程中回答問題，減少反覆溝通。

5.智慧型支出分析

採購團隊往往難以瞭解資金的去向，尤其是當資料分散在 ERP 和 P2P 系統時。當資料分散在 ERP 和 P2P 系統時，要瞭解每一塊錢的去向可能會很困難。

AI 工具可自動清理資料並將其分類，讓團隊對支出有統一且精確的檢視。機器學習演算法可偵測異常現象，並發現傳統工具經常遺漏的節省機會。

例如，人工智能可能會識別出從多個供應商進行的重複採購，這些採購可以合併以獲得批量折扣，或者突出某個類別中值得審查的不尋常支出峰值。

這種程度的洞察力有助於團隊：

• 提高跨類別和供應商花費的可見性
• 偵測不符合規定或特立獨行的支出
• 識別捆綁或重新談判的機會
• 做出更明智的預算和採購決策

6.供應商風險管理

供應商風險是一個日益受到關注的問題，而 AI 則讓管理變得比以往更積極。

機器學習模型會持續掃描違反合約和發票差異等內部訊號，以及信用評分、ESG 評等、地緣政治事件和全球新聞等外部指標。

然後，人工智能會將其綜合為即時的風險評分，讓採購團隊可以根據風險和可靠性來排定供應商的優先順序。有些工具甚至可以模擬供應鏈中斷的情況，以指導減緩策略。

例如，Resilinc 的 AI 平台可讓企業透過分析供應商表現和外部事件等因素，預測潛在的延誤。使用 Resilinc 的平台，公司可以在中斷發生之前預測到，例如中國的颱風。該系統可預先提醒團隊，讓他們更改出貨路由，避免潛在的收入損失。

7.合約情報

採購合約包含許多重要資訊，但以手動方式檢閱和管理合約非常耗時。

例如，NLP 工具（如LLM 代理）可以從數以千計的合約中擷取付款條款和 SLA 等關鍵字詞，並將其對應到合規框架。

假設您的團隊需要在年底前審閱 500 份供應商合約。AI 系統可以在幾分鐘內掃描文件、標示條款過期的合約、強調遺失資料保護條款的合約，並將類似協議歸類以方便審閱，而無需手動逐一審閱。 

8.動態供應商配對

過去，尋找合適的供應商在很大程度上依賴於靜態供應商清單或手動研究。AI 可根據績效記錄、認證、價格和目前的產能來推薦供應商，從而改變這種情況。

該系統利用機器學習，評估結構化和非結構化資料，針對特定需求或地區建議最合適的供應商。 

採購團隊現在可以

• 更快篩選出理想的供應商
• 從符合品質、成本和 ESG 目標的供應商採購
• 縮短上線時間，提高採購敏捷性

如何在採購中實施 AI

在採購中採用 AI 並沒有放諸四海皆準的方法。正確的路徑取決於您公司的規模和目標，但這並不表示您需要從頭開始發展。

本節專為採購經理、採購專家、供應鏈專業人員和 CPO 而設，他們正在尋找將 AI 融入工作流程的實用方法。 

1.設定明確的目標

不要因為 AI 聽起來很創新就使用它。清楚知道您想要解決什麼問題。

您想要自動化採購訂單？改善支出分類？預測供應風險？

每個目標都需要不同的工具、資料模型和整合。例如，自動化採購訂單可能意味著使用 RPA，而改善預測則可能需要依靠 ML。 

如果沒有明確的目標，您就有可能建立一個昂貴的工具，卻無法解決任何問題。從痛點著手，讓痛點引導您的 AI 實作。

2.選擇平台

有了您的目標之後，請尋找支援這些目標的工具。 

從您已經使用的功能開始。許多 ERP 和採購平台現在都提供內建的 AI 功能，例如支出分類或合約分析。如果您的需求比較特殊，可以尋找獨立的工具，但請確保它們能與您的stack整合。 

最好的平台是能夠配合您的現有資源，並隨著您的成長而擴充的平台。

3.準備您的資料

AI 的聰明程度取決於您提供給它的資料。

在您投入之前，請先檢視您所擁有的資料。清理雜亂的資料、整合分散在各個系統的資訊，並應用強大的資料管理。這意味著格式的標準化和準確性的驗證。

採購團隊不需要完美的資料，但他們需要可用的資料。就像在種植前準備土壤一樣。

4.將您的解決方案融入生活 

一旦您的目標和平台明確，資料也準備就緒，就該將您的解決方案付諸實行了。

在大多數的採購團隊中，這並不代表要從頭開始建立 AI 工具。這意味著與供應商、合作夥伴或內部 IT 團隊合作，配置並部署符合使用個案的工具。

選擇適合您團隊能力和目標複雜性的方法。

5.啟動您的團隊

如果團隊不知道如何使用或不信任 AI 工具，即使是最好的 AI 工具也無法提供成果。

一旦解決方案正式啟用，請撥出時間進行上線與採用。與供應商或實施夥伴合作，針對使用個案對團隊進行訓練，並針對採購專業人員的實際工作方式進行訓練，而不僅僅是工具的功能。

創造實際操作的空間、記錄常用的工作流程，並保持回饋迴圈開放。 

如果沒有人知道如何使用，技術就無法達到效果。

6.評估與迭代

不要設定了就忘記。

使用明確的指標追蹤您的 AI 工具的影響，例如減少的週期時間、節省的開支或避免的風險事件。 

如果聊天機器人是鋪設的一部分，請查看聊天機器人分析，瞭解它們的使用方式、有效的地方以及可能造成摩擦的地方。衡量聊天機器人的 ROI對於證明投資的合理性和指導未來的改進尤為重要。

並與您的使用者討論。哪些有用？哪些笨拙？ 

AI 系統會隨著時間的推移而不斷改進，但前提是您必須不斷對其進行微調。最佳的實作會隨著實際使用而演進。

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常見問題

在採購中實施 AI 工具的成本有多高？

在採購工作中實施 AI 工具的成本差異很大：現有平台中的入門級 AI 功能每月可能只需數dollars ，而進階支出分析或自主代理等企業級解決方案每年的成本可能高達六位數。總開支取決於工作流程的複雜性，以及您是採用現成的解決方案，還是客製化建立 AI 功能。

在採購中使用 AI 是否有任何風險或缺點？

在採購中使用 AI 會有風險，例如，如果資料不完整或不準確，會導致決策失誤；如果使用專屬 AI 系統，可能會鎖定供應商；如果未妥善保護敏感資料，則會有合規性問題。此外，人工智能工具有時可能會產生錯誤或意想不到的結果，因此需要人為監督，才能在問題升級為代價高昂的錯誤之前抓住它們。

採購領域的 AI 工具會取代工作，還是只是改變人們的工作方式？

採購領域的 AI 工具通常不會完全取代工作，而是透過自動化資料輸入、發票比對或開支分類等重複性工作，改變人們的工作方式，讓採購專業人員能專注於供應商關係、談判和風險管理等策略活動。然而，隨著人工智能融入日常工作流程，角色可能會轉向更具分析性或技術性的技能。

小型企業能否從採購領域的人工智能獲益，還是它主要適用於大型企業？

小型企業絕對可以從採購領域的人工智慧獲益，尤其是透過經濟實惠的 SaaS 工具，提供自動化文件處理、供應商配對或基本支出分析等功能，而無需大量的前期投資。雖然大型企業通常會部署更複雜的客製化 AI 解決方案，但小型企業仍可透過更輕巧的雲端 AI 工具，大幅節省時間並達到更佳的決策效果。

採購團隊需要什麼樣的技能來使用 AI 工具？

採購團隊不一定需要是程式設計師才能使用 AI 工具，但他們確實需要資料識別技能，以瞭解 AI 模型如何運作，並找出資料品質問題。熟悉分析工具並輕鬆使用數位平台，以及與 IT 合作將 AI 解決方案整合至採購工作流程的能力，都是關鍵。